Model Topluluğu

Model Topluluklar Nasıl Çalışır?

Model birleştirmenin arkasındaki temel fikir, farklı modelleri (farklı şekilde eğitilmiş veya farklı algoritmalar kullanan modeller) birleştirerek, bireysel hatalarının birbirini iptal edebileceği ve daha doğru ve güvenilir bir nihai tahmine yol açabileceğidir. Model çıktılarını birleştirmek için yaygın stratejiler şunlardır:

• Ortalama Alma/Oylama: Regresyon görevleri için, bireysel modellerden gelen tahminlerin ortalaması alınır. Sınıflandırma görevleri için, nihai tahmin çoğunluk oyuyla (sert oylama) veya tahmin edilen olasılıkların ortalaması alınarak (yumuşak oylama) belirlenir.
• Torbalama (Bootstrap Aggregating): Aynı temel modelin(örneğinkarar ağaçları) birden fazla örneği, eğitim verilerinin farklı rastgele alt kümeleri üzerinde bağımsız olarak eğitilir. Rastgele Orman algoritması klasik bir torbalama örneğidir.
• Güçlendirme: Modeller sırayla eğitilir ve her yeni model öncekiler tarafından yapılan hataları düzeltmeye odaklanır. Örnekler arasında AdaBoost, Gradient Boosting ve XGBoost bulunur.
• İstifleme: Birden fazla farklı temel modelden (örneğin bir SVM, bir sinir ağı ve bir k-En Yakın Komşular modeli) gelen tahminler, bu tahminleri en iyi şekilde nasıl birleştireceğini öğrenen nihai bir "meta-model" (genellikle lojistik regresyon gibi daha basit bir model) için girdi özellikleri olarak kullanılır.

Derin öğrenme bağlamında, topluluklar farklı mimarilere sahip modelleri ( CNN ve Vision Transformer (ViT) gibi), farklı hiperparametrelerle eğitilmiş modelleri veya farklı veri alt kümeleri üzerinde eğitilmiş modelleri birleştirmeyi içerebilir. Model kontrol noktalarını farklı epoklarda kaydetmek ve bunları bir araya getirmek (anlık görüntü birleştirme) gibi teknikler de etkili olabilir.

Model Topluluğu ve Topluluk Yöntemleri

Birbirleriyle yakından ilişkili olsalar da bu terimler biraz farklı nüanslara sahiptir.

• Topluluk Yöntemleri: Bu, birden fazla model oluşturmak ve birleştirmek için kullanılan geniş teknik veya algoritma kategorisini (torbalama, güçlendirme, istifleme gibi) ifade eder. Bu bir metodolojidir.
• Model Topluluğu: Bu tipik olarak bir topluluk yöntemi kullanılarak birleştirilen belirli bir model grubunu ifade eder. Ortaya çıkan bileşik modelin kendisidir.

Esasen, bir model topluluğu oluşturmak için topluluk yöntemlerini kullanırsınız.

Faydalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

Model topluluklarının kullanılması önemli avantajlar sunmaktadır:

• Geliştirilmiş Performans: Topluluklar genellikle tek bir kurucu modelden daha yüksek doğruluk ve daha iyi genelleme elde eder ve sıklıkla makine öğrenimi yarışmalarını kazanır.
• Artırılmış Sağlamlık: Bireysel model önyargılarının veya hatalarının ortalamasını alarak, topluluklar verilerdeki aykırı değerlere veya gürültüye karşı daha az hassastır ve aşırı uyuma daha az eğilimlidir.
• Hata Azaltma: Farklı modellerin birleştirilmesi, tek bir kusurlu modele güvenme riskini azaltmaya yardımcı olur.

Bununla birlikte, dikkate alınması gereken hususlar vardır:

• Artan Karmaşıklık: Birden fazla modeli eğitmek, yönetmek ve dağıtmak doğası gereği tek bir modeli yönetmekten daha karmaşıktır. Model dağıtımı daha karmaşık hale gelir.
• Daha Yüksek Hesaplama Maliyeti: Birden fazla modelin eğitilmesi daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir (CPU/GPU) ve zaman. Tüm temel modellerden gelen tahminlerin hesaplanması ve birleştirilmesi gerektiğinden çıkarım da daha yavaş olabilir.
• Yorumlanabilirlik: Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) teknikleri gelişiyor olsa da, bir topluluğun neden belirli bir tahminde bulunduğunu anlamak, tek ve daha basit bir modeli yorumlamaktan daha zor olabilir.

Ultralytics HUB gibi platformlar, birden fazla modeli eğitmenin ve izlemenin karmaşıklığını yönetmeye yardımcı olabilir ve etkili toplulukların oluşturulmasını potansiyel olarak basitleştirebilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Model toplulukları çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır:

1. Bilgisayarlı Görüde Nesne Algılama: Otonom sürüş veya güvenlik gözetimi gibi görevlerde, farklı nesne algılama modelleri (örneğin, Ultralytics YOLO 'nun farklı sürümleri YOLOv8 ve YOLOv10 gibi modeller veya RT-DETR) bir araya getirilebilir. Örneğin, farklı büyütmeler üzerinde veya eğitimin farklı aşamalarında eğitilen modellerin birleştirilmesi(Test-Zamanı Büy ütme bir tür topluluk oluşturma olarak görülebilir) zorlu koşullarda tespit doğruluğunu ve sağlamlığını artırabilirYOLOv5 Model Toplama Kılavuzu).
2. Tıbbi Teşhis: Topluluklar, tıbbi görüntüleri (X ışınları veya MRI'lar gibi) veya hasta verilerini analiz eden farklı modellerden gelen tahminleri birleştirebilir. Bir model belirli anormallikleri tespit etmede üstün olabilirken, bir diğeri farklı anormalliklerde daha iyi olabilir. Bunları bir araya getirmek, tümör tespiti gibi uygulamalar için çok önemli olan daha güvenilir bir teşhis aracına yol açabilir.
3. Finansal Tahmin: Hisse senedi fiyatlarının veya kredi riskinin tahmin edilmesi genellikle yüksek belirsizlik içerir. Farklı geçmiş veri pencereleri üzerinde eğitilen veya farklı ekonomik göstergeler kullanan modellerin bir araya getirilmesi, tek bir tahmin modelinden daha istikrarlı ve doğru tahminler sağlayabilir. Finans alanında yapay zeka hakkında daha fazlasını keşfedin.
4. Üretim Kalite Kontrolü: Ürünleri farklı açılardan inceleyen veya farklı kusur türlerine odaklanan modellerin birleştirilmesi, tek bir görüntü modelinden daha kapsamlı bir kalite denetim sistemi oluşturabilir(Üretimde Bilgisayarla Görme).

Model birleştirme, makine öğrenimi sistemlerinin performans sınırlarını zorlamak için güçlü bir tekniktir ve bu da onu yapay zeka geliştiricisinin araç setinde değerli bir araç haline getirir.