23 Ocak 2025
Aktif öğrenmenin bilgisayarlı görüde açıklama (annotation) çabalarını en aza indirmek için nasıl kullanıldığını öğrenin ve çeşitli endüstrilerdeki gerçek dünya uygulamalarını keşfedin.
Bir bilgisayar görüşü modelini eğitmek, bir çocuğa renkleri tanımayı öğretmeye çok benzer. Öncelikle, renkli nesnelerden oluşan bir koleksiyona ihtiyacınız olacaktır. Ardından, çocuğa her rengi doğru bir şekilde tanımlaması için rehberlik edersiniz; bu da genellikle hem zaman alıcı hem de tekrarlayan bir iştir.
Tıpkı bir çocuğun öğrenmek için birçok örneğe ihtiyaç duyması gibi, bir görüntü modelinin de görüntülerdeki desenleri ve nesneleri tanıması için geniş bir etiketlenmiş veri kümesine ihtiyacı vardır. Ancak, büyük miktarda veriyi etiketlemek, kaynaklardan bahsetmeye bile gerek yok, çok fazla zaman ve çaba gerektirir. Aktif öğrenme gibi teknikler bu süreci basitleştirmeye yardımcı olabilir.
Aktif öğrenme, büyük bir veri kümesinden en önemli verilerin seçilip etiketlendiği adım adım bir süreçtir. Model, bu etiketli verilerden öğrenerek daha doğru ve etkili hale gelir. Yalnızca en değerli verilere odaklanmak, gereken etiketleme miktarını azaltır ve modelin geliştirilmesini hızlandırır.
Bu makalede, aktif öğrenmenin model eğitimine nasıl yardımcı olduğunu, etiketleme maliyetlerini nasıl azalttığını ve modelin genel doğruluğunu nasıl iyileştirdiğini inceleyeceğiz.
Veri kümeleri, bilgisayarlı görü ve derin öğrenme modellerinin temelini oluşturur. ImageNet gibi popüler veri kümeleri, çeşitli nesne kategorilerine sahip milyonlarca görüntü sunar. Ancak, bu kadar büyük hacimli yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturmak ve sürdürmek çeşitli zorluklarla birlikte gelir.
Örneğin, veri toplama ve etiketleme zaman, kaynak ve yetenekli etiketleyiciler gerektirir, bu da süreci belirli uygulamaya bağlı olarak zorlu hale getirir. Görüntü veri kümelerine olan artan talebi karşılamak için yenilikçi ve daha verimli çözümlere ihtiyaç vardır ve aktif öğrenme tam olarak bunu çözmeyi amaçlar.
Aktif öğrenme, veri etiketleme sürecini optimize ederek mükemmel bir çözüm sunar. Etiketleme için en bilgilendirici veri noktalarını stratejik olarak seçerek, aktif öğrenme etiketleme çabalarını en aza indirirken model performansını en üst düzeye çıkarır.
Aktif öğrenme, modelin etiketlenmemiş büyük bir veri havuzundan etiketlenecek en önemli veri noktalarını seçtiği yinelemeli bir makine öğrenimi tekniğidir. Bu seçilen veri noktaları manuel olarak etiketlenir ve eğitim veri kümesine eklenir.
Model daha sonra güncellenmiş veri kümesi üzerinde yeniden eğitilir ve etiketlenecek bir sonraki veri noktaları kümesini seçer. Bu işlem, modelin en bilgilendirici veri noktalarına odaklanarak sürekli olarak iyileşmesiyle tekrarlanır. Döngü, model istenen doğruluğa ulaşana veya önceden belirlenmiş etiketleme kriterlerini karşılayana kadar devam eder.
Aktif öğrenme tekniğinin hangi veri noktalarının manuel olarak etiketlenmesi gerektiğini ve hangilerinin sonra etiketleneceğini nasıl belirlediğini merak ediyor olabilirsiniz. Aktif öğrenmenin nasıl çalıştığını anlamak için, bir sınava çalışmayla karşılaştıralım - emin olmadığınız konulara odaklanırsınız ve aynı zamanda iyi hazırlanmak için çeşitli konuları kapsadığınızdan emin olursunuz.
Veri seçimi süreçlerinin başlangıç aşamasında, aktif öğrenme, belirsizlik örneklemesi ve çeşitlilik tabanlı örnekleme gibi stratejiler kullanır. Belirsizlik örneklemesi, modelin tahminlerinde en az güven duyduğu veri noktalarına öncelik vererek zorlu durumlarda doğruluğu artırmayı hedefler. Çeşitlilik tabanlı örnekleme ise geniş bir özellik yelpazesini kapsayan veri noktalarını seçerek modelin çeşitli örneklere maruz kalmasını ve görülmemiş veriler üzerinde iyi genelleme yapmasını sağlar.
İlk veri seçiminden sonra, aktif öğrenme, etiketleme için iki ana yaklaşım kullanır: havuz tabanlı örnekleme ve akış tabanlı örnekleme; bunlar, bir öğretmenin bir öğrencinin en önemli olana odaklanmasına nasıl yardımcı olduğuna benzer.
Havuz tabanlı örneklemede, model geniş bir etiketlenmemiş veri havuzunu tarar ve etiketlemek için en zorlu veya bilgilendirici örnekleri seçer, tıpkı bir öğrencinin en zor bulduğu bilgi kartlarına öncelik vermesi gibi. Akış tabanlı örneklemeye gelince, model verileri gelirken işler ve etiketleyip etiketlememeye karar verir, tıpkı bir öğrencinin yalnızca takıldığında yardım istemesine benzer. Her iki durumda da, etiketlenmiş veriler eğitim kümesine eklenir ve model her yinelemede sürekli olarak gelişerek kendini yeniden eğitir.
Aktif öğrenme, model doğruluğunu artırarak ve veri etiketleme sürecini kolaylaştırarak tıbbi görüntüleme ve otonom sürüş gibi bilgisayarlı görü uygulamalarında önemli bir rol oynar. Bunun ilginç bir örneği, düşük ışık veya sisli koşullarda yayaları veya nesneleri tespit etmek için kendi kendini süren arabalarda kullanılan bilgisayarlı görü modelleridir. Aktif öğrenme, çeşitli ve zorlu sürüş senaryolarına odaklanarak doğruluğu artırabilir.
Özellikle, aktif öğrenme, seçici etiketleme için bu tür senaryolardan belirsiz verileri veya çerçeveleri belirlemek için kullanılabilir. Bu etiketli örneklerin eğitim kümesine eklenmesi, modelin yayaları ve nesneleri olumsuz hava koşulları veya gece sürüşü gibi zorlu ortamlarda daha iyi tanımasını sağlar.
Örneğin, NVIDIA, otonom sürüş modellerinde geceleri yayaların tespitini iyileştirmek için aktif öğrenmeyi kullanmıştır. Özellikle zorlu senaryolarda, eğitim için en bilgilendirici verileri stratejik olarak seçerek, modelin performansı önemli ölçüde artar.
Aktif öğrenmenin bir diğer önemli yönü, etiketleme maliyetlerini düşürme potansiyelidir. Bunu, tüm veri kümesi için etiketleme gerektirmek yerine yalnızca en önemli veri noktalarına odaklanarak yapar. Bu hedefe yönelik yaklaşım, zamandan, emekten ve paradan tasarruf sağlar. Belirsiz veya çeşitli örneklere odaklanarak aktif öğrenme, yüksek model doğruluğunu korurken gereken etiket sayısını azaltır.
Aslında, araştırmalar aktif öğrenmenin performanstan ödün vermeden etiketleme maliyetlerini %40-60 oranında azaltabileceğini gösteriyor. Bu, özellikle veri etiketlemenin maliyetli olduğu sağlık ve üretim gibi sektörlerde faydalıdır. Aktif öğrenme, etiketleme sürecini basitleştirerek işletmelerin modelleri daha hızlı geliştirmesine ve doğruluğu korurken daha verimli bir şekilde dağıtmasına yardımcı olur.
İşte aktif öğrenmenin sunabileceği diğer temel avantajlardan bazıları:
Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML), makine öğrenimi modelleri oluşturma ve dağıtma sürecinde yer alan zaman alıcı ve yinelemeli görevleri otomatikleştirmeye odaklanır. Model seçimi ve performans değerlendirmesi gibi görevleri otomatikleştirerek makine öğrenimi iş akışlarını basitleştirir ve manuel çaba ihtiyacını azaltır.
Aktif öğrenme ile entegre edildiğinde, AutoML model geliştirme yaşam döngüsünü hızlandırabilir ve optimize edebilir. Aktif öğrenme bileşeni, etiketleme için en bilgilendirici veri noktalarını stratejik olarak seçerken, AutoML mimari, parametreler ve ince ayar seçimini otomatikleştirerek modeli iyileştirir.
Bu teknoloji kombinasyonunu bir örnekle anlayalım.
Tıbbi görüntülemede nadir durumları tespit etmeye çalıştığınızı varsayalım (etiketli veri kümelerinin sınırlı ve elde edilmesi maliyetli olduğu bir kullanım durumu). Aktif öğrenme, modelin sınıflandıramadığı, örneğin X-ışını görüntülerindeki ince değişiklikler gibi belirsiz verileri belirleyebilir ve seçebilir. Daha sonra, modelin anlama yeteneğini geliştirmek için belirsiz veriler manuel olarak etiketleme için önceliklendirilebilir.
Etiketlenmiş verilerle AutoML, çeşitli mimarileri, hiperparametreleri ve diğer veri artırma tekniklerini keşfederek modeli optimize edebilir. Bu yinelemeli süreç, sağlık uzmanlarının doğru teşhisler koymasına yardımcı olan Ultralytics YOLO11 gibi güvenilir görme modellerinin geliştirilmesini hızlandırır.
Aktif öğrenme ve teknikleri birçok avantaj sunar, ancak bu stratejileri uygularken dikkate alınması gereken birkaç nokta vardır:
Yapay zeka ve bilgisayarlı görüdeki son gelişmelerle birlikte, aktif öğrenme daha karmaşık zorlukların üstesinden gelmeye ve makine öğrenimi iş akışlarını kolaylaştırmaya hazırlanıyor. Aktif öğrenmeyi birleşik öğrenme ve kendi kendine denetimli öğrenme gibi tekniklerle birleştirmek, vizyon modellerinin verimliliğini ve ölçeklenebilirliğini daha da artırabilir.
Birleşik öğrenme, verilerin orijinal konumundan ayrılmasını gerektirmeden, dağıtılmış bir çerçeve ile bir modelin birden fazla cihaz veya sunucuda eğitilmesini sağlar. Veri gizliliğinin önemli olduğu sağlık gibi sektörleri düşünün; birleşik öğrenme, hassas yerel veriler üzerinde doğrudan eğitim yapmayı ve verileri güvende tutmayı mümkün kılar. Ham verileri paylaşmak yerine, yalnızca model güncellemeleri veya içgörüler paylaşılır ve özel bilgilerin korunurken eğitim sürecine katkıda bulunulması sağlanır.
Bu arada, self-supervised öğrenme, modelleri etiketlenmemiş veriler üzerinde önceden eğiterek etiketli veri ihtiyacını azaltmaya yardımcı olur. Bu süreç, model için güçlü bir temel oluşturur. Aktif öğrenme daha sonra insan tarafından etiketleme için en önemli veri noktalarını belirleyip seçerek bunun üzerine inşa edebilir ve modeli daha da iyileştirebilir.
Aktif öğrenme, veri etiketlemenin yüksek maliyeti ve daha doğru modellere duyulan ihtiyaç gibi bilgisayarlı görüdeki büyük zorlukların üstesinden gelmek için pratik bir yol sağlar. Yalnızca en değerli veri noktalarını etiketlemeye odaklanarak, insanların harcadığı çabayı azaltırken modelin performansını artırır.
AutoML gibi teknolojilerle birleştirildiğinde, aktif öğrenme, zaman alan görevleri otomatikleştirerek model geliştirmeyi kolaylaştırır. Gelişmeler devam ettikçe, aktif öğrenme daha akıllı ve daha verimli bilgisayar görüşü sistemleri oluşturmak için temel bir araç haline gelecektir.
Yapay zeka ve bilgisayarlı görü modelleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu keşfedin ve topluluğumuza katılın. Çözüm sayfalarımızda üretimde bilgisayarlı görme ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görme uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinin. Ayrıca, Görüntü İşleme Yapay Zeka yolculuğunuza bugün başlamak için lisanslama seçeneklerimize göz atabilirsiniz.
