Gradient Descent'in Ultralytics YOLO gibi yapay zeka modellerini nasıl optimize ettiğini ve sağlık hizmetlerinden sürücüsüz arabalara kadar çeşitli görevlerde doğru tahminler yapılmasını sağladığını keşfedin.
Gradient Descent, makine öğrenimi (ML) ve yapay zekada (AI) yaygın olarak kullanılan temel bir optimizasyon algoritmasıdır. gibi karmaşık derin öğrenme mimarileri de dahil olmak üzere birçok modeli eğitmek için birincil yöntem olarak hizmet eder. Ultralytics YOLO. Gradient Descent'in amacı, modelin tahminleri ile gerçek hedef değerler arasındaki farkı ölçen bir kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için modelin iç parametrelerini (genellikle model ağırlıkları ve önyargıları olarak adlandırılır) yinelemeli olarak ayarlamaktır. Gözleriniz bağlıyken bir vadideki en alçak noktayı bulmaya çalıştığınızı düşünün; Gradient Descent, mevcut konumunuzdaki eğimi (gradyan) değerlendirerek ve en dik aşağı yönde küçük adımlar atarak size rehberlik eder. Bu yinelemeli süreç, modellerin verilerden öğrenmesine ve tahmin doğruluğunu geliştirmesine olanak tanır.
Gradyan İnişi, birçok modern yapay zeka uygulamasının temelini oluşturan sinir ağları (NN'ler) gibi sofistike modellerin eğitimi için özellikle önemlidir. Nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve doğal dil işleme (NLP) için kullanılanlar da dahil olmak üzere bu modeller, genellikle optimizasyon gerektiren milyonlarca hatta milyarlarca parametreye sahiptir. Gradient Descent, varyantlarıyla birlikte, karmaşık kayıp manzarasında (tüm olası parametre kombinasyonları için kayıp değerini temsil eden yüksek boyutlu yüzey) gezinmek ve iyi performans sağlayan parametre değerlerini bulmak için hesaplamalı olarak uygun bir yol sağlar. Gradient Descent aracılığıyla etkili optimizasyon olmadan, bu büyük modelleri yüksek doğruluk seviyelerine eğitmek pratik olmayacaktır. Gibi büyük makine öğrenimi çerçeveleri PyTorch ve TensorFlow Gerekli gradyanları hesaplamak için ağırlıklı olarak Gradient Descent'in çeşitli uygulamalarına ve backpropagation gibi ilgili algoritmalara güvenir. Bu süreci optimize etmeye yönelik içgörüler için model eğitimi ipuçlarını keşfedebilirsiniz.
Gradyan İnişinin ana fikri, model parametrelerine göre kayıp fonksiyonunun gradyanının (en dik yükseliş yönü) hesaplanmasını ve ardından ters yönde (yokuş aşağı) bir adım atılmasını içerir. Bu adımın boyutu, modelin ne kadar hızlı öğrendiğini belirleyen kritik bir hiper parametre olan öğrenme oranı tarafından kontrol edilir. Çok küçük bir öğrenme oranı yavaş yakınsamaya yol açabilirken, çok büyük bir oran optimizasyon sürecinin minimumun üzerine çıkmasına ve hatta sapmasına neden olabilir. Gradyan İnişinin çeşitli varyasyonları mevcuttur, bunlar öncelikle her adımda gradyanı hesaplamak için ne kadar veri kullanıldığına göre farklılık gösterir:
Gradyan İnişi, gradyanları kullanarak model parametrelerini ayarlayarak bir kayıp fonksiyonunu iteratif olarak en aza indirmeye odaklanan özel bir optimizasyon algoritması türüdür. Model eğitimindeki diğer önemli kavramlardan farklıdır:
Gradient Descent, sayısız gerçek dünya yapay zeka uygulaması için eğitim modellerinin arkasındaki motordur ve modellerin denetimli öğrenme senaryolarında ve ötesinde büyük miktarda veriden öğrenmesini sağlar:
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI
