Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML)

Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML), makine öğrenimi modeli geliştirmenin zaman alıcı, yinelemeli görevlerini otomatikleştirme sürecidir. Veri bilimcileri, analistler ve geliştiricilerin, model kalitesini korurken yüksek ölçekli, verimli ve üretken Makine Öğrenimi (ML) modelleri oluşturmasına olanak tanır. Geleneksel model geliştirme, kaynak yoğun bir işlemdir ve düzinelerce model üretmek ve karşılaştırmak için önemli ölçüde alan bilgisi Geleneksel model geliştirme, kaynak yoğun bir süreçtir ve düzinelerce model üretmek ve karşılaştırmak için önemli ölçüde alan bilgisi ve zaman gerektirir. AutoML, veri ön işleme, özellik seçimi ve hiperparametre ayarlama gibi adımları otomatikleştirerek, Yapay Zeka (AI) gücünü uzman olmayanlar için erişilebilir hale getirirken, deneyimli profesyonellerin iş akışını hızlandırır.

AutoML'nin Temel Bileşenleri

AutoML'nin temel amacı, minimum manuel müdahale ile belirli bir veri kümesi için tahmin modelinin performansını optimize etmektir. Kapsamlı bir AutoML süreci genellikle birkaç kritik aşamayı yönetir:

• Veri Temizleme ve Hazırlama: Ham veriler nadiren eğitim için hazırdır. AutoML araçları, tutarlılığı sağlamak için eksik değerleri otomatik olarak işler, detect ve eğitim verilerini biçimlendirir.
• Özellik Mühendisliği: Hangi değişkenlerin bir tahmine en fazla katkıda bulunduğunu belirlemek hayati önem taşır. Otomatik sistemler, yeni girdi değişkenleri oluşturmak için özellik çıkarma ve alakasız verileri kaldırmak için seçim gerçekleştirerek hesaplama verimliliğini artırır.
• Model Seçimi: AutoML çerçeveleri, basit doğrusal regresyondan karmaşık Derin Öğrenme (DL) mimarilerine kadar çeşitli algoritmaları akıllıca tarayarak, soruna en uygun olanı bulur.
• Hiperparametre Optimizasyonu: En yüksek doğruluğu sağlayan öğrenme oranı veya parti boyutu gibi kesin ayarları bulmak, genellikle ML'nin en sıkıcı kısmıdır. AutoML, Bayes optimizasyonu gibi teknikleri kullanarak bu arama alanını hızlı bir şekilde tarar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

AutoML, sofistike yapay zeka uygulamalarının hayata geçirilmesindeki engelleri azaltarak çeşitli sektörlerde devrim yaratıyor.

1. Sağlık ve Teşhis: Tıbbi görüntü analizinde AutoML, klinisyenlerin X-ışınları veya MRI taramalarında patolojileri tanımlayan modeller geliştirmelerine yardımcı olur. Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) tasarımını otomatikleştirerek, hastaneler potansiyel tümörleri veya kırıkları işaretlemek için yüksek geri çağırma oranına sahip sistemler kurabilir ve radyologlar için güvenilir bir ikinci görüş görevi görebilirler.
2. Perakende ve Envanter Kontrolü: E-ticaret devleri ve fiziksel mağazalar, perakende sektöründe talebi tahmin etmek için yapay zeka kullanıyor. AutoML sistemleri, geçmiş satış verilerini analiz ederek gelecekteki eğilimleri tahmin ediyor ve otomatik envanter yönetimini optimize ediyor. Ayrıca, özel nesne algılama modelleri, raf stok seviyelerini gerçek zamanlı olarak izlemek için eğitilebilir.

Ultralytics ile Otomatik Optimizasyon

Modern bilgisayar görme iş akışları genellikle eğitim parametrelerinin mükemmel dengesini bulmayı gerektirir. ultralytics kütüphanesi, AutoML'ye benzer şekilde çalışan yerleşik yetenekler içerir ve modeller için en uygun hiperparametrelerin (genetik evrim) aranmasını otomatikleştirir. YOLO26.

Aşağıdaki örnek, bir veri kümesinde model performansını yinelemeli olarak iyileştiren otomatik ayarlama oturumunu başlatmayı göstermektedir: :

from ultralytics import YOLO

# Load the latest YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Start automated hyperparameter tuning
# This runs multiple experiments, mutating parameters to maximize metrics
model.tune(data="coco8.yaml", epochs=30, iterations=10, plots=False)

AutoML'yi İlgili Terimlerden Ayırma

AutoML, diğer AI kavramlarıyla ortak noktalar taşısa da, kapsamı ve uygulaması bakımından farklıdır:

• Sinir Mimarisi Arama (NAS) vs. AutoML: NAS, AutoML'nin belirli bir alt kümesidir. Genel AutoML, Karar Ağacı ve Sinir Ağı arasında seçim yapabilirken NAS, yalnızca sinir ağının iç yapısını tasarlamaya odaklanır (ör. katman ve bağlantı sayısı). NAS, hesaplama açısından yoğundur ve modelin topolojisiyle ilgilenir.
• Transfer Öğrenimi ve AutoML: Transfer öğrenimi, önceden eğitilmiş bir modelin yeni bir göreve uyarlanması tekniğidir. AutoML genellikle eğitimi hızlandırmak için bir strateji olarak transfer öğreniminden yararlanır, ancak bunlar aynı şey değildir; AutoML, otomasyonun genel sürecidir, transfer öğrenimi ise bu süreç içinde kullanılan belirli bir metodolojidir.
• MLOps ve AutoML: AutoML, modelin oluşturulma aşamasına odaklanır. MLOps (Makine Öğrenimi Operasyonları) ise model dağıtımı, izleme, yönetişim ve üretim ortamlarında yeniden eğitim dahil olmak üzere tüm yaşam döngüsünü kapsar.

Araçlar ve Platformlar

AutoML araçlarının yelpazesi, bulut tabanlı çözümlerden açık kaynaklı kütüphanelere kadar çok geniştir. Büyük bulut sağlayıcıları, Google AutoML ve AWS SageMaker Autopilot gibi hizmetler sunar. Bu hizmetler, kod yazmadan modellerin eğitimi için grafiksel arayüzler sağlar. Python , auto-sklearn gibi kütüphaneler, standart veri kümelerine otomatik algoritma seçimi getirir.

Özellikle bilgisayar görme görevleri için, Ultralytics eğitim sürecini basitleştirir. Veri kümelerini yönetmek, YOLO11 ve YOLO26 gibi en son teknoloji modelleri eğitmek ve bunları çeşitli uç cihazlara dağıtmak için sezgisel bir arayüz sunarak görme yapay zekası geliştirmenin karmaşık mekanizmalarını etkili bir şekilde kolaylaştırır.