Karar Ağaçları

Nasıl kullanıldığını anlamanız için basit bir karar ağacına bakalım.

Her karar verme şeması gibi, her birinin iyi ve kötü yönleri vardır ve her araç bir iş için uygun değildir. Bir karar ağacı kullanmanın yararları ve sınırları şunlardır.

Karar ağaçları kişilerin, ekiplerin ve firmaların kullanabileceği çok yönlü araçlardır. Karar ağaçlarını, yukarıdaki örnekte gösterildiği gibi gündelik hayatta basit kararlar almak için kullanabilirsiniz. Veya onları çok katmanlı kararları, karmaşık veri paketlerini ve makine öğrenim algoritmalarını görselleştirmek için kullanabilirsiniz.

Karar ağaçlarının en önemli avantajı anlayışı ve analizi kolaylaştırmalarıdır. Karar ağacı karmaşık bir kararı gösteriyor olsa dahi, grafik ve basit görünüm tüm ekip üyelerinin onu sezgisel olarak kolaylıkla okumasını sağlar.

Karar ağaçları çok çeşitli sayısal veya kategorik veriyi gösterebilir. Bu durum karar ağaçlarını makine öğreniminden karmaşık karar vermeye çeşitli bağlamlarda kullanışlı yapar.

Karar ağaçlarının yapısı, örneğin denkleme ek bir seçenek dahil edildiğinde kolaylıkla düzenlenmelerine ve güncellenmelerine izin verir. Ekipler için önemli olan değişime ve güncel kalmaya uyum sağlamak statik değil fakat dinamiklerdir, kolaylıkla güncellenebilirler. Miro'nun online karar ağacı oluşturucusuyla, herhangi bir veri noktasını kolaylıkla güncelleyebilir ve şemanızı adapte edebilirsiniz.

Karar ağaçları farklı seçimlerin çıktılarını ve sonuçlarını dikkatlice değerlendirmenize olanak sağlar. Tüm olası senaryoları keşfederek, karar vermeden önce hangi eylem planının daha yararlı olabileceğini değerlendirebilirsiniz.

Karar ağaçları her ne kadar kolay güncellenebilir ve değiştirilebilir olsalar da, karar ağacındaki bir karardaki küçük bir değişiklik dengesizlik yaratabilir. Bu yapılarında önemli değişikliklere neden olabilir.

Bir karar ağacına fazla güvenmenin en büyük risklerinden biri, gerçek hayat kararlarının sonuçlarının ve geleceğinin önceden bilinebilir olmamasıdır. Bu nedenle, karar ağaçları biraz hatalı olabilirler.

Karar ağaçları basit şemalar oldukları ve karmaşık senaryolar için kullanılabilir oldukları için, yüzlerce değişkenli karmaşık hesaplamalar için ideal olmayabilirler. Büyük dallanmalar ile karmaşık kararlar verirken yanlış bir güvenlik duygusu yaratma potansiyelleri vardır.

Çoğu karar ağacında standart şekiller ve semboller kullanılır. Bu onları farklı gruplar arasında kolaylıkla paylaşılabilir yapar ve herkesin anlayışını kolaylaştırır. Yaygın olarak kullanılan karar ağacı sembollerinden birkaçı aşağıda verilmektedir.

Şemadaki kareler bir kararın alınması gerektiğine işaret eder

Bir şans düğümü çoklu belirsiz çıktılar içeren bir karara işaret eder

Şemadaki üçgenler çıktıyı işarert eder

Karar ağacındaki her bir dal olası bir çıktıya veya eyleme giden yolu işaret eder

Balık kılçığı şemaları her ne kadar karar ağaçlarına benzese de, bazı önemli farklılıkları vardır. Karar ağaçları karar verme araçlarıyken, balık kılçığı şemaları "neden ve sonuç araçlarıdır". Ekipler balık kılçığı şemalarını, bir iş sürecinde kusurları, varyasyonları veya belirli başarıları saptamak için kullanırlar. Bu bağlamda, balık kılçığı şemaları öne doğru gitmektense geriye doğru giderler. Bir problemin potensiyel kök nedenlerini derinlemesine bulmaya yardımcı olurlar. Öte yandan karar ağaçları daha çok öne doğru giderler. Bir sürecin veya kararın sonuçlarını veya çıktılarını öngörmeye çalışırlar. Benzer şekilde temsil edilseler de, farklı şeyleri ifade ederler.

Bir etki şeması, karar ağacına balık kılçığı analizinden daha fazla yakından bağlıdır. Bir karar ağacıyla etki şeması arasındaki temel fark etki şemasının şartlı ilişkileri ve farklı değişkenlerin bağımlılıklarını göstermesidir. Karar ağacı ayrıca her olası seçim ve çıktı konusunda daha fazla detay içerir. Karar ağacında düğümlerin sayısı katlanarak artar. Bir etki şemasında ise olası kararlar daha kompakt şekilde temsil edilir. Daha fazla detay verdiği için, bir karar ağacı etki şemasına nazaran daha karmaşık ve dağınık olabilir. Bir karar ağacında görünen bilgileri özetlemek için etki şeması kullanabilirsiniz. Bu bağlamda, etki şemaları ve karar ağaçları aynı veriyi sunan ve birbirlerini tamamlayan tekniklerdir.

Karar ağaçlarının güzelliği esneklikleri ve sağlamlıklarıdır. Bu durum onları farklı profesyonel ve kişisel bağlamlarda popüler yapar. Farklı senaryolarda karar ağacı kullanımına dair birkaç örnek aşağıda verilmiştir.

Günlük kararları vermek için herkes bir karar ağacı kullanabilir. Doğrudan veya karmaşık kararları kapsamak ve görüntülemek için yeterince esneklerdir. Bir karar ağacı oluşturmak derinlemesine düşünme ve görsel ipuçları aracılığıyla sonuçları değerlendirmeyi teşvik eden değerli bir egzersizdir. Şemalar günlük hayatta fırsatların ve yapılan seçimlerin etkilerini düşünmek isteyen herkes için kullanışlıdır.

Karar ağaçları uzun vadeli stratejik bir plan belirlemek ve işlerini büyütmek isteyen firmalar için yararlı olabilirler. Firmalar bir eylem planına para ve zaman yatırımı yapmadan önce kararlarının çıktılarını öngörme gereği duyarlar. İş yönetmenin bir bölümü de hesaplanmış riskler almaktır ve karar ağacı güvenli ve kurnaz şekilde risk almanıza olanak verir. Bu bir hisse senedi almak ve satmak, yatırımcı çekmek veya yeni bir pazarlama kampanyası uygulamak olabilir. İş sahipleri riskleri ve fırsatları dikkatlice değerlendirmelilerdir.

Karar ağaçları makine öğreniminde son derece popüler olmuştur çünkü şartlı kontrol ifadeleriyle bir algoritma sunmaya yararlar. Makine öğreniminde karar analizi, belirli bir hedefe ulaşmak için yaygınlıkla veri madenciliğinde kullanılır. Karar ağaçları ayrıca denetimli makine öğreniminde kullanılır. Makine öğreniminin alt kategorisi, girdinin detaylı anlatıldığı, ve karşılık gelen çıktının eğitim verisi olarak kullanılmasıdır. Bu karar ağacından geçen veri sürekli olarak spesifik parametrelere ayrılır.

Karar ağaçları Python ve Javascript gibi kodlama dillerinde sınıflandırma ve regresyon modelleri olarak kullanılırlar. Uzun veri listelerini türlerine ayırıp sınıflandırarak ayrı konteynırlara atar ve bir veri paketini daha küçük altkümelere bölmeye yardımcı olurlar. Bu bağlamda, her bir karar ağacı dalı bir çıktıyı temsil eder ve yapraktan köke uzanan yol sınıflandırma kurallarını temsil eder. Bilişim teknolojisi endüstrisindeki profesyoneller sınıflandırma karar ağaçlarını kodlama süreçlerini planlamak ve zaman kazanmak için kullanırlar.

Miro'nun hazır karar ağacı şablonu kararlarınızın çıktılarını öngörmek, planlamak ve keşfetmek için fantastik bir dijital araçtır. Karar ağaçlarında yeniyseniz, bu adım adım rehber size bir karar ağacı oluşturmanızda yardımcı olacaktır.

Karar ağacınızı oluşturmadan önce, sorduğunuz soruyu anlamanız gereklidir. Verdiğiniz her karar ve yaptığınız her seçim başlangıç düğümünde bir soruyla başlar. Aşağıdaki basit karar ağacı şeması örneğini inceleyin. "Bu insiyatifi almalı mıyız?" sorusu şeması başlatır.

Sorunuzu tanımladıktan ve başlangıç düğümüne ekledikten sonra, bu soruya karşılık gerçekleştirebileceğiniz tüm eylemleri düşünme vakti gelmiştir. Her olasılık veya cevap kendi dalıyla temsil edilmelidir. Yukarıdaki örnek kapalı uçlu bir sorudur ve dolayısıyla başlamak için iki ana dal vardır: evet ve hayır.

Her bir dalın sonuna, bir yaprak/düğüm eklemelisiniz. Bu gerçekleştirmiş olduğunuz eylemin çıktısının öngörüsüdür. Kendinize şu şekilde sorun: "A dalını seçersem ne olur?" Bu sorunun cevabı bir ifade olmalıdır ve bu ifadeyi dalın sonundaki yaprağa eklemeniz gerekmektedir. Açılış sorusu eğer çoklu soru ile ifadeye ulaşıyorsa, daha fazla dal eklemek durumundasınız.

Dallarınız daha fazla soru veya olası eylem içermediğinde, karar ağacını son olarak üçgen düğümlerle kapama zamanı gelmiştir. Bu düğüm içindeki ifade takip etmeye karar verdiğiniz düğümdeki öngörülen çıktı olacaktır.