Yapay Zekâ 101
Few-Shot Öğrenme Nedir?
Few-shot öğrenme, bir AI modelini çok küçük bir eğitim verisi miktarı kullanarak geliştirmek için kullanılan çeşitli algoritmalar ve tekniklere atıfta bulunur. Few-shot öğrenme, bir AI modelinin比较 az sayıda eğitim örneğine maruz kaldıktan sonra yeni verileri tanıyabilmesini ve sınıflandırabilmesini sağlar. Few-shot eğitimi, geleneksel makine öğrenimi model eğitim yöntemlerine karşılık gelir, burada genellikle büyük miktarda eğitim verisi kullanılır. Few-shot öğrenme primarily bilgisayar görüşünde kullanılır.
Few-shot öğrenme hakkında daha iyi bir anlayış geliştirmek için, kavramı daha ayrıntılı olarak inceleyelim. Few-shot öğrenmenin arkasındaki motivasyonları ve kavramları inceleyeceğiz, çeşitli few-shot öğrenme türlerini keşfedeceğiz ve few-shot öğrenmede kullanılan bazı modelleri yüksek düzeyde kapsayacağız. Son olarak, few-shot öğrenmenin bazı uygulamalarını inceleyeceğiz.
Few-Shot Öğrenme Nedir?
“Few-shot öğrenme” bir makine öğrenimi modelini minimum miktarda veri ile eğitmeyi tanımlar. Tipik olarak, makine öğrenimi modelleri büyük miktarda veri ile eğitilir, ne kadar büyük olursa o kadar iyi. Ancak, few-shot öğrenme several nedenlerle önemli bir makine öğrenimi kavramıdır.
Few-shot öğrenmeyi kullanmanın bir nedeni, eğitim için gerekli verilerin miktarını dramatically azaltabilmesidir, bu da büyük veri kümelerini etiketlemek için gereken zamanı azaltır. Ayrıca, few-shot öğrenme, ortak bir veri kümesini kullanarak farklı örnekler oluştururken çeşitli görevler için özel özellikler eklemenin ihtiyacını azaltır. Few-shot öğrenme, modelleri daha robust hale getirebilir ve daha az veri ile nesneleri tanıyabilen, daha genel modeller oluşturabilir.
Few-shot öğrenme, bilgisayar görüşü alanında en çok kullanılır, çünkü bilgisayar görüşü problemlerinin doğası ya büyük miktarda veri ya da esnek bir model gerektirir.
Alt Kategoriler
“Few-shot” öğrenme aslında sadece birkaç eğitim örneği kullanarak öğrenmenin bir türüdür. Sadece “birkaç” eğitim örneği kullandığınız için, few-shot öğrenmenin de içinde olduğu minimal miktarda veri ile eğitim yapan few-shot öğrenmenin alt kategorileri vardır. “Tek-atış” öğrenme, bir modeli sadece bir nesnenin bir resmini görerek nesneyi tanıyabilmesi için eğitmeyi içeren bir diğer model eğitim türüdür. Tek-atış öğrenme ve few-shot öğrenmede kullanılan genel taktikler aynıdır. Few-shot öğrenme teriminin, çok az veri ile bir modeli eğittiğiniz herhangi bir durumda kullanılabileceğini bilin.
Few-Shot Öğrenme Yaklaşımları
Çoğu few-shot öğrenme yaklaşımı üç kategoriye uyar: veri düzeyinde yaklaşımlar, parametre düzeyinde yaklaşımlar ve ölçüt-tabanlı yaklaşımlar.
Veri Düzeyinde Yaklaşımlar
Veri düzeyinde few-shot öğrenme yaklaşımları çok basittir. Bir modeli eğitmek için yeterli eğitim verisi yoksa, daha fazla eğitim verisi edinebilirsiniz. Bir veri bilimcisi, sahip olduğu eğitim verilerini artırabilmek için çeşitli teknikler kullanabilir.
Benzer eğitim verileri, eğitilen sınıflandırıcıya hedef verileri destekleyebilir. Örneğin, belirli köpek türlerini tanıyabilen bir sınıflandırıcı eğitiyorsanız ancak bu türün çok fazla resmi yoksa, köpeklerin genel özelliklerini belirlemesine yardımcı olmak için birçok köpek resmi ekleyebilirsiniz.
Veri artırma, sınıflandırıcı için daha fazla eğitim verisi oluşturabilir. Bu genellikle mevcut eğitim verilerine dönüşümler uygulamayı içerir, Örneğin, mevcut resimleri farklı açılardan incelemesi için sınıflandırıcıya döndürmek. GAN’lar da mevcut birkaç gerçek eğitim örneğinden öğrendiklerine dayanarak yeni eğitim örnekleri oluşturmak için kullanılabilir.
Parametre Düzeyinde Yaklaşımlar
Meta-Öğrenme
Few-shot öğrenmeye yönelik bir parametre düzeyinde yaklaşım, “meta-öğrenme” tekniğinin kullanılmasını içerir. Meta-öğrenme, bir modelin hangi özelliklerin bir makine öğrenimi görevi için önemli olduğunu öğrenmesini sağlar. Bu, modelin parametre alanının nasıl araştırılacağını düzenleyen bir yöntem oluşturarak gerçekleştirilebilir.
Meta-öğrenme, iki farklı model kullanır: bir öğretmen modeli ve bir öğrenci modeli. Öğretmen modeli, modelin parametre alanını kapsülleme öğrenir, öğrenci algoritması ise veri kümesindeki gerçek öğeleri tanıyıp sınıflandırma öğrenir. Başka bir deyişle, öğretmen modeli bir modeli optimize etmeyi öğrenir, öğrenci modeli ise sınıflandırma öğrenir. Öğretmen modelinin çıktıları, öğrenci modelini eğitmek için kullanılır, öğrenci modeline nasıl büyük parametre alanını gezmesi gerektiğini gösterir. İşte bu nedenle meta-öğrenmede “meta” terimi kullanılır.
Few-shot öğrenme modellerinin birincil sorunlarından biri, kolayca eğitim verilerine uydurabilmeleridir, çünkü genellikle yüksek boyutlu alanlara sahiptirler. Modelin parametre alanını sınırlamak bu sorunu çözer ve bu, düzenleme tekniklerini uygulayarak ve uygun kayıp fonksiyonlarını seçerek gerçekleştirilebilir, ancak bir öğretmen algoritması kullanmak, bir few-shot modelinin performansını dramatically iyileştirebilir.
Bir few-shot öğrenme sınıflandırıcı modeli (öğrenci modeli), kendisine verilen küçük miktarda eğitim verisine dayalı olarak genelleme yapmaya çalışacak ve bir öğretmen modeli ile yüksek boyutlu parametre alanını gezerek doğruluğu iyileştirilebilir. Bu genel mimari, “gradyan-tabanlı” meta-öğrenen olarak adlandırılır.
Gradyan-tabanlı bir meta-öğrenenin tam eğitim süreci aşağıdaki gibidir:
- Temel öğrenen (öğretmen) modelini oluşturun
- Temel öğrenen modelini destek kümesinde eğitin
- Temel öğrenen, sorgu kümesi için tahminler döndürsün
- Sınıflandırma hatasından türetilen kaybı kullanarak meta-öğreneni (öğrenci) eğitin
Meta-Öğrenmenin Çeşitleri
Model-Bağımsız Meta-Öğrenme, yukarıda kapsanan temel gradyan-tabanlı meta-öğrenme tekniğini artırmak için kullanılan bir yöntemdir.
Yukarıda bahsedildiği gibi, bir gradyan-tabanlı meta-öğrenen, bir öğretmen modelinin önceden kazandığı deneyimi kullanarak kendini iyileştirir ve daha doğru tahminler sağlar az miktarda eğitim verisi için. Ancak, rastgele başlatılan parametrelerle model hala verilere uydurabilir. Bunu önlemek için, “Model-Bağımsız” bir meta-öğrenen, öğretmen modelinin/base modelinin etkisini sınırlayarak oluşturulur. Öğrenci modeli, doğrudan öğretmen modelinin yaptığı tahminlerin kaybına değil, kendi tahminlerinin kaybına göre eğitilir.
Model-bağımsız bir meta-öğrenenin her bir eğitim bölümü için:
- Mevcut meta-öğrenen modelinin bir kopyası oluşturulur.
- Kopya, temel model/öğretmen modelinin yardımıyla eğitilir.
- Kopya, eğitim verilerine ilişkin tahminleri döndürür.
- Hesaplanan kayıp, meta-öğreneni güncellemek için kullanılır.
Ölçüt-Öğrenme
Ölçüt-öğrenme yaklaşımları, bir few-shot öğrenme modelini tasarlamak için temel mesafe ölçütlerinin kullanımını içerir. Ölçüt-öğrenme algoritmaları gibi kosinüs mesafesi, destek örneklerine benzerliklerine dayanarak sorgu örneklerini sınıflandırmak için kullanılır. Bir resim sınıflandırıcı için bu, sadece yüzey özelliklerine dayalı olarak resimleri sınıflandırmak anlamına gelir. Destek kümesinden bir dizi resim seçilip bir gömme vektörüne dönüştürüldükten sonra, aynı işlem sorgu kümesi için yapılır ve sonra iki vektörün değerleri karşılaştırılır, sınıflandırıcı vektörleştirilmiş sorgu kümesine en yakın değerlere sahip sınıfı seçer.
Daha gelişmiş bir ölçüt-tabanlı çözüm, “prototip ağı”dır. Prototip ağları, ölçüt-tabanlı sınıflandırma ile birleştirilen kümeleme modellerini birleştirir. K-means kümeleme gibi, destek ve sorgu kümeleri için sınıfların merkezleri hesaplanır. Bir euclid mesafe ölçütü sonra sorgu kümeleri ile destek kümesinin merkezleri arasındaki farkı belirlemek için uygulanır, sorgu kümesini destek kümesinin sınıflarına atar, hangisinin merkezlerine daha yakın olduğuna bağlı olarak.
Diğer çoğu few-shot öğrenme yaklaşımı, yukarıda belirtilen temel tekniklerin varyasyonlarıdır.
Few-Shot Öğrenmenin Uygulamaları
Few-shot öğrenme, bilgisayar görüşü, doğal dil işleme, robotik, sağlık ve sinyal işleme gibi veri bilimindeki birçok alt alanda uygulamalara sahiptir.
Bilgisayar görüşü alanında few-shot öğrenmenin uygulamaları arasında verimli karakter tanıma, resim sınıflandırma, nesne tanıma, nesne takibi, hareket tahmini ve eylem yerelleştirme bulunur. Doğal dil işleme için few-shot öğrenmenin uygulamaları arasında çeviri, cümle tamamlama, kullanıcı niyeti sınıflandırma, duygu analizi ve çok etiketli metin sınıflandırması bulunur. Few-shot öğrenme, robotiğin alanında bir robota sadece birkaç demonstrasyondan görevler hakkında öğrenmesini sağlayabilir, böylece robotlar eylemleri gerçekleştirmeyi, hareket etmeyi ve etrafındaki dünyayı gezinmeyi öğrenebilir. Few-shot ilaç keşfi, bir AI sağlık alanının ortaya çıkan bir bölümüdür. Son olarak, few-shot öğrenme, ses verilerini analiz etme süreci olan akustik sinyal işleme için uygulamalara sahiptir, bu da AI sistemlerine sadece birkaç kullanıcı örneğine dayalı olarak sesleri klonlama veya bir kullanıcıdan diğerine ses dönüştürme izni verir.
