Otomatik Makine Öğreniminin (AutoML) otomatik veri hazırlama, model seçimi ve hiperparametre ayarlama ile yapay zekayı nasıl basitleştirdiğini keşfedin.
Genellikle AutoML olarak kısaltılan Otomatik Makine Öğrenimi, yapay zeka (AI) alanında makine öğrenimi (ML) modellerini oluşturma ve dağıtma sürecini kolaylaştıran dönüştürücü bir yaklaşımdır. Geleneksel olarak veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri için önemli ölçüde zaman ve uzmanlık gerektiren veri ön işleme, özellik mühendisliği, model seçimi ve hiperparametre ayarlama gibi makine öğrenimi boru hattındaki önemli adımları otomatikleştirir. AutoML, bu görevleri otomatikleştirerek makine öğrenimini, kapsamlı teknik geçmişe sahip olmayanlar da dahil olmak üzere daha geniş bir kitle için daha erişilebilir hale getirir ve yapay zeka odaklı çözümlerin geliştirilmesini hızlandırır.
AutoML, etkinliğine ve kullanım kolaylığına katkıda bulunan birkaç önemli kavramı kapsar. Bu kavramların anlaşılması, AutoML'in nasıl çalıştığı ve çeşitli uygulamalarda neden değerli olduğu hakkında daha derin bilgiler sağlar.
Bir model eğitilmeden önce ham verilerin genellikle birkaç ön işleme adımından geçmesi gerekir. Veri ön işleme, model eğitimine uygun hale getirmek için verilerin temizlenmesini, dönüştürülmesini ve düzenlenmesini içerir. AutoML araçları eksik değerlerle başa çıkma, kategorik değişkenleri kodlama ve sayısal özellikleri ölçeklendirme gibi görevleri otomatik olarak yerine getirebilir.
Özellik mühendisliği, model performansını iyileştirmek için mevcut özelliklerden yeni özellikler oluşturma sürecidir. Bu, boyut azaltma, özellik çıkarma ve etkileşim terimleri oluşturma gibi teknikleri içerebilir. AutoML, ilgili özelliklerin seçimini ve oluşturulmasını otomatikleştirerek manuel müdahale ihtiyacını azaltır.
Farklı modellerin farklı güçlü ve zayıf yönleri olduğundan, belirli bir görev için doğru makine öğrenimi modelini seçmek zor olabilir. AutoML platformları, verilen verilere ve probleme en uygun olanı belirlemek için karar ağaçları, destek vektör makineleri ve sinir ağları gibi birden fazla modeli değerlendirir.
Hiperparametre ayarı, eğitim sırasında öğrenilmeyen ancak önceden ayarlanan parametreler olan modelin hiperparametreleri için en uygun ayarların bulunmasını içerir. AutoML araçları bu süreci otomatikleştirmek için ızgara arama, rastgele arama ve Bayesian optimizasyonu gibi teknikler kullanır ve modelin en iyi performansı göstermesini sağlar.
AutoML, çeşitli sektörlerde geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir ve kuruluşların makine öğreniminin gücünden daha verimli bir şekilde yararlanmasını sağlar. İşte birkaç örnek:
AutoML, sağlık hizmetlerinde hastalık teşhisi, hasta risk değerlendirmesi ve tedavi önerileri için öngörücü modeller geliştirmek için kullanılabilir. Örneğin AutoML, beyin taramalarındaki tümörler gibi anomalileri yüksek doğrulukla tespit etmek için tıbbi görüntüleri analiz eden modeller oluşturmaya yardımcı olabilir. Bu sadece teşhis sürecini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda tıp uzmanlarının daha bilinçli kararlar almasına da yardımcı olur.
Finans sektörü AutoML'i dolandırıcılık tespiti, kredi puanlaması ve algoritmik ticaret gibi görevler için kullanmaktadır. AutoML, dolandırıcılık faaliyetlerini gerçek zamanlı olarak belirlemek için işlem verilerini analiz eden modellerin geliştirilmesini otomatikleştirebilir. Benzer şekilde, borçluların kredibilitesini çeşitli faktörlere göre değerlendiren ve kredi onay sürecini kolaylaştıran kredi puanlama modelleri oluşturmak için de kullanılabilir.
Perakendeciler, müşteri deneyimini geliştirmek ve operasyonları optimize etmek için AutoML'den yararlanabilir. Örneğin AutoML, müşterilere tarama ve satın alma geçmişlerine göre ürün öneren tavsiye sistemleri oluşturmak için kullanılabilir. Ayrıca, perakendecilerin talebi tahmin etmelerine ve maliyetleri düşürmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için stok seviyelerini optimize etmelerine yardımcı olarak envanter yönetimine de uygulanabilir.
Hem AutoML hem de geleneksel makine öğrenimi tahmine dayalı modeller oluşturmayı amaçlasa da, yaklaşımları ve otomasyon düzeyleri açısından önemli farklılıklar gösterirler. Geleneksel makine öğrenimi, veri bilimcilerin veri ön işlemeden model dağıtımına kadar makine öğrenimi hattının her adımını gerçekleştirdiği manuel, yinelemeli bir süreç içerir. Bu, derin teknik bilgi gerektirir ve zaman alıcı olabilir.
Buna karşılık AutoML bu adımların çoğunu otomatikleştirerek süreci daha hızlı ve daha erişilebilir hale getirir. AutoML araçları en iyi modeli otomatik olarak seçebilir ve hiperparametrelerini optimize ederek manuel müdahale ihtiyacını azaltabilir. Bu, kuruluşların makine öğrenimi çözümlerini daha hızlı ve verimli bir şekilde dağıtmasına olanak tanır. Bununla birlikte, geleneksel ML hala daha fazla kontrol ve esneklik sunar ve bu da son derece uzmanlaşmış veya karmaşık projeler için gerekli olabilir.
Her biri farklı özellikler ve yetenekler sunan çeşitli araçlar ve platformlar AutoML'yi destekler. Bazı popüler AutoML platformları arasında Google Cloud AutoML, Amazon SageMaker ve Microsoft Azure Machine Learning bulunmaktadır. Bu platformlar kullanıcı dostu arayüzler ve güçlü otomasyon özellikleri sunarak kullanıcıların ML modellerini kolaylıkla oluşturmasını ve dağıtmasını sağlar. Ayrıca H2O.ai ve Auto-sklearn gibi açık kaynaklı kütüphaneler, özel makine öğrenimi iş akışlarına entegre edilebilen AutoML özellikleri sunar.
Ultralytics AutoML yaklaşımlarını tamamlayan çözümler de sunmaktadır. Örneğin, Ultralytics HUB eğitim ve dağıtım için bir platform sağlar Ultralytics YOLO son teknoloji ürünü nesne algılama yetenekleriyle bilinen modeller. Ultralytics HUB belirli model mimarilerine odaklanırken, makine öğrenimi sürecini basitleştirme ve daha geniş bir kitle için daha erişilebilir hale getirme hedefini paylaşmaktadır.
Otomatik Makine Öğrenimi, makine öğrenimi modellerinin daha hızlı ve daha erişilebilir bir şekilde geliştirilmesini sağlayarak yapay zeka alanında önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. AutoML, makine öğrenimi hattındaki önemli adımları otomatikleştirerek kuruluşların makine öğreniminin gücünden daha verimli ve etkili bir şekilde yararlanmasını sağlar. AutoML gelişmeye devam ettikçe, inovasyonu teşvik etmede ve çeşitli sektörlerdeki karmaşık sorunları çözmede giderek daha önemli bir rol oynamaya hazırlanıyor. İlgili yapay zeka ve bilgisayarla görme teknolojileri hakkında daha fazla bilgiyi Ultralytics sözlüğünde bulabilirsiniz.
%25202.png)
%202.png)
