Gözetimli Öğrenme
Aşağıdaki seçenekleri keşfedin.
Belirli bir e-postanın "spam" mi yoksa "spam değil" mi olduğunu tahmin etmek için, gözetimli bir makine öğrenimi modeli geliştirmek istediğinizi varsayalım. Aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?
"Spam" veya "spam değil" olarak işaretlenmeyen e-postalar etiketlenmemiş örneklerdir.
Etiketimiz "spam" ve "spam değil" değerlerinden oluştuğu için henüz spam olarak işaretlenmemiş veya spam olmayan e-postalar etiketlenmemiş bir örnektir.
Konu başlığındaki kelimeler iyi etiketler oluşturur.
Konu başlığındaki kelimeler mükemmel özellikler oluşturabilir, ancak iyi etiketler oluşturmaz.
Modeli eğitmek için etiketlenmemiş örnekler kullanacağız.
Modeli eğitmek için etiketli örnekler kullanırız. Ardından, etiketlenmemiş e-posta iletilerinin spam olup olmadığını anlamak için eğitilmiş modeli etiketlenmemiş örneklerle çalıştırabiliriz.
Bazı örneklere uygulanan etiketler güvenilir olmayabilir.
Kesinlikle. Verilerinizin ne kadar güvenilir olduğunu kontrol etmek önemlidir. Bu veri kümesinin etiketleri muhtemelen belirli e-posta iletilerini spam olarak işaretleyen e-posta kullanıcılarından gelmektedir. Çoğu kullanıcı her şüpheli e-posta iletisini spam olarak işaretlemediğinden, bir e-postanın spam olup olmadığını bilme konusunda sorun yaşayabiliriz. Ayrıca spam yapanlar, hatalı etiketler sağlayarak modelimizi kasıtlı olarak zehirleyebilir.
Özellikler ve Etiketler
Aşağıdaki seçenekleri keşfedin.
Bir online ayakkabı mağazasının, kullanıcılara kişiselleştirilmiş ayakkabı önerileri sunacak gözetimli bir makine öğrenimi modeli oluşturmak istediğini varsayalım. Yani model, Melis'e belirli ayakkabı çiftleri ve Ali'ye farklı ayakkabı çiftleri önerir. Sistem, eğitim verileri oluşturmak için geçmiş kullanıcı davranışı verilerini kullanır. Aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?
"Ayakkabı numarası" kullanışlı bir özelliktir.
"Ayakkabı boyutu", kullanıcının önerilen ayakkabıları beğenip beğenmeyeceğini büyük ölçüde etkileyebilecek ölçülebilir bir sinyaldir. Örneğin, Marty'nin 9 numara giydiği durumlarda model 7 ayakkabı önermemelidir.
"Ayakkabı güzelliği" yararlı bir özelliktir.
İyi özellikler, somut ve ölçülebilirdir.
Güzellik, yararlı bir özellik olarak sunulamayacak kadar belirsiz bir kavramdır.
Güzellik, stil ve renk gibi belirli somut özelliklerin bir karışımı olabilir. Stil ve renk, güzellikten daha iyi özellikler olurdu.
Kullanıcı, ayakkabının açıklamasını tıkladı ve faydalı bir etiket.
Muhtemelen kullanıcılar yalnızca sevdikleri ayakkabılar hakkında daha fazla bilgi okumak ister. Bu nedenle, kullanıcılar tarafından yapılan tıklamalar iyi bir eğitim etiketi olarak kullanılabilecek gözlemlenebilir ve ölçülebilir bir metriktir. Eğitim verilerimiz geçmiş kullanıcı davranışlarına göre belirlendiğinden, etiketlerinizin kullanıcı tercihleriyle güçlü bir şekilde ilişkili olan tıklamalar gibi nesnel davranışlardan elde edilmesi gerekir.
"Kullanıcının sevdiği ayakkabı", kullanışlı bir etikettir.
Dua, gözlemlenebilir, ölçülebilir bir metrik değildir. Yapabileceğimiz en iyi şey, gözlemlenebilirlik için gözlemlenebilir proxy metriklerini aramaktır.