Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML)

Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML), makine öğrenimi (ML) modeli geliştirmenin zaman alan, yinelemeli görevlerini otomatikleştirme sürecidir. Yüksek performanslı ML modellerini uzman olmayanların erişimine açmayı ve veri bilimcilerinin özellik, algoritma ve parametre seçimini otomatikleştirerek üretkenliğini artırmayı amaçlar. Veri ön işlemeden model dağıtımına kadar olan görevleri ele alarak AutoML, tüm iş akışını kolaylaştırır, daha hızlı denemeler yapılmasını ve daha doğru ve verimli modellerin oluşturulmasını sağlar. Bu otomasyon, gelişmiş yapay zekayı daha erişilebilir ve ölçeklenebilir hale getirmeye yönelik önemli bir adımdır.

AutoML Nasıl Çalışır?

AutoML sistemleri, makine öğrenimi hattının en tekrarlayan kısımlarını otomatikleştirir. Tipik bir AutoML süreci birkaç temel aşamayı içerir:

• Veri Hazırlama ve Özellik Mühendisliği: Ham verileri otomatik olarak temizleme ve model için anlamlı özellikler oluşturma. Bu, eksik değerlerin işlenmesini, normalizasyonu ve mevcut değişkenlerden yeni tahmin değişkenleri oluşturmayı içerebilir.
• Model Seçimi (Model Selection): Geniş bir olasılık yelpazesinden belirli bir sorun için en uygun algoritmayı (örneğin, karar ağacı (decision tree), destek vektör makinesi (support vector machine) veya bir sinir ağı (neural network)) seçmek.
• Hiperparametre Optimizasyonu (Hyperparameter Optimization): Seçilen model için en uygun hiperparametreleri otomatik olarak bulma. Bu, genellikle Bayesian optimizasyonu, ızgara araması veya evrimsel algoritmalar gibi gelişmiş arama stratejileri kullanılarak yapılır. Ultralytics, bunu hiperparametre ayarlama gibi görevler için araçlarına dahil eder.
• Model Değerlendirme ve Yineleme (Model Evaluation and Iteration): Modelin performansını doğruluk (accuracy) veya F1-skoru (F1-score) gibi metrikleri kullanarak değerlendirmek ve daha iyi sonuçlar elde etmek için süreç boyunca yineleme yapmak.

Gerçek Dünya Uygulamaları

AutoML, geliştirmeyi hızlandırmak ve sonuçları iyileştirmek için çok sayıda sektörde uygulanmaktadır.

1. Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka: Tıbbi görüntü analizinde, AutoML taramalardaki tümörleri tespit etmek için farklı görüntü segmentasyon modellerini hızla test edebilir. Bir sistem, araştırmacıların dağıtılabilir bir teşhis aracı geliştirmesi için gereken süreyi önemli ölçüde azaltarak, Beyin Tümörü veri kümesi gibi bir veri kümesi üzerinde çeşitli mimarileri otomatik olarak eğitebilir ve değerlendirebilir.
2. Finansal Hizmetler: Bankalar, dolandırıcılık tespit modelleri oluşturmak için AutoML kullanır. Geçmiş işlem verilerini bir AutoML platformuna besleyerek, veri bilimcilerinden kapsamlı manuel çaba gerektirecek bir görev olan, hileli kalıpları yüksek hassasiyetle tanımlayan modelleri otomatik olarak oluşturabilir ve optimize edebilirler. Bu, finans için bilgisayar görüşünde daha ayrıntılı olarak incelenmiştir.

AutoML ve İlgili Kavramlar

AutoML'yi ilgili alanlardan ayırmak faydalıdır:

• AutoML - MLOps Karşılaştırması: AutoML özellikle model oluşturma (seçim, eğitim, ayarlama) otomasyonunu hedeflerken, Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) tüm makine öğrenimi yaşam döngüsünü kapsar. MLOps, modellerin üretimde güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlamak için dağıtımı, izlemeyi, yönetimi ve yönetişimi içerir. AutoML genellikle daha büyük bir MLOps çerçevesi içinde bir bileşendir ve model dağıtımı ve model izleme öncesinde ilk geliştirme aşamasını kolaylaştırır.
• AutoML - NAS Karşılaştırması: Sinir Ağı Mimarisi Arama (NAS), özellikle sinir ağlarının mimarisini otomatik olarak tasarlamaya odaklanan bir AutoML alt alanıdır. NAS ağ tasarımını otomatikleştirirken, daha geniş AutoML araçları yalnızca NN'ler için değil, çeşitli model türleri için özellik mühendisliğini ve hiperparametre ayarlamasını da otomatikleştirebilir.

AutoML Araçları ve Platformları

Çok sayıda araç ve platform AutoML'yi kolaylaştırır:

• Bulut Platformları: Büyük sağlayıcılar, Google Cloud AutoML, Amazon SageMaker Autopilot ve Microsoft Azure Machine Learning gibi entegre AutoML hizmetleri sunar. Bunlar, ölçeklenebilir bulut bilişim kaynaklarından yararlanır. Ultralytics ayrıca Ultralytics HUB Bulut Eğitimi sunmaktadır.
• Açık Kaynaklı Kütüphaneler: Popüler kütüphaneler arasında Auto-sklearn (scikit-learn tabanlı), TPOT (genetik programlama kullanan) ve H2O AutoML bulunur. PyTorch ve TensorFlow gibi çerçeveler, AutoML araçları tarafından otomatikleştirilenler de dahil olmak üzere birçok ML görevi için temel altyapıyı sağlar.
• Entegre Platformlar: Ultralytics HUB, özellikle hiperparametre ayarlama için AutoML özelliklerini içerir ve nesne algılama gibi görevler için özel modellerin eğitilmesi sürecini basitleştirir.