Deney Takibi

Deney izleme, makine öğrenimi modeli eğitim çalıştırmalarıyla ilişkili tüm ilgili verileri, meta verileri ve sonuçları kaydetmenin sistematik sürecidir. Veri bilimcileri ve yapay zeka mühendisleri için dijital laboratuvar defteri görevi gören bu uygulama, araştırma ve geliştirme aşamasının her adımının belgelenmesini, tekrarlanabilir olmasını ve analiz edilebilir olmasını sağlar. Hiperparametreler ve veri kümesi sürümleri gibi girdileri, performans metrikleri ve model artefaktları gibi çıktılarla birlikte yakalayarak, deney izleme, genellikle kaotik olan deneme-yanılma niteliğindeki model eğitimi sürecini yapılandırılmış ve bilimsel bir iş akışına dönüştürür. Bu organizasyon, sağlam yapay zeka (AI) sistemlerini verimli bir şekilde oluşturmayı amaçlayan ekipler için çok önemlidir.

Deney Takibinin Temel Bileşenleri

Bir bilgisayar görme projesinin yaşam döngüsünü etkili bir şekilde yönetmek için, bir deney izleme sistemi genellikle üç farklı bilgi kategorisini kaydeder. Bu bileşenleri düzenlemek, geliştiricilerin farklı yinelemeleri karşılaştırmasına ve belirli kullanım durumları için en uygun yapılandırmayı belirlemesine olanak tanır.

• Parametreler ve Yapılandırma: Bu, eğitim başlamadan önce ayarlanan ve hiperparametreler olarak bilinen değişkenleri içerir. Örnekler arasında öğrenme oranı, toplu iş boyutu, optimizer türü (ör. Adam ) ve kullanılan belirli model mimarisi, örneğin YOLO11gibi
• Performans Metrikleri: Bunlar, başarıyı değerlendirmek için eğitim sırasında ve sonrasında kaydedilen nicel ölçümlerdir. Yaygın metrikler arasında hatayı ölçmek için kayıp fonksiyonları, sınıflandırma görevleri için doğruluk ve nesne algılama için ortalama ortalama hassasiyet (mAP) bulunur.
• Artefaktlar ve Kaynak Kodu: Artefaktlar, eğitilmiş model ağırlıkları, görselleştirme grafikleri ( karışıklık matrisleri gibi) ve günlükler gibi bir çalışmanın somut çıktılarını ifade eder. Kodun belirli sürümünü ve kullanılan veri setini takip etmek de deneyin daha sonra tekrarlanabilmesini sağlamak için hayati önem taşır.

Gerçek Dünya Uygulamalarında Alaka Düzeyi

Deney takibinin titiz bir şekilde uygulanması, hassasiyet ve güvenliğin öncelikli olduğu sektörlerde çok önemlidir. Bu, mühendislik ekiplerinin bir modelin neden belirli bir şekilde davrandığını anlamak için geçmiş verilere bakmalarını sağlar.

Tıbbi Görüntüleme ve Teşhis

Sağlık alanında, araştırmacılar doktorların hastalıkları teşhis etmelerine yardımcı olmak için tıbbi görüntü analizini kullanırlar. Örneğin, beyin tümörü tespiti için bir model eğitirken, mühendisler veri artırma tekniklerini ve model mimarilerini değiştirerek yüzlerce deney yapabilirler. Deney takibi, hangi ön işleme adımlarının belirli bir kombinasyonunun en yüksek hassasiyeti sağladığını belirlemelerine olanak tanır ve böylece, kullanılan AI ajanın kritik teşhis senaryolarında yanlış negatif sonuçları en aza indirmesini sağlar.

Otonom Araç Güvenliği

Otonom araçların geliştirilmesi, detect , trafik işaretlerini ve engelleri detect için büyük miktarda sensör verisinin işlenmesini gerektirir. Otonom araçlar için nesne algılama üzerinde çalışan ekipler, hem doğruluk hem de çıkarım gecikmesi açısından optimizasyon yapmalıdır. Deneyleri izleyerek, model boyutu ve hız arasındaki dengeleri analiz edebilir ve Deneyleri takip ederek, model boyutu ve hız arasındaki dengeyi analiz edebilir ve nihai sistemin Ulusal Karayolu Trafik Güvenliği İdaresi (NHTSA) gibi kuruluşlar tarafından belirlenen güvenlik standartlarından ödün vermeden gerçek zamanlı olarak tepki vermesini sağlayabilirler.

İlgili Kavramların Farklılaştırılması

Deney takibi, MLOps'un (Makine Öğrenimi Operasyonları) temel bir parçası olmasına rağmen, genellikle diğer benzer terimlerle karıştırılır. Doğru bir iş akışını uygulamak için bu ayrımları anlamak önemlidir. Deney takibi, makine öğrenimi modellerinin performansını izlemek ve iyileştirmek için kullanılan bir süreçtir. Bu süreç, deneylerin oluşturulması, yürütülmesi ve analiz edilmesini içerir. Deney takibi, makine öğrenimi modellerinin performansını izlemek ve iyileştirmek için kullanılan bir süreçtir. Bu süreç, deneylerin oluşturulması, yürütülmesi ve analiz edil

• Deney Takibi ve Model İzleme: Deney takibi, geliştirme ve eğitim aşamasında ("çevrimdışı") gerçekleşir. Buna karşılık, model izleme, model üretime devreye alındıktan sonra ("çevrimiçi") gerçekleşir. İzleme, canlı verilerde veri sapması veya performans düşüşü gibi sorunları tespit etmeye odaklanırken, takip, model kullanıcılara ulaşmadan önce modelin optimize edilmesine odaklanır.
• Deney Takibi ve Sürüm Kontrolü: Git gibi araçlar, kod için sürüm kontrolü sağlar ve zaman içinde kaynak dosyalardaki değişiklikleri takip eder. Deney takibi ise bir adım daha ileri giderek, kodun belirli bir sürümünü (bir commit hash) belirli veriler, parametreler ve bir eğitim çalışmasının sonuçlarıyla bağlantılandırır. Sürüm kontrolü "Kod nasıl değişti?" sorusuna cevap verirken, deney takibi "Hangi kod ve parametreler en iyi modeli üretti?" sorusuna cevap verir.

Ultralytics YOLO ile Uygulama

Modern AI çerçeveleri, popüler günlük kaydı araçlarıyla entegre olarak deney takibini basitleştirir. Ultralytics kütüphanelerini kullanırken, proje ve çalıştırma adları tanımlanarak izleme etkili bir şekilde düzenlenebilir. Bu yapı, farklı deneysel hipotezleri ayıran bir dizin hiyerarşisi oluşturur.

Aşağıdaki örnek, metriklerin ve ağırlıkların düzenli bir şekilde kaydedilmesini sağlamak için projeyi ve deney çalışmasını açıkça adlandırarak bir YOLO11 nasıl eğitebileceğinizi göstermektedir. .

from ultralytics import YOLO

# Load the latest YOLO11 nano model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Train the model, specifying 'project' and 'name' for organized tracking
# Results, logs, and weights will be saved to 'runs/detect/experiment_tracking_demo'
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=5, project="runs/detect", name="experiment_tracking_demo")

Popüler Araçlar ve Entegrasyonlar

Geliştiriciler, kaydedilen verileri görselleştirmek ve yönetmek için özel yazılımlara güveniyor. Bu araçlar genellikle eğitim eğrilerini ve metrik tabloları yan yana karşılaştırmaya olanak tanıyan gösterge panelleri içeriyor. Bu gösterge panelleri, verilerin görselleştirilmesini kolaylaştırarak geliştiricilerin verileri daha hızlı analiz etmesine ve daha iyi kararlar almasına yardımcı oluyor.

• MLflow: Deney, tekrarlanabilirlik ve dağıtım dahil olmak üzere ML yaşam döngüsünü yöneten açık kaynaklı bir platformdur. Ultralytics entegrasyonu, YOLO sırasında metriklerin sorunsuz bir şekilde kaydedilmesini sağlar. Ultralytics entegrasyonu, YOLO sırasında metriklerin sorunsuz bir şekilde kaydedilmesini sağlar.
• TensorBoard: Başlangıçta TensorFlowiçin geliştirilen bu görselleştirme araç seti, PyTorch PyTorchdahil olmak üzere birçok çerçeve tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. TensorBoard entegrasyonu ile eğitim metriklerini kolayca görselleştirebilirsiniz.
• Weights & Biases: Ekiplerin track , sürüm modellerini track ve sonuçları görselleştirmesine yardımcı olan, MLOps için geliştirici odaklı bir platformdur. Weights & Biases , karmaşık eğitim çalışmalarını analiz etmek için zengin, etkileşimli grafikler sunar.
• DVC (Veri Sürüm Kontrolü): DVC, izleme kavramını veri kümelerine ve modellere genişleterek Git'in işleyemediği büyük dosyaları işler. DVC entegrasyonunu kullanmak, her deneyde kullanılan verilerin sıkı bir sürüm kontrolünün sürdürülmesine yardımcı olur.
• ClearML: Deneylerin izlenmesini otomatikleştiren ve iş yüklerinin düzenlenmesine yardımcı olan açık kaynaklı bir platformdur. ClearML , deney yönetimi için birleşik bir arayüz sunar.

Bu araçları ve metodolojileri kullanarak, AI uygulayıcıları sezgilere dayalı geliştirmenin ötesine geçerek, sinir ağlarındaki her iyileştirmenin veriye dayalı, belgelenmiş ve tekrar edilebilir olmasını sağlayabilirler.