Geleneksel Makine Öğrenimi hala Relevant mi?

Son yıllarda, Generative AI, karmaşık AI görevlerini çözmekte umut verici sonuçlar göstermiştir. Modern AI modelleri gibi ChatGPT, Bard, LLaMA, DALL-E.3 ve SAM görsel soru cevabı, segmentasyon, akıl yürütme ve içerik oluşturma gibi çok disiplinli sorunları çözmekte önemli yetenekler sergilemiştir.

Daha da önemlisi, Multimodal AI teknikleri, metin, resim, ses ve video gibi birden fazla veri modunu aynı anda işleyebilecek şekilde ortaya çıkmıştır. Bu gelişmelerle birlikte, geleneksel makine öğreniminin (ML) sona ermekte olup olmadığını merak etmek doğaldır.

Bu makalede, geleneksel makine öğrenimi peyzajının modern generatif AI yeniliklerine ilişkin durumunu inceleyeceğiz.

Geleneksel Makine Öğrenimi Nedir? – Sınırlamaları Nelerdir?

Geleneksel makine öğrenimi, istatistikle çalışan çeşitli algoritmaları kapsayan geniş bir terimdir. Geleneksel ML algoritmalarının iki ana türü gözetimli ve gözetimsiz öğrenme yöntemleridir. Bu algoritmalar, yapılandırılmış veri kümelerinden modeller geliştirmek için tasarlanmıştır.

Standart geleneksel makine öğrenimi algoritmaları şunları içerir:

• Doğrusal, lasso ve ridge gibi regresyon algoritmaları.
• K-means kümeleme.
• Principal Component Analysis (PCA).
• Support Vector Machines (SVM).
• Karar ağaçları ve rastgele orman gibi ağaç tabanlı algoritmalar.
• Gradient boosting ve XGBoost gibi boosting modelleri.

Geleneksel Makine Öğreniminin Sınırlamaları

Geleneksel ML aşağıdaki sınırlamalara sahiptir:

1. Sınırlı Ölçeklenebilirlik: Bu modeller genellikle büyük ve çeşitli veri kümeleriyle ölçeklenmekte zorluk çekebilir.
2. Veri Ön İşleme ve Özellik Mühendisliği: Geleneksel ML, model gereksinimlerine uygun olarak veri kümelerinin dönüştürülmesi için kapsamlı ön işleme gerektirir. Ayrıca, özellik mühendisliği zaman alıcı olabilir ve karmaşık veri özelliklerini yakalamak için birden fazla yineleme gerektirebilir.
3. Yüksek Boyutlu ve Yapılandırılmamış Veri: Geleneksel ML, resimler, sesler, videolar ve belgeler gibi karmaşık veri türleriyle mücadele eder.
4. Görülmemiş Verilere Uyum: Bu modeller, eğitim veri kümesinin bir parçası olmayan gerçek dünya verilerine uyum sağlamakta zorluk çekebilir.

Sinir Ağı: Makine Öğreniminden Derin Öğrenime ve Ötesine

Sinir ağları (NN) modelleri, geleneksel makine öğrenimi modellerinden çok daha karmaşıktır. En basit NN – Çok Katmanlı Perseptron (MLP) – birden fazla nöronun bir araya gelerek bilgiyi anlamak ve görevleri gerçekleştirmek için bağlanmasıyla oluşur, bu da insan beyninin işleyişine benzer.

Sinir ağı tekniklerindeki gelişmeler, makine öğreniminden derin öğrenime ve ötesine geçişin temelini oluşturmuştur. Örneğin, nesne tespiti ve resim segmentasyonu gibi bilgisayar görüşü görevleri için kullanılan NN’ler, evrişimli sinir ağları (CNN) olarak adlandırılır ve AlexNet, ResNet ve YOLO gibi örnekler içerir.

Bugün, generatif AI teknolojisi, sinir ağı tekniklerini bir adım öteye taşımakta ve çeşitli AI alanlarında mükemmele ulaşmaktadır. Örneğin, doğal dil işleme görevleri (metin özetleme, soru cevabı ve çeviri) için kullanılan sinir ağları, transformer olarak adlandırılır. Prominent transformer modelleri arasında BERT, GPT-4 ve T5 bulunur. Bu modeller, sağlık, perakende, pazarlama, finans gibi sektörlerde önemli bir etkiye sahiptir.

Geleneksel Makine Öğrenimi Algoritmalarına Hala İhtiyacımız Var mı?

Sinir ağları ve modern varyantları gibi transformer’lar çok dikkat çekse de, geleneksel ML yöntemleri hala çok önemlidir. Neden hala relevant olduklarını inceleyelim.

1. Basit Veri Gereksinimleri

Sinir ağları, eğitim için büyük veri kümelerine ihtiyaç duyarken, ML modelleri daha küçük ve basit veri kümeleriyle önemli sonuçlar elde edebilir. Bu nedenle, küçük yapılandırılmış veri kümeleri için ML, derin öğrenime tercih edilir.

2. Basitlik ve Yorumlanabilirlik

Geleneksel makine öğrenimi modelleri, basit istatistiksel ve olasılıksal modeller üzerine kuruludur. Örneğin, doğrusal regresyondaki en iyi uyum çizgisi, girdi-çıktı ilişkisini en küçük kareler yöntemi kullanarak kurar, bu da bir istatistiksel işlemdir.

Benzer şekilde, karar ağaçları, veri sınıflandırması için olasılıksal ilkeleri kullanır. Bu ilkelerin kullanılması, yorumlanabilirlik sağlar ve AI uygulayıcılarının ML algoritmalarının işleyişini anlamasını kolaylaştırır.

Modern NN mimarileri gibi transformer ve difüzyon modelleri (genellikle Stable Diffusion veya Midjourney gibi resim oluşturma için kullanılır) karmaşık çok katmanlı bir ağ yapısına sahiptir. Bu ağların anlaşılması, gelişmiş matematiksel kavramların anlaşılmasını gerektirir. Bu nedenle, bunlar ‘Kara Kutu’ olarak da adlandırılır.

3. Kaynak Verimliliği

Modern sinir ağları gibi Büyük Dil Modelleri (LLM), pahalı GPU’lar üzerine eğitim görür. Örneğin, GPT4’ün 25000 Nvidia GPU’su üzerinde 90-100 gün eğitim aldığı bildirildi.

Ancak, pahalı donanım ve uzun eğitim süreleri her uygulayıcı veya AI ekibi için mümkün olmayabilir. Öte yandan, geleneksel makine öğrenimi algoritmalarının hesaplamalı verimliliği, uygulayıcıların kısıtlı kaynaklarla da anlamlı sonuçlar elde etmesini sağlar.

4. Tüm Problemler Derin Öğrenimi Gerektirmez

Derin Öğrenme tüm sorunların mutlak çözümü değildir. Bazı senaryolarda ML, derin öğrenmeden daha iyi performans gösterir.

Örneğin, sınırlı veri ile tıbbi teşhis ve prognoz gibi durumlarda, anomali tespiti için REMED gibi bir ML algoritması, derin öğrenmeden daha iyi sonuçlar verebilir. Benzer şekilde, düşük hesaplama kapasitesine sahip senaryolarda geleneksel makine öğrenimi, esnek ve verimli bir çözüm olarak önemlidir.

Temel olarak, bir problem için en iyi modelin seçimi, organizasyonun veya uygulayıcının ihtiyaçlarına ve problemın doğasına bağlıdır.

2023’te Makine Öğrenimi

Leonardo AI ile Oluşturulan Resim

2023’te, geleneksel makine öğrenimi, derin öğrenme ve generatif AI ile rekabet etmeye devam etmektedir. Özellikle yapılandırılmış veri kümeleriyle çalışırken endüstride birçok kullanım alanı bulunmaktadır.

Örneğin, birçok Hızlı Tüketim Malları (FMCG) şirketi, kritik görevler için ML algoritmalarına güvenmektedir. Bunlar arasında kişiselleştirilmiş ürün önerileri, fiyat optimizasyonu, stok yönetimi ve tedarik zinciri optimizasyonu bulunur.

Daha da önemlisi, birçok görme ve dil modelleri hala geleneksel tekniklere dayanmaktadır. Melez yaklaşımlar ve ortaya çıkan uygulamalar için çözümler sunarlar. Örneğin, “Gerçekten Zaman Serisi Tahminleri için Derin Öğrenme Modellerine İhtiyacımız Var mı?” başlıklı bir çalışma, zaman serisi tahminleri için derin sinir ağlarına kıyasla gradient-boosting regresyon ağaçlarının (GBRT) daha verimli olduğunu tartışmaktadır.

ML’nin yorumlanabilirliği, teknikler gibi SHAP (Shapley Additive Explanations) ve LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) ile hala çok değerlidir. Bu teknikler, karmaşık ML modellerini açıklar ve tahminleri hakkında içgörüler sağlar, böylece ML uygulayıcılarının modellerini daha iyi anlamalarına yardımcı olur.

Son olarak, geleneksel makine öğrenimi, çeşitli endüstrilerde ölçeklenebilirlik, veri karmaşıklığı ve kaynak kısıtlamalarına çözüm olarak güçlü bir çözüm olarak kalır. Bu algoritmalar, veri analizi ve öngörülü modelleme için vazgeçilmezdir ve bir veri bilimcinin silahşörlüğü的一部 olarak kalacaktır.

Eğer bu gibi konular ilginizi çekiyorsa, daha fazla bilgi için Unite AI‘yi keşfedin.