Yapay Zekada (AI) Öğrenme Türleri, Açıklandı

Yapay Zekada (AI) Öğrenme Türleri, Açıklandı

AI, teknolojide çığır açan bir gelişme olarak lanse ediliyor ve bunun iyi bir nedeni var. Zaman alan, pahalı veya monoton görevleri otomatikleştirme yeteneği inanılmaz. ChatGPT gibi uygulamalar üzerinden oluşturulan vızıltılara bir göz atın.

Kişiselleştirme, hem pazarlama hem de eğlence açısından AI'nın bir başka büyük avantajıdır. Gelecekteki sonuçları tahmin etmek, yapay zekanın öne çıktığı başka bir alandır. Ancak yapay zeka, bazılarının düşündüğü kadar güçlü değildir. Bir AI modelinin etkili ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlamak için önce bir veya daha fazla veri kümesi üzerinde eğitilmesi gerekir.

Bunun yanı sıra, modele kullanması için bazı yönergeler ve algoritmalar verilmelidir. Bu alan yapay zeka öğrenimi olarak bilinir ve bu alanda pek çok öğrenme kategorisi vardır. Başlıca AI öğrenme türlerini ve bunların nasıl kullanıldığını, ayrıca avantajlarını ve dezavantajlarını keşfetmek için okumaya devam edin.

Yapay Zekada Öğrenme Nedir ve Neden Önemlidir?

Yapay zeka öğreniminden bahsederken, yapay zeka modellerinin belirli görevlerde performanslarını artırmak için eğitilme şeklini kastediyoruz. Çoğu durumda, modele bazı girdi verileri sağlanır. Bu, doğru çıktıyla etiketlenebilir veya etiketlenmemiş olabilir. Ana fikir, AI modelinin bu verilerden öğrenmesi ve genellikle uygun bir işlevi hesaplamasıdır.

Bu daha sonra yeni girdi verilerine dayalı olarak gelecekteki çıktıları tahmin etmek için kullanılabilir. Modele, işini yapması için genellikle belirli algoritmalar da sağlanır. Yapay zeka öğreniminin önemi, yapay zeka modellerinin doğruluğunu ve tutarlılığını iyileştirmenin gerekli olmasıdır.

Bu, birçok uygulamada çok önemlidir, ancak özellikle yüksek doğruluğun gerekli olduğu uygulamalarda - tıbbi teşhis, sürücüsüz araçlar veya finansal planlama gibi. AI modellerini iyi eğitmek, onların çok yönlü olmalarına ve yeni durumlara uygulanmalarına da yardımcı olabilir.

Yapay Zeka Öğreniminin Ana Kategorileri Nelerdir?
Yüksek düzeyde, AI'da 4 ana öğrenme kategorisi vardır: denetimli, yarı denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme. Bunların ne anlama geldiğini daha sonra açıklayacağız.

Denetimli Öğrenme

Bu, makinenin üzerinde eğitilmekte olduğu veri kümesinin zaten etiketlenmiş girdilere sahip olduğu bir öğrenme biçimidir. Girdiler çıktılara eşlendiğinden, makinenin burada bir yardımı vardır.

Buradaki fikir, makinenin eğitilmesi ve girdi ile çıktı arasındaki ilişkileri tanımasının ardından, denetim olmaksızın çıktıları hesaplayabilmesidir. Örneğin, bir makineyi hisse senedi fiyatlarıyla ilgili girdi verileri üzerinde eğitebiliriz.

Bu veri kümesi, yüzlerce veya binlerce girdi örneğiyle çok geniş olacaktır. Başarılı olursa, makine girdileri çıktılara eşleyebilen bir işlevi hesaplar ve bunu gelecekteki hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için kullanır.

Genel olarak, denetimli öğrenmede kullanılan iki tür algoritma vardır: sınıflandırma algoritmaları ve regresyon algoritmaları. Sınıflandırma algoritmaları sonlu, ayrık verilerle, yani renkler veya şekillerle ilgilidir, regresyon algoritmaları sürekli verilerle, yani sayılarla çalışır.

Bu arada, denetimli öğrenme potansiyel olarak bize kesin bir cevap verebilir, ancak çok fazla hesaplama gücü gerektirir. Denetimli öğrenme genellikle görüntü ve konuşma tanıma, tıbbi teşhis ve dolandırıcılık tespitinde kullanılır.

Yarı Denetimli Öğrenme

Bu, denetimli öğrenmeye benzer, ancak çok fazla girdi etiketlenmemiştir ve bunlar bile tam olarak doğru olmayabilir. Yarı denetimli öğrenme, çoğunlukla girdileri tamamen etiketlemenin hesaplama açısından pahalı olacağı veya etiketlemenin özellikle zor olduğu durumlarda kullanılan bir AI öğrenme türüdür.

Ek olarak, etiketli veriler yetersizse veya çok fazla gürültü içeriyorsa, etiketlenmemiş veriler bunu hafifletmeye yardımcı olabilir. Ancak, yarı denetimli öğrenme, tam denetimli öğrenme kadar yüksek doğruluğa sahip olamaz.

Genel olarak, yarı denetimli öğrenme, doğruluk ve hesaplama maliyetleri arasında bir denge kurmayı amaçlar. Gerçek hayattan bir benzetme, bir öğrencinin bir öğretmenden destek alması, ancak daha sonra edindiği bilgilere dayalı olarak sorunları çözmeye bırakılmasıdır. Bu tür öğrenme, görüntü ve metin sınıflandırmasının yanı sıra konuşma tanımada da kullanılır.

Denetimsiz Öğrenme

Gözetimsiz öğrenmenin, girdi verilerinin etiketlenmediği öğrenme anlamına geldiğini düşünebilirsiniz. Bu durumda haklısın. Uygun işlevleri kendi başına bulması gereken makineye hiçbir figüratif öğretmen rehberlik etmiyor.

Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, bu, denetimli öğrenmeye göre yürütülmesi çok daha karmaşık bir süreçtir, ancak buradaki potansiyel sonuçlar çok daha fazladır. Teorik olarak, denetimsiz öğrenmede uzmanlaşmak, makineler tamamen kendi kendilerine öğretebileceklerinden, yapay zeka yeteneklerinde üstel sıçramalara yol açacaktır. Doğal olarak, makine tamamen kendi mantığına güvenmek zorunda olduğu için bunu başarmak son derece zordur.

Örnek olarak, çeşitli şekiller alın. Bunların köşe ve kenar sayıları, iç ve dış açıları gibi farklılıkları olacaktır. Makine, gelecekteki çıktıları tahmin etmek için bu farklılıkları ve şekillerin modellerini anlamaya çalışacaktır.

Denetimsiz öğrenme temel olarak benzer veri noktalarını gruplandırmak (kümeleme olarak bilinir), verilerdeki anormallikleri tespit etmek veya yeni verilerin oluşturulabilmesi için üretken modelleri incelemek istediğimiz yerlerde kullanılır.

Sonuç olarak, denetimsiz öğrenme, denetimli öğrenmeye göre daha karmaşık görevlerde kullanılabilir, ancak daha yanlış ve zor olma eğilimindedir. Anormallik algılama, bilgi çıkarma ve ağ analizi gibi uygulamalarda kullanılır.

Takviyeli Öğrenme

AI'da bu tür bir öğrenme söz konusu olduğunda, hiçbir eğitim verisi kullanılmaz, ancak makine biraz yardım alır. Kılavuz bir "ortam" biçimindedir, yani hedefler, önceden belirlenmiş eylemler ve performansı hakkında geri bildirim sağlanır.

Bir anlamda bu, denetimli öğrenmeye benzer, ancak veri etiketleri yoktur ve alınan geri bildirim oldukça gürültülü olabilir. Makine yalnızca deneme yanılma yoluyla öğrenir ve eylemleri için ödüller ve cezalar yoluyla performansını iyileştirmeye teşvik edilir.

Bu nedenle, makine aldığı "puanları" en üst düzeye çıkarmayı öğrenerek verimliliğini artıracaktır. Takviyeli öğrenme, görevleri yerine getirmek veya oyun oynamak için robotları eğitmek, finansal ticaret ve otonom araçlar gibi belirli eylemlerin istendiği senaryolarda kullanılır.

Bu öğrenme türünün pek çok avantajı vardır çünkü ayrıntılı problemler için uygundur ve insanların hareket etmeyi öğrenme biçimini yakından simüle eder. Bununla birlikte, çok sayıda hesaplamanın yanı sıra önemli miktarda veri gereklidir.

Yapay Zeka Öğreniminde Hangi Algoritmalar Kullanılır?

AI öğrenimindeki algoritmaların sayısı çok fazladır, ancak en yaygın olanlardan bazıları burada listelenmiştir. Algoritmalardan bazılarına daha yakından bakmak için denetimli öğrenme hakkındaki makalemize göz atın.

Yapay Zekada En Yaygın Öğrenme Türleri Nelerdir?
Hiyerarşinin en tepesindeki öğrenme türlerini ele aldığımıza göre, şimdi biraz daha derine inmenin zamanı geldi. Birçok AI öğrenme türü vardır, ancak bazıları diğerlerinden daha yaygındır. Bunlar, düştükleri öğrenme kategorisiyle birlikte aşağıdaki tabloda listelenmiştir.

Burada pek çok öğrenme türü var, bu yüzden her birini kısaca inceleyeceğiz.

Topluluk Öğrenimi

Bu, doğruluğu artırmak için birden fazla modelin birleştirildiği topluluk algoritmalarından yararlanır. Genel olarak, iki tür toplu öğrenme kullanılır. Birincisi, farklı algoritmalar üzerinde eğitilmiş birden çok modelden elde edilen sonuçların birleştirildiği yerdir ve ikincisi, modellerin aynı veriler üzerinde birbiri ardına eğitilerek önceki modelin hatalarını düzelttikleri yerdir.

Toplu öğrenme, hem regresyon hem de sınıflandırma görevlerinde kullanılma eğilimindedir. Anormal verilerden daha az etkilenmeleri için modelleri daha sağlam hale getirmeye yardımcı olur. Bununla birlikte, topluluk algoritmaları karmaşık ve zahmetli olabilir ve kullanılan birçok model nedeniyle sonuçların anlaşılması zor olabilir.

Öğrenimi Aktar

"Aktarım" terimi, makinenin bir görevdeki bilgisini başka bir görevdeki performansını iyileştirmek için kullandığı bu öğrenme ilkesinden gelir. Özünde öğrendiklerini bu yeni duruma “aktarır”.

Bu tür, doğal dil işlemede ve görüntü sınıflandırmasında çok kullanılır ve ihtiyaç duyulan hesaplama gücünü azaltmaya yardımcı olur. Model, test verileriyle belirli bir görev üzerinde eğitildiğinden, bu daha sonra işlenecek çok daha fazla veri içeren ilgili görevlere uygulanabilir.

Bu, halihazırda eğitilmemiş bir model kullanmaktan daha düşük maliyetler ve daha iyi performans sağlar. Bununla birlikte, herhangi bir modelde olduğu gibi, bazı dezavantajlar vardır. Transfer öğrenimi yalnızca görevler bir şekilde ilişkili olduğunda kullanılabilir ve her zaman daha ucuz bir seçenek değildir. Görev için en iyi modeli bulmak için çok fazla ayarlama yapılması gerekiyorsa, maliyetler kolaylıkla artabilir.

Çevrimiçi öğrenme

Çevrimiçi öğrenme, artımlı öğrenme olarak da adlandırılabilir. Bunun nedeni, modelin yeni veriler aldıkça kademeli olarak güncellenmesidir. Makine, bu girişleri aldıkça eğitilir ve ilerledikçe parametrelerini günceller. Çevrimiçi öğrenme, bellek kısıtlı olduğunda ve ilgili tüm veriler tek bir örnekte saklanamadığında çok yararlı olabilir.

Bu tür, model kendini sistematik olarak güncellediğinden, veriler zaman içinde önemli ölçüde değiştiğinde de yararlıdır. Çevrimiçi öğrenme, metin sınıflandırması ve dolandırıcılık tespiti, siber güvenlik ve verilerin gerçek zamanlı olarak değiştiği çoğu durumda kullanılabilir.

Bununla birlikte, bu tür yapay zeka öğrenimi daha fazla ince ayar gerektirebilir ve birbiri ardına girdiler aldığı için kendisini gürültülü veya yanlış verilere uydurmaya eğilimli olabilir.

Aktif öğrenme

Denetimli öğrenmenin bir alt türü olan aktif öğrenme, modelin eğitilirken insan operatöre sorular sormasına izin verir. Verileri etiketlemenin ve toplamanın pahalı olacağı yerlerde sıklıkla kullanılır ve genellikle yarı denetimli olacak sorunlara yaklaşmak için bir strateji olarak kabul edilebilir.

İhtiyaç duyulan veri miktarı, bir insandan destek istenerek en aza indirilebilir. Aktif öğrenme, biyoinformatik (biyolojik verileri yorumlamak için teknolojiyi kullanma alanı), doğal dil işleme ve görüntü tanıma için geçerlidir.

Son derece yararlı olmasına rağmen, aktif öğrenme tüm öğrenme problemleri için uygun değildir ve en iyi veri örneklerini seçmek için kullanılan stratejiye çok bağlıdır. Bu nedenle, operatörün yüksek derecede ayırt etmesi gerekir.

Transdüktif Öğrenme

Transdüktif öğrenme, etiketli verileri kullandığından, denetimli öğrenmenin bir biçimi olarak kabul edilebilir. Ancak, bunu genel bir işlev oluşturmak için değil, belirli girdilere dayalı tahminler yapmak için kullanır. Bu şekilde, transdüktif öğrenme, eğitim veri seti ile test veri seti arasında tutarlılık varsaymaz.

Doğal olarak, transdüktif öğrenme, yeni girdilere genelleme yapmak için uygun olmadığı, ancak girdi verilerinin dağılımı değişmeye eğilimli olduğunda kullanışlı olduğu için sınırlıdır. Bu tür, doğal dil işleme, biyoinformatik ve görüntü tanıma alanlarında olduğu gibi aktif öğrenmeye benzer uygulamalara sahiptir.

Çoklu Örnek Öğrenme

Bu tür bir model, etiketli veri gruplarımızın olduğu, ancak bireysel girdilerin etiketlenmemiş olduğu bir durumda kullanılır. Bu genellikle, girdiler çoğaltılabileceği için yapılır, yani birkaç veri değeri aynı olabilir.

Bu verileri tek tek değil de “çantalarda” etiketlenmiş olarak düşünebilirsiniz. Bu nedenle, çok örnekli öğrenme, bu "çantaları" kategorize etmeyi amaçlar ve her girdiyi etiketlemenin pahalı veya zaman alıcı olacağı durumlarda avantajlıdır.

Bu, doğruluğu azaltabilir, ancak öğrenme türü, tıbbi teşhisin yanı sıra görüntü ve konuşma tanıma için hala yararlıdır. Model, örneğin, bir hastanın bir bütün olarak tıbbi geçmişine dayalı olarak belirli bir hastalığı olup olmadığını tahmin etmeyi amaçlayabilir.

Çok Görevli Öğrenme

Çok örnekli öğrenmenin aksine, çok görevli öğrenme bir veri kümesiyle çalışır ancak aynı anda birden çok sorunu çözmeyi amaçlar. Buradaki amaç, modeli her görevin sonuçlarından bilgilendirerek görevler arasında daha doğru genelleme yapmaktır.

Çoklu görev öğrenimi, görevlerin genellikle temel benzerliklere sahip olduğu doğal dil işlemede kullanılabilir. Ancak görevler ilgisiz olduğunda, bu öğrenme türü uygun olmayacaktır. Model ayrıca her bir görevi tamamlama arasında denge sağlamalıdır, bu da ortalamanın altında performansa yol açabilir. Genel olarak, yine de, görevler birbiriyle ilişkiliyse bu daha verimli bir model sağlar.

Tümdengelimli Öğrenme

Genel bir kuraldan belirli bir sonuç belirlemeye çalıştığımızda, tümdengelimli akıl yürütme kullandığımız söylenir. Bu nedenle, tümdengelimli öğrenme, mantık kullanarak bir dizi genel öncül verildiğinde belirli bir sonuca ulaşmakla ilgilidir.

Bu, yapılandırılmamış metinden belirli anlamları deşifre etmek istediğimiz doğal dil işlemede kullanılabilir. Tümdengelimli öğrenme, bilginin özel tavsiyeler vermek için yeni durumlara uygulandığı bilgiye dayalı sistemlerde de kullanılır.

Örnekler, bir uzmanın her zaman mevcut olmayabileceği finansal planlama ve tıbbi teşhis olabilir. Bununla birlikte, tümdengelimli öğrenme, izlemesi gereken bilgi ve kurallarla sınırlıdır ve bu nedenle, bu verilere büyük ölçüde bağlıdır ve belirsizliği ele alma konusunda nispeten yetersizdir.

Endüktif Öğrenme

Tümevarımsal muhakeme, daha genelleştirilmiş sonuçları tahmin etmek için belirli durumları kullandığımız zaman anlamına gelir. Bu, tümdengelimli öğrenmenin zıttı bir süreç olarak düşünülebilir. Bu şekilde, tümevarımsal öğrenme, önceden var olan verilerden yeni verileri genelleştirmeye çalışır.

Açık olmak gerekirse, tümevarımsal öğrenme, ele aldığımız diğer birçok AI öğrenme türünde kullanılır. İstisna, tümdengelimli öğrenme olacaktır.

Bu nedenle, tümevarımsal öğrenme, daha önce tartışılan hemen hemen tüm uygulamalarda kullanılır. Denetimsiz öğrenme için nadiren kullanılır, ancak algoritmanın girdi verilerinde tanımladığı kalıpları kullanarak verileri kümeleyebilmesi mümkündür.

Kendi Kendine Denetimli Öğrenme

Son olarak, öz denetimli öğrenmeyi tartışalım. Bu neredeyse denetimsiz ve denetimli öğrenmenin bir karışımıdır. Genellikle denetimsiz öğrenme sorunu olarak kabul edilen bir sorun, denetimli öğrenme sorunu olarak temsil edilir.

Model, tahminlerde bulunmak için verileri kullandığından, yaklaşım benzerdir. Ancak veriler, değiştirilmiş girdi verileri biçiminde gelir. İlk görev, orijinal girdi verilerini yeniden oluşturmaktır. Bu nedenle, girdi verilerinden tahminler oluşturmak için etiketleme verileri gerekli değildir.

Bu, daha fazla veri ve kaynağa ihtiyaç duyulmasına neden olabilir. Ancak bu, etiketli verilerin az olduğu ve etiketlenmemiş verilerin bol olduğu durumlarda kullanışlıdır. Çoğu yapay zeka öğrenme uygulaması, çok sayıda etiketli veri gerektirenler dışında, kendi kendini denetleyen öğrenmeden yararlanabilir.

Dar Yapay Zeka ile Genel Yapay Zeka Arasındaki Fark Nedir?
Kullanılan ana AI öğrenme türleri hakkında konuştuk. Dolayısıyla, bu aşamada “dar” ve “genel” AI arasında ayrım yapmak faydalı olacaktır. Burada bahsedilen tüm öğrenme türleri, dar yapay zeka kapsamına girer. Bunun nedeni, modellerin belirli görevleri yerine getirmek için tasarlanmış olması, ancak bu bilgiyi tamamen yeni alanlara uygulayamamasıdır.

Öte yandan, genel yapay zeka, genel zeka olarak bilinen şeye sahip olmayı amaçlar. Bu genellikle insan zekasına yakın olarak görülür. Bu anlamda, genel zeka, bir insanın yapabileceği herhangi bir görevi başarıyla yerine getirebilmek için öğrenme ve daha sonra kazanılan beceri ve bilgileri tamamen yeni senaryolara uygulama becerisini ifade eder.

En yeni yaklaşımlardan biri derin öğrenmedir. İnsan beyninin yapısına dayanan bir sinir ağının oluşturulduğu yer burasıdır. Bir sinir ağında, birbirine bağlı düğümler beynin nöronlarını taklit eder.

Genel olarak, genel AI, AI gelişiminin nihai hedeflerinden biri olarak görülüyor. Bu konuda ümit verici ilerlemeler kaydedilmiştir. Ancak, genel yapay zekayı gerçekleştirmeye yaklaşmadan önce daha birçok ilerlemeye ihtiyaç duyulacak.

Yapay Zeka Öğrenimi: Sonuç

Sonuç olarak, yapay zeka öğrenimi alanında denetimli, denetimsiz, yarı denetimli veya pekiştirmeli öğrenim olarak kabul edilebilecek çok çeşitli öğrenme türleri vardır. Tüm dar yapay zeka türlerinin kendi artıları ve eksileri vardır, bu nedenle hangisinin sizin için uygun olduğu eldeki göreve bağlıdır.

Bunların hepsi etkileyici ilerlemeler olsa da ve kendi yerlerine sahip olsalar da, yapay zeka alanındaki birçok insanın kapsayıcı hedefi, insan benzeri zekaya sahip olabilecek genel yapay zeka geliştirmektir. Oraya varıp varamayacağımızı bekleyip görmemiz gerekecek, ancak şu ana kadar dar yapay zekada kaydedilen ilerleme kesinlikle etkileyici ve şimdiden teknolojik dünyamızı şekillendirdi.

Kaynak: History Computer