Geleneksel Makine Öğrenimi Hala Geçerli mi?

Son yıllarda Üretken Yapay Zeka, karmaşık Yapay Zeka görevlerini çözmede umut verici sonuçlar gösterdi. Modern AI modelleri gibi ChatGPT, ozan, aramalar, DALL-E.3, ve SAM görsel soru cevaplama, segmentasyon, akıl yürütme ve içerik oluşturma gibi çok disiplinli problemleri çözmede dikkate değer yetenekler sergilediler.

Dahası, çok modlu yapay zeka Metin, resim, ses ve video gibi birden fazla veri yöntemini aynı anda işleyebilen teknikler ortaya çıkmıştır. Bu ilerlemelerle birlikte şunu merak etmek doğaldır: Sonuna mı yaklaşıyoruz? geleneksel makine öğrenimi (ML)?

Bu makalede, modern üretken yapay zeka yenilikleriyle ilgili geleneksel makine öğrenimi ortamının durumuna bakacağız.

Geleneksel Makine Öğrenimi Nedir? – Sınırlamaları nelerdir?

Geleneksel makine öğrenimi, öncelikle istatistikler tarafından yönlendirilen çok çeşitli algoritmaları kapsayan geniş bir terimdir. Geleneksel ML algoritmalarının iki ana türü şunlardır: denetlenen ve denetlenmeyen. Bu algoritmalar yapılandırılmış veri kümelerinden modeller geliştirmek için tasarlanmıştır.

Standart geleneksel makine öğrenimi algoritmaları şunları içerir:

• Doğrusal, kement ve sırt gibi regresyon algoritmaları.
• K-Kümeleme anlamına gelir.
• Temel Bileşen Analizi (PCA).
• Vektör Makinelerini (SVM) Destekleyin.
• Karar ağaçları ve rastgele orman gibi ağaç tabanlı algoritmalar.
• Degrade artırma gibi yükseltme modelleri ve XGBoost.

Geleneksel Makine Öğreniminin Sınırlamaları

Geleneksel ML'nin aşağıdaki sınırlamaları vardır:

1. Sınırlı Ölçeklenebilirlik: Bu modellerin genellikle büyük ve çeşitli veri kümeleriyle ölçeklendirilmesi için yardıma ihtiyacı vardır.
2. Veri Ön İşleme ve Özellik Mühendisliği: Geleneksel ML, veri kümelerini model gereksinimlerine göre dönüştürmek için kapsamlı ön işleme gerektirir. Ayrıca özellik mühendisliği zaman alıcı olabilir ve veri özellikleri arasındaki karmaşık ilişkileri yakalamak için birden fazla yineleme gerektirir.
3. Yüksek Boyutlu ve Yapılandırılmamış Veriler: Geleneksel ML; görüntüler, ses, videolar ve belgeler gibi karmaşık veri türleriyle mücadele eder.
4. Görünmeyen Verilere Uyarlanabilirlik: Bu modeller, kendi modellerinin parçası olmayan gerçek dünya verilerine iyi uyum sağlayamayabilir. Eğitim verileri.

Sinir Ağı: Makine Öğreniminden Derin Öğrenmeye ve Ötesine Geçiş

Sinir ağı (NN) modelleri, geleneksel Makine Öğrenimi modellerinden çok daha karmaşıktır. En basit NN – Çok katmanlı algılayıcı (MLP) İnsan beyninin işleyişine benzer şekilde bilgiyi anlamak ve görevleri gerçekleştirmek için birbirine bağlı birkaç nörondan oluşur.

Sinir ağı tekniklerindeki ilerlemeler, bilgisayarlardan bilgisayarlara geçişin temelini oluşturdu. makine öğreniminden derin öğrenmeye. Örneğin, bilgisayarla görme görevleri (nesne algılama ve görüntü bölümleme) için kullanılan NN'ye denir. evrişimli sinir ağları (CNN'ler)Gibi AlexNet, ResNet, ve YOLO.

Günümüzde üretken yapay zeka teknolojisi, sinir ağı tekniklerini bir adım daha ileriye taşıyarak çeşitli yapay zeka alanlarında üstün başarı elde etmesine olanak tanıyor. Örneğin, doğal dil işleme görevleri (metin özetleme, soru cevaplama ve çeviri gibi) için kullanılan sinir ağları, transformatörler. Öne çıkan transformatör modelleri şunları içerir: Bert, GPT 4, ve T5. Bu modeller sağlıktan perakendeye, pazarlamadan pazarlamaya kadar pek çok sektör üzerinde etki yaratıyor. maliye, vb.

Hala Geleneksel Makine Öğrenimi Algoritmalarına İhtiyacımız Var mı?

Sinir ağları ve bunların transformatörler gibi modern çeşitleri büyük ilgi görse de geleneksel makine öğrenimi yöntemleri hala önemini koruyor. Gelin bunların neden hâlâ geçerli olduğuna bakalım.

1. Daha Basit Veri Gereksinimleri

Sinir ağları eğitim için büyük veri kümeleri gerektirirken, ML modelleri daha küçük ve daha basit veri kümeleriyle önemli sonuçlar elde edebilir. Bu nedenle, daha küçük yapılandırılmış veri kümeleri için ML, derin öğrenmeye tercih edilir ve bunun tersi de geçerlidir.

2. Basitlik ve Yorumlanabilirlik

Geleneksel makine öğrenimi modelleri, daha basit istatistiksel ve olasılık modellerinin üzerine kuruludur. Örneğin, en uygun çizgi doğrusal regresyon istatistiksel bir işlem olan en küçük kareler yöntemini kullanarak girdi-çıktı ilişkisini kurar.

Benzer şekilde karar ağaçları da verileri sınıflandırmak için olasılıksal ilkelerden yararlanır. Bu tür ilkelerin kullanılması yorumlanabilirlik sağlar ve yapay zeka uygulayıcılarının makine öğrenimi algoritmalarının işleyişini anlamasını kolaylaştırır.

Transformatör ve difüzyon modelleri gibi modern NN mimarileri (genellikle aşağıdaki gibi görüntü oluşturmak için kullanılır) Kararlı Difüzyon or yolculuk) karmaşık, çok katmanlı bir ağ yapısına sahiptir. Bu tür ağları anlamak, ileri düzey matematiksel kavramların anlaşılmasını gerektirir. Bu yüzden bunlara 'Kara Kutular' da deniyor.

3. Kaynak Verimliliği

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) gibi modern sinir ağları, hesaplama gereksinimlerine göre pahalı GPU kümeleri üzerinde eğitilir. Örneğin, GPT4'ün eğitildiği bildirildi 25000 Nvidia GPU'su 90 ila 100 gün boyunca.

Ancak pahalı donanım ve uzun eğitim süresi her uygulayıcı veya yapay zeka ekibi için uygun değildir. Öte yandan, geleneksel makine öğrenimi algoritmalarının hesaplama verimliliği, uygulayıcıların kısıtlı kaynaklarla bile anlamlı sonuçlar elde etmesine olanak tanır.

4. Tüm Sorunlar Derin Öğrenmeye İhtiyaç Duymaz

Derin Öğrenme her soruna kesin çözüm değildir. ML'nin derin öğrenmeyi geride bıraktığı belirli senaryolar mevcuttur.

Örneğin, içinde tıbbi teşhis ve prognoz sınırlı verilerle, bir ML algoritması anomali tespiti REMED gibi derin öğrenmeden daha iyi sonuçlar verir. Benzer şekilde, geleneksel makine öğrenimi, düşük hesaplama kapasitesine sahip senaryolarda önemli bir çözüm olarak öne çıkıyor. esnek ve etkili çözüm.

Herhangi bir sorun için en iyi modelin seçimi öncelikle kuruluşun veya uygulayıcının ihtiyaçlarına ve eldeki sorunun doğasına bağlıdır.

2023'te Makine Öğrenimi

Kullanılarak Oluşturulan Görüntü Leonardo A.I.

2023 yılında geleneksel makine öğrenimi gelişmeye devam ediyor ve derin öğrenme ve üretken yapay zeka ile rekabet ediyor. Endüstride, özellikle yapılandırılmış veri kümeleriyle uğraşırken çeşitli kullanımları vardır.

Örneğin, birçok Hızlı Tüketim Malları (FMCG) şirketler, kişiselleştirilmiş ürün önerileri, fiyat optimizasyonu, envanter yönetimi ve tedarik zinciri optimizasyonu gibi kritik görevler için makine öğrenimi algoritmalarına dayanan toplu tablo verileriyle uğraşır.

Dahası, birçok görme ve dil modelleri hala geleneksel tekniklere dayalı olup, hibrit yaklaşımlar ve yeni ortaya çıkan uygulamalarla çözümler sunmaktadır. Örneğin yakın zamanda yapılan bir çalışma “Zaman Serisi Tahmini İçin Gerçekten Derin Öğrenme Modellerine İhtiyacımız Var mı?” Gradyan artırıcı regresyon ağaçlarının (GBRT'ler) aşağıdakiler için nasıl daha verimli olduğunu tartıştı: zaman serisi tahmini derin sinir ağlarından daha fazlası.

ML'nin yorumlanabilirliği, aşağıdaki gibi tekniklerle oldukça değerli olmaya devam ediyor: ŞEKİL (Shapley Katkı Açıklamaları) ve MİSKET LİMONU (Yerel Yorumlanabilir Model-Agnostik Açıklamalar). Bu teknikler, karmaşık makine öğrenimi modellerini açıklar ve tahminleri hakkında bilgi sağlar, böylece makine öğrenimi uygulayıcılarının modellerini daha iyi anlamalarına yardımcı olur.

Son olarak geleneksel makine öğrenimi, ölçeklenebilirlik, veri karmaşıklığı ve kaynak kısıtlamalarını ele alan çeşitli endüstriler için güçlü bir çözüm olmaya devam ediyor. Bu algoritmalar veri analizi ve tahmine dayalı modelleme açısından vazgeçilmezdir ve bir sürecin parçası olmaya devam edecektir. veri bilimcisinin cephaneliği.

Bunun gibi konular ilginizi çekiyorsa keşfedin yapay zekayı birleştirin daha fazla bilgi için.