İnce ayar

İnce Ayar Nasıl Çalışır?

Süreç tipik olarak önceden eğitilmiş bir modelin seçilmesiyle başlar, örneğin Ultralytics YOLOCOCO veya ImageNet gibi geniş bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş model. Genellikle görme için Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) veya NLP için Dönüştürücüler olan bu modeller, ilk eğitim verilerinden genel özellikleri tanımayı zaten öğrenmişlerdir. İnce ayar sırasında, model ağırlıkları(eğitim sırasında öğrenilen parametreler) yeni, daha küçük veri kümesine göre ayarlanır. Genellikle, ağın ilk katmanları (kenarlar veya dokular gibi genel özellikleri öğrenen) "dondurulmuş" halde tutulur (ağırlıkları güncellenmez), daha sonraki, daha göreve özgü katmanlar ise yeniden eğitilir. Bu yeniden eğitim genellikle ağırlıklarda daha küçük ayarlamalar yapmak için orijinal eğitimde kullanılandan daha düşük bir öğrenme oranı kullanmayı içerir, böylece yeni görevin nüanslarına uyum sağlarken önceden öğrenilen bilgi korunur. fast.ai kursu gibi kaynaklarda mekanik hakkında daha fazla ayrıntı bulabilirsiniz.

Neden İnce Ayar Kullanılmalı?

İnce ayar birkaç önemli avantaj sunar:

• Azaltılmış Eğitim Süresi: Önceden eğitilmiş bir modelle başlamak, model temel kalıpları zaten anladığı için sıfırdan eğitime kıyasla gereken süreyi önemli ölçüde azaltır.
• Daha Düşük Veri Gereksinimi: İnce ayar, büyük başlangıç veri kümesinden elde edilen kapsamlı bilgi üzerine inşa edildiğinden, sınırlı göreve özgü verilerle bile genellikle iyi sonuçlar elde edebilir. Kaggle gibi platformlar genellikle ince ayarın önemli bir strateji olduğu yarışmalara ev sahipliği yapar.
• Geliştirilmiş Performans: Büyük veri kümelerinden öğrenilen özelliklerden yararlanarak ince ayar yapmak, özellikle hedef veri kümesi küçük olduğunda, hedef görevde daha yüksek doğruluk ve daha iyi genelleme sağlayabilir.
• Erişilebilirlik: İlk ön eğitim için gereken devasa hesaplama kaynaklarına sahip olmayan uygulayıcılar için son teknoloji modelleri erişilebilir hale getirir. Hugging Face ince ayar için hazır, önceden eğitilmiş modellerden oluşan geniş bir havuz sağlar.

Süreci optimize etmek için ek model eğitimi ipuçlarını keşfedin.

İnce Ayar ve İlgili Kavramlar

İnce ayarı benzer makine öğrenimi kavramlarından ayırt etmek önemlidir:

• Transfer Öğrenme: Bu, bir görevden elde edilen bilginin farklı ancak ilgili bir göreve uygulandığı geniş bir kavramdır. İnce ayar, önceden eğitilmiş bir modelin ağırlıklarının yeni görevin verileri üzerinde daha fazla eğitildiği (ayarlandığı) özel bir transfer öğrenme yöntemidir. Diğer transfer öğrenme yöntemleri, modelin yalnızca özellik çıkarımı için kullanılmasını içerebilir. Andrew Ng'nin Makine Öğrenimi Kursu gibi kaynaklardan daha fazla bilgi edinin.
• Özellik Çıkarma: Bu yaklaşımda, önceden eğitilmiş model (genellikle son katmanları çıkarılmış olarak) sabit bir özellik çıkarıcı olarak kullanılır. Çıktılar (özellikler) daha sonra yeni veri kümesi üzerinde sıfırdan eğitilen yeni, tipik olarak daha basit bir modele ( SVM veya küçük bir sinir ağı gibi) beslenir. İnce ayarın aksine, önceden eğitilmiş ana modelin ağırlıkları genellikle güncellenmez.
• Hiperparametre Ayarlama: Bu, eğitim veya ince ayar süreci başlamadan önce optimum hiperparametre setinin (örneğin, öğrenme oranı, yığın boyutu, epok sayısı, ağ mimarisi seçenekleri) bulunmasını içerir. Öğrenme sürecinin yapılandırmasını optimize ederken, ince ayar verilere dayalı olarak model ağırlıklarını optimize eder. Ultralytics Tuner gibi araçlar hiperparametre aramalarını otomatikleştirir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

İnce ayar çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır:

• Tıbbi Görüntü Analizi: ImageNet üzerinde önceden eğitilmiş bir görme modeli, zatürre veya beyin tümörleri gibi belirli durumları tespit etmek için daha küçük bir röntgen veya CT taraması veri kümesi üzerinde ince ayar yapılabilir. Bu, modelin tıbbi teşhis için şekilleri ve dokuları tanıma konusundaki öğrenilmiş yeteneğinden yararlanır. Bu alandaki araştırmalar genellikle arXiv gibi platformlarda yayınlanmaktadır.
• Özel Nesne Algılama: COCO üzerinde önceden eğitilmiş YOLO gibi genel bir nesne algılayıcı, üretim kalite kontrolünde yapay zekadaki belirli kusur türleri veya vahşi yaşamın korunması için belirli hayvan türleri gibi niş ortamlardaki belirli öğeleri tanımlamak için ince ayarlanabilir.
• Özel Sohbet Robotları ve Metin Analizi: BERT ( Google AI Blogunda açıklanmıştır) veya OpenAI 'den GPT-3 gibi büyük dil modelleri, özel soru yanıtlama sistemleri oluşturmak veya belirli sektörler için son derece hassas duygu analizi gerçekleştirmek için şirkete özgü belgeler veya müşteri hizmetleri günlükleri üzerinde ince ayar yapılabilir. Stanford NLP Grubu, NLP araştırmalarına önemli katkılarda bulunmaktadır.

Bilgisayarla görme topluluğu içinde daha fazla uygulama keşfedin.

Ultralytics YOLO Modellerine İnce Ayar Yapma

Ultralytics , YOLO modellerine ince ayar yapmak için güçlü bir destek sağlar. Kullanıcılar önceden eğitilmiş ağırlıkları (örneğin COCO üzerinde eğitilmiş modellerden) kolayca yükleyebilir ve algılama, segmentasyon veya sınıflandırma gibi görevler için kendi özel veri kümeleri üzerinde eğitime devam edebilir. Ultralytics belgeleri, eğitim süreci hakkında ayrıntılı kılavuzlar sunarak kullanıcıların aşağıdaki gibi son teknoloji modelleri uyarlamasına olanak tanır YOLO11 kendi özel bilgisayarla görme zorlukları için. Ultralytics HUB gibi platformlar, özel eğitim sürecini daha da kolaylaştırır. Bu uyarlanabilirlik, tarımda yapay zekadan robot teknolojisine kadar çeşitli uygulamalarda optimum performans elde etmenin anahtarıdır. Transfer öğrenme teknikleri hakkında daha fazla bilgi Coursera'nın Derin Öğrenme Uzmanlığı gibi eğitim platformlarında ve araştırma bilgileri için Papers with Code veya Distill.pub gibi sitelerde bulunabilir.