Boyut Azaltma

Boyut Azaltma Nasıl Çalışır?

Boyut azaltma teknikleri genellikle iki ana kategoriye ayrılır:

1. Özellik Seçimi: Bu yöntemler orijinal özelliklerin bir alt kümesini seçerek alakasız veya gereksiz görülenleri atar. Amaç, en bilgilendirici özellikleri değiştirmeden tutmaktır. Yöntemler filtre (istatistiksel özelliklere dayalı), sarmalayıcı (model performansına dayalı) veya gömülü (model eğitim sürecine entegre) olarak kategorize edilebilir.
2. Özellik Çıkarma: Bu yöntemler orijinal yüksek boyutlu verileri yeni, daha düşük boyutlu bir özellik uzayına dönüştürür. Sadece özellikleri seçmek yerine, temel bilgileri yakalayan yeni özellikler (genellikle orijinal olanların kombinasyonları) oluştururlar. Bu, özellik çıkarma sözlüğü girişinde daha ayrıntılı olarak açıklanan temel bir kavramdır.

Anahtar Teknikler

Boyut azaltma için yaygın olarak çeşitli algoritmalar kullanılmaktadır:

• Temel Bileşen Analizi (PCA): Özellik çıkarımı için yaygın olarak kullanılan doğrusal bir tekniktir. PCA, orijinal verilerdeki maksimum varyansı yakalayan yeni, korelasyonsuz özellikler olan temel bileşenleri tanımlar. Verileri bu bileşenlere yansıtır ve verilerin değişkenliğinin çoğunu korurken boyutları etkili bir şekilde azaltır. Genellikle Scikit-learn gibi kütüphaneler kullanılarak uygulanır.
• t-dağıtılmış Stokastik Komşu Gömme (t-SNE): Öncelikle yüksek boyutlu verileri iki veya üç boyutlu olarak görselleştirmek için kullanılan doğrusal olmayan bir tekniktir. t-SNE, verilerin yerel yapısını korumaya odaklanır ve yüksek boyutlu veri noktalarını benzer noktaların birbirine yakın kalacağı şekilde düşük boyutlu noktalara eşler. Görselleştirme için mükemmel olsa da, hesaplama açısından yoğundur ve PCA'ya kıyasla model eğitiminden önce genel boyutluluk azaltma için daha az uygundur. Laurens van der Maaten'in sitesi t-SNE hakkında kaynaklar sunmaktadır.
• Otomatik kodlayıcılar: Denetimsiz öğrenme ve özellik çıkarma için kullanılan bir tür sinir ağı (NN). Bir otomatik kod layıcı, giriş verilerini daha düşük boyutlu bir gizli temsile (darboğaz katmanı) sıkıştıran bir kodlayıcıdan ve orijinal verileri bu temsilden yeniden yapılandıran bir kod çözücüden oluşur. Sıkıştırılmış gizli temsil, azaltılmış boyutluluk çıktısı olarak hizmet eder. Bunlar genellikle aşağıdaki gibi çerçeveler kullanılarak oluşturulur PyTorch veya TensorFlow.

Boyut Azaltma ve İlgili Kavramlar

• Özellik Çıkarma: Daha önce de belirtildiği gibi, özellik çıkarma, eski özelliklerden yeni özellikler oluşturan bir tür boyut azaltma işlemidir. PCA ve oto kodlayıcılar gibi teknikler bu kategoriye girer.
• Özellik Mühendisliği: Bu, model performansını iyileştirmek için özelliklerin oluşturulması, seçilmesi ve dönüştürülmesini içeren daha geniş bir süreçtir. Boyut azaltma (hem seçim hem de çıkarma) özellik mühendisliğinin bir parçası olarak kabul edilir. Etkili özellik mühendisliği genellikle alan uzmanlığı gerektirir.
• Veri Sıkıştırma: Her ikisi de veri boyutunu azaltmayı amaçlasa da, boyut azaltma özellikle makine öğrenimi görevleriyle ilgili bilgileri korumaya odaklanır ve potansiyel olarak bazı yeniden yapılandırıcı ayrıntıları atar. Standart veri sıkıştırma (ZIP dosyaları gibi) depolama boyutunu kayıpsız veya yeniden yapılandırma için kabul edilebilir bir kayıpla en aza indirmeyi amaçlar, ML model girişi için optimize etmek zorunda değildir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Uygulamaları

Boyut azaltma, birçok Yapay Zeka (AI) ve makine öğrenimi uygulamasında hayati öneme sahiptir:

• Bilgisayarla Görme (CV): Görüntüler çok miktarda piksel verisi içerir. PCA gibi teknikler veya Evrişimsel Sinir Ağlarında (CNN'ler) doğal özellik çıkarma (aşağıdaki gibi modellerde kullanılır Ultralytics YOLO) bu boyutluluğu azaltarak nesne algılama veya görüntü sınıflandırma gibi görevler için ilgili modellere odaklanır. Bu, işlemeyi hızlandırır ve model doğruluğunu artırabilir. Ön işleme veri kılavuzları genellikle özellik işleme ile ilgili adımları içerir.
• Biyoinformatik: Genomik verilerin analizinde genellikle binlerce gen ifadesi (özellik) içeren veri kümeleri kullanılır. Boyutsallık azaltma, araştırmacıların hastalıklar veya biyolojik işlevlerle ilgili önemli kalıpları belirlemelerine yardımcı olarak karmaşık biyolojik verileri daha yönetilebilir hale getirir. Nature Methods gibi dergilerde yayınlanan çalışmalarda bu teknikler sıklıkla kullanılmaktadır.
• Doğal Dil İşleme (NLP): Metin verileri, TF veya kelime gömme gibi teknikler kullanılarak yüksek boyutlu uzaylarda temsil edilebilir. Boyut azaltma, belge sınıflandırma, konu modelleme veya duygu analizi gibi görevler için bu temsilleri basitleştirmeye yardımcı olur.
• Veri Görselleştirme: t-SNE gibi teknikler, yüksek boyutlu veri kümelerini (örneğin, müşteri segmentleri, genetik kümeler) 2D veya 3D olarak çizmek için çok değerlidir ve insanların verilerdeki potansiyel yapıları veya ilişkileri görsel olarak incelemesine ve anlamasına olanak tanır. Ultralytics HUB gibi platformlar, bu tür analizlerin ilgili olduğu veri kümelerinin ve modellerin yönetimini kolaylaştırır.

Avantajlar ve Zorluklar

Avantajlar:

• Hesaplama maliyetini ve eğitim süresini azaltır.
• Bellek ve depolama gereksinimlerini en aza indirir.
• Boyutsallık lanetini hafifletebilir ve aşırı uyumu azaltabilir.
• Gürültü ve fazlalığı ortadan kaldırarak model performansını iyileştirir.
• Karmaşık, yüksek boyutlu verilerin görselleştirilmesini sağlar.

Zorluklar:

• Dikkatli uygulanmazsa önemli bilgilerin kaybolma olasılığı.
• Uygun tekniği ve hedef boyut sayısını seçmek zor olabilir.
• Dönüştürülmüş özelliklerin (özellik çıkarma işleminde) yorumlanması bazen orijinal özelliklere kıyasla zor olabilir.
• t-SNE gibi bazı teknikler hesaplama açısından pahalıdır.

Boyut indirgemeyi anlamak ve uygulamak, modern yapay zeka geliştirmede büyük ve karmaşık veri kümelerini etkili bir şekilde ele almak için gereklidir.