Az Veriyle Öğrenme

Az Veriyle Öğrenme (Few-Shot Learning - FSL), sadece birkaç örnekten yeni kavramlara genelleme yapabilen modeller oluşturmaya odaklanan bir makine öğrenimi alt alanıdır. Özellikle bilgisayarla görme alanındaki geleneksel derin öğrenme modelleri, yüksek performans elde etmek için genellikle çok miktarda etiketli eğitim verisi gerektirir. FSL, veri toplama ve etiketlemenin maliyetli, zaman alıcı veya imkansız olduğu durumlarda etkili bir şekilde öğrenebilen modeller oluşturarak veri kıtlığı sorununu çözer ve insanların çok az örnekten yeni nesneler veya kategoriler öğrenme yeteneğini taklit eder. Bu, veri toplama ve etiketlemenin pahalı, zaman alıcı veya basitçe imkansız olduğu uygulamalar için onu paha biçilmez kılar.

Az Veriyle Öğrenme (Few-Shot Learning) Nasıl Çalışır?

FSL'nin ardındaki temel fikir, yeni, ilgili görevleri hızla öğrenmek için geniş ve çeşitli bir veri kümesinden elde edilen ön bilgiden yararlanmaktır. Model, belirli kategorileri doğrudan sınıflandırmayı öğrenmek yerine, verilerin daha genel bir temsilini veya veri noktalarının nasıl karşılaştırılacağını öğrenir. Yaygın yaklaşımlar şunları içerir:

• Metrik Tabanlı Öğrenme: Bu yöntemler, birkaç etiketli "destek" görüntüsünü etiketsiz "sorgu" görüntüleriyle karşılaştırmak için bir mesafe fonksiyonu veya benzerlik metriği öğrenir. Sorgu görüntüsüne daha sonra en benzer destek görüntüsünün sınıfı atanır. Bu yaklaşımın popüler örnekleri arasında, iki görüntünün aynı sınıftan olup olmadığını belirlemeyi öğrenen Siyam Ağları ve metrik uzaydaki her sınıf için bir prototip temsili öğrenen Prototip Ağları bulunur.
• Optimizasyon Tabanlı Öğrenme: Genellikle meta-öğrenme (veya "öğrenmeyi öğrenme") ile ilişkilendirilen bu yaklaşım, bir modelin optimizasyon sürecini kendisini eğitir. Amaç, parametrelerini sadece birkaç gradyan inişi adımıyla yeni bir göreve hızla uyarlayabilen bir model geliştirmektir. Bu alandaki etkili bir algoritma Model-Agnostik Meta-Öğrenme (MAML)'dir.
• Hafıza Tabanlı Öğrenme: Bu modeller, mevcut birkaç örnekten bilgi depolamak için harici bir bellek bileşeni kullanır. Yeni bir örnek sunulduğunda, model bir tahminde bulunmak için belleğinden ilgili bilgileri alır. Bu, kavramsal olarak k-En Yakın Komşular (k-NN) algoritmalarının çalışma şekline benzer.

Az Veriyle Öğrenme - İlgili Kavramlar Karşılaştırması

FSL'yi sınırlı verilerle ilgilenen diğer öğrenme paradigmalarından ayırmak önemlidir:

• Sıfır Atışlı Öğrenme (ZSL): ZSL, yalnızca üst düzey semantik açıklamaları veya öznitelikleri kullanarak, bir modelin eğitim sırasında hiç görmediği sınıfları tanımasını gerektirdiğinden, FSL'den daha uçtur. FSL en az bir örnek gerektirirken, ZSL hiç örnek gerektirmez.
• Tek Atışlı Öğrenme (OSL): OSL, modelin her yeni sınıf için tam olarak bir etiketli örnekle sağlandığı FSL'nin belirli bir varyantıdır. Az sayıda atışlı çerçeve içindeki en zorlu senaryoyu temsil eder.
• Transfer Öğrenimi: FSL bir transfer öğrenimi biçimidir, ancak ikisi aynı değildir. Geleneksel transfer öğrenimi genellikle ImageNet gibi büyük bir veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiş bir modeli alıp daha küçük, yeni bir veri kümesi üzerinde ince ayar yapmayı içerir. FSL, özellikle yeni veri kümesinin son derece küçük olduğu senaryolar için tasarlanmıştır (örneğin, sınıf başına 10'dan az örnek). Ultralytics YOLO11 gibi modellerin transfer öğrenimi için önceden eğitilmiş ağırlıkları nasıl kullandığını model eğitimi belgelerimizde inceleyebilirsiniz.

Gerçek Dünya Uygulamaları

FSL, özellikle verilerin kıt olduğu uzmanlık alanlarında kullanışlıdır.

1. Tıbbi Görüntülemede Nadir Hastalık Teşhisi: Nadir hastalıklar için, model eğitimi için binlerce hasta taraması toplamak genellikle mümkün değildir. FSL ile, yaygın tıbbi görüntülerden oluşan geniş bir veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiş bir model, sadece birkaç doğrulanmış vaka kullanarak nadir bir hastalığın belirtilerini tanımlamak için uyarlanabilir. Bu, tıbbi görüntü analizi için tanı araçlarının geliştirilmesini hızlandırır.
2. Endüstriyel Kusur Tespiti: Üretimde, yeni bir ürün hattında benzersiz ve nadir görülen kusurlar olabilir. Binlerce kusur örneği toplamak için üretime ara vermek yerine, nesne tespiti için bir FSL modeli, kalite kontrolünü otomatikleştirmek, verimliliği artırmak ve israfı azaltmak için birkaç örnekle hızla eğitilebilir. Ultralytics HUB gibi platformlar, bu tür özel veri kümelerini yönetmeye ve model dağıtımını hızlandırmaya yardımcı olabilir.

Zorluklar ve Gelecek Yönelimler

Gelecek vaat etmesine rağmen, FSL önemli zorluklarla karşı karşıyadır. Birincil engel, modelin genelleme yapmayı öğrenmek yerine birkaç örneği kolayca ezberleyebileceği için aşırı öğrenmeyi önlemektir. Modelin performansı, sağlanan destek örneklerinin kalitesine ve temsil edilebilirliğine de son derece duyarlı olabilir.

Stanford Üniversitesi, Google AI ve Meta AI gibi kurumlar tarafından yürütülen devam eden araştırmalar, daha sağlam meta öğrenme algoritmaları oluşturmaya ve ön eğitim için denetimsiz veya kendi kendine denetimli öğrenme tekniklerinden daha iyi yararlanmaya odaklanmaktadır. Bu yaklaşımları birleştirmek, daha esnek ve veri açısından verimli yapay zeka sistemleri oluşturmayı ve veri kısıtlı ortamlarda mümkün olanın sınırlarını zorlamayı amaçlamaktadır. PyTorch ve TensorFlow gibi gelişmiş çerçeveler, araştırmacıların bu en son yöntemleri keşfetmeleri için gerekli araçları sağlar.