Bağlam pencerelerinin NLP, zaman serisi analizi ve görüntü yapay zekasında yapay zeka/ML modellerini nasıl geliştirdiğini, tahminleri ve doğruluğu nasıl artırdığını keşfedin.
Bağlam penceresi, bir makine öğrenimi modelinin metin veya zaman serisi bilgileri gibi sıralı verileri işlerken dikkate aldığı önceki (ve bazen sonraki) bilgilerin sonlu aralığını ifade eder. Bunu, dizinin herhangi bir noktasında modelin odak noktası veya kısa süreli belleği olarak düşünün. Bu kavram çok önemlidir çünkü modelin ilişkileri anlamak, tahminlerde bulunmak veya ilgili çıktılar üretmek için ne kadar bağlamdan yararlanabileceğini tanımlar. Bağlam penceresinin boyutu, bir modelin verilerdeki bağımlılıkları yakalama becerisini doğrudan etkileyerek hem performansını hem de hesaplama gereksinimlerini etkiler.
Bağlam penceresi, Doğal Dil İşleme'de (NLP) temel bir kavramdır. BERT ve GPT gibi mimarilerin temelini oluşturan Transformers gibi modeller büyük ölçüde bağlam pencerelerine dayanır. Bu modellerde bağlam penceresi, belirli bir belirteci işlerken kaç tane önceki belirtecin (kelime veya alt kelime) dikkate alınacağını belirler. Daha büyük bir bağlam penceresi, modelin metindeki daha uzun menzilli bağımlılıkları anlamasını sağlayarak OpenAI'nin GPT-4'ü gibi gelişmiş modellerde görüldüğü gibi potansiyel olarak daha tutarlı ve bağlamsal olarak farkında çıktılara yol açar. Bununla birlikte, daha büyük pencereler eğitim ve çıkarım sırasında hesaplama yükünü ve bellek kullanımını da artırır.
En çok NLP'de tartışılsa da, bağlam penceresi fikri, özellikle video akışlarını veya görüntü dizilerini analiz ederken bilgisayarla görmede (CV) de uygulanabilir. Örneğin, nesne izlemede bir model, bir nesnenin yörüngesini daha iyi tahmin etmek ve oklüzyonları ele almak için birkaç ardışık kareden oluşan bir bağlam penceresi kullanabilir. Bu zamansal bağlam, izleme tutarlılığının korunmasına yardımcı olur. Öncelikle gerçek zamanlı nesne algılama için bilinen Ultralytics YOLO modelleri, video analizi gibi görevler için bağlam pencerelerini kullanan sistemlere entegre edilebilir ve tek kare işlemenin ötesinde yeteneklerini geliştirebilir. Gelişmiş görüntü uygulamaları örnekleri için Ultralytics çözümlerini keşfedin.
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI
