Bir ekip, görüntülerdeki kişilerin şirketin perakende markasını giyip giymediğini belirleyen bir model oluşturmalıdır. Etiketlenmiş bir görüntü veri kümesi göz önüne alındığında, hangi makine öğrenimi modeli en uygunudur?

Doğru cevap Evrişimsel Sinir Ağı'dır (CNN). CNN'ler, görüntü sınıflandırma ve nesne tanıma görevleri için özel olarak tasarlanmıştır. Görüntülerdeki hiyerarşik özellikleri (kenarlar, dokular, şekiller ve nihayetinde nesneler) otomatik olarak öğrenme yetenekleri sayesinde, bir kişinin perakende markasını giyip giymediğini belirlemek için idealdirler. Diğer seçenekler uygun değildir: Gizli Dirichlet Tahsisi (LDA), metin belgelerindeki konuları modellemek için kullanılan bir konusal modelleme algoritmasıdır ve görüntü analizi için uygun değildir. Tekrarlayan sinir ağı (RNN), sıralı verileri (örneğin zaman serileri veya doğal dil) işlemek için tasarlanmıştır ve görüntü sınıflandırma için birincil seçim değildir. K-ortalamalar kümelemesi, etiketlenmemiş verilerdeki benzer veri noktalarını gruplandırmak için kullanılan bir denetimsiz öğrenme algoritmasıdır; bu senaryoda gerekli olan denetimli sınıflandırma için uygun değildir.