Unsupervise İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Unsupervise İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Unsupervised Nedir?

Unsupervised, bir yapay zeka terimidir ve gözetimsiz öğrenme anlamına gelir. Bu yöntem, veri setindeki örüntüleri ve ilişkileri keşfetmek için kullanılır. Gözetimsiz öğrenme algoritmaları, verileri tanımlayan etiketler veya hedefler olmadan çalışır.

Örnek Cümleler:

1. Unsupervised learning algorithms can help us find patterns in large data sets. (Gözetimsiz öğrenme algoritmaları, büyük veri setlerindeki desenleri bulmamıza yardımcı olabilir.)
2. Clustering is a common unsupervised learning technique. (Kümeleme, yaygın bir gözetimsiz öğrenme tekniktir.)
3. With unsupervised learning, the computer can learn from the data without being explicitly told what to look for. (Gözetimsiz öğrenme ile, bilgisayar veriden ne araması gerektiği belirtilmeden öğrenebilir.)
4. The goal of unsupervised learning is to find patterns and relationships in data that we didn’t know existed. (Gözetimsiz öğrenme, var olduğunu bilmediğimiz verilerdeki desenleri ve ilişkileri bulmayı hedefler.)
5. One example of unsupervised learning is clustering similar items together. (Bir gözetimsiz öğrenme örneği, benzer öğeleri kümeleştirme işlemidir.)
6. Unsupervised learning is useful when we don’t have labeled data to train the machine. (Makineyi eğitmek için etiketlenmiş verilerimiz olmadığında, gözetimsiz öğrenme işe yarar.)
7. Dimensionality reduction is a technique used in unsupervised learning to reduce the number of features in a data set. (Boyut indirgeme, veri setindeki özellik sayısını azaltmak için kullanılan bir gözetimsiz öğrenme tekniğidir.)
8. Unsupervised learning is different from supervised learning because it doesn’t require labeled data. (Gözetimsiz öğrenme, etiketli verilere ihtiyaç duymadığı için gözetimli öğrenmeden farklıdır.)
9. One application of unsupervised learning is in fraud detection. (Gözetimsiz öğrenmenin bir uygulaması, dolandırıcılık tespitidir.)
10. The main advantage of unsupervised learning is that it can find patterns that we didn’t know existed. (Gözetimsiz öğrenmenin temel avantajı, var olduğunu bilmediğimiz desenleri bulabilmesidir.)
11. Unsupervised learning is a type of machine learning that doesn’t require a teacher or labeled data. (Gözetimsiz öğrenme, öğretmen veya et

ikli veriye ihtiyaç duymayan bir makine öğrenme yöntemidir.)
12. One example of unsupervised learning is anomaly detection. (Gözetimsiz öğrenmenin bir örneği, anormallik tespitidir.)

13. Unsupervised learning can be used for clustering, dimensionality reduction, and generative modeling. (Gözetimsiz öğrenme, kümeleme, boyut indirgeme ve üretici modelleme için kullanılabilir.)
14. Unsupervised learning is particularly useful in cases where there is no clear idea of what the output should be. (Gözetimsiz öğrenme, çıktının ne olması gerektiği konusunda net bir fikir olmadığı durumlarda özellikle faydalıdır.)
15. The main disadvantage of unsupervised learning is that it can be difficult to evaluate the results. (Gözetimsiz öğrenmenin temel dezavantajı, sonuçları değerlendirmenin zor olabilmesidir.)
16. Unsupervised learning can be used for image segmentation, speech recognition, and recommendation systems. (Gözetimsiz öğrenme, görüntü segmentasyonu, konuşma tanıma ve öneri sistemleri için kullanılabilir.)
17. One example of a unsupervised learning algorithm is k-means clustering. (Gözetimsiz öğrenme algoritmalarından bir örnek, k-ortalama kümeleme algoritmasıdır.)
18. Unsupervised learning can help identify hidden structures in data that can be useful for decision making. (Gözetimsiz öğrenme, karar verme için faydalı olabilecek verilerdeki gizli yapıları belirlemeye yardımcı olabilir.)
19. One of the challenges of unsupervised learning is dealing with noisy or incomplete data. (Gözetimsiz öğrenmenin zorluklarından biri, gürültülü veya eksik verilerle uğraşmaktır.)
20. Unsupervised learning can be used in natural language processing for tasks such as topic modeling and text clustering. (Gözetimsiz öğrenme, konu modellemesi ve metin kümeleme gibi doğal dil işleme görevleri için kullanılabilir.)