Veri destekli yazılım çözümlerini basitleştirmek ve hızlandırmak için özel olarak eğitilmiş makine modelleri kullanılır. Ancak bu modellerin en başından itibaren eğitilmesi zorlu ve zaman alıcıdır. Bu nedenle, veri bilimi hizmetlerinin yanı sıra halihazırda mevcut ve önceden eğitilmiş modellerin transfer öğrenimi de kullanılıyor. Transfer öğreniminin ne olduğunu ve bu tekniğin nasıl çalıştığını daha ayrıntılı olarak inceleyelim.
Transfer Öğrenme Nedir?
Basit bir ifadeyle, transfer öğrenimi, bazı görevleri bir örnekten çözme ilkelerini öğrenmeyi ve daha sonra bu bilgiyi diğer görevleri çözmek için uygulamayı içeren bir tür makine öğrenimidir. Örneğin, belirli bir metinden öğrenilen metin yapılandırma ilkeleri daha sonra başka bir metne uygulanır ve bu böyle devam eder. Transfer öğrenme modellerinin yardımıyla görevlerin çözümü basitleştirilir ve hızlandırılır. Sonuçların üretkenliği, yetenekleri ve kalitesi de artar.
İlgili veya benzer sorunların çözümü için eğitilen modeller evrenseldir. Mekanizmayı hazırlamaya ve bağlantıları yeniden kurmaya gerek yoktur; yalnızca model tarafından geçmişteki görev sırasında elde edilen bilgiyi kullanmak yeterlidir; bu, benzer görevlerin çok daha hızlı ve daha kolay çözülmesi nedeniyle çok kullanışlıdır.
Modeller tarafından öğrenilen temel işlevler, daha karmaşık görevlerin gerçekleştirilmesi için yükseltilebilir. Ancak basit görevler için model tarafından eğitilen temel işlevler genellikle yeterlidir.
Transfer öğrenme stratejisi türleri
Transfer öğrenme stratejileri genel olarak üç türe ayrılır. Stratejinin seçimi, modelin planınıza göre hangi görevleri yerine getireceğine bağlıdır.
Tümevarımsal transfer öğrenme
Tümevarımsal transfer öğrenme, model tarafından gerçekleştirilecek görevlerin kaynak ve hedef alanlarının aynı olduğunu ima eder. Bu şekilde eğitilen bir model, yeni özellikleri çok daha hızlı öğrenir ve verileri daha aktif bir şekilde işlemeye başlar. Ayrıca modelin işleyebileceği daha geniş bir görev seçeneği vardır.
Bu strateji çoğunlukla önceden eğitilmiş modelleri kullanır ve onu bu kadar işlevsel kılan da budur. Örneğin, model büyük miktarda veri üzerinde eğitilir. Daha sonra, tümevarımsal transfer öğrenimi kullanılarak modelin becerileri geliştirilir, bazı belirli görevler için keskinleştirilir ve ardından yeniden kullanılır.
Transdüktif transfer öğrenme
Transdüktif öğrenme, verilerin kaynak alandan çakışmayan hedef alana aktarılmasını içerir. Bu yöntem, hedef alanda çok az verinin olduğu veya hiç veri olmadığı durumlar için uygundur.
Ancak matematiksel açıdan bakıldığında kaynak ve hedef veriler aynıdır. Bu nedenle model, hedef verileri kullanarak bir örüntü bulur ve buna dayalı tahminler yapar. Bu, modelin hızını büyük ölçüde artırır.
Örneğin, kaynak alandan (kozmetik ürünlerine ilişkin müşteri incelemeleri) elde edilen veriler esas alınır. Hedef alan parfümle ilgili müşteri yorumlarıdır. İki alan farklıdır ancak metinlerin yapıları ve stilleri benzerdir. Model, kozmetikle ilgili incelemeleri temel alıp bunları parfümle ilgili incelemelere uygularken aynı zamanda yeni sözel kalıpları da öğreniyor.
Öğrenimi gözetim olmadan aktarma
Bu tür tümevarımsal transfer öğrenmeye benzer, prensip kabaca aynıdır. Ancak etiketlenmemiş kaynak ve hedef verileri kullanıyorsanız bu strateji kullanılmalıdır.
Model, her iki veri türünü de ortak niteliklere göre genelleştirir ve bu bilgiyi sorunu çözmek için kullanır. Bu strateji, etiketli verilerin elde edilmesinin zor veya imkansız olduğu durumlar için mükemmeldir.
Örneğin, modelin bir giyim kataloğunda yalnızca pantolonları tanıması gerekiyor. Başlangıçta çok sayıda farklı giysi türü (elbise, kazak, pantolon vb.) üzerinde eğitim verilir. Bundan sonra model az sayıda pantolon görseliyle çalışmaya geçer ve modelin çalışmasının kalitesi artar.
Transfer Modeli Eğitimi Nasıl Çalışır?
Transfer öğrenimini nihayet anlamak için nasıl çalıştığını bilmeniz gerekir. Toplamda birkaç adım vardır:
Önceden eğitilmiş bir modelin seçilmesi
Öncelikle modelin hangi görevleri yerine getireceğine karar vermeli, ardından her açıdan uygun, önceden eğitilmiş bir model seçmelisiniz. Bu, modelin olabildiğince verimli çalışması ve görevlerin olabildiğince hızlı gerçekleştirilmesi için gereklidir.
Seçilen modeli özelleştirme
Bir modele karar verdikten sonra onu özelleştirmeniz gerekecektir. Bunu yapmak için zaten modelin bilgisinde olan verilerle çalışmanız gerekecektir. Bu çok karmaşık bir süreç değil ama zaman alıyor çünkü tüm mekanizmanın bir bütün olarak çalışacağı kişiselleştirmeye bağlı.
Eğitim
Artık modeli hedef veriler üzerinde eğitmeniz gerekiyor. Bu, modelin size ilgili hedef sonuçları vermesi ve modelin performansını ayarlaması için yapılır. Eğitim sırasında modeli kendinize özel taleplerinize göre özelleştirebilir ve daha önce verilen eğitimlerin bazı eksikliklerini veya eksikliklerini düzeltebilirsiniz.
Belirli veri görevleri için eğitilmiş modellerden daha iyi bir şey yoktur. Ancak ham veri içeren görevler için muhtemelen en iyi seçenek bu değildir. Bu amaçla, örneğin bilgisayarlı görüş geliştirme hizmetiyle birlikte transfer öğrenimi kullanılır. Bu, işi hızlandırır ve görevlerin hızlı bir şekilde çözülmesini mümkün kılar.