Makine Öğrenimi Modeli Eğitimi: İşletmeler için Tam Kılavuz

2016 yılında Microsoft, Tay adında bir yapay zeka sohbet robotunu piyasaya sürdü. Twitter'daki gerçek zamanlı sohbetlere dalması, dili öğrenmesi ve her yeni sohbette daha akıllı olması gerekiyordu.

Ancak kötü niyetli kullanıcıların chatbot'un öğrenme becerilerini hızla istismar etmesiyle deney kötüye gitti. Tay, lansmanından birkaç saat sonra kullanıcılardan öğrendiği olumsuz dili yansıtan saldırgan ve uygunsuz tweetler yayınlamaya başladı.

Tay'ın tweet'leri viral oldu, büyük ilgi gördü ve Microsoft'un itibarına zarar verdi. Olay, makine öğrenimi (ML) modellerinin gerçek dünyadaki kontrolsüz ortamlarda dağıtılmasının potansiyel tehlikelerini vurguladı. Şirket, tasarımındaki kusurları kabul ederek kamuoyundan özür dilemek ve Tay'ı kapatmak zorunda kaldı.

Günümüze hızlı bir şekilde ilerleyelim ve işte buradayız, uygun makine öğrenimi modeli eğitiminin önemine değiniyoruz; Microsoft'u bu PR fırtınasından kurtarabilecek şeyin ta kendisi.

O halde kemerlerinizi bağlayın! ITRex makine öğrenimi geliştirme şirketinden makine öğrenimi modeli eğitimine yönelik rehberinizi burada bulabilirsiniz.

Makine Öğrenimi Model Eğitimi: Makine Öğrenimine Farklı Yaklaşımlar Eğitim Sürecini Nasıl Şekillendiriyor?

Şununla başlayalım: Makine öğrenimine yönelik herkese uyan tek bir yaklaşım yoktur. Bir makine öğrenimi modelini eğitme şekliniz, verilerinizin doğasına ve hedeflediğiniz sonuçlara bağlıdır.

ML'ye yönelik dört temel yaklaşıma hızlıca göz atalım ve her birinin eğitim sürecini nasıl şekillendirdiğini görelim.

Denetimli Öğrenme

Denetimli öğrenmede algoritma, etiketlenmiş bir veri kümesi üzerinde eğitilir ve giriş verilerini doğru çıktıyla eşleştirmeyi öğrenir. Bir mühendis, model yeni sorunları kendi başına çözebilmeden önce, bir dizi çözülmüş sorun boyunca bir modele rehberlik eder.

Örnek: Kedi ve köpek görsellerini sınıflandırmakla görevli denetimli bir öğrenme modelini düşünün. Etiketli veri kümesi, karşılık gelen etiketlerle (kedi veya köpek) etiketlenmiş görüntülerden oluşur. Model, yeni, görülmemiş görüntülerin etiketlerini doğru bir şekilde tahmin etmek için parametrelerini hassaslaştırır.

Denetimsiz Öğrenme

Burada ise tam tersine, algoritma etiketlenmemiş verilere dalıyor ve kendi başına kalıplar ve ilişkiler arıyor. Benzer veri noktalarını gruplandırır ve gizli yapıları keşfeder.

Örnek: Bir e-ticaret veri kümesinde müşteri kümelenmesi için bir makine öğrenimi modeli eğitmeyi düşünün. Model, müşteri verilerini inceliyor ve satın alma davranışlarına göre farklı müşteri kümelerini tespit ediyor.

Yarı Denetimli Öğrenme

Yarı denetimli öğrenme, hem denetimli hem de denetimsiz öğrenmenin unsurlarını birleştiren orta yoldur. Az miktarda etiketli veri ve daha büyük bir etiketsiz veri havuzuyla algoritma bir denge kurar. Tamamen etiketlenmiş veri kümelerinin az olduğu durumlarda bu pragmatik bir seçimdir.

Örnek: Etiketli verilerin (bilinen sonuçları olan vakalar) sınırlı olduğu bir tıbbi teşhis senaryosu hayal edin. Yarı denetimli öğrenme, etiketli hasta verilerinin ve daha geniş bir etiketsiz hasta verileri havuzunun birleşiminden yararlanarak teşhis yeteneklerini geliştirecektir.

Takviyeli Öğrenme

Takviyeli öğrenme, deneme yanılmanın algoritmik eşdeğeridir. Bir model, çevreyle etkileşime girer, kararlar alır ve ödül veya ceza şeklinde geri bildirim alır. Zamanla kümülatif ödülleri en üst düzeye çıkarmak için stratejisini geliştirir.

Örnek: Otonom bir drone için makine öğrenimi modelini eğitmeyi düşünün. Drone, başarılı navigasyon için ödüller ve çarpışmalar için cezalar alarak bir ortamda gezinmeyi öğrenir. Zamanla daha verimli gezinmek için politikasını geliştirir.

Her makine öğrenimi yaklaşımı benzersiz bir şekilde uyarlanmış bir sıra ve belirli adımlara vurgu gerektirse de, çeşitli yöntemlere geniş çapta uygulanabilecek bir dizi temel adım mevcuttur.

Bir sonraki bölümde size bu sırayı anlatacağız.

Makine Öğrenimi Modeli Eğitimi: Adım Adım

Fırsatların Belirlenmesi ve Proje Kapsamının Tanımlanması

Bu adım, yalnızca eldeki iş sorununu çözmeyi değil, aynı zamanda makine öğreniminin dönüştürücü gücünü ortaya çıkarabileceği fırsatları da belirlemeyi içeriyor.

İş zorlukları ve hedefleri hakkında kapsamlı bir anlayış kazanmak için karar vericiler ve alan uzmanları da dahil olmak üzere kilit paydaşlarla etkileşime geçerek başlayın.

Daha sonra, bir ML modelini eğiterek çözmeyi hedeflediğiniz spesifik sorunu açıkça ifade edin ve bunun daha geniş iş hedefleriyle uyumlu olmasını sağlayın.

Bunu yaparken belirsizliğe dikkat edin. Belirsiz problem ifadeleri yanlış yönlendirilmiş çözümlere yol açabilir. Sonraki aşamalarda yanlış yönlendirmeyi önlemek için sorunu açıklığa kavuşturmak ve belirtmek çok önemlidir. Örneğin, "kullanıcı etkileşimini artırmak" yerine "önümüzdeki çeyrekte kişiselleştirilmiş içerik önerileriyle mobil uygulamada kullanıcı etkileşimini %15 artırın" seçeneğini tercih edin; bu niceliksel, odaklanmış ve ölçülebilir bir yaklaşımdır.

Kapsam tanımlama aşamasında mümkün olduğunca erken atabileceğiniz bir sonraki adım, ilgili verilerin kullanılabilirliğini ve kalitesini değerlendirmektir.

Sorunu çözmek için kullanılabilecek potansiyel veri kaynaklarını belirleyin. Diyelim ki aboneliğe dayalı bir hizmette müşteri kaybını tahmin etmek istiyorsunuz. Müşteri abonelik kayıtlarını, kullanım günlüklerini, destek ekipleriyle etkileşimleri ve faturalandırma geçmişini değerlendirmeniz gerekecektir. Bunun dışında sosyal medya etkileşimlerine, müşteri geri bildirim anketlerine ve dış ekonomik göstergelere de yönelebilirsiniz.

Son olarak, belirlenen soruna makine öğrenimi tekniklerinin uygulanmasının fizibilitesini değerlendirin. Teknik (örneğin mevcut altyapının hesaplama kapasitesi ve işlem hızı), kaynak (örneğin mevcut uzmanlık ve bütçe) ve veriyle ilgili (örneğin veri gizliliği ve erişilebilirlik hususları) kısıtlamaları göz önünde bulundurun.

Veri Keşfi, Doğrulama ve Ön İşleme

Başarılı ML modeli eğitiminin temeli yüksek kaliteli verilerde yatmaktadır. Veri keşfi, doğrulama ve ön işleme stratejilerini inceleyelim.

Veri Keşfi

ML modeli eğitimine dalmadan önce, sahip olduğunuz verileri derinlemesine anlamanız önemlidir. Bu, veri içindeki yapıyı, formatları ve ilişkileri keşfetmeyi içerir.

Veri keşfi tam olarak neyi gerektirir?

• Mevcut veri kümesindeki kalıpları, korelasyonları ve aykırı değerleri çözdüğünüz, ayrıca verilere ilişkin içgörüler elde etmek için önemli istatistikleri ve dağılımları görselleştirdiğiniz keşifsel veri analizi (EDA).

Fiyatlandırma stratejisini optimize etmeyi amaçlayan bir perakende satış işletmesi düşünün. EDA aşamasında geçmiş satış verilerini derinlemesine incelersiniz. Dağılım grafikleri ve histogramlar gibi görselleştirme teknikleri sayesinde promosyon dönemleri ile artan satışlar arasında güçlü bir pozitif korelasyonu ortaya çıkarırsınız. Ek olarak analiz, tatil sezonlarındaki aykırı değerleri ortaya çıkarıyor ve bu da daha fazla araştırma gerektiren potansiyel anormalliklere işaret ediyor. Böylece EDA, satış kalıplarının, korelasyonların ve aykırı davranışların dinamiklerini kavramaya olanak tanır.

• Özellik tanımlama, elinizdeki soruna anlamlı katkıda bulunan özellikleri tanımladığınız yerdir. Ayrıca, belirlenen iş hedefine ulaşmak için her özelliğin alaka düzeyini ve önemini de göz önünde bulundurursunuz.

Yukarıdaki örnekten yola çıkarak özellik tanımlama, hangi yönlerin satışları etkilediğini tanımayı içerebilir. Dikkatli analiz yoluyla ürün kategorileri, fiyatlandırma katmanları ve müşteri demografisi gibi özellikleri potansiyel katkıda bulunanlar olarak tanımlayabilirsiniz. Daha sonra her özelliğin alaka düzeyini göz önünde bulundurursunuz. Örneğin, ürün kategorisinin promosyon dönemlerinde farklı öneme sahip olabileceğini fark ediyorsunuz. Böylece özellik tanımlama, makine öğrenimi modelini istenen sonuç üzerinde anlamlı bir etkiye sahip olan nitelikler üzerinde eğitmenizi sağlar.

• Veri örnekleme, ilk inceleme için verilerin temsili bir alt kümesini elde etmek amacıyla örnekleme tekniklerini kullandığınız yerdir. Yukarıdaki örnekteki perakende işletmesi için veri örneklemesi hayati önem taşıyor. Diyelim ki, farklı zaman dilimlerine ait satış verilerinin temsili bir alt kümesini çıkarmak için rastgele örnekleme kullanıyorsunuz. Bu şekilde normal ve promosyon dönemlerinin dengeli bir şekilde temsil edilmesini sağlarsınız.

Daha sonra, her ürün kategorisinin orantılı olarak temsil edilmesini sağlamak için katmanlı örnekleme uygulayabilirsiniz. Bu alt kümeyi keşfederek, satış eğilimlerine ilişkin ön bilgiler elde edersiniz; bu da, ML modeli eğitim yolculuğunun sonraki aşamaları hakkında bilinçli kararlar vermenizi sağlar.

Veri doğrulama

Makine öğrenimi modeli eğitimi için sağlam veri doğrulamanın önemi göz ardı edilemez. Modele beslenen bilgilerin doğru, eksiksiz ve tutarlı olmasını sağlar. Aynı zamanda daha güvenilir bir modelin geliştirilmesine ve önyargının azaltılmasına yardımcı olur.

Veri doğrulama aşamasında, veri bütünlüğünü kapsamlı bir şekilde değerlendirir ve model performansını etkileyebilecek tutarsızlıkları veya anormallikleri belirlersiniz. İşte atmanız gereken tam adımlar:

• Veri kalitesi kontrolleri, burada (1) özellikler genelinde eksik değerleri arar ve bunların kaldırılması için uygun stratejileri belirlersiniz; (2) model eğitimini etkileyebilecek tutarsızlıkları en aza indirerek veri formatı ve birimlerinde tutarlılığın sağlanması; (3) model eğitimini çarpıtabilecek aykırı değerleri belirlemek ve ele almak; ve (4) verilerin mantıksal yeterliliğini doğrulamak.
• Çapraz doğrulama, doğruluğunu ve güvenilirliğini doğrulamak için verileri etki alanı bilgisine veya harici kaynaklara göre çapraz doğruladığınız yerdir.

Veri Ön İşleme

Veri ön işleme, modelin temiz, tutarlı ve temsili bir veri kümesi üzerinde eğitilmesini sağlayarak modelin yeni, görünmeyen verilere genellenmesini geliştirir. Bunu başarmak için yapmanız gerekenler:

• Eksik verileri ele alma: Eksik değerleri belirleyin ve verilerin niteliğine ve çözülmekte olan iş sorununa dayalı olarak atama veya kaldırma gibi stratejiler uygulayın.
• Aykırı değerlerin tespit edilmesi ve ele alınması: Aykırı değerleri belirlemek ve ele almak için istatistiksel yöntemler kullanarak bunların modelin öğrenme sürecini etkilememesini sağlayın.
• Normalleştirme, standardizasyon: sayısal özellikleri standart bir aralığa ölçeklendirin (örn. Z-puanı normalleştirmesini kullanarak), tutarlılığı sağlayın ve belirli özelliklerin diğerlerine üstün gelmesini önleyin.
• Kodlama: verileri tutarlı bir formata dönüştürün (örn. tek geçişli kodlama veya sözcük yerleştirme yoluyla).
• Özellik mühendisliği: modelin verilerdeki ilgili kalıpları yakalama yeteneğini geliştirmek için yeni özellikler türetin veya mevcut özellikleri değiştirin.

Makine öğrenimi modeli eğitimine yönelik verileri hazırlarken, veri kümesi içindeki değerli bilgileri korumak ile verilerde mevcut olan doğal kusurları veya anormallikleri ele almak arasında bir denge kurmak önemlidir. Yanlış dengenin kurulması, değerli bilgilerin yanlışlıkla kaybedilmesine yol açarak modelin öğrenme ve genelleme yeteneğini sınırlayabilir.

Anlamlı veri kaybını en aza indirirken kusurları gideren stratejiler benimseyin. Bu, dikkatli aykırı değer işlemeyi, seçici atamayı veya kategorik değişkenler için alternatif kodlama yöntemlerinin dikkate alınmasını içerebilir.

Veri Mühendisliği

Verilerin yetersiz olduğu durumlarda veri mühendisliği devreye giriyor. Veri artırma ve sentezleme gibi tekniklerle veri eksikliğini telafi edebilirsiniz. Ayrıntılara dalalım:

• Veri artırma: Bu, doğal anlamı değiştirmeden çeşitli dönüşümler uygulayarak mevcut verilerin yeni varyasyonlarını veya örneklerini oluşturmayı içerir. Örneğin, görüntü verileri için büyütme, döndürmeyi, çevirmeyi, yakınlaştırmayı veya parlaklığı değiştirmeyi içerebilir. Metin verileri için varyasyonlar, başka kelimelerle ifade etmeyi veya eşanlamlıların tanıtılmasını içerebilir. Böylece, veri kümesini büyütme yoluyla yapay olarak genişleterek, modeli daha çeşitli senaryolarla tanıştırır ve modelin görünmeyen veriler üzerinde performans gösterme yeteneğini geliştirirsiniz.
• Veri sentezi: Bu, mevcut veri kümesinin özelliklerine uygun tamamen yeni veri örneklerinin oluşturulmasını gerektirir. Sentetik veriler, üretken yapay zeka modelleri, simülasyon kullanılarak veya makul örnekler oluşturmak için alan bilgisinden yararlanılarak oluşturulabilir. Veri sentezi, daha fazla gerçek dünya verisi elde etmenin zor olduğu durumlarda özellikle değerlidir.

Optimal Algoritmanın Seçilmesi

Veri çalışması tamamlandı. ML model eğitimi sürecindeki bir sonraki aşama tamamen algoritmalarla ilgilidir. En uygun algoritmayı seçmek, gelecekteki modelinizin performansını ve hassasiyetini etkileyen stratejik bir karardır.

Her biri belirli bir görev kümesine uygun olan birkaç popüler makine öğrenimi algoritması vardır.

• Doğrusal regresyon: Giriş özelliklerine dayalı olarak sürekli bir sonucu tahmin etmek için geçerlidir. Özellikler ile hedef değişken arasında doğrusal bir ilişkinin mevcut olduğu senaryolar için idealdir; örneğin metrekare, yatak odası sayısı ve konum gibi özelliklere dayalı olarak bir ev fiyatının tahmin edilmesi.
• Karar ağaçları: Hem sayısal hem de kategorik verileri işleyebilme kapasitesi sayesinde bunları açık karar sınırları gerektiren görevlere uygun hale getirir; örneğin gönderen, konu ve içerik gibi özelliklere dayalı olarak bir e-postanın spam olup olmadığını belirlemek.
• Rastgele orman: Daha yüksek doğruluk ve sağlamlık için birden fazla karar ağacını birleştiren ve karmaşık sorunlarda etkili olmasını sağlayan topluluk öğrenme yaklaşımı (örneğin, geçmiş kullanım verileri ve müşteri demografisinin bir kombinasyonunu kullanarak müşteri kaybının tahmin edilmesi).
• Destek vektör makineleri (SVM): Özellikle tıbbi görüntüleme gibi yüksek boyutlu alanlarda net karar sınırlarının önemli olduğu senaryolar için etkilidir. SVM'lerin uygulanabileceği görevlere bir örnek, görüntülerden çıkarılan çeşitli özelliklere dayanarak tıbbi görüntüleri kanserli veya kanserli olmayan olarak sınıflandırmaktır.
• K-en yakın komşular (KNN): Yakınlığa bağlı olarak KNN, çoğunluk sınıfına veya yakındaki veri noktalarının ortalamasına dayalı tahminler yapar. Bu, KNN'yi, benzer izleme geçmişine sahip kullanıcıların tercihlerine göre kullanıcıya film önerebildiği öneri sistemlerinde işbirlikçi filtreleme için uygun hale getirir.
• Sinir ağları: Karmaşık modelleri ve ilişkileri yakalamada Excel, bunları görüntü tanıma ve doğal dil işleme de dahil olmak üzere çeşitli karmaşık görevlere uygulanabilir hale getirir.

Makine öğrenimi modeli eğitimi için algoritma seçimini etkileyen faktörler şunlardır.

• Sorunun doğası: Sorunun türü; sınıflandırma, regresyon, kümeleme veya başka bir şey olup olmadığı.
• Veri kümesinin boyutu ve karmaşıklığı: Büyük veri kümeleri iyi ölçeklenen algoritmalardan yararlanabilirken, karmaşık veri yapıları daha karmaşık modeller gerektirebilir.
• Yorumlanabilirlik gereksinimleri: Bazı algoritmalar daha fazla yorumlanabilirlik sunar; bu, model kararlarını anlamanın çok önemli olduğu senaryolar için çok önemlidir.

Makine Öğrenimi Modeli Eğitimi

Model eğitimi aşamasında, algoritmaları optimum performans için eğitir ve ayarlarsınız. Bu bölümde model eğitim sürecinin önemli adımlarında size rehberlik edeceğiz.

Veri kümenizi üç parçaya bölerek başlayın: eğitim, doğrulama ve test kümeleri.

• Eğitim seti: Bu veri alt kümesi, modeli öğretmek için birincil kaynaktır. ML modelini eğitmek için kullanılır ve girdiler ile çıktılar arasındaki kalıpları ve ilişkileri öğrenmesine olanak tanır. Tipik olarak eğitim seti mevcut verilerin en büyük bölümünü oluşturur.
• Doğrulama seti: Bu veri seti, modelin eğitim sırasındaki performansını değerlendirmeye yardımcı olur. Hiperparametrelere ince ayar yapmak ve modelin genelleme yeteneğini değerlendirmek için kullanılır.
• Test seti: Bu veri seti modelin son incelemesi görevi görür. Modelin eğitim veya doğrulama sırasında karşılaşmadığı yeni verileri içerir. Test seti, modelin gerçek dünya senaryolarında nasıl performans gösterebileceğine dair bir tahmin sağlar.

Algoritmaları test veri kümesinde çalıştırdıktan sonra, modelin performansına ilişkin ilk bilgi edinirsiniz ve hiperparametre ayarlamasına geçersiniz.

Hiperparametreler, modelin öğrenme sürecini yönlendiren önceden tanımlanmış konfigürasyonlardır. Hiperparametrelerin bazı örnekleri, eğitim sırasında adım boyutunu kontrol eden öğrenme oranı veya rastgele bir ormandaki karar ağacının derinliği olabilir. Hiperparametrelerin ayarlanması model için mükemmel "ayarın" bulunmasına yardımcı olur.

Model Değerlendirme ve Doğrulama

Modelin optimum performansını sağlamak için onu belirlenmiş metriklere göre değerlendirmek önemlidir. Elinizdeki göreve bağlı olarak belirli bir ölçüm kümesini tercih edebilirsiniz. Makine öğrenimi modeli eğitiminde yaygın olarak kullanılanlar aşağıdakileri kapsar.

• Doğruluk, modelin tahminlerinin genel doğruluğunu ölçer ve genel yeterliliğini gösterir.
• Hassasiyet ve hatırlama; birincisi pozitif tahminlerin doğruluğuna odaklanarak modelin olumlu bir sonuç iddia ettiğinde bunu doğru yapmasını sağlar, ikincisi ise modelin veri kümesindeki tüm olumlu örnekleri yakalama yeteneğini ölçer.
• F1 puanı, hassasiyet ve geri çağırma arasında bir denge kurmaya çalışır. Modelin performansını yakalayan tek bir sayısal değer sağlar. Kesinlik ve geri çağırma çoğu zaman bir dengeyi gösterdiğinden (düşünün: bu ölçümlerden birinin iyileştirilmesi genellikle diğerinin pahasına gerçekleşir), F1 puanı her iki yönü de dikkate alan birleşik bir ölçüm sunar.
• AUC-ROC veya alıcı çalışma karakteristiğinin altındaki alan, modelin pozitif ve negatif sınıfları ayırt etme yeteneğini yansıtır.
• "Mesafe ölçümleri", tahmin edilen değerler ile gerçek değerler arasındaki farkı veya "mesafeyi" ölçer. "Mesafe ölçümleri" örnekleri Ortalama Kare Hata (MSE), Ortalama Mutlak Hata (MAE) ve R-karedir.

Model Ürünleştirme/Dağıtım ve Ölçeklendirme

Bir makine öğrenimi modeli eğitilip doğrulandıktan sonraki kritik adım, modeli gerçek dünya ortamında eyleme geçirmek olan dağıtımdır. Bu, modelin mevcut iş altyapısına entegre edilmesini içerir.
Model dağıtımının bilinmesi gereken temel yönleri aşağıdakileri kapsamaktadır.

• Ölçeklenebilirlik

Dağıtılan model, değişen iş yüklerini karşılayacak ve veri hacmindeki değişikliklere uyum sağlayacak şekilde tasarlanmalıdır. Ölçeklenebilirlik, özellikle modelin büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak işlemesinin beklendiği senaryolarda çok önemlidir.

• İzleme ve bakım

Dağıtımdan sonra sürekli izleme önemlidir. Bu, modelin performansının gerçek dünya koşullarında izlenmesini, doğruluktaki herhangi bir sapma veya bozulmanın tespit edilmesini ve sorunların derhal ele alınmasını içerir. Düzenli bakım, iş ortamı geliştikçe modelin etkili kalmasını sağlar.

• Geribildirim döngüleri

Geri bildirim döngüleri oluşturmak sürekli iyileştirme için hayati önem taşır. Modelin gerçek dünyadaki tahminlerinden geri bildirim toplamak, veri bilimcilerinin modeli zaman içinde iyileştirmesine ve geliştirmesine olanak tanır.

Makine Öğrenimi Model Eğitiminde Zorlukların Üstesinden Gelmek

Gerçek hayattan bir örneği inceleyerek bir makine öğrenimi modeli eğitmenin ayrıntılarını inceleyelim. Aşağıda, size makine öğreniminin pratik yönü hakkında fikir vermeyi umarak, yapay zeka yeteneklerine sahip, devrim niteliğinde bir akıllı spor aynası oluşturma yolculuğumuzu belgeliyoruz.

Önce biraz bağlamı paylaşalım. COVID salgını spor salonlarını kapattığında ve evde fitnessın yükselişini körüklediğinde, müşterimiz oyunun kurallarını değiştiren bir çözüm hayal etti: kişisel koç görevi görecek akıllı bir fitness aynası. Kullanıcıların hareketlerini yakalayacak, gerçek zamanlı rehberlik sağlayacak ve kişiselleştirilmiş eğitim planları hazırlayacak.

Bu işlevselliği hayata geçirmek için özel bir makine öğrenimi modeli tasarladık ve eğittik. Çözümün karmaşık doğasından dolayı ML modeli eğitim süreci kolay olmadı. Bununla birlikte, başarıyla çözdüğümüz birkaç zorlukla karşılaştık. Şimdi en dikkat çekici olanlara bir göz atalım.

1. Eğitim verilerinin çeşitliliğini sağlamak

Yüksek performanslı bir model eğitmek için eğitim veri kümesinin çeşitli, temsili ve önyargısız olmasını sağlamamız gerekiyordu. Bunu başarmak için ekibimiz aykırı değerlerin tespiti ve kaldırılması da dahil olmak üzere veri ön işleme tekniklerini uyguladı.

Ayrıca, veri kümesindeki potansiyel boşluğu telafi etmek ve çeşitliliğini artırmak için, çeşitli ortamlarda, farklı ışık koşullarında ve çeşitli egzersiz ekipmanlarıyla egzersiz yapan insanları gösteren özel videolar çektik.

Veri setimizi bu kapsamlı video görüntüleri ile güçlendirerek modelin anlayışını zenginleştirdik ve gerçek dünya senaryolarına daha etkili bir şekilde uyum sağlamasına olanak sağladık.

2. Modelin algoritmik karmaşıklığında gezinme

Karşılaştığımız bir diğer zorluk da kullanıcıların hareketlerini doğru bir şekilde takip edip yorumlayabilen bir derin öğrenme modeli tasarlamak ve eğitmekti.

Anatomik işaretlere dayalı olarak hareketi yakalamak için derinlik algılamayı uyguladık. Bu basit bir başarı değildi; hassas işleme ve dönüm noktası tanımayı gerektiriyordu.

İlk eğitim turundan sonra, iskeletleştirme (düşünün: etkin yer işareti tanımlaması için kullanıcının siluetini basitleştirilmiş bir iskelet yapısına dönüştürmek) ve izleme (yer işareti tanımada tutarlılığı sağlamak) gibi gelişmiş bilgisayarlı görme tekniklerini birleştirerek algoritmalara ince ayar yapmaya devam ettik. dinamik egzersiz boyunca doğruluğu korumak için hayati öneme sahiptir).

3. Kesintisiz IoT cihaz bağlantısı ve entegrasyonunun sağlanması

Fitness aynası yalnızca vücut hareketlerini değil aynı zamanda kullanıcıların antrenman yaptığı ağırlıkları da takip ettiğinden, bireysel ekipman parçalarına takılan kablosuz yapışkan sensörleri kullanıma sunduk.

Sensörler ile ayna arasında kesintisiz bağlantı sağlamanın yanı sıra gerçek zamanlı veri senkronizasyonunu da sağlamamız gerekiyordu. Bunun için optimize edilmiş veri aktarım protokolleri uyguladık ve veri aktarımındaki olası aksaklıkları gidermek için hata işleme stratejileri geliştirdik. Ek olarak, dinamik egzersizler sırasında gerçek zamanlı senkronizasyon için hayati önem taşıyan hızlı iletişimi kolaylaştırmak amacıyla bant genişliği optimizasyon tekniklerini kullandık.

4. Ses tanımanın uygulanması

Fitness aynasındaki ses tanıma işlevi, etkileşimli bir katman ekleyerek kullanıcıların sesli komutlarla cihazı kontrol etmesine ve cihazla etkileşime geçmesine olanak tanıdı.

Kullanıcıların sistemle etkileşime girebilmesini sağlamak için, fitnessla ilgili sabit bir komut listesi ve yeni kelimeler öğrenebilen ve kullanıcı tarafından verilen yeni istemleri anlayabilen ses tanıma teknolojisine sahip, sesle etkinleşen bir mikrofon uyguladık.

Buradaki zorluk, kullanıcıların sıklıkla ev ortamlarında ortam gürültüsünün olduğu ortamlarda egzersiz yapmasıydı; bu da ses tanıma sisteminin komutları doğru bir şekilde anlamasını zorlaştırıyordu. Bu zorluğun üstesinden gelmek için gürültü engelleme algoritmaları uyguladık ve gürültülü koşullarda doğruluğu artırmak için ses tanıma modelinde ince ayar yaptık.

Makine Öğrenimi Model Eğitiminde Gelecekteki Eğilimler

ML'nin manzarası gelişiyor ve ML modeli eğitim sürecini yeniden şekillendirmeyi vaat eden dikkate değer bir trend, otomatik makine öğrenimi veya AutoML'dir. AutoML, makine öğrenimi modelleri geliştirmeye yönelik daha erişilebilir ve etkili bir yaklaşım sunar.

Yukarıda açıklanan iş akışının çoğunun otomatikleştirilmesine olanak tanıyarak, kapsamlı ML uzmanlığı olmayanların bile ML'nin gücünden yararlanmasına olanak tanır.

AutoML'in makine öğrenimi eğitim sürecini nasıl etkileyeceği aşağıda açıklanmıştır.

• Herkes için erişilebilirlik: AutoML, model eğitimindeki karmaşıklıkları basitleştirerek makine öğrenimini demokratikleştirir. Yalnızca deneyimli veri bilimcileri değil, farklı geçmişlere sahip kişiler de güçlü modeller oluşturmak için AutoML araçlarından yararlanabilir.
• Verimlilik ve hız: Geleneksel makine öğrenimi geliştirme döngüsü yoğun kaynak tüketebilir ve zaman alabilir. AutoML, özellik mühendisliği, algoritma seçimi ve hiper parametre ayarlama gibi görevleri otomatikleştirerek bu süreci kolaylaştırır. Bu, model geliştirme yaşam döngüsünü hızlandırarak modeli daha verimli ve iş ihtiyaçlarına daha duyarlı hale getirir.
• Uzmanlık gerektirmeden optimizasyon: AutoML algoritmaları, modelleri derinlemesine uzmanlığa ihtiyaç duymadan optimize etme konusunda mükemmeldir. En iyi performans gösteren modeli arayarak farklı algoritma ve hiperparametre kombinasyonlarını tekrar tekrar keşfederler. Bu yalnızca zamandan tasarruf sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modelin optimum performans için ince ayar yapılmasını da sağlar.
• Sürekli öğrenme ve adaptasyon: AutoML sistemleri genellikle zaman içinde veri modellerinde ve iş gereksinimlerinde meydana gelen değişikliklere uyum sağlayarak sürekli öğrenmenin özelliklerini içerir. Bu uyarlanabilirlik, modellerin dinamik ortamlarda uygun ve etkili kalmasını sağlar.

ML ile verilerinizin potansiyelini en üst düzeye çıkarmak istiyorsanız bizimle iletişime geçin. Uzmanlarımız, proje planlamadan model ürünleştirmeye kadar ML model eğitimi boyunca size rehberlik edecektir.

Bu makale ilk olarak ITRex web sitesinde yayınlanmıştır.