Ek açıklama çabalarını en aza indirmek için bilgisayarla görmede aktif öğrenmenin nasıl kullanıldığını öğrenin ve çeşitli sektörlerdeki gerçek dünya uygulamalarını keşfedin.
Bir bilgisayarla görme modelini eğitmek, bir çocuğa renkleri tanımayı öğretmeye çok benzer. Öncelikle, renkli nesnelerden oluşan bir koleksiyona ihtiyacınız olacaktır. Ardından, çocuğa her bir rengi doğru şekilde tanımlaması için rehberlik edersiniz ki bu genellikle hem zaman alan hem de tekrar eden bir görevdir.
Tıpkı bir çocuğun öğrenmek için çok sayıda örneğe ihtiyaç duyması gibi, bir görme modeli de görüntülerdeki desenleri ve nesneleri tanımak için geniş bir etiketlenmiş veri setine ihtiyaç duyar. Ancak, büyük miktarda veriyi etiketlemek çok fazla zaman ve çaba gerektirir, kaynaklardan bahsetmeye bile gerek yok. Aktif öğrenme gibi teknikler bu süreci basitleştirmeye yardımcı olabilir.
Aktif öğrenme, büyük bir veri kümesinden en önemli verilerin seçildiği ve etiketlendiği adım adım bir süreçtir. Model bu etiketli verilerden öğrenerek daha doğru ve etkili hale gelir. Yalnızca en değerli verilere odaklanmak, gereken etiketleme miktarını azaltır ve modelin gelişimini hızlandırır.
Bu makalede, aktif öğrenmenin model eğitimine nasıl yardımcı olduğuna, etiketleme maliyetlerini nasıl azalttığına ve modelin genel doğruluğunu nasıl artırdığına bir göz atacağız.
Veri kümeleri, bilgisayarla görme ve derin öğrenme modellerinin temelini oluşturur. ImageNet gibi popüler veri kümeleri, çeşitli nesne kategorilerine sahip milyonlarca görüntü sunar. Ancak, bu kadar büyük hacimlerde yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturmak ve sürdürmek çeşitli zorlukları beraberinde getirir.
Örneğin, verilerin toplanması ve etiketlenmesi zaman, kaynak ve yetenekli açıklayıcılar gerektirir ve bu da süreci belirli bir uygulamaya bağlı olarak zorlu hale getirir. Görüntü veri kümelerine yönelik artan talebe ayak uydurmak için yenilikçi ve daha verimli çözümlere ihtiyaç vardır ve aktif öğrenme de tam olarak bunu çözmeyi amaçlamaktadır.
Aktif öğrenme, veri etiketleme sürecini optimize ederek mükemmel bir çözüm sunar. Aktif öğrenme, açıklama için en bilgilendirici veri noktalarını stratejik olarak seçerek etiketleme çabalarını en aza indirirken model performansını en üst düzeye çıkarır.
Aktif öğrenme, modelin geniş bir etiketlenmemiş veri havuzundan etiketlemek için en önemli veri noktalarını seçtiği yinelemeli bir makine öğrenimi tekniğidir. Seçilen bu veri noktaları manuel olarak etiketlenir ve eğitim veri kümesine eklenir.
Model daha sonra güncellenmiş veri kümesi üzerinde yeniden eğitilir ve etiketlenecek bir sonraki veri noktası kümesini seçer. Bu süreç tekrarlanır ve model en bilgilendirici veri noktalarına odaklanarak sürekli olarak gelişir. Döngü, model istenen doğruluğa ulaşana ya da önceden belirlenen etiketleme kriterlerini karşılayana kadar devam eder.
Aktif öğrenme tekniğinin hangi veri noktalarının manuel olarak etiketlenmesi gerektiğine ve hangilerinin daha sonra etiketleneceğine nasıl karar verdiğini merak ediyor olabilirsiniz. Aktif öğrenmenin nasıl çalıştığını bir sınava çalışmaya benzeterek anlayalım - emin olmadığınız konulara odaklanırsınız ve ayrıca iyi hazırlanmış olmak için çeşitli konuları ele aldığınızdan emin olursunuz.
İlk veri seçim süreçleri için aktif öğrenme, belirsizlik örneklemesi ve çeşitliliğe dayalı örnekleme gibi stratejiler kullanır. Belirsizlik örneklemesi, modelin tahminlerinden en az emin olduğu veri noktalarına öncelik vererek zorlu durumlarda doğruluğu artırmayı amaçlar. Çeşitliliğe dayalı örnekleme, geniş bir özellik yelpazesini kapsayan veri noktalarını seçer ve modelin farklı örneklere maruz bırakılarak görülmeyen verilere iyi genelleme yapmasını sağlar.
İlk veri seçiminden sonra, aktif öğrenme etiketleme için iki ana yaklaşım kullanır: havuz tabanlı örnekleme ve akış tabanlı örnekleme, bunlar bir öğretmenin bir öğrencinin en önemli olana odaklanmasına yardımcı olmasına benzer.
Havuz tabanlı örneklemede, model büyük bir etiketlenmemiş veri havuzunu tarar ve etiketlemek için en zorlayıcı veya bilgilendirici örnekleri seçer, tıpkı bir öğrencinin en zor bulduğu bilgi kartlarına öncelik vermesi gibi. Akış tabanlı örneklemede ise model, bir öğrencinin yalnızca sıkıştığında yardım istemesine benzer şekilde, verileri geldikçe işler ve etiketlemeye ya da atlamaya karar verir. Her iki durumda da, etiketlenen veriler eğitim setine eklenir ve model kendini yeniden eğiterek her yinelemede istikrarlı bir şekilde gelişir.
Aktif öğrenme, model doğruluğunu artırarak ve veri etiketleme sürecini kolaylaştırarak tıbbi görüntüleme ve otonom sürüş gibi bilgisayarla görme uygulamalarında önemli bir rol oynar. Bunun ilginç bir örneği, düşük ışıklı veya sisli koşullarda yayaları veya nesneleri tespit etmek için sürücüsüz araçlarda kullanılan bilgisayarla görme modelleridir. Aktif öğrenme, çeşitli ve zorlu sürüş senaryolarına odaklanarak doğruluğu artırabilir.
Özellikle aktif öğrenme, seçici etiketleme için bu tür senaryolardan belirsiz verileri veya kareleri tanımlamak için kullanılabilir. Bu etiketli örneklerin eğitim setine eklenmesi, modelin olumsuz hava koşulları veya gece sürüşü gibi zorlu ortamlarda yayaları ve nesneleri daha iyi tanımasını sağlar.
Örneğin, NVIDIA kendi kendine sürüş modellerinde gece yayaların tespitini iyileştirmek için aktif öğrenmeyi kullanmıştır. Özellikle zorlu senaryolarda eğitim için en bilgilendirici verileri stratejik olarak seçerek modelin performansını önemli ölçüde artırmıştır.
Aktif öğrenmenin bir diğer önemli yönü de etiketleme maliyetlerini azaltma potansiyelidir. Bunu, tüm veri kümesi için ek açıklamalar gerektirmek yerine yalnızca en önemli veri noktalarına odaklanarak yapar. Bu hedefli yaklaşım zamandan, emekten ve paradan tasarruf sağlar. Belirsiz veya farklı örneklere odaklanarak aktif öğrenme, yüksek model doğruluğunu korurken gereken ek açıklama sayısını azaltır.
Aslında araştırmalar, aktif öğrenmenin performanstan ödün vermeden etiketleme maliyetlerini %40-60 oranında azaltabileceğini göstermektedir. Bu, özellikle etiketleme verilerinin maliyetli olduğu sağlık ve üretim gibi sektörlerde faydalıdır. Aktif öğrenme, açıklama sürecini basitleştirerek işletmelerin modelleri daha hızlı geliştirmesine ve doğruluğu korurken daha verimli bir şekilde dağıtmasına yardımcı olur.
İşte aktif öğrenmenin sunabileceği diğer önemli avantajlardan bazıları:
Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML), makine öğrenimi modellerinin oluşturulması ve dağıtılmasıyla ilgili zaman alıcı ve yinelemeli görevleri otomatikleştirmeye odaklanır. Manuel çaba ihtiyacını azaltmak için model seçimi ve performans değerlendirmesi gibi görevleri otomatikleştirerek makine öğrenimi iş akışlarını basitleştirir.
Aktif öğrenme ile entegre edildiğinde AutoML, model geliştirme yaşam döngüsünü hızlandırabilir ve optimize edebilir. Aktif öğrenme bileşeni etiketleme için en bilgilendirici veri noktalarını stratejik olarak seçerken, AutoML mimari, parametre ve ayar seçimini otomatikleştirerek modeli iyileştirir.
Bu teknoloji kombinasyonunu bir örnekle açıklayalım.
Diyelim ki tıbbi görüntülemede nadir görülen durumları tespit etmeye çalışıyorsunuz (etiketli veri kümelerinin sınırlı ve elde edilmesinin pahalı olduğu bir kullanım durumu). Aktif öğrenme, modelin sınıflandıramadığı X-ray görüntülerindeki ince değişiklikler gibi belirsiz verileri tanımlayabilir ve seçebilir. Ardından, model anlayışını geliştirmek için belirsiz verilere manuel açıklama için öncelik verilebilir.
Açıklamalı verilerle AutoML, çeşitli mimarileri, hiper parametreleri ve diğer veri artırma tekniklerini keşfederek modeli optimize edebilir. Yinelemeli süreç, aşağıdaki gibi güvenilir görüş modellerinin geliştirilmesini hızlandırır Ultralytics YOLO11 sağlık çalışanlarının doğru teşhisler koymasına yardımcı olur.
Aktif öğrenme ve teknikleri çok sayıda avantaj sunar, ancak bu stratejileri uygularken akılda tutulması gereken birkaç husus vardır:
Yapay zeka ve bilgisayarla görme alanındaki son gelişmelerle birlikte aktif öğrenme, daha karmaşık zorlukların üstesinden gelmeye ve makine öğrenimi iş akışlarını kolaylaştırmaya hazırlanıyor. Aktif öğrenmenin birleştirilmiş öğrenme ve kendi kendine denetimli öğrenme gibi tekniklerle birleştirilmesi, görüş modellerinin verimliliğini ve ölçeklenebilirliğini daha da artırabilir.
Federasyonlu öğrenme, verilerin orijinal konumundan ayrılmasını gerektirmeden bir modelin dağıtılmış bir çerçeve ile birden fazla cihaz veya sunucuda eğitilmesini sağlar. Veri gizliliğinin önemli olduğu sağlık hizmetleri gibi sektörler düşünüldüğünde, birleştirilmiş öğrenme, hassas yerel verileri güvende tutarken doğrudan bu veriler üzerinde eğitmeyi mümkün kılar. Ham verileri paylaşmak yerine, yalnızca model güncellemeleri veya içgörüler paylaşılarak özel bilgilerin eğitim sürecine katkıda bulunurken korunmaya devam etmesi sağlanır.
Bu arada, kendi kendine denetimli öğrenme, etiketsiz veriler üzerinde modelleri önceden eğiterek etiketli verilere olan ihtiyacı azaltmaya yardımcı olur. Bu süreç model için güçlü bir temel oluşturur. Aktif öğrenme daha sonra insan açıklaması için en önemli veri noktalarını belirleyip seçerek ve modeli daha da geliştirerek bunun üzerine inşa edebilir.
Aktif öğrenme, veri açıklamalarının yüksek maliyeti ve daha doğru modellere duyulan ihtiyaç gibi bilgisayarla görme alanındaki önemli zorlukların üstesinden gelmek için pratik bir yol sağlar. Yalnızca en değerli veri noktalarını etiketlemeye odaklanarak, modelin performansını artırırken insanlardan gereken çabayı azaltır.
AutoML gibi teknolojilerle birleştirildiğinde aktif öğrenme, zaman alan görevleri otomatikleştirerek model geliştirmeyi kolaylaştırır. Gelişmeler devam ettikçe, aktif öğrenme daha akıllı ve daha verimli bilgisayarla görme sistemleri oluşturmak için temel bir araç haline gelecektir.
Yapay zeka ve bilgisayarla görme modelleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu keşfedin ve topluluğumuza katılın. Çözüm sayfalarımızda üretim ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarla görmenin daha fazla uygulamasını keşfedin. Vision AI yolculuğunuza bugün başlamak için lisanslama seçeneklerimize de göz atabilirsiniz.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
