---
title: Denetimli Öğrenme
slug: denetimli-ogrenme-3f18e
url: /detay/denetimli-ogrenme-3f18e
type: article
language: Türkçe
entity:
  primary: Denetimli Öğrenme
  type: article
  disambiguation: Denetimli Öğrenme: Etiketli verilerle eğitilen, sınıflandırma ve regresyon görevlerinde kullanılan makine öğrenmesi yöntemi.
  categories:
    - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ
      slug: yazilim-ve-yapay-zeka
      url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka
  tags:
    - İstatistikselÖğrenme
    - ÖğrenmeAlgoritmaları
    - DenetimliÖğrenme
    - yapayzeka
    - makineöğrenmesi
author: Ahsen Güneş
created_at: 2025-04-11T22:04:51.829541+03:00
updated_at: 2025-04-17T09:45:00.120570+03:00
---

# Denetimli Öğrenme

<!-- CONTEXT: Article Content for "Denetimli Öğrenme" -->

## Article Content

**Denetimli öğrenme**, makine öğrenmesinin temel türlerinden birisidir ve [veri](/tr/detay/veri-2/llms.txt) kümesindeki etiketli örneklerden öğrenmeye dayanır. Bu [yöntem](/tr/detay/yontem-2/llms.txt), bir algoritmanın verilen bir girdi ile doğru çıktıyı (etiketi) eşleştirmek üzere eğitilmesini sağlar. Denetimli öğrenme, genellikle sınıflandırma ve [regresyon](/tr/detay/regresyon-751925/llms.txt) [gibi](/tr/detay/gibi-749510/llms.txt) görevlerde kullanılır.

#### **Temel Özellikleri**

- **Veri Etiketlemesi**: Denetimli öğrenme algoritmaları, her bir eğitim örneğinin doğru çıkış değerini bilerek eğitilir. Yani, her giriş verisine karşılık gelen doğru sonuç (etiket) verilir.
- **Modelin Öğrenmesi**: Algoritma, eğitim setinden öğrenerek, bilinmeyen verilere karşılık doğru sonuçları tahmin etmeye çalışır. Model, öğrenme süreci sırasında hatalarını azaltmak için giriş ve çıkış arasındaki ilişkiyi keşfeder.
- **Eğitim ve Test Verisi**: Model eğitildikten sonra, eğitim verisinden bağımsız olarak test verisi ile doğruluğu test edilir. Bu aşama, modelin genelleme yeteneğini ölçmeye yarar.

#### **Kullanım Alanları**

1. **Sınıflandırma**: Bir örneği belirli kategorilere (etiketlere) ayırma işlemidir. Örneğin, bir e-posta'nın spam olup olmadığını sınıflandırma.
2. **Regresyon**: Sürekli bir değer tahmin etme işlemidir. Örneğin, bir evin fiyatını tahmin etmek.

#### **Denetimli Öğrenme Algoritmaları**

1. **Doğrusal Regresyon (Linear Regression)**: Özellikle sayısal verilerin tahmin edilmesinde kullanılır. Girdi verileri ile çıktı arasında doğrusal bir ilişki varsayar.
2. **Karar Ağaçları (Decision Trees)**: Veri üzerinde kararlar almak için kullanılan, her bir dalın bir kararın temsil ettiği ağaç yapısındaki modellerdir.
3. **Destek Vektör Makineleri (SVM)**: Veriyi en iyi şekilde ayıran hiper düzlemi bulmaya yönelik bir modeldir. Hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinde kullanılır.
4. **K-En Yakın Komşu (K-NN)**: Bir veri noktasının sınıfını, komşularındaki en yakın verilerle benzerlik kurarak tahmin eder.
5. **Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)**: İnsan beynindeki nöronlara benzer yapılarla, karmaşık ilişkilerin öğrenilmesine yardımcı olan bir yöntemdir.

![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/04/11/ovDi3VDRga3NR7QVhy8Cb8oABHSbc0gL.png)

[^1]

#### **Avantajları**

- **Yüksek Doğruluk**: Etiketli verilerle eğitilmesi, yüksek doğruluk oranları elde edilmesini sağlar.
- **Kolay Anlaşılır**: Algoritmaların sonuçları genellikle anlaşılabilir ve şeffaftır.
- **Çeşitli Uygulama Alanları**: Görüntü tanıma, ses analizi, metin sınıflandırma gibi çok geniş bir uygulama alanına sahiptir.

#### **Zorluklar**

- **Veri Etiketleme**: Etiketlenmiş veri toplamak pahalı ve zaman alıcı olabilir.
- **Genelleme Problemi**: Modelin eğitim verisine aşırı uyum sağlaması, genelleme yeteneğini düşürebilir (overfitting).

#### **Örnek Uygulama**

Bir hastalığın teşhisinde, [geçmiş](/tr/detay/gecmis-750335/llms.txt) hasta verileri kullanılarak bir [makine öğrenmesi](/tr/detay/makine-ogrenmesi-748491/llms.txt) modeli eğitilebilir. Bu model, yeni hasta verileri girdiğinde, hastalığı doğru bir şekilde teşhis etmeye çalışacaktır. Eğitim verisinde hastalığı taşıyan ve taşımayan bireylerin verileri, doğru teşhis için kullanılır.

<!-- CONTEXT: Academic Sources and References for "Denetimli Öğrenme" -->

## Academic Sources and References

1. Alpaydin, E. Introduction to Machine Learning. MIT Press, 2014.
2. Bishop, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
3. Hastie, T., Tibshirani, R., and Friedman, J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, 2009.
4. Zhang, T., and L. Yu. "Supervised Learning." Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining. Springer, 2017.

<!-- CONTEXT: Citations for "Denetimli Öğrenme" -->

## Citations

[^1]: ​Candan, Hatice. "Adım Adım Makine Öğrenmesi Bölüm 2: Denetimli Öğrenme Nedir?" Machine Learning Türkiye, 17 Aralık 2021. https://medium.com/machine-learning-t%C3%BCrkiye/ad%C4%B1m-ad%C4%B1m-makine-%C3%B6%C4%9frenmesi-b%C3%B6l%C3%BCm-2-denetimli-%C3%B6%C4%9frenme-nedir-80ffb1322e4f