9 Ekim 2025
Daha doğru ve istikrarlı tahminler sunmak için toplu öğrenmenin yapay zeka model performansını torbalama, güçlendirme ve istifleme gibi tekniklerle nasıl artırdığını görün.
Öneri motorları ve dolandırıcılık tespit sistemleri gibi yapay zeka yenilikleri, verilere dayalı tahminler ve kararlar almak için makine öğrenimi algoritmalarına ve modellerine dayanır. Bu modeller kalıpları belirleyebilir, eğilimleri tahmin edebilir ve karmaşık görevlerin otomatikleştirilmesine yardımcı olabilir.
Ancak tek bir model gerçek dünya verilerindeki tüm ayrıntıları yakalamakta zorlanabilir. Bazı durumlarda iyi performans gösterirken, yeni işlem türlerini kaçıran bir dolandırıcılık tespit modeli gibi diğer durumlarda yetersiz kalabilir.
Bu sınırlama, yapay zeka mühendislerinin makine öğrenimi modellerini oluştururken ve dağıtırken sıklıkla karşılaştıkları bir durumdur. Bazı modeller eğitim verilerini çok yakından öğrenerek aşırı uyum sağlarken, diğerleri önemli kalıpları kaçırarak yetersiz uyum sağlar. Topluluk öğren imi, temel öğreniciler olarak bilinen birden fazla modeli tek ve daha güçlü bir sistemde birleştirerek bu zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olan bir yapay zeka tekniğidir.
Bunu, bir sorunu çözmek için birlikte çalışan uzmanlardan oluşan bir ekip gibi düşünebilirsiniz. Bu makalede, toplu öğrenmenin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve nerelerde kullanılabileceğini inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!
Topluluk öğrenmesi, aynı sorunu çözmek ve tek, iyileştirilmiş bir sonuç üretmek için birden fazla modeli birleştiren bir dizi tekniği ifade eder. Hem denetimli öğrenmede (modellerin etiketli verilerden öğrendiği) hem de denetimsiz öğrenmede (modellerin etiketsiz verilerdeki örüntüleri bulduğu) uygulanabilir.
Tahmin yapmak için tek bir modele güvenmek yerine, bir topluluk, her biri verilere kendi yöntemleriyle bakan birkaç model kullanır. Çıktıları birleştirildiğinde, sonuç genellikle herhangi bir modelin tek başına elde edebileceğinden daha doğru, istikrarlı ve genelleştirilebilir olur.
Bunu aynı sorunu ele alan bir analistler paneliyle karşılaştırabilirsiniz. Her analist veya bireysel model verileri farklı yorumlar.
Biri örüntülere, diğeri anormalliklere ve bir başkası da bağlama odaklanabilir. Grup, bakış açılarını bir araya getirerek, herhangi bir bireysel yargıdan daha dengeli ve güvenilir bir karar verebilir.
Bu yaklaşım aynı zamanda makine öğrenimindeki en büyük iki zorluğun üstesinden gelmeye yardımcı olur: önyargı ve varyans. Yüksek önyargıya sahip bir model çok basittir ve önemli örüntüleri gözden kaçırır, yüksek varyansa sahip bir model ise aşırı hassastır ve eğitim verilerine çok yakından uyar. Modelleri birleştirerek, topluluk öğrenimi bu ikisi arasında bir denge bulur ve sistemin yeni, görülmemiş veriler üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini iyileştirir.
Bir topluluktaki her model temel öğrenici veya temel model olarak bilinir. Bunlar, kullanılan topluluk tekniğine bağlı olarak aynı algoritma türü veya farklı algoritmaların bir karışımı olabilir.
İşte topluluk öğrenmesinde kullanılan farklı modellerin bazı yaygın örnekleri:
Birleştirilmiş model topluluğu genellikle güçlü öğrenici olarak adlandırılır çünkü temel öğrenicilerin (zayıf modeller olarak da adlandırılır) güçlü yönlerini birleştirirken zayıf yönlerini en aza indirir. Bunu, daha doğru bir nihai sonuç üretmek için sınıflandırma görevleri için çoğunluk oylaması veya regresyon görevleri için ağırlıklı ortalama kullanarak her modelin tahminlerini yapılandırılmış bir şekilde birleştirerek yapar.
Çeşitli toplu öğrenme tekniklerine geçmeden önce, bir adım geri atalım ve bu tür bir yaklaşımın bir makine öğrenimi veya yapay zeka projesinde ne zaman kullanılması gerektiğini anlayalım.
Toplu öğrenme, tek bir modelin doğru veya tutarlı tahminler yapmakta zorlandığı durumlarda en etkili yöntemdir. Ayrıca verilerin karmaşık, gürültülü veya öngörülemez olduğu durumlarda da kullanılabilir.
İşte topluluk yöntemlerinin özellikle etkili olduğu bazı yaygın durumlar:
Ayrıca eğitilmesi daha basit, yorumlanması daha kolay ve bakımı daha hızlıdır. Bir topluluğu kullanmadan önce, daha yüksek doğruluğun faydasını, gerektirdiği ek zaman, hesaplama gücü ve karmaşıklıkla karşılaştırmak önemlidir.
Daha sonra, makine öğrenimi projelerinde toplu öğrenmenin uygulanabileceği ana yollara bakalım. Modelleri birleştirmek için kullanılan ve her biri kendi yöntemiyle performansı artıran birkaç temel teknik vardır. En yaygın topluluk yöntemleri torbalama, güçlendirme, istifleme ve harmanlamadır.
Bootstrap aggregating'in kısaltması olan Bagging, aynı modelin birden fazla versiyonunu verilerin farklı bölümleri üzerinde eğiterek model kararlılığını ve doğruluğunu artırmaya yardımcı olan bir topluluk öğrenme yöntemidir.
Her bir alt küme, bootstrap örneklemesi adı verilen ve veri noktalarının değiştirilerek rastgele seçildiği bir süreç kullanılarak oluşturulur. Bu, bir veri noktası seçildikten sonra, bir sonraki seçilmeden önce havuza geri konulduğu anlamına gelir, bu nedenle aynı nokta birden fazla kez görünebilirken diğerleri dışarıda bırakılabilir. Bu rastgelelik, her modelin veri kümesinin biraz farklı bir versiyonu üzerinde eğitilmesini sağlar.
Çıkarım sırasında, eğitilen tüm modeller yeni, görülmemiş veriler üzerinde tahminler yapmak için paralel olarak çalışır. Her model öğrendiklerine dayanarak kendi çıktısını üretir ve bu bireysel tahminler daha sonra nihai sonucu oluşturmak için birleştirilir.
Ev fiyatlarını veya satış tahminlerini öngörmek gibi regresyon görevleri için bu genellikle daha düzgün bir tahmin elde etmek için tüm modellerin çıktılarının ortalamasını almak anlamına gelir. Bir işlemin hileli olup olmadığının belirlenmesi gibi sınıflandırma görevleri için, topluluk genellikle nihai sınıfa karar vermek için çoğunluk oyu alır.
Torbalama işleminin iyi çalıştığı durumlara iyi bir örnek, tek bir veri kümesi üzerinde eğitildiğinde kolayca aşırı uyum sağlayabilen karar ağaçlarıdır. Birçok ağacı biraz farklı örnekler üzerinde eğiterek ve sonuçlarını birleştirerek, torbalama aşırı uyumu azaltır ve güvenilirliği artırır.
Rastgele Orman algoritmasını düşünün. Bu, her bir ağacın eğitim veri kümesinin rastgele bir alt kümesi ve rastgele bir özellik alt kümesi üzerinde eğitildiği bir karar ağaçları topluluğudur.
Bu özellik rastgeleliği, ağaçların daha az ilişkili olmasını ve genel modelin daha istikrarlı ve doğru olmasını sağlamaya yardımcı olur. Bir Rastgele Orman algoritması görüntüleri sınıflandırmak, dolandırıcılığı tespit etmek, müşteri kaybını tahmin etmek, satışları tahmin etmek veya emlak fiyatlarını tahmin etmek için kullanılabilir.
Boosting, zayıf öğrenicileri (modelleri) paralel yerine sırayla, birbiri ardına eğiterek geliştirmeye odaklanan başka bir topluluk öğrenme tekniğidir. Güçlendirmenin temel kavramı, her yeni modelin öncekilerin hatalarından ders çıkararak genel model performansını kademeli olarak iyileştirmesidir.
Bağımsız modellerin ortalamasını alarak varyansı azaltan torbalamadan farklı olarak, boosting her yeni modelin daha önceki modellerin zorlandığı zor durumlara daha fazla dikkat etmesini sağlayarak önyargıyı azaltır.
Güçlendirme modelleri sırayla eğitildiğinden, tahminlerinin sonunda birleştirilme şekli diğer topluluk yöntemlerinden biraz farklıdır. Her model, eğitim sırasındaki performansıyla orantılı olarak nihai tahmine katkıda bulunur ve daha doğru modeller daha fazla ağırlık alır.
Regresyon görevleri için nihai sonuç genellikle tüm model tahminlerinin ağırlıklı bir toplamıdır. Sınıflandırma görevleri için algoritma, nihai sınıfa karar vermek için modellerden gelen ağırlıklı oyları birleştirir. Bu yaklaşım, diğerlerinden öğrenmeye devam ederken daha doğru olan modellere daha fazla ağırlık vererek güçlü bir genel model oluşturmaya yardımcı olur.
İşte bazı yaygın güçlendirme algoritmaları türleri:
Yığın genelleme olarak da adlandırılan yığınlama, meta öğrenici olarak bilinen nihai bir model için girdi olarak birkaç modelden gelen tahminleri kullanarak işleri bir adım öteye taşır. Bunu, her biri kendi görüşünü paylaşan bir grup uzmana sahip olmak ve ardından nihai bir karar vericinin mümkün olan en iyi kararı vermek için bu görüşleri nasıl tartacağını öğrenmesi gibi düşünebilirsiniz.
Örneğin, bir model dolandırıcılığı tespit etmede harikayken bir diğeri müşteri kaybını tahmin etmede daha iyi olabilir. Meta öğrenici, her birinin nasıl performans gösterdiğini inceler ve daha doğru bir nihai tahmin yapmak için güçlü yönlerini birlikte kullanır.
Karıştırma, istiflemeye benzer bir şekilde çalışır çünkü nihai bir karar vermek için birkaç modelden gelen tahminleri de birleştirir, ancak daha basit ve daha hızlı bir yaklaşım benimser. Yığınlama gibi çapraz doğrulama (verileri birkaç parçaya bölen ve modeli daha güvenilir hale getirmek için bunları eğitim ve test arasında döndüren bir yöntem) kullanmak yerine, harmanlama verilerin küçük bir bölümünü bir kenara ayırır ve buna bekletme seti adı verilir.
Temel modeller kalan veriler üzerinde eğitilir ve daha sonra daha önce görmedikleri bekletme kümesi üzerinde tahminler yapar. Bu işlem iki önemli bilgi üretir: gerçek cevaplar veya gerçek etiketler ve her bir temel model tarafından yapılan tahminler.
Bu tahminler daha sonra harmanlama modeli veya meta model adı verilen başka bir modele aktarılır. Bu son model, her bir temel modelin tahminlerinin ne kadar doğru olduğunu inceler ve bunları mümkün olan en iyi şekilde nasıl birleştireceğini öğrenir.
Karıştırma, süreci birkaç kez tekrarlamak yerine yalnızca bir eğit ve test bölmesine dayandığı için daha hızlı çalışır ve kurulumu daha kolaydır. Buna karşılık, öğrenmek için biraz daha az bilgiye sahiptir ve bu da onu biraz daha az hassas hale getirebilir.
Toplu öğrenmenin önemli bir parçası, bir modelin daha önce görmediği veriler üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini değerlendirmektir. Bir teknik ne kadar gelişmiş olursa olsun, genelleme yapabildiğinden emin olmak için test edilmelidir, yani sadece eğitim verilerini ezberlemek yerine yeni, gerçek dünya örnekleri üzerinde doğru tahminler yapmalıdır.
İşte yapay zeka modellerini değerlendirmek için kullanılan bazı yaygın performans ölçütleri:
Şimdiye kadar topluluk öğrenmesinin nasıl çalıştığını ve arkasındaki teknikleri inceledik. Şimdi bu yaklaşımın nerede etki yarattığına bakalım.
İşte topluluk öğrenmesinin yaygın olarak uygulandığı bazı temel alanlar:
Topluluk öğrenmesi en yaygın olarak sayısal veya kategorik bilgiler içeren elektronik tablolar gibi yapılandırılmış veya tablo şeklindeki verilerle kullanılsa da metin, görüntü, ses ve video gibi yapılandırılmamış verilere de uygulanabilir.
Bu veri türleri daha karmaşıktır ve modellerin yorumlaması daha zordur, ancak topluluk yöntemleri doğruluğu ve güvenilirliği artırmaya yardımcı olur. Örneğin, bilgisayarla görmede, topluluklar görüntü sınıflandırma ve nesne algılama gibi görevleri geliştirebilir.
Sistem, evrişimli sinir ağları (CNN'ler) gibi birden fazla görme modelinin tahminlerini birleştirerek nesneleri daha doğru bir şekilde tanıyabilir ve tek bir modelin kafasını karıştırabilecek aydınlatma, açı veya arka plan değişikliklerini ele alabilir.
Bilgisayarla görmede topluluk öğrenimini kullanmanın ilginç bir örneği, bir mühendisin doğruluğu artırmak için birden fazla nesne algılama modelini birleştirmesidir. Aydınlatmanın, açıların ve nesne boyutlarının sürekli değiştiği bir şantiye için güvenlik izleme sistemi üzerinde çalışan bir mühendis düşünün.
Tek bir model gölgelerdeki bir işçiyi gözden kaçırabilir veya hareket halindeki makineleri karıştırabilir. Her biri farklı güçlere sahip bir modeller topluluğu kullanıldığında, sistem daha güvenilir hale gelir ve bu hataları yapma olasılığı azalır.
Özellikle Ultralytics YOLOv5 gibi modeller, model birleştirme ile el ele gider. Mühendisler, birlikte tahminlerde bulunmak için YOLOv5x ve YOLOv5l6 gibi farklı YOLOv5 varyantlarını birleştirebilir. Her model aynı görüntüyü analiz eder ve kendi tespitlerini üretir, daha sonra bunların ortalaması alınarak daha güçlü ve daha doğru bir nihai sonuç elde edilir.
İşte topluluk öğrenimini kullanmanın bazı temel faydaları:
Topluluk öğrenimi masaya çeşitli avantajlar getirirken, dikkate alınması gereken bazı zorluklar da vardır. İşte akılda tutulması gereken birkaç faktör:
Topluluk öğrenimi, birden fazla modeli birleştirmenin yapay zeka sistemlerini nasıl daha doğru ve güvenilir hale getirebileceğini gösterir. Farklı görev türlerinde hataları azaltmaya ve performansı artırmaya yardımcı olur. Makine öğrenimi ve yapay zeka büyümeye devam ettikçe, bunun gibi teknikler daha geniş çapta benimsenmeye ve daha pratik, yüksek performanslı yapay zeka çözümlerine yol açıyor.
Vision AI hakkında daha fazla bilgi edinmek için büyüyen topluluğumuza ve GitHub depomuza katılın. Tarımda yapay görme ve lojistikte yapay zeka uygulamaları hakkında bilgi edinmek için çözüm sayfalarımızı keşfedin. Kendi yapay görme modelinizi bugün kullanmaya başlamak için lisanslama seçeneklerimize göz atın!
