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.

 

 

İnsanda ezbercilik yapay sinir ağlarında Overfitting

 İnsan eğitiminde ezberci eğitim düşünme esnekliğini, yeni durumlara uyum sağlamayı azaltır. Osmanlı’dan bu yana toplumumuzun geri kalmasında ezberciliğin önemli bir payı vardır.  Batı aydınlamasının yapay sinir ağlarına nasıl yansıdığını görmek hiç  te şaşırtıcı değil. 

 

Yapay sinir ağlarının başarısında yetersizlik underfitting ya da overfitting önemli iki durumdur.  Eğer ağ öğrenme verilerine yeterince uyum sağlamamışsa underfitting sonucunda istenen çıktı elde edilemez.  Eğer ağ öğrenme verilerinde istenen tüm değerleri harfiyen öğrenirse bu sefer overfitting durumu ortaya çıkar, ağ genelleme özelliğini, yeni bir durumla karşılaştığında esnekliğini kaybeder.

 

İlk  şekilde(underfitting) çok sayıda yeşil nokta kırmızı bölge içinde çıkmıştır. Üçüncü şekilde(overfitting) bütün kırmızı noktalar kırmızı bölge içine alınmaya çalışılmış bu da bir çok yeşil noktanın kırmızı bölgeye dahil edilmesine yol açmıştır.

 

Ortadaki şekilde ise kırmızı ve yeşil noktaların bazılarının yanlış değerlendirilmesine göz yumulmuş ama toplamda daha dengeli bir sonuç elde edilmiştir.

 

Yapay sinir ağlarında overfitting ile ilgili kullanılan çözüm yaklaşımlarının özü insan eğitiminde de ezberciliğe karşı kullanılabilir.

 

Ezberci Eğitim ve Yapay Sinir Ağlarında Overfitting

Ezberci eğitim (memorization) ve overfitting (aşırı uyum) genellikle yapay sinir ağları ve diğer makine öğrenimi modellerinde karşılaşılan önemli sorunlardır. Bu kavramlar, modelin eğitim verilerine aşırı derecede uyum sağlaması ve bu nedenle yeni veriler üzerinde iyi performans gösterememesi durumunu ifade eder.

 

Ezberci Eğitim

Ezberci eğitim, modelin eğitim verilerini adeta ezberleyip, bu verilerin detaylarına fazla odaklanarak genel kalıpları öğrenememesi durumudur. Bu, modelin eğitim verileri üzerinde mükemmel performans göstermesine rağmen, test veya gerçek dünya verilerinde düşük performans sergilemesine yol açar.

 

Overfitting

Overfitting, modelin eğitim verileri üzerinde çok iyi performans göstermesi ancak yeni, görülmemiş veriler üzerinde düşük performans göstermesi durumudur. Bu, modelin eğitim verilerindeki gürültü veya rastlantısal hataları öğrenmesi sonucu ortaya çıkar.

 

Overfitting'in Belirtileri

1. Yüksek Eğitim Doğruluğu ve Düşük Test Doğruluğu: Model eğitim verileri üzerinde çok iyi performans gösterirken, test verileri üzerinde düşük performans gösterir.
2. Model Karmaşıklığı: Aşırı derecede karmaşık modeller (çok sayıda parametre veya katman içeren sinir ağları) overfitting'e daha yatkındır.
3. Azalan Test Doğruluğu: Eğitim doğruluğu artarken test doğruluğunun belirli bir noktadan sonra düşmesi.
4.  

Overfitting'i Önleme Yöntemleri

1. Daha Fazla Veri Kullanma: Daha büyük ve çeşitli bir veri kümesi, modelin genelleme yeteneğini artırabilir.
2. Regülarizasyon Teknikleri: L1 ve L2 regülarizasyonu, dropout ve early stopping gibi teknikler modelin overfitting yapmasını önleyebilir.
• L1 ve L2 Regülarizasyonu: Modelin ağırlıklarının büyüklüğünü sınırlayarak overfitting'i azaltır.
• Dropout: Eğitim sırasında rastgele olarak bazı nöronları devre dışı bırakır.
• Early Stopping: Eğitim doğruluğu artarken, doğrulama doğruluğu azalmaya başladığında eğitimi durdurur.
3. Veri Artırma (Data Augmentation): Eğitim verilerini çeşitli dönüşümlerle artırarak modelin daha genelleyici olmasını sağlar.
4. Karmaşıklığı Azaltma: Modelin karmaşıklığını (örneğin, katman sayısını veya nöron sayısını) azaltmak, overfitting riskini düşürebilir.
5. Cross-validation: Modeli eğitirken verileri farklı bölümlere ayırarak doğrulama yapmak, overfitting'i tespit etmeye ve önlemeye yardımcı olabilir.
6.  

Yapay Sinir Ağlarında Overfitting

Yapay sinir ağları özellikle büyük ve karmaşık olduklarında overfitting'e karşı duyarlıdır. Bununla başa çıkmak için yukarıda bahsedilen yöntemlerin bir kombinasyonu kullanılabilir. Örneğin, dropout ve early stopping genellikle derin öğrenme modellerinde yaygın olarak kullanılır.

Özetle, ezberci eğitim ve overfitting, makine öğrenimi ve yapay sinir ağları modellerinin genelleme yeteneğini azaltan önemli sorunlardır. Bu sorunların üstesinden gelmek için çeşitli stratejiler ve teknikler kullanmak, daha genelleyici ve sağlam modeller geliştirmek için kritik öneme sahiptir.

Yöneticiler için: Yapay Sinir Ağları mı yoksa Klasik Algoritmalar mı?

Kesinlik (Precision)

 

Klasik algoritmalar, genellikle iyi tanımlanmış, yapılandırılmış ve açık kurallara sahip görevlerde daha hassastır. Örneğin, sıralama ve arama algoritmaları, aritmetik işlemler içeren çeşitli ticari paketler gibi. Yapay sinir ağları ise ses, resim, yazı metni gibi belirli bir yapısı olmayan verileri işleyen uygulamalarda etkindir. Bu tür görevler, yapıların ve ilişkilerin karmaşık olduğu ve açık kurallarla kolayca tanımlanamadığı görevlerdir, örneğin görüntü tanıma, doğal dil işleme ve oyun oynama gibi.

 

Klasik algoritmalar, deterministik kurallara ve mantığa dayandıkları için iyi performans gösterebilmek için genellikle daha az veriye ihtiyaç duyarlar. Sinir ağları ise genellikle büyük veri kümeleriyle daha iyi performans gösterir, çünkü karmaşık kalıpları öğrenebilir ve çok miktarda veriden daha iyi genelleme yapabilirler.

 

Klasik algoritmaların yorumlanması ve hata ayıklaması daha kolaydır, çünkü işlemleri ve mantıkları açıktır. Sinir ağları ise genellikle kara kutu modelleri olarak kabul edilir, bu da onların yorumlanmasını ve hata ayıklamasını zorlaştırır ve bu durum da hassasiyetlerine olan güveni etkileyebilir.

 

Klasik algoritmalar, açıkça programlanmadıkça yeni verilere uyum sağlamaz veya bunlardan öğrenmez. Sinir ağları ise verilerden öğrenebilir ve zamanla gelişebilir; daha fazla örnekle karşılaştıkça hassasiyetleri potansiyel olarak artabilir.

 

Klasik algoritmalar genellikle hesaplama açısından daha verimlidir ve sinir ağlarının eğitimi ve çalıştırılmasıyla karşılaştırıldığında daha az hesaplama gücü gerektirir. Sinir ağları, özellikle de derin öğrenme modelleri, hesaplama ve bellek açısından yoğun kaynak tüketebilir.

 

Birleşik (Hybrid) Çözümler

 

Bazı durumlarda, hem klasik algoritmaları hem de sinir ağlarını birleştiren hibrit bir yaklaşım en iyi sonuçları verebilir.

 

Sonuç (Conclusion)

Hangi yaklaşımın daha kesin sonuç verdiği konusunda her duruma uyan tek bir cevap yoktur. Yapay sinir ağlarının mı yoksa geleneksel programlama yöntemlerinin mi tercih edilmesi gerektiği, görevin belirli özelliklerine, mevcut verilerin niteliğine ve miktarına, yorumlanabilirlik ihtiyacına ve hesaplama kaynaklarına bağlıdır. Klasik algoritmalar genellikle yapılandırılmış, kurala dayalı görevler için daha hassastır; sinir ağları ise karmaşık, yapılandırılmamış verileri işleme ve büyük veri kümelerinden öğrenme konusunda üstündür. Yapay sinir ağları, belirli bir esneklik ve olasılıklar üzerine kurulmuştur. Çıktının 1 olması, hesaplanan sonucun yüzde yüz doğru olduğunu değil, belirli bir duruma ve girdi olasılıklarına göre çıktının istenen amacı büyük olasılıkla sağlayacağı bir sonuç değerine işaret eder.

 

Teklik (Uniqueness)

 

Yapay sinir ağı modellerinde tek çözüm olma özelliği, mimarinin, kullanılan ağırlıkların, ulaşılan performans ve genelleme seviyesinin benzersiz olması ile değerlendirilebilir.

 

Yapısal teklik açısından yapay sinir ağları, belirli kullanım alanlarına göre özelleştirilebilir. Örneğin, görüntü işleme için evrişimli sinir ağları (CNN'ler), sıralı veriler için tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) ve dil modelleri için dönüştürücüler (transformers). Araştırmacı ve uygulama geliştiriciler, belirli görevleri daha etkili bir şekilde yerine getirebilecek modeller oluşturmak için sıklıkla katmanların, etkinleştirme fonksiyonlarının ve bağlantı modellerinin benzersiz kombinasyonlarını denerler.

 

Sinir ağları tipik olarak rastgele başlatılmış ağırlıklarla başlar, bu da aynı mimari ve eğitim verileri ile potansiyel olarak farklı modellerin oluşmasına yol açar. Farklı başlatmalar, kayıp yüzeyinde farklı yerel minimumlara yol açarak, modellerin hafifçe farklı davranışlar sergilemesine neden olabilir.

 

Eğitim verilerindeki varyasyonlar (örneğin, farklı karıştırmalar, partiler) benzersiz eğitim yollarına ve dolayısıyla farklı modellere yol açabilir.

 

Eğitim sürecinin doğasında bulunan rastgelelik (rastgele başlatma, parti işlemleri vb.) nedeniyle, sinir ağlarının performansı farklı eğitim çalışmaları arasında biraz değişebilir.

Farklı mimariler veya eğitim süreçleri, görülmemiş verileri farklı şekilde genelleyebilen modellerin ortaya çıkmasına neden olabilir, bu da performanslarının iyi veya kötü olmasını belirleyebilecek kritik bir yöndür.

 

Hiperparametrelerin seçimi (öğrenme oranı, parti boyutu, katman sayısı vb.) ortaya çıkan modelin farklılığını önemli ölçüde etkileyebilir. Hiperparametre ayarı, belirli görevler için optimize edilmiş farklı modellerin ortaya çıkmasına yol açabilir.

 

Kayıp fonksiyonunun seçimi (örneğin, çapraz entropi, ortalama kare hatası) ve optimizasyon algoritması (örneğin, SGD, Adam) farklı özelliklere sahip çeşitli modellerin geliştirilmesine yol açabilir.

 

Hiperparametreler ve başlatmadan etkilenen farklı optimizasyon yolları, aynı işi yapan eğitilmiş modellerin farklılaşmasına yol açabilir.

 

Dropout, L2 düzenleme ve parti normalizasyonu gibi tekniklerin kullanımı, modelin ağırlıkları ve performansında değişkenlik ve farklılık oluşturabilir. Doğru seçilen düzenleme, modelin eğitim verilerine aşırı uyum sağlamamasını, dolayısıyla görülmemiş verilere daha iyi genelleme ve farklı performans sergilemesini sağlar.

 

Aynı işi yapan farklı modellerin grup olarak kullanılması (örneğin, bagging, boosting veya stacking aracılığıyla) genel performansı ve dayanıklılığı artırabilir.

 

Sonuç

 

Sinir ağlarından algoritmik programların özellikleri beklenmemelidir. Var olan imkanlar yapay sinir ağları ile olumlu sonuç doğuracağı zaman ve durumlarda kullanılmalıdır. Yapay sinir ağları ve algoritmik program yaklaşımları ile çok başarılı hibrit çözümler üretilebilir.