Giriş
Derin öğrenme, insan beyninin işleme ve öğrenme süreçlerinden ilham alan bir yapay zeka alanıdır. Bu alanda, büyük veri setleri üzerinde karmaşık yapıları algılayarak ve anlamlandırarak keşiflerde bulunabilen yapay sinir ağları kullanılır. Derin öğrenme yöntemlerinden biri olan otomatik kodlayıcılar, veri setinin temsiliyetini daha küçük bir boyutta kodlayarak veri sıkıştırma ve gözetimli öğrenme yapabilme kapasitesine sahiptir. Bu makalede derin öğrenme yöntemlerinden otomatik kodlayıcıların eğitimi ve değerlendirmesi üzerinde durulacaktır.
Otomatik Kodlayıcılar
Otomatik kodlayıcılar, veri setinin özünü yakalayarak veri sıkıştırma, boyut indirgeme ve gözetimli öğrenmenin gerçekleştirildiği bir tür unsupervised learning (gözetimsiz öğrenme) yöntemidir. Veri setinin boyutunu küçültmek için kullanılan otomatik kodlayıcılarda, veri setine has bir temsiliyet oluşturulur ve bu temsiliyet kullanılarak veri seti geri elde edilebilir veya yeni örneklerin üretimi sağlanabilir.
Otomatik kodlayıcılar, genellikle iki bileşen içerir: kodlayıcı ve dekodlayıcı. Kodlayıcı, girdi verilerini daha düşük boyutlu temsiller ile eşleştirir. Bu temsiller, veri setinin önemli özelliklerini içermekte ve gürültü veya gereksiz ayrıntılar gibi düşük bilgi içeren kısımları filtrelemektedir. Dekodlayıcı ise, kodlu temsilleri girdiye yakın bir şekilde yeniden yapılandırır.
Otomatik Kodlayıcıların Eğitimi
Otomatik kodlayıcılar genellikle iki aşamalı bir süreçle eğitilir: önceden eğitim ve ince ayarlama. Önceden eğitim aşamasında, bir rekürsif veya hata düzeltme kodlayıcı kullanılarak otomatik kodlayıcı katmanları toplu halde eğitilir. Bu aşamada, veriler temizlenir ve boyut indirgeme işlemi gerçekleştirilir.
Daha sonra, ince ayarlama aşamasında otomatik kodlayıcı ağı, önceden eğitilmiş parametrelerle birlikte gözetimli (supervised) bir öğrenme algoritması kullanılarak eğitilir. Bu aşamada, genellikle geri yayılım (backpropagation) algoritması kullanılarak hatayı en aza indirmek için ağırlık ve bias değerleri güncellenir.
Otomatik Kodlayıcıların Değerlendirilmesi
Otomatik kodlayıcıların değerlendirilmesi, önceden eğitim aşaması ve ince ayarlama aşaması olmak üzere iki aşamada gerçekleştirilir. Önceden eğitim aşamasında, otomatik kodlayıcının sıkıştırma kapasitesi ve veri setinin temsiliyetini ne kadar başarılı bir şekilde elde ettiği ölçülür. Bu aşamada, verilerin sıkıştırma oranı ve geri elde etme başarısı gibi metrikler kullanılır.
Ince ayarlama aşamasında ise, otomatik kodlayıcının gözetimli öğrenme görevinde ne kadar başarılı olduğu ve veri setinin sınıflandırma performansı ölçülür. Bu aşamada, doğruluk, hassasiyet, özgünlük, duyarlılık gibi sınıflandırma performansı metrikleri kullanılır.
Sonuç
Derin öğrenme yöntemlerinden otomatik kodlayıcılar, veri setlerinin önemli özelliklerini yakalayarak veri sıkıştırma ve gözetimli öğrenme yapabilme yeteneklerine sahiptir. Otomatik kodlayıcıların eğitimi, önceden eğitim ve ince ayarlama aşamalarından oluşur ve veri setinin temsiliyeti ve sınıflandırma performansı üzerinde değerlendirilir. Derin öğrenme ve otomatik kodlayıcılar alanındaki gelişmeler, yapay zeka teknolojisinin daha da ilerlemesine katkı sağlayacaktır."
.jpg)