Makine Öğrenimi Modelleri Nasıl Eğitilir?

Pek çok kişi, tanısalar da tanımasalar da makine öğrenimini (ML) yapay zekaya eşitliyor. ML, bu alandaki en heyecan verici ve gelecek vaat eden alt kümelerden biridir ve tamamı makine öğrenimi modeli eğitimine bağlıdır.

Bir algoritmanın soruları yanıtlamasını veya kendi kendine çalışmasını istiyorsanız, önce ona kalıpları tanımayı öğretmelisiniz. Bu sürece eğitim denir ve muhtemelen makine öğrenimi yolculuğundaki en önemli adımdır. Eğitim, makine öğrenimi modellerinin gelecekteki kullanım durumlarının temelini oluşturur ve başarılarının veya başarısızlıklarının kaynağı budur. İşte nasıl çalıştığına daha yakından bir bakış.

Makine Öğrenimi Modeli Eğitiminin Temelleri

Makine öğrenimi eğitimi veri madenciliği ile başlar Çoğu durumda. Bu, algoritmanızı öğreteceğiniz kaynaktır, bu nedenle güvenilir eğitim, ilgili ve doğru bilgilerin toplanmasıyla başlar. Veri bilimcileri, yanlışlıkları tespit etmeye yardımcı olmak için genellikle aşina oldukları veri kümeleriyle başlar ve hattaki sorunları önler. Makine öğrenimi modelinizin yalnızca bilgilerinin doğru ve temiz olması kadar etkili olabileceğini unutmayın.

Ardından, veri bilimcileri istedikleri örüntü tanımaya uyan bir model seçerler. Bunların karmaşıklığı farklılık gösterir, ancak hepsi veri kümelerindeki benzerlikleri ve farklılıkları bulmaya indirgenir. Modele, farklı kalıpları veya bilgi türlerini tanımlaması için bazı kurallar vereceksiniz, ardından bu eğilimleri doğru şekilde tanıyana kadar modeli ayarlayacaksınız.

Oradan, eğitim süreci uzun bir deneme yanılma dizisidir. Algoritmaya biraz daha veri verecek, nasıl yorumlayacağını görecek ve ardından daha doğru hale getirmek için gerektiği gibi ayarlayacaksınız. Süreç devam ettikçe, model giderek daha güvenilir hale gelmeli ve daha karmaşık sorunları çözmelidir.

Makine Öğrenimi Eğitim Teknikleri

Makine öğrenimi eğitiminin temelleri, yöntemler arasında büyük ölçüde aynı kalır, ancak belirli yaklaşımlar büyük ölçüde değişir. İşte bugün kullanımda göreceğiniz en yaygın makine öğrenimi eğitim tekniklerinden birkaçı.

1. Denetimli Öğrenme

Çoğu makine öğrenimi tekniği iki ana kategoriye ayrılır: denetimli veya denetimsiz öğrenme. Denetimli yaklaşımlar, doğruluklarını artırmak için etiketlenmiş veri kümelerini kullanır. Etiketli girdiler ve çıktılar, modelin performansını ölçmek için bir temel oluşturarak zaman içinde öğrenmesine yardımcı olur.

Denetimli öğrenme genellikle iki görevden birine hizmet eder: verileri kategorilere ayıran sınıflandırma veya farklı değişkenler arasındaki ilişkileri analiz eden ve genellikle bu içgörüden tahminler yapan regresyon. Her iki durumda da denetimli modeller yüksek doğruluk sunar ancak veri bilimcilerin onları etiketlemek için çok çaba sarf etmesini gerektirir.

2. Denetimsiz Öğrenme

Buna karşılık, makine öğrenimine yönelik denetimsiz yaklaşımlar, etiketlenmiş verileri kullanmaz. Sonuç olarak, minimum insan müdahalesi gerektirirler, dolayısıyla "denetimsiz" başlıktırlar. verilen bu yardımcı olabilir artan veri bilimci açığı, ancak farklı çalıştıkları için bu modeller diğer görevler için daha uygundur.

Denetimli makine öğrenimi modelleri, bir veri kümesindeki ilişkiler üzerinde hareket etmede iyidir, denetimsiz olanlar ise bu bağlantıların ne olduğunu ortaya çıkarır. Anormallik tespiti veya süreç optimizasyonu gibi, verilerden içgörü ortaya çıkarmak için bir model eğitmeniz gerekiyorsa, izlemeniz gereken yol denetimsizdir.

3. Dağıtılmış Eğitim

Dağıtılmış eğitim, makine öğrenimi modeli eğitiminde daha spesifik bir tekniktir. Denetimli veya denetimsiz olabilir ve iş yüklerini birden çok işlemciye böler süreci hızlandırmak için. Bu yaklaşım, bir seferde bir veri setini bir model aracılığıyla çalıştırmak yerine, birden fazla veri setini aynı anda işlemek için dağıtılmış hesaplamayı kullanır.

Aynı anda daha fazla çalıştığı için dağıtılmış eğitim, bir modeli eğitmek için gereken süreyi önemli ölçüde kısaltabilir. Bu hız aynı zamanda daha doğru algoritmalar oluşturmanıza da olanak tanır çünkü aynı zaman çerçevesi içinde bunları iyileştirmek için daha fazlasını yapabilirsiniz.

4. Çoklu Görev Öğrenimi

Çoklu görev öğrenimi, birden çok şeyi aynı anda yapan başka bir makine öğrenimi eğitimi türüdür. Bu tekniklerde, bir modele yeni şeyleri tek tek yapmak yerine ilgili birkaç görevi aynı anda yapmayı öğretirsiniz. Buradaki fikir, bu gruplandırılmış yaklaşımın tek başına herhangi bir görevden daha iyi sonuçlar vermesidir.

Çoklu görev öğrenimi, veri kümeleri arasında geçişle ilgili iki sorununuz olduğunda faydalıdır. Birinde diğerine göre daha az etiketli bilgi varsa, modelin daha kapsamlı kümeden öğrendikleri daha küçük olanı anlamasına yardımcı olabilir. Bu teknikleri sıklıkla doğal dil işleme (NLP) algoritmalarında göreceksiniz.

5. Aktarım Öğrenimi

Öğrenmeyi aktar benzerdir ancak daha doğrusal bir yaklaşım benimser. Bu teknik, bir modele bir görev öğretir, ardından bunu ilgili bir şeyi öğrenmeye başlamak için bir temel olarak kullanır. Sonuç olarak, algoritma zaman içinde giderek daha doğru hale gelebilir ve daha karmaşık sorunları yönetebilir.

Birçok derin öğrenme algoritması, giderek daha zorlu ve karmaşık görevler oluşturmak için iyi bir yol olduğu için transfer öğrenmeyi kullanır. Derin öğrenmenin ne kadar açık olduğunu göz önünde bulundurarak yıllık değerin %40'ı tüm veri analitiği arasında, bu modellerin nasıl ortaya çıktığını bilmeye değer. 

Makine Öğrenimi Modeli Eğitimi Geniş Bir Alan

Bu beş teknik, bir makine öğrenimi modelini nasıl eğitebileceğinizin yalnızca bir örneğidir. Temel ilkeler, farklı yaklaşımlarda aynı kalır, ancak makine öğrenimi modeli eğitimi çok geniş ve çeşitli bir alandır. Teknoloji geliştikçe bu alanı daha da ileriye götüren yeni öğrenme yöntemleri ortaya çıkacaktır.