Rastgele Orman

Rastgele Orman, makine öğreniminde (ML) hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılan çok yönlü ve güçlü bir denetimli öğrenme algoritmasıdır. Bir tür topluluk yöntemi olarak, eğitim süreci sırasında çok sayıda karar ağacı oluşturarak çalışır. Bir sınıflandırma görevi için, nihai çıktı en çok ağaç tarafından seçilen sınıftır; bir regresyon görevi için, bireysel ağaçların ortalama tahminidir. Birden fazla modeli birleştiren bu yaklaşım, tahmin doğruluğunu artırmaya ve aşırı uyumu kontrol etmeye yardımcı olarak tek bir karar ağacından daha sağlam hale getirir.

Rastgele Orman Nasıl Çalışır?

Rastgele Orman'ın arkasındaki temel fikir, ilişkisiz karar ağaçlarından oluşan bir "orman" oluşturmak için rastgelelik eklemektir. Bu rastgelelik iki temel yolla enjekte edilir:

1. Bootstrap Toplama (Bagging): Ormandaki her bir ağaç, eğitim verilerinin farklı, rastgele bir örneği üzerinde eğitilir. Bu örnekleme değiştirme ile yapılır, yani bazı veri noktaları tek bir örnekte birden çok kez kullanılabilirken diğerleri hiç kullanılmayabilir. Bu teknik resmi olarak bootstrap aggregating olarak bilinir.
2. Özellik Rastgeleliği: Bir karar ağacındaki bir düğümü bölerken, algoritma tüm özellikler arasında en iyi bölmeyi aramaz. Bunun yerine, rastgele bir özellik alt kümesi seçer ve yalnızca bu alt küme içinde en uygun bölünmeyi bulur. Bu, ağaçların çeşitli olmasını sağlar ve birkaç güçlü özelliğin tüm ağaçlara hakim olmasını önler.

Model, bu farklı ağaçlardan gelen tahminleri birleştirerek varyansı azaltır ve tipik olarak herhangi bir ağacın tek başına elde edebileceğinden daha iyi performans elde eder. Algoritma Leo Breiman ve Adele Cutler tarafından geliştirildi ve birçok veri bilimci için başvurulacak bir araç haline geldi.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Rastgele Orman, özellikle tablo veya yapılandırılmış verilerle basitliği ve etkinliği nedeniyle birçok sektörde yaygın olarak kullanılmaktadır.

• Finansal Hizmetler: Bankalar ve finans kurumları kredi riski değerlendirmesi için Rastgele Orman modellerini kullanır. Model, gelir, kredi geçmişi ve yaş gibi müşteri verilerini analiz ederek, bir müşterinin kredide temerrüde düşme olasılığını tahmin edebilir. Ayrıca, hileli kredi kartı işlemlerini tespit etmek için finans alanında yapay zekada önemli bir araçtır.
• Sağlık hizmetleri: Tıp alanında, Rastgele Orman hastalık teşhisi ve hasta risk tabakalandırması için kullanılabilir. Örneğin, bir hastanın belirli bir hastalığa sahip olup olmadığını tahmin etmek için hasta kayıtlarını ve semptomlarını analiz edebilir ve doktorların daha doğru teşhisler koymasına yardımcı olabilir. Benzer uygulamalar hakkında daha fazla bilgiyi sağlık hizmetlerinde yapay zekaya genel bakış yazımızda okuyabilirsiniz.
• E-ticaret: Çevrimiçi perakendeciler, kullanıcılara tarama geçmişlerine, satın alma modellerine ve diğer kullanıcı davranışlarına göre ürünler öneren öneri sistemleri oluşturmak için Rastgele Orman kullanır.

Diğer Modellerle İlişkisi

Rastgele Orman'ın yapay zeka alanındaki diğer modellerle nasıl ilişkili olduğunu anlamak önemlidir.

• Karar Ağaçları: Rastgele Orman, temelde bir karar ağaçları topluluğudur. Tek bir karar ağacının yorumlanması basit olsa da, eğitim verilerine aşırı uyum sağlamaya eğilimlidir. Rastgele Orman, birçok ağacın sonuçlarının ortalamasını alarak bu sınırlamanın üstesinden gelir ve daha genelleştirilmiş bir model oluşturur.
• Güçlendirme Algoritmaları: Rastgele Orman gibi, XGBoost ve LightGBM gibi algoritmalar da karar ağaçlarına dayalı topluluk yöntemleridir. Bununla birlikte, ağaçların sırayla oluşturulduğu ve her yeni ağacın bir öncekinin hatalarını düzeltmeye çalıştığı boosting adı verilen farklı bir strateji kullanırlar. Buna karşılık, Random Forest ağaçlarını bağımsız ve paralel olarak oluşturur.
• Derin Öğrenme Modelleri: Rastgele Orman, yapılandırılmış verilerle ilgili sorunlar için oldukça etkilidir. Ancak görüntüler ve metinler gibi yapılandırılmamış veriler için Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) veya Görüntü Dönüştürücüler (ViT) gibi derin öğrenme modelleri çok daha üstündür. Bilgisayarla görmede, nesne algılama veya örnek segmentasyonu gibi görevler en iyi Ultralytics YOLO11 gibi özel mimariler tarafından ele alınır.

Teknolojiler ve Araçlar

Birkaç popüler makine öğrenimi kütüphanesi, Rastgele Orman algoritmasının uygulamalarını sağlar. Yaygın olarak kullanılan bir Python kütüphanesi olan Scikit-learn, hiperparametre ayarlama seçenekleriyle birlikte kapsamlı bir Rastgele Orman uygulaması sunar. Birçok geleneksel makine öğrenimi görevi için güçlü olsa da, son teknoloji bilgisayarla görme uygulamaları için MLOps yaşam döngüsünü destekleyen özel mimariler ve platformlar genellikle gereklidir. Gerçek dünyadaki görsel yapay zeka sorunları için YOLO modellerinden yararlanan çeşitli Ultralytics Çözümlerini keşfedin.