Az Few-Shot Öğrenme Nedir?

Az örnek öğrenme, bir AI modelini çok az miktarda eğitim verisi kullanarak geliştirmek için kullanılan çeşitli algoritmalar ve tekniklere atıfta bulunur. Az örnek öğrenme, bir AI modelinin, karşılaştığı birkaç eğitim örneğine maruz kaldıktan sonra yeni verileri tanıma ve sınıflandırma yeteneğini sağlar. Az örnek eğitimi, geleneksel olarak büyük miktarda eğitim verisi kullanılan makine öğrenimi modellerinin eğitilmesiyle karşılaştırılabilir. Az örnek öğrenimi bilgisayarlı görme alanında主要 olarak kullanılır.

Az örnek öğrenme hakkında daha iyi bir anlayış geliştirmek için, bu kavramı daha ayrıntılı olarak inceleyelim. Az örnek öğrenmenin arkasındaki motivasyonları ve kavramları inceleyeceğiz, çeşitli az örnek öğrenme türlerini keşfedeceğiz ve az örnek öğrenmede kullanılan bazı modelleri yüksek düzeyde ele alacağız. Son olarak, az örnek öğrenmenin bazı uygulamalarını inceleyeceğiz.

Az Few-Shot Öğrenme Nedir?

“Az örnek öğrenme” bir makine öğrenimi modelini minimal miktarda veri ile eğitmeyi ifade eder. Tipik olarak, makine öğrenimi modelleri büyük miktarda veri ile eğitilir, ne kadar büyük olursa o kadar iyi olur. Ancak, az örnek öğrenme beberapa nedenlerle önemli bir makine öğrenimi kavramıdır.

Az örnek öğrenmeyi kullanmanın bir nedeni, bir makine öğrenimi modelini eğitmek için gereken veri miktarını önemli ölçüde azaltabilmesidir, bu da büyük veri kümelerini etiketlemek için gereken zamanı azaltır. Ayrıca, az örnek öğrenme, ortak bir veri kümesini kullanarak farklı örnekler oluştururken çeşitli görevler için özel özellikler eklemeye olan ihtiyacı azaltır. Az örnek öğrenme, modelleri daha robust ve az veri ile nesneleri tanıma yeteneğine sahip olmasını sağlayabilir, bu da daha genel modeller yerine yüksek uzmanlaşmış modeller yerine daha genel modeller oluşturur.

Az örnek öğrenme, bilgisayar görme alanında en çok kullanılan alandır, çünkü bilgisayar görme problemlerinin doğası, büyük miktarda veri veya esnek bir model gerektirir.

Alt Kategoriler

“Az örnek” öğrenme terimi, aslında sadece birkaç eğitim örneği kullanarak öğrenme türlerinden biridir. Sadece “birkaç” eğitim örneği kullanıyorsunuz, bu nedenle az örnek öğrenmenin alt kategorileri de vardır. “Tek örnek” öğrenme, bir modeli sadece bir nesne görüntüsüne bakarak nesneyi tanıma yeteneğini kazandıran bir diğer model eğitimi türüdür. Tek örnek öğrenme ve az örnek öğrenmede kullanılan genel taktikler aynıdır. “Az örnek” öğrenme teriminin, çok az veri ile model eğitimi yapılan herhangi bir durumu tanımlamak için kullanılan bir şemsiye terim olarak kullanılabileceğini unutmayın.

Az Few-Shot Öğrenme Yaklaşımları

Az örnek öğrenme yaklaşımlarının çoğu, üç kategoriye uydurulabilir: veri seviyesi yaklaşımları, parametre seviyesi yaklaşımları ve ölçüm tabanlı yaklaşımlar.

Veri Seviyesi Yaklaşımları

Az örnek öğrenme için veri seviyesi yaklaşımları kavram olarak çok basittir. Bir modeli eğitmek için yeterli eğitim verisi yoksa, daha fazla eğitim verisi elde edebilirsiniz. Bir veri bilimcisi, eğitim verilerini artırmak için çeşitli teknikler kullanabilir.

Benzer eğitim verileri, hedeflediğiniz sınıflandırıcı için eğitim verilerini destekleyebilir. Örneğin, belirli bir köpek türünü tanıyan bir sınıflandırıcı eğitiyorsanız, ancak bu türün çok fazla görüntüsüne sahip değilseniz, köpeklerin genel özelliklerini belirlemesine yardımcı olmak için diğer köpek türlerinin birçok görüntüsünü dahil edebilirsiniz.

Veri artırma, bir sınıflandırıcı için daha fazla eğitim verisi oluşturmak için mevcut eğitim verilerine dönüşümler uygulamayı içerir, Örneğin, mevcut görüntüleri farklı açılardan incelemesi için sınıflandırıcıya mevcut görüntüleri döndürmek. GAN’lar da mevcut birkaç gerçek eğitim örneğinden öğrenerek yeni eğitim örnekleri oluşturmak için kullanılabilir.

Parametre Seviyesi Yaklaşımları

Meta-Öğrenme

Az örnek öğrenme için parametre seviyesi bir yaklaşım, “meta-öğrenme” adlı bir tekniğin kullanılmasını içerir. Meta-öğrenme, bir modelin hangi özelliklerin önemli olduğunu öğrenmesini sağlar. Bu, modelin parametre alanının nasıl keşfedileceğini düzenleyen bir yöntem oluşturularak gerçekleştirilebilir.

Meta-öğrenme, iki farklı model kullanır: bir öğretmen modeli ve bir öğrenci modeli. Öğretmen modeli, modelin parametre alanını kapsülleme şeklini öğrenir, öğrenci algoritması ise veri kümesindeki gerçek nesneleri tanıma ve sınıflandırma şeklini öğrenir. Başka bir deyişle, öğretmen modeli bir modeli optimize etme şeklini öğrenir, öğrenci modeli ise nesneleri tanıma şeklini öğrenir. Öğretmen modelinin çıktıları, öğrenci modelini eğitmek için kullanılır, öğrenci modeline, fazla eğitim verisi olmadan ortaya çıkan büyük parametre alanını nasıl gezileceğini gösterir. İşte bu nedenle meta-öğrenmede “meta” terimi kullanılır.

Az örnek öğrenme modellerinin temel sorunlarından biri, kolayca eğitim verilerine uydurabilmeleridir, çünkü genellikle yüksek boyutlu alanları vardır. Modelin parametre alanını sınırlamak bu sorunu çözer ve bu, düzenleme tekniklerini uygulayarak ve uygun kayıp fonksiyonlarını seçerek gerçekleştirilebilir, ancak bir öğretmen algoritması kullanmak, az örnek modelinin performansını önemli ölçüde iyileştirebilir.

Bir az örnek öğrenme sınıflandırıcı modeli (öğrenci modeli), kendisine verilen az eğitim verisine dayanarak genelleme yapmaya çalışacak ve bir öğretmen modeli tarafından yönlendirilirse doğruluğu artacaktır. Bu genel mimari, “gradyan tabanlı” meta-öğrenen olarak adlandırılır.

Gradyan tabanlı bir meta-öğrenenin tam eğitim süreci aşağıdaki gibidir:

1. Temel öğrenen (öğretmen) modelini oluşturun
2. Temel öğrenen modelini destek kümesinde eğitin
3. Temel öğrenen, sorgu kümesi için tahminler döndürsün
4. Sınıflandırma hatasından türetilen kaybı kullanarak meta-öğreneni (öğrenci) eğitin

Meta-Öğrenmenin Çeşitleri

Model-Bağımsız Meta-Öğrenme, yukarıda açıkladığımız temel gradyan tabanlı meta-öğrenme tekniğini artırmak için kullanılan bir yöntemdir.

Öğretmen modelinin önceden kazandığı deneyimlere dayanarak kendisini incelemesini ve daha doğru tahminler sunmasını sağlayan gradyan tabanlı bir meta-öğrenen kullandık. Ancak, rastgele başlatılan parametrelerle başlamak, modelin hala verilere uydurmasına neden olabilir. Bunu önlemek için, “model-bağımsız” bir meta-öğrenen oluşturulur, bu da öğretmen modelinin etkisini sınırlar. Öğretmen modelinin tahminleri için doğrudan loss yerine, öğrenci modelinin kendi tahminleri için loss kullanılarak öğrenci modeli eğitilir.

Model-bağımsız bir meta-öğrenenin her eğitim bölümü için:

1. Mevcut meta-öğrenen modelinin bir kopyası oluşturulur.
2. Kopya, temel model/öğretmen modelinin yardımıyla eğitilir.
3. Kopya, eğitim verilerine ilişkin tahminleri döndürür.
4. Hesaplanan loss, meta-öğreneni güncellemek için kullanılır.

Ölçüm Tabanlı Öğrenme

Az örnek öğrenme modelini tasarlamak için ölçüm tabanlı yaklaşımlar tipik olarak temel mesafe ölçümlerinin kullanımını içerir. Ölçüm tabanlı algoritmalar gibi kosinüs mesafesi, destek örneklerine benzeyen sorgu örneklerini sınıflandırmak için kullanılır. Bir görüntü sınıflandırıcı için bu, sadece görüntüleri yüzey özelliklerine göre sınıflandırmak anlamına gelir. Destek kümesinden bir görüntü seçilip bir gömme vektörüne dönüştürüldükten sonra, aynı işlem sorgu kümesi için de yapılır ve sonra iki vektörün değerleri karşılaştırılır, sınıflandırıcı, vektörleştirilmiş sorgu kümesine en yakın değerlere sahip sınıfı seçer.

Daha gelişmiş bir ölçüm tabanlı çözüm, “prototip ağı” dır. Prototip ağları, veri noktalarını birleştirerek kümeleme modellerini ölçüm tabanlı sınıflandırma ile birleştirir. K-means kümeleme gibi, destek ve sorgu kümeleri için sınıfların merkezleri hesaplanır. Bir euclid mesafe ölçüsü, sorgu kümeleri ile destek kümesinin merkezleri arasındaki farkı belirlemek için uygulanır, sorgu kümesini, destek kümesinin merkezlerine daha yakın olan sınıfa atar.

Diğer az örnek öğrenme yaklaşımları, yukarıda açıklanan temel tekniklerin varyasyonlarıdır.

Az Few-Shot Öğrenmenin Uygulamaları

Az örnek öğrenme, bilgisayar görme, doğal dil işleme, robotik, sağlık ve sinyal işleme gibi veri bilimindeki çeşitli alt alanlarda uygulamalara sahiptir.

Az örnek öğrenmenin bilgisayar görme alanında uygulamaları arasında verimli karakter tanıma, görüntü sınıflandırma, nesne tanıma, nesne takibi, hareket tahmini ve eylem yerelleştirme bulunur. Az örnek öğrenmenin doğal dil işleme uygulamaları arasında çeviri, cümle tamamlama, kullanıcı niyeti sınıflandırma, duygu analizi ve çok etiketli metin sınıflandırması bulunur. Az örnek öğrenme, robotların sadece birkaç gösterimden görevleri öğrenmelerine yardımcı olmak için robotik alanında kullanılabilir, böylece robotlar eylemlerini, hareketlerini ve dünya etrafındaki gezinmelerini öğrenebilir. Az örnek ilaç keşfi, AI sağlık bakımının yeni bir alanıdır. Son olarak, az örnek öğrenme, ses verilerini analiz etme sürecini içeren akustik sinyal işleme için uygulamalara sahiptir, bu da AI sistemlerine, sadece birkaç kullanıcı örneğinden sesleri klonlama veya bir kullanıcıdan diğerine ses dönüştürme izni verir.