Sınırlı Rastlantısallık Kavramı ve Toplumsal Etkileri

 Sınırlı Rastlantısallık Kavramı ve Toplumsal Etkileri

Sınırlı Rastlantısallığı Anlamak

"Sınırlı rastlantısallık" terimi, şansa veya rastlantıya dayalı süreçlerin belirli sınırlar veya çerçeveler içinde işlediği bir sistemi ifade eder. Latince alea (zar veya şans anlamına gelir) kelimesinden türeyen "rastlantısallık" terimi, sanat, müzik ve edebiyat gibi alanlarda, belirli kurallara veya yapıya tabi olan süreçleri tanımlamak için kullanılır.

Sınırlı rastlantısallık sistemleri nde, rastgelelik tamamen serbest değildir, kontrol altındadır. Örneğin, müzikte bir besteci, icracılara belirli bir nota seti içinden seçim yapma özgürlüğü tanıyabilir, bu da spontane gibi görünen ama yine de yapılandırılmış bir performansla sonuçlanır. Benzer şekilde, görsel sanatta bir sanatçı, damlayan boyaları kullanabilir, ancak bu teknik, seçilen renk paleti veya tuval boyutu gibi sınırlamalar dahilindedir.

Mutlak ve Algılanan Rastlantısallık

Rastlantısallık süreçlerini anlamada önemli bir ayrım, mutlak rastlantısallık ile algılanan rastlantısallık arasındadır:

• Mutlak Rastlantısallık, hiçbir temel kural veya öngörülebilirlik olmaksızın meydana gelen sonuçları ifade eder, örneğin kuantum olayları.
• Algılanan Rastlantısallık, rastgele görünen ancak gizli veya açık kurallar çerçevesinde işleyen sonuçları içerir, bu da rastgeleliğin kontrollü veya yapılandırılmış olmasını sağlar.

Sınırlı rastlantısallık sistemlerinde, gözlemci tarafından deneyimlenen rastlantısallık genellikle algılanan rastlantısallıktır. Bu süreç, önceden tanımlanmış kuralların etkisi altında olduğu için, görünürde rastgele olsa da, sonuçlar bu kurallardan etkilenir.

Çok Sayıda Deney Üzerinde Yakınsama

Rastlantısallığı çok sayıda deneme üzerinde incelediğimizde, mutlak ve algılanan rastlantısallık arasındaki fark bulanıklaşma eğilimindedir. Büyük Sayılar Yasası na göre, gözlemlerin sayısı arttıkça, kalıplar veya istatistiksel düzenlilikler ortaya çıkar. Örneğin, bir madeni para atışında, tekil sonuçlar tahmin edilemez olabilir, ancak atış sayısı arttıkça yazı-tura oranı yaklaşık olarak %50-%50'ye yakınsar.

Bu yakınsama, algılanan rastlantısallık kurallar dahilinde işlese de, uzun vadeli davranışının mutlak rastlantısallığa benzeyebileceğini gösterir. Ancak, temel fark sürer: mutlak rastlantısallık, yönlendirici bir yapıdan yoksunken, algılanan rastlantısallık önceden tanımlanmış kurallar tarafından yönlendirilir.

Toplumda Rastlantısallık Dinamikleri

Sınırlı rastlantısallık kavramı, sanat ve matematik ötesine geçerek, rastgeleliğin yasal, ahlaki ve kültürel çerçevelerle etkileşimde bulunduğu toplumsal bağlamlara uzanır. Toplumda, politik seçimlerden ekonomik dalgalanmalara kadar değişen, tahmin edilemeyen olaylar veya davranışlar, genellikle bu çerçeveler tarafından şekillendirilir ve böylece kaos ile düzen arasında bir denge oluşturulur.

Toplumsal Yapılar İçindeki Rastlantısallık

Demokratik sistemlerde örneğin, seçimler, seçmenlerin tahmin edilemeyen tercihleri nedeniyle şansa dayalı unsurlar getirir. Ancak bu rastlantısallık, seçim yasaları, kurumsal denetimler ve demokratik ilkeler gibi katı sınırlar içinde tutulur. Sonuç, rastlantının kontrollü bir çerçevede işlediği özgürlük ve yapı karışımıdır.

Benzer şekilde, etik normlar ve kültürel değerler den etkilenen toplumsal davranışlar, algılanan rastlantısallığı sergiler. Bireyler, öngörülemeyen seçimler yapar, ancak bu seçimler genellikle mevcut ahlaki kodlar tarafından şekillendirilir, toplumsal değerleri yansıtan kalıplar yaratır.

Toplumsal Rastlantısallığın Yönlendirilebilirliği

Toplumsal rastlantısallık, ortak inançlar, motivasyonlar ve etik yoluyla bir yönlendirilebilirlik kazanır. Bu kolektif unsurlar, bireylerin ve grupların görünürde rastgele davranışlarını yönlendirerek, toplumsal değişimlerin adalet, hakkaniyet ve ilerleme gibi daha geniş hedeflerle uyumlu olmasını sağlar.

Örneğin, genellikle rastgele atılımlar olarak algılanan teknolojik ilerlemeler, düzenleyici çerçeveler ve etik kılavuzlar tarafından yönlendirilir. Bu, yeniliklerin toplumsal çıkarları gözetmesini ve riskleri en aza indirirken, rastlantısallığın faydalı sonuçlara yönlendirilmesini sağlar.

Rastlantısallık ve Yapı Arasındaki Denge

Toplumlar, yenilik ve uyum sağlama yeteneklerini teşvik eden rastlantısallık ile istikrar ve tutarlılığı sağlayan yapı arasında hassas bir denge üzerinde gelişir. Sosyal hareketler veya kültürel değişimler gibi rastgele olaylar, dinamizm getirirken, yasal ve ahlaki sistemler, bu değişiklikleri etkili bir şekilde yönetmek için gerekli düzeni sağlar.

Yönetim, bu dengeyi sağlamakta kritik bir rol oynar, rastlantısallığı olumlu yönlere kanalize eden bir dengeleyici güç olarak hareket eder. Rastlantısallığın yapılandırılmış çerçeveler içinde yer almasını sağlayarak, toplumlar büyüme ve dönüşüm potansiyelini benimseyebilir, etik ve ahlaki bütünlüğü koruyabilir.

Sonuç

Sınırlı rastlantısallık kavramı, rastlantısallığın yapıyla nasıl bir arada var olabileceğini, hem dinamik hem de istikrarlı sistemler yaratabileceğini göstermektedir. Toplumsal bağlamda bu denge, yasal, ahlaki ve kültürel çerçevelerin rastgele davranışları şekillendirdiği ve kolektif hedeflere katkıda bulunmasını sağladığı şekilde belirginleşir.

Bu etkileşimi anlayıp yöneterek, toplumlar insan davranışında ve toplumsal olaylarda bulunan tahmin edilemezliği kucaklayabilir, bunu yenilik, ilerleme ve istikrara yönlendirebilir. Kontrollü rastlantısallığın sınırlı rastlantısallığı, böylece demokratik ve etik yönetişimin temelini oluşturan özgürlük ve düzen arasındaki hassas dengenin hayati bir gücü haline gelir.

 

 

The Concept of Limited Alleatory and Its Societal Implications

 The Concept of Limited Alleatory and Its Societal Implications

Understanding Limited Alleatory

The term "limited alleatory" refers to a system where chance or randomness plays a role but is confined within specific boundaries or frameworks. Derived from the Latin word alea (meaning "dice" or "chance"), "alleatory" is commonly used in the fields of art, music, and literature to describe processes that incorporate elements of unpredictability while being guided by certain rules or structures.

In limited alleatory systems, randomness is not entirely free but is controlled. For example, in music, a composer might allow performers to choose certain notes within a predefined set, resulting in a performance that feels spontaneous yet remains structured. Similarly, in visual art, an artist might use random techniques like dripping paint but within the constraints of a chosen color palette or canvas size.

Absolute vs. Perceived Randomness

A crucial distinction in understanding alleatory processes lies between absolute randomness and perceived randomness:

• Absolute Randomness refers to outcomes with no underlying rules or predictability, such as quantum events.
• Perceived Randomness involves outcomes that appear random but operate within a framework of hidden or explicit rules, making the randomness controlled or structured.

In limited alleatory systems, the randomness experienced by the observer is typically perceived randomness. While it may appear unpredictable, the outcomes are influenced by the boundaries set by the system's designer.

The Convergence Over Many Trials

When examining randomness over a large number of trials, the difference between absolute and perceived randomness tends to blur. According to the law of large numbers, as the number of observations increases, patterns or statistical regularities emerge. For instance, in a fair coin toss, individual outcomes are unpredictable, but the ratio of heads to tails will approximate 50-50 over many tosses.

This convergence implies that while perceived randomness operates within constraints, its long-term behavior can resemble that of absolute randomness. However, the underlying distinction remains: absolute randomness lacks a guiding structure, whereas perceived randomness is bound by predefined rules.

Alleatory Dynamics in Society

The concept of limited alleatory extends beyond art and mathematics into societal contexts, where randomness interacts with structured legal, moral, and cultural frameworks. In society, unpredictable events or behaviors—ranging from political elections to economic fluctuations—are often guided by these frameworks, creating a balance between order and chaos.

Randomness Within Societal Structures

In democratic systems, for example, elections introduce elements of chance, as outcomes depend on the unpredictable preferences of voters. However, this randomness is confined within the strict boundaries of electoral laws, institutional checks, and democratic principles. The result is a blend of freedom and structure, where randomness operates within a controlled framework.

Similarly, societal behaviors influenced by ethical norms and cultural values exhibit perceived randomness. Individuals make unpredictable choices, but these choices are often shaped by prevailing moral codes, leading to patterns that reflect societal values.

Directionality of Societal Randomness

Societal randomness gains directionality through common beliefs, motivations, and ethics. These collective elements guide the seemingly random behaviors of individuals and groups, ensuring that societal changes align with broader goals such as justice, fairness, and progress.

For instance, technological advancements—often perceived as random breakthroughs—are steered by regulatory frameworks and ethical guidelines. This ensures that innovations serve societal interests while minimizing risks, thereby channeling randomness toward beneficial outcomes.

Balancing Randomness and Structure

Societies thrive on a delicate balance between randomness (which fosters innovation and adaptability) and structure (which ensures stability and coherence). Random events, such as social movements or cultural shifts, introduce dynamism, while legal and moral systems provide the necessary order to manage these changes effectively.

Governance plays a crucial role in this balance, acting as a stabilizing force that channels randomness in positive directions. By embedding randomness within structured frameworks, societies can harness its potential for growth and transformation while maintaining ethical and moral integrity.

Conclusion

The concept of limited alleatory illustrates how randomness can coexist with structure, creating systems that are both dynamic and stable. In societal contexts, this balance is evident as legal, moral, and cultural frameworks guide and shape random behaviors, ensuring they contribute to collective goals.

By understanding and managing this interplay, societies can embrace the unpredictability inherent in human behavior and societal events, channeling it toward innovation, progress, and stability. The controlled randomness of limited alleatory thus becomes a vital force for societal evolution, reflecting the delicate balance between freedom and order that underpins democratic and ethical governance.

Hiç Bilmeyenler için: Yapay Sinir Ağlarında DROPUT

 DROPOUT REGULASYONU

• Aşırı Öğrenmenin Önlenmesi: Dropout, eğitim sırasında nöronları rastgele düşürerek aşırı öğrenmeyi önlemeye yardımcı olan bir düzenleme tekniğidir. Bu, modelin daha sağlam özellikler öğrenmesini zorlar.

• Model Performansı: Genellikle, dropout kullanılan modeller, dropout kullanılmayan modellere göre daha düşük eğitim doğruluğuna ancak daha yüksek doğrulama doğruluğuna sahiptirler, çünkü görünmeyen verilerde daha iyi genelleme yaparlar.

• Eğitim Süresi: Dropout kullanılan modellerin eğitimi daha uzun sürebilir, çünkü her adımda bir alt küme nörondan öğrenmeleri gerekir.

python

Copy code

# Dropout olmadan sinir ağı oluşturun

model_without_dropout = Sequential([

    Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)),

    Dense(512, activation='relu'),

    Dense(10, activation='softmax')

])

# Dropout ile sinir ağı oluşturun

model_with_dropout = Sequential([

    Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)),

    Dropout(0.5),

    Dense(512, activation='relu'),

    Dropout(0.5),

    Dense(10, activation='softmax')

])

Dropout Kullanılan ve Kullanılmayan Sinir Ağları ile İnsan Zihni Arasındaki Benzetme

Dropout Olmayan Sinir Ağları

Dropout kullanılmayan bir sinir ağını, birkaç ana konsepte ve belirli bilgileri hatırlama yeteneğine büyük ölçüde güvenen bir öğrenci olarak düşünün. Bu öğrenci, daha önce gördüğü testlerde iyi performans gösterebilir, ancak yeni sorularla veya ana stratejileri başarısız olduğunda zorlanabilir.

Dropout Kullanılan Sinir Ağları

Şimdi, dropout kullanılan bir sinir ağını düşünelim. Dropout, öğrencinin notlarını ara sıra alıp, daha dağıtılmış bir şekilde çalışmasını zorlayan bir öğretmen gibidir. Bu yaklaşım, öğrenciyi daha geniş bir kavram yelpazesi öğrenmeye ve sadece birkaç tanesine güvenmek yerine çeşitli stratejiler kullanmaya teşvik eder. Zamanla, bu öğrenci daha uyumlu hale gelir ve daha geniş bir soru ve sorun yelpazesi için daha iyi hazırlanır.

İnsan Zihni Benzetmesi

1.      Öğrenme Esnekliği:

• Dropout Olmadan: Her zaman aynı yöntemleri kullanarak problemleri çözen birini hayal edin. Tercih ettikleri yöntemler mevcut değilse veya başarısız olursa, zorlanabilirler.
• Dropout ile: Kişi düzenli olarak farklı yaklaşımlar denemeye zorlanır, bu da onları daha çok yönlü ve yeni ve beklenmedik zorluklarla başa çıkmaya daha uygun hale getirir.

2.      Bellek ve Hatırlama:

• Dropout Olmadan: Kişi belirli ayrıntıları hatırlar ancak altta yatan prensipleri o kadar derinlemesine anlamayabilir. Tanıdık durumlarda başarılı olabilirler ancak yenilerinde zorlanabilirler.
• Dropout ile: Kişi, yalnızca belirli anılara güvenemeyeceğinden daha geniş kavramları anlamaya teşvik edilir. Bu derinlemesine anlayış, yeni durumlara daha etkili bir şekilde uyum sağlamalarına yardımcı olur.

3.      Aşırı Güvenin Üstesinden Gelme:

• Dropout Olmadan: Kişi belirli bilişsel kısayollara veya alışkanlıklara aşırı güvenebilir, bu da bu kısayollar uygunsuz olduğunda hatalara yol açabilir.
• Dropout ile: Farklı bilişsel yollar kullanmaya zorlanarak, kişi tek bir yaklaşıma aşırı güvenmeyi önler ve bu da daha sağlam problem çözme becerilerine yol açar.

Her İki Durumda da Avantajlar

• Sağlamlık: Çeşitli çalışma yöntemlerine sahip bir kişinin çeşitli soruları ele alabilmesi gibi, dropout kullanılan bir sinir ağı da daha sağlam hale gelir ve yeni, görülmemiş veriler üzerinde daha iyi performans gösterir.
• Uyarlanabilirlik: Hem iyi eğitimli bir öğrenci hem de dropout kullanılan bir sinir ağı, daha geniş strateji ve derin anlayışa sahip oldukları için yeni zorluklara daha etkili bir şekilde uyum sağlayabilir.

Sonuç

Özetle, sinir ağlarında dropout kullanımı, bir öğrenciyi çeşitli çalışma yöntemleri ve stratejileri kullanmaya teşvik etmeye benzer. Belirli nöronlara (veya kavramlara) aşırı güvenmeyi önler ve daha kapsamlı bir anlayış teşvik eder, bu da daha iyi performans ve uyarlanabilirliğe yol açar.

Hiç bilmeyenler için - Yapay Sinir Ağlarında kendine düzen verme: Regulasyon

 Yapay Sinir Ağlarında kendine düzen verme: Regulasyon

 

‘Kendine çeki düzen ver!’ öğüdünü büyüklerimizden, hocalarımızdan zaman zaman duyarız.  Yapay sinir ağlarına muhakeme yeteneklerindeki sorunlar yüzünden zaman zaman bir çeki düzen vermek gerekir. 

 

Yapay sinir ağlarında (NNW'lerde) düzenleme(regulasyon), aşırı uyumlamayı önlemek ve modelin genelleme yeteneğini artırmak için kullanılan teknikleri ifade eder. Aşırı uyumlama, modelin temel deseni değil, eğitim verilerindeki gürültüyü öğrenmesi durumunda ortaya çıkar ve bu, görülmemiş veriler üzerinde zayıf performansa yol açar. Düzenleme, öğrenme sürecine bir tür ceza veya kısıtlama ekleyerek bu sorunu ele alır ve modeli, daha iyi genelleme olasılığı yüksek olan daha basit desenleri öğrenmeye teşvik eder.

 

Analoji: Zor Bir Durumda Tutumu Ayarlamak

Zor bir durumla karşılaştığınızı ve işte büyük bir karar vermeniz gerektiğini hayal edin. Dikkate alınması gereken birçok faktör (veya "sorun") vardır ve her faktör belirli bir ağırlık veya öneme sahiptir. İşte L1 düzenlemesini, tutumunuzu ve karar verme sürecinizi nasıl ayarlayabileceğinize dair bir analoji:

 

Başlangıçta Dikkate Alma (Düzenleme Olmadan):

Başlangıçta, aklınıza gelen her faktörü dikkate alabilirsiniz. Bazı faktörler çok önemli olabilir (yüksek ağırlık), bazıları ise daha az önemli olabilir (düşük ağırlık). Herhangi bir ayarlama yapmadan, daha az önemli olanlara bile çok fazla dikkat verebilir, bu da kararınızı karmaşık hale getirebilir ve aşırı düşünmeye yol açabilir.

 

Düzenleme ile Zorluğu Karşılamak:

Durumu yönetilebilir hale getirmek için yaklaşımınızı basitleştirmeye karar verirsiniz. Her faktöre çok fazla ağırlık vermenin pratik olmadığını ve kötü kararlara yol açabileceğini kabul edersiniz. Kendi kendinize bir disiplin mekanizması getirirsiniz: sadece en önemli faktörlere odaklanır ve daha az önemli olanları hafife alır veya görmezden gelirsiniz. Bu, daha az kritik faktörlere bir "ceza" eklemek gibidir ve onların kararınız üzerindeki etkisini azaltır.

 

L1 Düzenleme Analoji:

Cezayı, kendi belirlediğiniz kişisel bir kılavuz olarak düşünün: "Bir faktör yeterince önemli değilse, onun kararımı fazla etkilemesine izin vermem." Bu kılavuz, daha az kritik faktörlerin önemini sıfıra indirmeye yardımcı olur. Sonuç olarak, sadece gerçekten önemli faktörler (önem eşiğinizi geçenler) kararınızı önemli ölçüde etkiler.

Örnek

Yeni bir iş teklifini kabul edip etmeyeceğinize karar verdiğinizi hayal edin. Dikkate alınması gereken birçok faktör vardır:

• Maaş
• İş yeri konumu
• İş-yaşam dengesi
• Şirket itibarı
• Büyüme fırsatları
• İş arkadaşları
• Ofis ortamı

 

Herhangi Bir Düzenleme Olmadan (L1 düzenlemesi olmayan bir model gibi):

Tüm faktörleri eşit şekilde dikkate almaya çalışabilir ve bu da karmaşık ve bunaltıcı bir karar verme sürecine yol açabilir.

 

Kendi Kendine Disiplin (L1 düzenlemesine benzer):

Sadece maaş, iş-yaşam dengesi ve büyüme fırsatları gibi en kritik faktörlere odaklanmaya karar verirsiniz. Kendinize bir kural belirlersiniz: "Bir faktör hayati değilse, onun kararımı etkilemesine izin vermem." Bu kural, ofis ortamı ve iş arkadaşları gibi daha az kritik faktörleri görmezden gelerek veya onlara minimal ağırlık vererek karar verme sürecinizi basitleştirmenize yardımcı olur.

 

Bu Yaklaşımın Faydaları

 

• Aşırı Düşünmeyi Önler: Sadece en önemli faktörlere odaklanarak, L1 düzenlemesinin daha az önemli ağırlıkları küçülterek aşırı uyumu önlemesi gibi, çok fazla detaya takılmaktan kaçınırsınız.

 

• Karar Vermeyi Basitleştirir: L1 düzenlemesinin daha basit bir model oluşturması gibi, karar verme süreciniz daha doğrudan ve verimli hale gelir.

 

L1 Düzenlemesi(regulasyonu)

 

L1 düzenlemesi, aynı zamanda Lasso (En Küçük Mutlak Küçültme ve Seçim Operatörü) olarak da bilinir ve doğrusal regresyon ve diğer istatistiksel modellerde aşırı uyumayı önlemek ve özellik seçimi yapmak için kullanılan bir tekniktir. İşte nasıl çalıştığına dair basitleştirilmiş bir açıklama:

1.      Temel Fikir: L1 düzenlemesi, kayıp fonksiyonuna (modelin veriye ne kadar iyi uyduğunu ölçen fonksiyon) özelliklerin katsayılarının (ağırlıklarının) mutlak değerlerine dayalı bir ceza ekler. Amaç, katsayıları küçük tutarak modeli basitleştirmek ve aşırı uyumayı önlemektir.

 

2.      Kayıp Fonksiyonu: Düzenli bir doğrusal regresyon modelinde, kayıp fonksiyonu genellikle tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki farkı ölçen Ortalama Kare Hata (MSE) olur. L1 düzenlemesi, bu kayıp fonksiyonunu, katsayıların mutlak değerlerinin toplamı ile orantılı bir terim ekleyerek değiştirir. Matematiksel olarak, bu şu şekilde görünür:

       _n

Loss = MSE + λ ∑ ∣wi∣ 

                            ⁱ⁼¹

Burada, λ bir düzenleme parametresidir ve cezanın gücünü kontrol eder, w_i ise özelliklerin katsayılarıdır.

 

4.      Katsayılar Üzerindeki Etki: λ ∑ ∣w_i∣ ceza terimi, modelin katsayıların değerlerini azaltmasını teşvik eder. λ büyük olduğunda, ceza güçlüdür ve birçok katsayı tam olarak sıfır olabilir. Bu, yalnızca orijinal özelliklerin bir alt kümesini kullanan daha basit bir modelle sonuçlanır.

 

5.      Özellik Seçimi: L1 düzenlemesinin önemli avantajlarından biri, özellik seçimi yapabilmesidir. Bazı katsayıları sıfıra çekerek, ilgili özellikleri modelden etkili bir şekilde çıkarır. Bu, bazı özelliklerin alakasız veya gereksiz olabileceği yüksek boyutlu verilerle çalışırken faydalıdır.

 

6.      Dengeyi Bulma: Düzenleme parametresi λ dikkatli bir şekilde seçilmelidir. λ çok küçükse, ceza zayıf olacak ve model veriye aşırı uyabilir. λ çok büyükse, model çok basit hale gelebilir ve veriye yeterince uyum sağlayamayabilir. Genellikle, λ'nın en uygun değerini bulmak için çapraz doğrulama kullanılır.

 

7.       

Özetle, L1 düzenlemesi bazı katsayıları sıfıra çekerek modelin genelleme yeteneğini artırır, böylece modeli basitleştirir ve aşırı uyum riskini azaltır.

 

 

 

 

Hiç Bilmeyenler için: Yapay sinir ağlarında Precision nedir? Accuracy nedir?

  

Başlangıç İçin...

Doğruluk Nedir? Yapay Sinir Ağlarında Kesinlik Nedir?

 

Doğruluk (Accuracy)

Doğruluk, toplam tahmin sayısına kıyasla doğru tahminlerin (hem doğru pozitifler hem de doğru negatifler) oranıdır. Modelin ne kadar iyi performans gösterdiğinin genel bir ölçüsüdür.

 

Formül:

Accuracy = Number of Correct Predictions  /  Total Number of Predictions

 

İkili sınıflandırma problemi için:

Accuracy = TP + TN  /  TP + TN + FP + FN

 

Burada:

• TP (Doğru Pozitifler): Doğru olarak pozitif tahmin edilen örnekler
• TN (Doğru Negatifler): Doğru olarak negatif tahmin edilen örnekler
• FP (Yanlış Pozitifler): Yanlış olarak pozitif tahmin edilen örnekler
• FN (Yanlış Negatifler): Yanlış olarak negatif tahmin edilen örnekler

 

 

Kesinlik (Precision)

Kesinlik, model tarafından yapılan tüm pozitif tahminler arasından doğru pozitif tahminlerin oranıdır. Pozitif tahminlerin doğruluğuna odaklanır.

 

Formül:

Precision = TP  /  TP+FP

 

Kesinlik, yanlış pozitiflerin maliyetinin yüksek olduğu durumlarda özellikle faydalıdır. Modelin pozitif olarak tahmin ettiği örneklerin ne kadarının gerçekten pozitif olduğunu gösterir.

 

Örnek

Doğruluk ve kesinliği açıklamak için bir örnek düşünelim:

• TP (Doğru Pozitifler): 40
• TN (Doğru Negatifler): 30
• FP (Yanlış Pozitifler): 10
• FN (Yanlış Negatifler): 20
•  

Doğruluk:

Accuracy = TP+TN  /  TP + TN + FP + FN

Accuracy = 40 + 30  /  40 + 30 + 10 + 20 = 70  /  100 = 0.70      

Bu yüzden, doğruluk %70'dir.

 

Kesinlik:

 

Precision = TP  /  TP + FP = 40  /  40 + 10

Precision  = 40  /  50 = 0.80

Bu yüzden, kesinlik %80'dir.

 

Yapay Sinir Ağlarında Önemi

• Doğruluk, modelin tüm sınıflarda ne kadar iyi performans gösterdiğine dair genel bir ölçüye ihtiyaç duyduğunuzda faydalıdır.
• Kesinlik, yanlış pozitiflerin maliyetinin yüksek olduğu durumlarda, örneğin tıbbi teşhislerde (sağlıklı bir kişiyi yanlışlıkla hasta olarak teşhis etmek istemediğinizde) kritiktir.

Bu iki metriği birlikte kullanmak, özellikle bir sınıfın baskın olduğu dengesiz veri kümelerinde modelin performansını daha kapsamlı bir şekilde değerlendirmenizi sağlar.

 

Yapay Sinir Ağlarında Doğruluk

• Performansın Genel Ölçüsü: Doğruluk, toplam tahminler içerisindeki doğru tahminlerin (hem doğru pozitifler hem de doğru negatifler) oranını hesaplayarak modelin ne kadar iyi performans gösterdiğine dair basit ve genel bir ölçü sağlar.
• Sınırlama: Doğruluk faydalıdır, ancak özellikle dengesiz veri kümelerinde yanıltıcı olabilir.

Yapay Sinir Ağlarında Kesinlik

• Yanlış Pozitiflerin Yüksek Maliyeti Durumunda Kritik: Kesinlik, model tarafından yapılan tüm pozitif tahminler arasından doğru pozitif tahminlerin oranını ölçer. Yanlış pozitiflerin maliyetinin yüksek olduğu durumlarda özellikle önemlidir. Örneğin:
• Tıbbi Teşhis: Sağlıklı bir kişiyi hasta olarak yanlış teşhis etmek (yanlış pozitif), gereksiz strese, ek testlere ve tedavilere yol açabilir.
• Spam Tespiti: Yasal bir e-postayı spam olarak işaretlemek (yanlış pozitif), kullanıcıların önemli mesajları kaçırmasına neden olabilir.

Dengesiz Veri Kümeleri

Dengesiz bir veri kümesi, sınıfların eşit şekilde temsil edilmediği bir veri kümesidir. Örneğin, tıbbi bir veri kümesinde %99 sağlıklı hastalar ve %1 hasta hastalar olabilir. Bu dengesizlik, model değerlendirmesi ve performansında sorunlara yol açabilir.

Örnek Senaryo

• Veri Kümesi: 1000 örnek, 990 sağlıklı (negatif sınıf) ve 10 hasta (pozitif sınıf).
• Model: Tüm hastaları sağlıklı olarak tahmin eden bir model, %99 doğruluğa sahip olacaktır (990/1000), ancak hiç hasta bir hastayı doğru şekilde tespit edemeyecektir.

Hem Doğruluk Hem de Kesinlik Kullanma

• Kapsamlı Görünüm: Hem doğruluk hem de kesinlik kullanarak, modelin performansını daha ayrıntılı bir şekilde anlayabilirsiniz. Bu, özellikle bir sınıfın baskın olduğu dengesiz veri kümelerinde değerlidir.
• Doğruluk: Modelin genel doğruluğunu gösterir.
• Kesinlik: Modelin pozitif bir sınıfı tahmin ettiğinde doğru olma olasılığını sağlar.

Açıklayıcı Örnek

Bir dolandırıcılık tespit sistemi hayal edin:

• Dengesiz Veri Kümesi: 10,000 işlem, 9,900 yasal (negatif sınıf) ve 100 dolandırıcı (pozitif sınıf).
• Yüksek Doğruluk ama Düşük Kesinlik: Çoğu işlemi yasal olarak tahmin eden bir model, yüksek doğruluğa sahip olabilir, ancak birçok dolandırıcılık işlemini kaçırabilir ve düşük kesinliğe sahip olur.
• Geliştirilmiş Model: Kesinliğe odaklanarak, model dolandırıcılık işlemlerini doğru bir şekilde tespit etme yeteneğini artırır, genel doğruluk biraz düşse bile.

Pratik İpuçları

• Metriği Dengeleyin: Model performansını tam olarak anlamak için her zaman birden fazla metriği (doğruluk, kesinlik, geri çağırma, F1 skoru) dikkate alın.
• Dengesizliği Ele Alma: Azınlık sınıfını yeniden örnekleme (over-sampling) veya çoğunluk sınıfını yeniden örnekleme (under-sampling), farklı değerlendirme metrikleri kullanma (örneğin, F1 skoru) veya dengesizliği ele almak için tasarlanmış gelişmiş algoritmalar uygulama gibi teknikler yardımcı olabilir.

Özet

Doğruluk ve kesinlik, yapay sinir ağlarında her ikisi de kritik metriklerdir:

• Doğruluk: Performansın genel bir ölçüsü olarak faydalıdır, ancak dengesiz veri kümelerinde yanıltıcı olabilir.
• Kesinlik: Yanlış pozitiflerin maliyetinin yüksek olduğu durumlarda önemlidir ve pozitif tahminlerin güvenilirliği hakkında daha net bir tablo sunar.
• Dengesiz Veri Kümeleri: Gerçek dünya senaryolarında yaygındır ve sağlam bir model değerlendirmesi sağlamak için dikkatli bir şekilde ele alınması ve birden fazla metrik dikkate alınması gerekir.

Bu metriklerin bir kombinasyonunu kullanmak, modelin gerçekten ne kadar iyi performans gösterdiğini daha kapsamlı bir şekilde anlamanızı sağlar, özellikle bir sınıfın diğerine göre önemli ölçüde daha fazla olduğu durumlarda.