Nöral Mimari Arama (NAS)

Nöral Mimari Arama (NAS), yapay sinir ağlarının (NN) tasarımını otomatikleştiren bir tekniktir. Geleneksel olarak, yüksek performanslı bir model mimarisi tasarlamak önemli bir uzmanlık ve kapsamlı deneme yanılma gerektiriyordu. NAS, çok çeşitli olası ağ tasarımlarını keşfetmek ve belirli bir görev ve veri kümesi için en uygun mimariyi belirlemek için algoritmalar kullanarak bu karmaşık süreci otomatikleştirir. Bu otomasyon, verimli ve güçlü derin öğrenme modellerinin geliştirilmesini hızlandırarak gelişmiş yapay zekayı daha erişilebilir hale getirir.

Nöral Mimari Arama Nasıl Çalışır?

NAS süreci üç ana bileşene ayrılabilir:

1. Arama Alanı: Bu, tasarlanabilecek tüm olası mimarilerin kümesini tanımlar. Bir arama uzayı, katman türleri (örneğin, konvolüsyon, havuzlama) ve bağlantıları için seçenekleri belirleyerek basit olabilir veya yeni mimari motiflere izin vererek oldukça karmaşık olabilir. İyi tanımlanmış bir arama uzayı, esneklik ve hesaplama fizibilitesini dengelemek için çok önemlidir.
2. Arama Stratejisi: Bu, arama alanını keşfetmek için kullanılan algoritmadır. İlk yöntemlerde rastgele arama kullanılırdı, ancak o zamandan beri daha sofistike stratejiler ortaya çıkmıştır. Yaygın yaklaşımlar arasında, bir ajanın optimum mimarileri seçmeyi öğrendiği takviyeli öğrenme ve nesiller boyunca daha iyi mimarileri "geliştirmek" için doğal seçilimi taklit eden evrimsel algoritmalar yer alır. Farklılaştırılabilir Mimari Arama'da (DARTS) olduğu gibi gradyan tabanlı yöntemler de verimlilikleri nedeniyle popüler hale gelmiştir.
3. Performans Tahmin Stratejisi: Bu bileşen, önerilen her mimarinin kalitesini değerlendirir. En basit yöntem, modeli bir veri kümesi üzerinde tamamen eğitmek ve performansını ölçmektir, ancak bu son derece zaman alıcıdır. Süreci hızlandırmak için araştırmacılar daha küçük veri kümeleri kullanmak, daha az epok için eğitim yapmak veya her mimariyi sıfırdan eğitmekten kaçınmak için ağırlık paylaşımı kullanmak gibi daha verimli teknikler geliştirmiştir.

Uygulamalar ve Örnekler

NAS, çeşitli görevler için son teknoloji modeller oluşturmada oldukça etkili olduğunu kanıtlamıştır ve genellikle performans ve verimlilik açısından insan tarafından tasarlanan mimarileri geride bırakmıştır.

• Bilgisayarla Görme: NAS, nesne algılama ve görüntü sınıflandırma için verimli mimariler tasarlamak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, EfficientNet model ailesi, ağ derinliğini, genişliğini ve çözünürlüğünü sistematik olarak dengelemek için NAS kullanılarak geliştirilmiştir. Benzer şekilde, DAMO-YOLO gibi modeller, nesne algılama için hız ve doğruluk arasında güçlü bir denge sağlamak için NAS tarafından oluşturulan bir omurgadan yararlanır.
• Tıbbi Görüntü Analizi: Sağlık hizmetlerinde NAS, taramalarda tümör tespiti veya hücresel yapıların segmentlere ayrılması gibi görevler için özel modeller oluşturabilir. NAS, mimarileri tıbbi cihazlarda bulunan özel donanımlarda verimli bir şekilde çalışacak şekilde optimize ederek daha hızlı ve daha doğru teşhisler yapılmasını sağlayabilir. Bu, sağlık hizmetlerinde yapay zekayı geliştirmek için önemli bir potansiyele sahiptir.

NAS ve İlgili Kavramlar

NAS, daha geniş bir alan olan Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML) içinde özel bir bileşendir. NAS yalnızca en iyi sinir ağı mimarisini bulmaya odaklanırken, AutoML veri ön işleme, özellik mühendisliği, model seçimi ve hiperparametre ayarlama gibi adımlar dahil olmak üzere tüm makine öğrenimi hattını otomatikleştirmeyi amaçlamaktadır.

NAS'ı hiperparametre ayarından ayırmak çok önemlidir: hiperparametre ayarı, belirli, sabit bir model mimarisi için yapılandırma ayarlarını ( öğrenme oranı veya yığın boyutu gibi) optimize ederken NAS, mimarinin kendisini arar. Her iki teknik de optimum model performansı elde etmek için genellikle birlikte kullanılır. Optuna veya Ultralytics YOLO modelleriyle entegre olan Ray Tune gibi araçlar hiperparametre optimizasyonu için popülerdir. Bu ayrımları anlamak, verimli yapay zeka sistemleri oluşturmak için doğru otomasyon tekniklerini uygulamaya yardımcı olur. Ultralytics belgelerinde hiperparametre ayarlama hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.