Temel Bileşen Analizi (PCA)

Temel Bileşenler Analizi (PCA), makine öğreniminde (ML) boyut azaltma için temel bir tekniktir. Temel amacı, yüksek boyutlu verilerin karmaşıklığını basitleştirirken, orijinal bilginin (varyans) mümkün olduğunca çoğunu korumaktır. Bunu, orijinal değişkenler kümesini "temel bileşenler" adı verilen yeni, daha küçük, ilişkisiz değişkenler kümesine dönüştürerek başarır. Bu bileşenler, ilk birkaçının orijinal veri kümesindeki varyasyonun çoğunu koruyacak şekilde sıralanır. Bu, PCA'yı veri ön işleme, veri keşfi ve veri görselleştirme için paha biçilmez bir araç haline getirir.

Temel Bileşen Analizi Nasıl Çalışır

Temelinde, PCA bir veri kümesindeki maksimum varyansın yönlerini tanımlar. Veri noktalarının bir dağılım grafiğini hayal edin; PCA, verilerin yayılımını en iyi yakalayan çizgiyi bulur. Bu çizgi, ilk temel bileşeni temsil eder. İkinci temel bileşen, ilkine dik olan ve bir sonraki en büyük varyans miktarını yakalayan başka bir çizgidir. Orijinal verileri bu yeni bileşenlere yansıtarak, PCA gürültüyü filtreleyen ve en önemli kalıpları vurgulayan daha düşük boyutlu bir gösterim oluşturur. Bu işlem, aşırı uyum (overfitting) riskini azaltarak ve eğitim için gereken hesaplama kaynaklarını azaltarak model performansını iyileştirmek için çok önemlidir.

Gerçek Dünya Yapay Zeka/Makine Öğrenimi Uygulamaları

PCA, Yapay Zeka (AI) ve bilgisayarlı görü (CV) alanlarında yaygın olarak kullanılmaktadır.

1. Yüz Tanıma ve Görüntü Sıkıştırma: Bilgisayarla görme alanında, görüntüler her pikselin bir özellik olduğu yüksek boyutlu verilerdir. PCA, bunları temsil etmek için gereken boyut sayısını azaltarak görüntüleri sıkıştırmak için kullanılabilir. Ünlü bir uygulama, "eigenfaces" olarak bilinen tekniğin yüzlerin en önemli özelliklerini (temel bileşenler) belirlemek için PCA'yı kullandığı yüz tanımadır. Bu basitleştirilmiş gösterim, yüzleri depolamayı ve karşılaştırmayı çok daha verimli hale getirir ve bu da görüntü sınıflandırması ve biyometrik güvenlik gibi görevler için hayati öneme sahiptir. Derinlemesine bir inceleme için, bu eigenfaces'e girişe bakın.
2. Biyoenformatik ve Genetik Analiz (Bioinformatics and Genetic Analysis): Genomik veri kümeleri genellikle binlerce gen için gen ifade seviyeleri gibi binlerce özellik içerir. Bu tür yüksek boyutlu verileri analiz etmek, boyutsallık laneti nedeniyle zordur. PCA, Ulusal İnsan Genomu Araştırma Enstitüsü gibi kurumlardaki araştırmacıların bu karmaşıklığı azaltmasına, verileri görselleştirmesine ve benzer genetik profillere sahip hasta veya örnek kümelerini belirlemesine yardımcı olur. Bu, hastalıklara veya tedaviye verilen yanıtlara ilişkin kalıpları ortaya çıkarabilir ve kişiselleştirilmiş tıpta araştırmayı hızlandırabilir.

PCA ve Diğer Teknikler

PCA, değişkenler arasındaki ilişkilerin doğrusal olduğunu varsayan doğrusal bir tekniktir. Güçlü ve yorumlanabilir olmasına rağmen, karmaşık, doğrusal olmayan yapıları etkili bir şekilde yakalayamayabilir.

• Autoencoder'lar (Otomatik Kodlayıcılar): Bunlar, karmaşık, doğrusal olmayan veri temsilleri öğrenebilen sinir ağı tabanlı tekniklerdir. Genellikle PCA'dan daha güçlüdürler, ancak daha az yorumlanabilir ve hesaplama açısından daha maliyetlidirler. PyTorch veya TensorFlow gibi çerçeveler kullanarak uygulayabilirsiniz.
• t-dağıtılmış Stokastik Komşu Gömme (t-SNE): Öncelikle bir görselleştirme tekniği olan t-SNE, yüksek boyutlu verilerdeki yerel yapıyı ve kümeleri, doğrusal olmayanlar bile ortaya çıkarmada mükemmeldir. Ancak, PCA kadar küresel yapıyı korumaz ve hesaplama açısından yoğundur. Scikit-learn hem PCA hem de t-SNE için uygulamalar sağlar.

Daha gelişmiş teknikler mevcut olsa da, PCA genellikle bir temel veya veri keşfi ve ön işleme ardışık düzenlerinde ilk adım olarak kullanılan değerli bir araç olmaya devam etmektedir. Ultralytics ekosistemi içinde, Ultralytics YOLO gibi modeller CNN omurgaları içinde yerleşik özellik çıkarımını kullanırken, boyut azaltma prensipleri çok önemlidir. Ultralytics HUB gibi platformlar, veri kümelerini düzenlemekten, bu tür ön işleme adımlarının optimum sonuçlar elde etmek için kritik olduğu modelleri dağıtmaya kadar tüm ML iş akışını yönetmeye yardımcı olur.