Boyut Azaltma

Makine öğreniminde (ML) boyut azaltma, bir veri kümesindeki özelliklerin (değişkenler veya boyutlar olarak da bilinir) sayısını azaltmak için kullanılan önemli bir veri ön işleme tekniğidir. Temel amaç, yüksek boyutlu verileri, mümkün olduğunca anlamlı bilgiyi koruyarak daha düşük boyutlu bir temsile dönüştürmektir. Bu süreç, modelleri basitleştirmek, hesaplama karmaşıklığını azaltmak ve özellik sayısı arttıkça performansın düştüğü "boyutluluk laneti" olarak bilinen yaygın bir sorunu hafifletmek için gereklidir. Bu tekniklerin etkili bir şekilde uygulanması, YZ geliştirme yaşam döngüsünün önemli bir parçasıdır.

Boyut Azaltma Neden Önemli?

Yüksek boyutlu verilerle çalışmak çeşitli zorluklar sunar. Çok fazla özellikle eğitilmiş modeller aşırı karmaşık hale gelebilir ve modelin temel örüntü yerine gürültüyü öğrendiği aşırı uyuma (overfitting) yol açabilir. Ek olarak, daha fazla özellik daha fazla işlem gücü ve depolama gerektirir, bu da eğitim süresini ve maliyetleri artırır. Boyut azaltma bu sorunları şu şekilde ele alır:

• Modelleri Basitleştirme: Daha az özellik, yorumlanması daha kolay ve aşırı öğrenmeye daha az eğilimli daha basit modellerle sonuçlanır.
• Performansı İyileştirme: Alakasız veya gereksiz özellikleri (gürültüyü) kaldırarak, model verilerdeki en önemli sinyallere odaklanabilir, bu da genellikle daha iyi doğruluk ve genellemeye yol açar.
• Hesaplama Yükünü Azaltma: Daha düşük boyutlu veriler, model eğitimini önemli ölçüde hızlandırır ve bellek gereksinimlerini azaltır; bu da gerçek zamanlı çıkarım için kritik öneme sahiptir.
• Görselleştirmeyi Geliştirme: Üçten fazla boyuta sahip verileri görselleştirmek imkansızdır. t-SNE gibi teknikler, verileri iki veya üç boyuta indirerek anlamlı veri görselleştirmesine olanak tanır.

Yaygın Teknikler

Boyut azaltma için iki ana yaklaşım vardır: özellik seçimi ve özellik çıkarımı.

• Özellik Seçimi (Feature Selection): Bu yaklaşım, orijinal özelliklerin bir alt kümesini seçmeyi ve geri kalanını atmayı içerir. Yeni özellikler oluşturmaz, bu nedenle elde edilen model oldukça yorumlanabilirdir. Yöntemler genellikle filtre, sarmalayıcı veya gömülü teknikler olarak kategorize edilir.
• Öznitelik Çıkarımı: Bu yaklaşım, eski özelliklerin kombinasyonlarından yeni özellikler oluşturarak verileri yüksek boyutlu bir uzaydan daha az boyutlu bir uzaya dönüştürür. Popüler teknikler şunları içerir:
  • Temel Bileşen Analizi (PCA): Verilerdeki temel bileşenleri (en yüksek varyans yönleri) tanımlayan doğrusal bir tekniktir. Hızlı ve yorumlanabilirdir, ancak karmaşık doğrusal olmayan ilişkileri yakalayamayabilir.
  • Autoencoder'lar (Otomatik Kodlayıcılar): Verilerin verimli, sıkıştırılmış temsillerini öğrenebilen, denetimsiz öğrenme için kullanılan bir sinir ağı türüdür. Doğrusal olmayan yapıları öğrenmek için güçlüdürler, ancak PCA'dan daha karmaşıktırlar.
  • t-SNE (t-dağıtılmış Stokastik Komşu Gömme): Altta yatan kümeleri ve yerel yapıları ortaya çıkararak yüksek boyutlu verileri görselleştirmek için mükemmel olan doğrusal olmayan bir tekniktir. Hesaplama maliyeti nedeniyle başka bir ML modeli için bir ön işleme adımı olmaktan ziyade genellikle keşif için kullanılır.

Boyut Azaltma ve İlgili Kavramlar

Öznitelik mühendisliği gibi ilgili kavramlardan boyut azaltmayı ayırmak önemlidir. Öznitelik mühendisliği, model performansını iyileştirmek için değişkenler oluşturma, seçme ve dönüştürme gibi geniş bir süreç iken, boyut azaltma özellikle öznitelik sayısını azaltmaya odaklanır. Öznitelik mühendisliğinin bir alt alanı olarak kabul edilebilir.

Benzer şekilde, boyut azaltmanın sonucu sıkıştırılmış veri olsa da, birincil amacı, ZIP gibi genel veri sıkıştırma algoritmalarının temel amacı olan depolama boyutunu küçültmek değil, model performansını artırmaktır.

Yapay Zeka ve MO'daki Uygulamalar

Boyut azaltma, birçok Yapay Zeka (AI) ve ML uygulamasında hayati öneme sahiptir:

• Bilgisayarla Görü (Computer Vision - CV): Görüntüler, büyük miktarda piksel verisi içerir. Ultralytics YOLO gibi modellerde kullanılan Evrişimsel Sinir Ağları'ndaki (Convolutional Neural Networks - CNNs) doğal özellik çıkarımı (feature extraction) bu boyutu azaltır. Bu, modelin nesne tespiti (object detection) veya görüntü sınıflandırması (image classification) gibi görevler için ilgili örüntülere odaklanmasını sağlayarak işlemeyi hızlandırır ve model performansını artırır.
• Biyoenformatik: Genomik verileri analiz etmek genellikle binlerce gen ifadesi (özellik) içeren veri kümelerini içerir. Boyut azaltma, araştırmacıların hastalıklar veya biyolojik fonksiyonlarla ilgili önemli kalıpları belirlemesine yardımcı olarak karmaşık biyolojik verileri daha yönetilebilir hale getirir. Nature Methods gibi dergilerde yayınlanan çalışmalar genellikle bu teknikleri kullanır.
• Doğal Dil İşleme (NLP): Metin verileri, TF-IDF veya kelime gömme (word embeddings) gibi teknikler kullanılarak yüksek boyutlu uzaylarda temsil edilebilir. Boyut azaltma, belge sınıflandırması veya duygu analizi gibi görevler için bu temsilleri basitleştirmeye yardımcı olur.
• Veri Görselleştirme: T-SNE gibi teknikler, yüksek boyutlu veri kümelerini 2B veya 3B olarak çizmek için çok değerlidir. Bu, insanların veri içindeki potansiyel yapıları veya ilişkileri görsel olarak incelemesine ve anlamasına olanak tanır; bu da Ultralytics HUB gibi platformlarda karmaşık veri kümelerini ve modelleri yönetmek için kullanışlıdır.