[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-unsupervised-learning::tr":3,"gloss-cluster-unsupervised-learning::tr":23,"gloss-next-unsupervised-learning::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"unsupervised-learning","core-ai","Gözetimsiz Öğrenme","Gözetimsiz öğrenme, etiket taşımayan veride yapı bulur. Modele doğru cevabın ne olduğunu kimse söylemez; onun yerine verinin biçimini betimlemesi istenir: hangi noktalar birbirine benziyor, hangileri her şeyden farklı, hangi daha küçük boyut kümesi değişkenliğin çoğunu yakalıyor. Etiketler pahalı, etiketsiz veri ise neredeyse bedava olduğu için vardır; böylece elinizde olanla epeyce yararlı iş yapılabilir. Ana teknikler tanıdık iş görevlerine karşılık gelir. Kümeleme benzer kayıtları gruplar; davranışsal müşteri segmentlerinin varsayılmak yerine keşfedilmesi böyle olur. Boyut indirgeme, birbiriyle ilişkili birçok alanı bilgilendirici birkaç alana sıkıştırır; hem görselleştirme hem ön işleme adımı olarak yararlıdır. Aykırılık tespiti normalin neye benzediğini öğrenir ve benzemeyeni işaretler; dolandırıcılık taraması ve altyapı uyarılarının temelinde bu vardır. Anlamsal aramanın ve getirmenin arkasındaki temsil olan gömüler, hiç insan etiketi gerektirmeyen hedeflerden gelir; bu kadar ölçeklenmelerinin nedeni de budur. Püf noktası değerlendirmedir ve gerçek bir sorundur. Gerçek değer yokken raporlanacak bir doğruluk da yoktur, dolayısıyla \"bu iyi mi?\" bir yargı çağrısına dönüşür. Beş küme istenen bir kümeleme algoritması, beş anlamlı bir sayı olsun ya da olmasın neşeyle beş tane döndürür ve ürettiği segmentler istatistiksel olarak düzgünken bir pazarlamacının harekete geçebileceği hiçbir şeye karşılık gelmeyebilir. Siluet puanı gibi içsel metrikler geometrik düzgünlüğü ölçer, yararlılığı değil. Dürüst sınama akış aşağısındadır: bu segmentlere farklı davranmak bir iş sonucunu değiştiriyor mu, bu aykırılık işareti gerçek olaylarla ilişkili mi. Bir SaaS ekibi için pragmatik desen, gözetimsiz sonuçları cevap değil hipotez saymaktır. Hesaplarınızı kümeleyin, sonra müşterileri tanıyan biri kümelere bakıp onları adlandırsın; adlandıramıyorsa kümeleme gerçek bir şey bulmamıştır. Böyle kullanıldığında gerçekten ucuz bir keşif aracıdır. Kâhin gibi kullanıldığında kendinden emin saçmalık üretir ve onu çürütecek bir doğruluk sayısı olmadığı için o saçmalık uzun süre yaşayabilir.","Gözetimsiz öğrenme etiketsiz veride yapı bulur — kümeleme, aykırılık, gömüler — ve gerçek değer olmadığından çıktısı cevap değil hipotezdir.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"embedding","Embedding (Gömme Vektörü)",{"slug":15,"name":16},"machine-learning","Makine Öğrenmesi (ML)",{"slug":18,"name":19},"supervised-learning","Gözetimli Öğrenme",{"slug":21,"name":22},"vector-database","Vektör Veritabanı",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":31},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":35},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]