Bu videoda, denetimli öğrenimin nasıl işlediğini anlamak üzere bir uzamsal (geometrik) yönteme değineceğiz. Bir önceki bölümde, belli bir görseli alıp onu etiketlemeye (kedi ya da köpek şeklinde) dair olan prototipik bir makine öğrenimi probleminden bahsetmiştim. Makine öğrenimi algoritmasının bunu yapmayı nasıl öğrendiğini anlamak için, görsellerin nasıl temsil edildiğini bir düşünelim. Her görsel piksellerden oluşur ve her pikselde üç renk vardır. Ve aslında her görsel, her pikselin rengini belirten uzun bir sayı dizisidir. Bize görseller ve etiketlerden oluşan eğitme verileri sağlandığında,
görseller uzun sayı dizileridirler, literatürde bunlara vektörler denir. Şimdu, bu vektörler, yüksek boyutlu bir uzayda noktalar olarak düşünülebilirler. Örneğin, 1000 pikseliniz varsa ve her piksel 3 renk içeriyorsa, elinizde 3000-boyutlu bir uzayda bir nokta vardır diyebiliriz. Makine öğrenimi
algoritması bir anlamda bu yüksek boyutlu uzayda düşünür. Ama bizler kendimiz için işleri basitleştirmek adına, bu görsellerin daha az boyutlu bir uzayda temsilini düşüneceğiz. Spesifik olarak bunları 2-boyutlu soyut bir uzayda noktalar olarak düşüneceğiz, yalnızca görselleştirme ve kavramsallaştırma amaçlı olarak. Şimdi, bu görseller örneğinde, bir veri seti sağlanmakta ve söylediğim üzere her görsel yalnızca uzayda bir nokta ve burada, noktaları taşıdıkları etikete göre (kedi ya da köpek olmak üzere) boyayacağız. Kırmızı noktalar kedi görselleri ve mavi noktalar köpek görselleri. Ve işte eğitim veri seti geometrik olarak böyle görünür.
Denetimli öğrenim algoritması şunu yapar: Temel olarak bir nokta sınıfından (kedi noktalarından) diğerini (köpek noktalarını) ayıracak olan bir yüzey bulmaya çalışır. Ve bunu "topuz"ları, yani parametreleri, bu durumda mavi noktaları kırmızı noktalardan en iyi şekilde ayıracak şekilde ayarlayarak gerçekleştirir.
Ve bir yüzey buldu mu, şimdi yapılacak olan, daha önce hiç görmemiş bir görseli alıp -ki bu görsel de aynı uzayda başka bir nokta olacaktır-, görseli yüzeyin kedi ya da köpek tarafına yerleştirmek olacaktır. Ve görselin hangi tarafta bulunduğuna göre, bu daha önce hiç görmemiş olduğu görselin, bir kediye mi yoksa köpeğe mi ait olduğunu bildirecektir.
Bu temel olarak denetimli öğrenimi canlandırmak için geometrik veya görsel bir yoldur. Bir sonraki bölümde niceliksel olarak ayırıcı yüzeyin ne kadar iyi seçildiğinden bahsedeceğiz, buna literatürde "genelleştirme" deniyor.