Denetimli öğrenmeden transfer öğrenmeye kadar bilgisayarla görme uygulamalarında kullanılan farklı makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerini keşfedin.
Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmelerine yardımcı olan bir yapay zeka (AI) türüdür, böylece her görev için ayrıntılı programlamaya ihtiyaç duymadan kendi başlarına karar verebilirler. Verilerdeki örüntüleri tanımlayabilen algoritmik modeller oluşturmayı içerir. Bu algoritmalar, verilerdeki örüntüleri tanımlayarak ve bunlardan öğrenerek performanslarını zaman içinde kademeli olarak artırabilir.
Makine öğreniminin çok önemli bir rol oynadığı alanlardan biri, görsel verilere odaklanan bir yapay zeka alanı olan bilgisayarla görmedir. Bilgisayarlı görü, bilgisayarların görüntü ve videolardaki desenleri algılamasına ve tanımasına yardımcı olmak için makine öğrenimini kullanır. Makine öğrenimindeki gelişmelerin etkisiyle, bilgisayarla görmenin küresel pazar değerinin 2032 yılına kadar yaklaşık 175,72 milyar dolar olacağı tahmin edilmektedir.
Bu makalede, bilgisayarla görmede kullanılan denetimli, denetimsiz, pekiştirmeli ve aktarmalı öğrenme dahil olmak üzere farklı makine öğrenimi türlerine ve her birinin farklı uygulamalarda nasıl rol oynadığına bakacağız. Hadi başlayalım!
Bilgisayarla görme, görsel bilgileri yorumlamak ve analiz etmek için makine öğrenimine, özellikle de derin öğrenme ve sinir ağları gibi tekniklere dayanır. Bu yöntemler, bilgisayarların görüntülerdeki nesneleri tespit etme, görüntüleri kategorilere göre sınıflandırma ve yüzleri tanıma gibi bilgisayarla görme görevlerini yerine getirmesini mümkün kılar. Makine öğrenimi, üretimde kalite kontrolü ve sağlık hizmetlerinde tıbbi görüntüleme gibi gerçek zamanlı bilgisayarla görme uygulamaları için de gereklidir. Bu durumlarda sinir ağları, bilgisayarların tümörleri tespit etmek için beyin taramalarını analiz etmek gibi karmaşık görsel verileri yorumlamasına yardımcı olur.
Aslında, birçok gelişmiş bilgisayarla görme modeli, örneğin Ultralytics YOLO11sinir ağları üzerine inşa edilmiştir.
Makine öğreniminde, bilgisayarla görmede mümkün olanın sınırlarını zorlayan denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, transfer öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi çeşitli öğrenme yöntemleri vardır. İlerleyen bölümlerde, bilgisayarla görmeye nasıl katkıda bulunduklarını anlamak için bu türlerin her birini inceleyeceğiz.
Denetimli öğrenme, en yaygın kullanılan makine öğrenimi türüdür. Denetimli öğrenmede modeller etiketli veriler kullanılarak eğitilir. Her girdi, modelin öğrenmesine yardımcı olan doğru çıktı ile etiketlenir. Bir öğrencinin bir öğretmenden öğrenmesine benzer şekilde, bu etiketli veriler bir rehber veya gözetmen görevi görür.
Eğitim sırasında modele hem girdi verileri (işlemesi gereken bilgiler) hem de çıktı verileri (doğru cevaplar) verilir. Bu kurulum, modelin girdiler ve çıktılar arasındaki bağlantıyı öğrenmesine yardımcı olur. Denetimli öğrenmenin ana hedefi, modelin her bir girdiyi doğru çıktıya doğru bir şekilde bağlayan bir kural veya kalıp keşfetmesidir. Bu eşleme sayesinde model yeni verilerle karşılaştığında doğru tahminlerde bulunabilir. Örneğin, bilgisayarla görmede yüz tanıma, öğrenilen bu kalıplara dayalı olarak yüzleri tanımlamak için denetimli öğrenmeye dayanır.
Bunun yaygın bir kullanımı, akıllı telefonunuzun kilidini yüz tanıma ile açmaktır. Model, yüzünüzün etiketlenmiş görüntüleri üzerinde eğitilir, böylece telefonunuzun kilidini açmaya gittiğinizde, canlı görüntüyü öğrendikleriyle karşılaştırır. Bir eşleşme tespit ederse, telefonunuzun kilidi açılır.
Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verileri kullanan bir makine öğrenimi türüdür - modele eğitim sırasında herhangi bir rehberlik veya doğru cevap verilmez. Bunun yerine, model kendi başına kalıpları ve içgörüleri keşfetmeyi öğrenir.
Denetimsiz öğrenme üç ana yöntem kullanarak örüntüleri tanımlar:
Denetimsiz öğrenmenin önemli bir uygulaması, k-ortalama kümeleme gibi tekniklerin görsel kaliteyi etkilemeden görüntü boyutunu azalttığı görüntü sıkıştırmadır. Pikseller kümeler halinde gruplandırılır ve her küme ortalama bir renkle temsil edilerek daha az renk içeren ve daha küçük dosya boyutuna sahip bir görüntü elde edilir.
Bununla birlikte, denetimsiz öğrenme belirli sınırlamalarla karşı karşıyadır. Önceden tanımlanmış cevaplar olmadan doğruluk ve performans değerlendirmesinde zorlanabilir. Sonuçları yorumlamak ve grupları etiketlemek için genellikle manuel çaba gerektirir ve sonuçların kalitesini etkileyebilecek eksik değerler ve gürültü gibi sorunlara karşı hassastır.
Denetimli ve denetimsiz öğrenmenin aksine, pekiştirmeli öğrenme eğitim verilerine dayanmaz. Bunun yerine, belirli bir hedefe ulaşmak için bir ortamla etkileşimde bulunmak üzere sinir ağı aracılarını kullanır.
Süreç üç ana bileşenden oluşmaktadır:
Temsilci eylemlerde bulundukça çevreyi etkiler ve çevre de buna geri bildirimle yanıt verir. Geri bildirim, temsilcinin seçimlerini değerlendirmesine ve davranışını ayarlamasına yardımcı olur. Ödül sinyali, temsilcinin hangi eylemlerin onu hedefine ulaşmaya yaklaştırdığını anlamasına yardımcı olur.
Takviyeli öğrenme, otonom sürüş ve robotik gibi kullanım durumları için kilit öneme sahiptir. Otonom sürüşte araç kontrolleri, nesne algılama ve kaçınma gibi görevler geri bildirime dayalı olarak öğrenilir. Modeller, yayaları veya diğer nesneleri tespit etmek ve çarpışmayı önlemek için uygun eylemi gerçekleştirmek üzere sinir ağı ajanları kullanılarak eğitilir. Benzer şekilde, robotikte, pekiştirmeli öğrenme nesne manipülasyonu ve hareket kontrolü gibi görevleri mümkün kılar.
Pekiştirmeli öğrenmenin iş başındaki harika bir örneği, araştırmacıların yapay zeka ajanlarını popüler çok oyunculu video oyunu Dota 2'yi oynamaları için eğittikleri OpenAI'nin bir projesidir. Sinir ağlarını kullanan bu ajanlar, hızlı ve stratejik kararlar almak için oyun ortamından gelen büyük miktarda bilgiyi işledi. Sürekli geri bildirim sayesinde, ajanlar zaman içinde öğrendi ve gelişti, sonunda oyunun en iyi oyuncularından bazılarını yenecek kadar yüksek bir beceri seviyesine ulaştı.
Transfer öğrenimi diğer öğrenme türlerinden farklıdır. Bir modeli sıfırdan eğitmek yerine, büyük bir veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiş bir modeli kullanır ve yeni, ancak ilgili bir görev için ince ayar yapar. İlk eğitim sırasında kazanılan bilgi, yeni görevin performansını artırmak için kullanılır. Transfer öğrenimi, karmaşıklığına bağlı olarak yeni bir görev için eğitilmesi gereken süreyi azaltır. Genel özellikleri yakalayan modelin ilk katmanlarını koruyarak ve son katmanları yeni özel görevin katmanlarıyla değiştirerek çalışır.
Sanatsal stil transferi, bilgisayarla görmede transfer öğrenmenin ilginç bir uygulamasıdır. Bu teknik, bir modelin bir görüntüyü farklı sanat eserlerinin tarzına uyacak şekilde dönüştürmesini sağlar. Bunu başarmak için, bir sinir ağı ilk olarak sanatsal stilleriyle eşleştirilmiş büyük bir görüntü veri kümesi üzerinde eğitilir. Bu süreç sayesinde model, genel görüntü özelliklerini ve stil kalıplarını tanımlamayı öğrenir.
Model eğitildikten sonra, belirli bir resmin stilini yeni bir görüntüye uygulamak için ince ayar yapılabilir. Ağ, öğrenilen stil özelliklerini koruyarak yeni görüntüye uyum sağlar ve orijinal içeriği seçilen sanatsal stille birleştiren benzersiz bir sonuç oluşturmasına izin verir. Örneğin, bir dağ sırasının fotoğrafını çekebilir ve Edvard Munch'un Çığlık tablosunun stilini uygulayarak sahneyi yakalayan ancak tablonun cesur, etkileyici stiline sahip bir görüntü elde edebilirsiniz.
Makine öğreniminin ana türlerini ele aldığımıza göre, farklı uygulamalar için en uygun olanı anlamanıza yardımcı olmak için her birine daha yakından bakalım.
Doğru makine öğrenimi türünü seçmek çeşitli faktörlere bağlıdır. Bol miktarda etiketli veriniz ve net bir göreviniz varsa denetimli öğrenme iyi çalışır. Denetimsiz öğrenme, veri keşfi için veya etiketli örneklerin az olduğu durumlarda kullanışlıdır. Takviyeli öğrenme, adım adım karar vermeyi gerektiren karmaşık görevler için idealdir; aktarımlı öğrenme ise verilerin sınırlı olduğu veya kaynakların kısıtlı olduğu durumlarda harikadır. Bu faktörleri göz önünde bulundurarak, bilgisayarla görme projeniz için en uygun yaklaşımı seçebilirsiniz.
Makine öğrenimi teknikleri, özellikle bilgisayarla görme gibi alanlarda çeşitli zorlukların üstesinden gelebilir. Farklı türleri, denetimli, denetimsiz, pekiştirmeli ve aktarımlı öğrenmeyi anlayarak ihtiyaçlarınız için en iyi yaklaşımı seçebilirsiniz.
Denetimli öğrenme, yüksek doğruluk ve etiketli veri gerektiren görevler için harikadır; denetimsiz öğrenme ise etiketsiz verilerdeki kalıpları bulmak için idealdir. Pekiştirmeli öğrenme karmaşık, karara dayalı ortamlarda iyi çalışır ve aktarmalı öğrenme, sınırlı veriyle önceden eğitilmiş modeller üzerine inşa etmek istediğinizde yardımcı olur.
Yüz tanımadan robot teknolojisine ve sanatsal stil aktarımına kadar her yöntemin kendine özgü güçlü yönleri ve uygulamaları vardır. Doğru türün seçilmesi sağlık, otomotiv ve eğlence gibi sektörlerde yeni olasılıkların önünü açabilir.
Daha fazlasını keşfetmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşime geçin. Çözüm sayfalarımızda sürücüsüz otomobiller ve tarım alanındaki yapay zeka uygulamalarını keşfedin. 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
