3.3.2. Model Karmaşıklığında Doğru Dengeyi Kurmak

Şekil 3.48. Model Karmaşıklığında Doğru Dengeyi Kurmak.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)

Yapay zekâ modellerinde doğru karmaşıklık seviyesini seçmek gerçekten de hayati bir adımdır. Başarılı bir model, ne çok basit ne de aşırı karmaşık olmalıdır; tam da aradığımız dengeyi bulmak, genelleme yeteneğini korumak anlamına gelir.

Model Karmaşıklığı ve Etkileri

• Çok basit bir model (Underfitting): Bu tür modeller, eldeki veriyi yeterince iyi temsil edemez. Temel kalıpları bile öğrenemediği için düşük performans gösterir. Sanki bir öğrencinin konuya yüzeysel bakıp hiçbir detayı anlamaması gibidir.
• Çok karmaşık bir model (Overfitting): Bu modeller ise eğitim verisindeki gereksiz gürültüyü (noise) bile öğrenmeye çalışır. Sonuç olarak, genelleme yeteneğini kaybeder ve yeni veya görülmemiş veriler üzerinde zayıf performans sergiler. Bu durum, bir öğrencinin sınavdaki her sorunun cevabını ezberlemesi ama konuyu gerçekten anlamadığı için farklı bir soru tipiyle karşılaştığında zorlanması gibidir.

Aradığımız şey: Ne çok basit ne de çok karmaşık olan dengeli bir modeldir. Bu denge, modelin hem mevcut veriyi iyi anlamasını hem de gelecekteki veriler üzerinde güvenilir tahminler yapabilmesini sağlar.

Gerçek Hayattan Bir Örnek:

Satış tahminlerinde aşırı karmaşık bir model düşünün. Bu model, mevsimsel dalgalanmaları (örneğin bayram dönemlerindeki geçici artışları) sanki uzun vadeli bir satış eğilimiymiş gibi algılayabilir. Bu durum, yanıltıcı tahminlere yol açar ve stratejik kararların (örneğin stok seviyelerinin belirlenmesi, pazarlama bütçesi tahsisi) yanlış yönlendirilmesine sebep olabilir.

Çözüm Yöntemleri

Model karmaşıklığı sorununu aşmak için kullanabileceğimiz başlıca yöntemler şunlardır:

• Düzenlileştirme (Regularization): Bu teknik, modelin aşırı karmaşıklığını önlemek için modele puansal ceza terimleri ekler. Bu cezalar, modeldeki ağırlıkların çok büyük değerler almasını engelleyerek modelin daha basit ve genellenebilir olmasını sağlar.
  • L1 (Lasso) ve L2 (Ridge) düzenlileştirme yöntemleri, ağırlıkları küçültür ve modelin basitleştirilmesine yardımcı olur. L1, bazı ağırlıkları sıfıra çekerek özellik seçimi yapma özelliğine de sahiptir.
• Çapraz Doğrulama (Cross-Validation): Modelin performansını farklı veri alt kümelerinde test ederek genelleme yeteneğini değerlendirir. Veri setini birden fazla parçaya ayırıp, her seferinde farklı bir parça üzerinde test yaparak modelin sağlamlığını kontrol ederiz.
  • Faydası: Bu yöntem, modelin yeni ve görülmemiş verilere karşı daha iyi tahmin yapabilmesini sağlar, çünkü performansı tek bir test setine bağımlı kalmaz.
• Basitleştirme (Simplification): Doğrudan modelin mimarisini sadeleştirerek sadece en ilgili özelliklere odaklanmaktır.
  • Özellik seçimi (feature selection) yaparak gereksiz değişkenler kaldırılır. Örneğin, bir ev fiyatı tahmin modelinde evin rengi gibi alakasız bir özellik, modelin karmaşıklığını artırır ancak tahmin gücüne katkı sağlamaz; bu tür özellikler kaldırılır.

Bu yöntemler, yapay zekâ modellerinizin yalnızca eğitim verisi üzerinde değil, aynı zamanda gerçek dünya senaryolarında da etkili ve güvenilir olmasını sağlamak için hayati öneme sahiptir.