Temsil Öğrenme

Temsil Öğrenme (Representation Learning), makine öğreniminde bir sistem veya modelin, ham verilerden otomatik olarak yararlı özellikler veya temsiller çıkarmayı öğrendiği bir öğrenme yöntemidir. Bu yaklaşım, geleneksel makine öğrenimi yöntemlerinden farklıdır çünkü geleneksel yöntemlerde, özellik çıkarma işlemi genellikle insan müdahalesi ile ve elle yapılır. Temsil öğrenmenin amacı, veriyi daha anlamlı bir biçimde ifade etmek ve böylece makine öğrenimi algoritmalarının daha etkili bir şekilde çalışmasını sağlamaktır.