Deney Takibi

Deney izleme, makine öğrenimi modeli eğitimi sırasında üretilen değişkenleri, metrikleri ve artefaktları kaydetme, düzenleme ve analiz etme sistematik sürecidir. Bir bilim insanının laboratuvar defteri gibi, bu uygulama test edilen her hipotezin kapsamlı bir dijital kaydını oluşturarak araştırma ve geliştirme aşamasının titiz, şeffaf ve tekrarlanabilir olmasını sağlar. Hiperparametreler ve veri kümesi sürümleri gibi girdileri performans grafikleri ve eğitilmiş ağırlıklar gibi çıktılarla birlikte yakalayarak, deney izleme, genellikle yinelemeli ve kaotik olan model eğitiminin doğasını yapılandırılmış, veri odaklı bir iş akışına dönüştürür. Bu düzenleme, sağlam yapay zeka (AI) sistemlerini verimli bir şekilde oluşturmayı amaçlayan ekipler için çok önemlidir ve en iyi sonuçları veren yapılandırmaları tam olarak belirlemelerine olanak tanır.

Deney Takibinin Temel Bileşenleri

Bir bilgisayar görme projesinin yaşam döngüsünü etkili bir şekilde yönetmek için, sağlam bir 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: Bunlar, eğitim başlamadan önce ayarlanan değişkenlerdir. Bunlar arasında öğrenme hızı, optimizer seçimi (ör. Adam ), toplu iş boyutu ve en son YOLO26 gibi belirli model mimarisi yer alır. Bunların izlenmesi, başarılı bir çalışmanın aynen yeniden oluşturulabilmesini sağlar.
• Performans Metrikleri: Bunlar, başarıyı değerlendirmek için eğitim sırasında 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 Çıktılar: Artefaktlar, bir çalıştırma tarafından oluşturulan somut dosyaları ifade eder; örneğin eğitimli model ağırlıkları, karışıklık matrisleri gibi görselleştirme grafikleri ve ortam günlükleri.

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 kullanmaktadır. Örneğin, beyin tümörü tespiti için bir model eğitirken, mühendisler veri artırma tekniklerini değiştirerek yüzlerce deney yapabilirler. Deney takibi, ön işleme adımlarının hangi spesifik kombinasyonunun en yüksek hassasiyeti sağladığını belirlemelerine olanak tanır ve uygulanan AI ajanının kritik teşhis senaryolarında yanlış negatifleri 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 İzleme ve Model İzleme: Deney izleme, 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, izleme, model kullanıcılara ulaşmadan önce modelin optimize edilmesine odaklanır.
• Deney Takibi ve Sürüm Kontrolü: Git gibi araçlar, kaynak kodu için sürüm kontrolü sağlar ve zaman içinde metin dosyalarındaki değişiklikleri takip eder. Deney takibi ise bir adım daha ileri giderek kodun belirli bir sürümünü, belirli veriler, parametreler ve eğitim çalışmasının sonuçlarıyla ilişkilendirir. Sürüm kontrolü "Kod nasıl değişti?" sorusuna cevap verirken, deney takibi "Hangi parametreler en iyi modeli üretti?" sorusuna cevap verir.

Ultralytics YOLO ile Uygulama

Modern AI çerçeveleri, geliştiricilerin yerel dizinlere veya uzak sunuculara kolayca kayıt yapmalarına olanak tanıyarak deney takibini basitleştirir. Ultralytics kullanıldığında, proje ve çalışma adları tanımlanarak takip etkili bir şekilde organize edilebilir. Bu yapı, farklı deneysel hipotezleri ayıran bir dizin hiyerarşisi oluşturur.

Aşağıdaki örnek, proje ve deney çalışmasını açıkça adlandırarak, hız ve doğruluk açısından en son standart olan YOLO26 modelininasıl eğiteceğinizi göstermektedir. Bu, metriklerin, günlüklerin ve ağırlıkların gelecekteki karşılaştırmalar için düzenli bir şekilde kaydedilmesini sağlar. YOLO26 modelini eğitmek için,

from ultralytics import YOLO

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

# Train the model, specifying 'project' and 'name' for organized tracking
# Results 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 dahil olmak üzere birçok çerçeve PyTorchdahil olmak üzere birçok çerçeve tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. TensorBoard entegrasyonu ile eğitim metriklerini kolayca görselleştirebilirsiniz.
• DVC (Veri Sürüm Kontrolü): DVC, izleme kavramını veri kümelerine ve modellere genişleterek Git'in yapamadığı büyük dosyaları işler. DVC entegrasyonunu kullanmak, her deneyde kullanılan verilerin sıkı sürüm kontrolünü sağlamaya yardımcı olur.
• Weights & Biases: MLOps için geliştirici odaklı bir platformdur ve ekiplerin track , sürüm modellerini track ve sonuçları görselleştirmesine yardımcı olur. Weights & Biases , karmaşık eğitim çalışmalarını analiz etmek için zengin, etkileşimli grafikler sunar.