Derin Öğrenmeyi Küçük Veri İle Nasıl Kullanabiliriz? – Düşünce Liderleri

Siber güvenlik trendlerine ayak uydurmak söz konusu olduğunda, recent gelişmeleri takip etmek oldukça zahmetli olabilir, çünkü takip edilmesi gereken çok fazla haber vardır. Ancak günümüzde durum dramatik bir şekilde değişti, çünkü siber güvenlik alanları derin öğrenme حولunda dönmeye başladı.

Derin öğrenme ilk olarak大量 bir veri setine ihtiyaç duyduğunu düşünüyorduk, ancak kısa sürede derin öğrenmenin yarattığı heyecanının haklı olduğu anlaşıldı. İnsan beynine benzer bir şekilde, derin öğrenme bir AI modelinin metin, resim ve ses ipuçlarından doğrudan görevleri gerçekleştirmesini sağlar ve oldukça doğru sonuçlar elde edilmesini sağlar.

Bu noktaya kadar, derin öğrenmenin büyük bir veri setine ihtiyaç duyduğu yaygın olarak kabul edildi, benzeri Silicon Valley devleri Google ve Facebook’un veri seti büyüklüğüne benzer. Ancak yaygın inanışın aksine, şirketler derin öğrenmenin gücünden yararlanabilir, sınırlı bir veri havuzuna erişimi olsa bile.

Okuyucularımızı derin öğrenmeyi organizasyonlarında kullanmaları için gerekli bilgiyle donatmak amacıyla, derin öğrenmenin faydalarını sınırlı veya “küçük” veriyle nasıl kullanabileceklerine dair bazı yolları derinlemesine inceleyen bir makale hazırladık.

Ancak önce, küçük bir öneride bulunmak istiyoruz – basit başlayın. Sci-fi filmlerinde yer alabilecek kadar karmaşık sinir ağları oluşturmadan önce, basit ve geleneksel modeller (ör. rastgele orman) ile deney yapın ve yazılımın nasıl çalıştığını öğrenin.

Bununla birlikte, sınırlı veri ile derin öğrenme teknolojisini birleştirmek için şirketlerin kullanabileceği bazı yollara geçelim.

#1- Temel modeli ince ayarlamak:

Şirketlerin, basit bir temel derin öğrenme modeli oluşturduktan sonra yapması gereken ilk şey, bu modeli specific bir problema göre ayarlamaktır.

Temel modeli ayarlamak kağıt üzerinde zor görünse de, aslında öyle değildir. Büyük bir veri setini specific bir şirketin ihtiyaçlarına göre ayarlamak basit bir fikirdir – benzer bir domaine ait büyük bir veri setini alın ve sonra bu veri setini şirketin sınırlı verisi ile ayarlayın.

Büyük veri setini elde etmek için, şirket sahipleri ImageNet’e güvenebilir, bu aynı zamanda resim sınıflandırma sorunlarını kolayca çözmenize yardımcı olur. ImageNet tarafından barındırılan veri seti, şirketlere milyonlarca resim sunar, bu resimler çok çeşitli sınıflara ayrılır ve hayvan resimleri gibi birçok domaine ait şirketler için faydalı olabilir.

Eğer temel modeli ayarlamak hala çok fazla iş gibi görünüyorsa, internetten yardım almanızı öneririz, çünkü basit bir Google araması size bu veri setini nasıl ayarlayacağınızı gösteren yüzlerce öğretici sunacaktır.

#2- Daha fazla veri toplamak:

İkinci noktamız bazı okuyucularımız için anlamsız gibi görünse de, derin öğrenmede veri setinin büyüklüğü ne kadar büyükse, elde edilen sonuçlar o kadar doğru olur.

Bu makalenin özü, sınırlı bir veri setine sahip şirketlere rehberlik etmek olsa da, çok fazla “üst düzey” yöneticinin veri toplamakla ilgili yatırım yapmaya karşı isteksiz olduğunu gördük.

Şirketler, derin öğrenmenin faydalarını basitçe veri toplamak istememektedir. Eğer şirketiniz toplaması gereken veri miktarından emin değilse, öğrenme eğrilerini çizmenizi ve model performansı değişimini gözlemlemenizi öneririz.

CSO ve CISO’ların rolü bu durumda çok önemlidir, çünkü her zaman siber saldırı tehdidi vardır. 2019’da küresel siber güvenlik harcamalarının 103.1 milyar dolar olduğu tespit edildi ve bu sayı devam etmektedir. Basit bir örnek olarak, nadir elmasları sınıflandırmaya çalıştığınızı ve sınırlı bir veri setine sahip olduğunuzu düşünün. En açık çözüm, daha fazla veri toplamak olacaktır!

#3- Veri artırımı:

İlk iki noktamız, sınırlı bir veri setine sahip şirketler için oldukça эффектив bir çözümdür, ancak sometimes biraz şans gerektirir. Eğer bu yöntemler size yardımcı olmazsa, veri artırımını deneyin.

Veri artırımı basit bir kavramdır – girdi veri setini değiştirir veya artırır ve yeni bir çıktı oluşturur, ancak etiket değerini değiştirmez.

Veri artırımını anlamak için, bir köpeğin resmini düşünün. Resmi döndürdüğünüzde, resmin masih bir köpeğin resmi olduğunu anlayabilirsiniz. Bu, iyi bir veri artırımının amacıdır – resmin açısını değiştirmek, ancak derin öğrenme algoritmasının yanlış bir sonuca varmasını önlemek.

Resim sınıflandırma sorunlarını çözmek için, veri artırımı önemli bir rol oynar ve derin öğrenme modelinin farklı resim sınıflarını derinlemesine anlamasını sağlar.

Veri artırımının olanakları neredeyse sınırsızdır. Şirketler, NLP ve GAN’lar gibi çeşitli veri artırımı tekniklerini kullanarak yeni veri oluşturabilir.

#4- Bir toplu etki uygulamak:

Derin öğrenme teknolojisindeki ağ, çok katmanlı bir yapıya sahiptir. Ancak, her katmanı “artan” bir özellik hiyerarşisi olarak görmek yerine, son katmanın bir toplu etki mekanizması olarak çalıştığına inanmak daha doğru olur.

Bu görüş, sınırlı bir veri setine sahip şirketlerin ağlarını derinleştirmeleri gerektiği yönündeydi. Bu, fine-tuning veya başka bir yöntem kullanılarak yapılabilir.

#5- Otomatik kodlayıcıları uygulamak:

Beşinci noktamız, ağın doğru bir şekilde başlatılması için otomatik kodlayıcıların kullanılmasıdır. Bu, derin öğrenme teknolojisini uygulamaya çalışırken karşılaşılan en büyük sorunlardan biridir.

Otomatik kodlayıcılar, ağın doğru bir şekilde başlatılmasını sağlar ve derin öğrenme teknolojisini daha doğru sonuçlar elde etmek için kullanabilir.

Sonuç:

Makalemizin sonunda, derin öğrenmenin sınırlı bir veri setiyle nasıl kullanılacağına dair bazı noktalara değindik. Derin öğrenme teknolojisini daha doğru sonuçlar elde etmek için kullanmak, şirketlerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir.