3.1.7. Model Eğitimi
Şekil 3.23. Model Eğitimi.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)
Model Eğitimi
Her başarılı yapay zekâ sisteminin temelinde model eğitimi yatar. Bu süreç, algoritmaların verilerdeki kalıpları öğrendiği aşamadır. Kritik bir adım olan model eğitimi, algoritmanın iç parametrelerinin, tahmin veya sınıflandırma performansını optimize etmek için giriş verilerine dayanarak ayarlanmasını içerir.
İş dünyası profesyonelleri için model eğitiminin temellerini anlamak, yapay zekâ sistemlerinin nasıl geliştirildiği hakkında içgörüler sunar. Bu da sistemlerin kurumsal hedeflerle uyumlu olmasına ve ölçülebilir sonuçlar üretmesine katkı sağlar.
Model Eğitimi Neden Önemlidir?
- Doğruluğu Artırır
Doğru bir eğitim süreci, modelin anlamlı kalıpları yakalamasını ve hatalardan kaçınmasını sağlar. - Performansı Optimize Eder
İyi eğitilmiş bir model, güvenilir tahminler sunarak işletmelerin bilinçli kararlar almasına yardımcı olur. - Karmaşıklığa Uyum Sağlar
Eğitim süreci, modellerin görüntüler veya zaman serileri gibi çeşitli ve yüksek boyutlu verileri işlemesine olanak tanır.
Şekil 3.24. Farklı Sektörlerde Model Eğitimi Uygulamaları.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)
Model Eğitim Süreci
Döngüsel Eğitim (Iterative Training)
Model eğitimi, modelin birçok döngü boyunca öğrendiği yinelemeli bir süreçtir. Her döngü sırasında şu adımlar gerçekleşir:
- Tahminler: Model, mevcut parametrelere dayanarak tahminlerde bulunur.
- Hata hesaplama: Tahminler, gerçek sonuçlarla karşılaştırılır ve hataları ölçülür.
- Optimizasyon: Parametreler, bir sonraki yinelemede hatayı azaltmak için ayarlanır.
Modelin “Ezberlemesini” (Overfitting) Önlemek İçin Teknikler
- Düzenleme (Regularization)
Modelin aşırı karmaşık hale gelmesini engellemek için modele, her bir karmaşık adım için ceza puanı eklenir. Bu sayede model daha az ve daha önemli parametrelerle çalışır.
Örnek: L1 veya L2 düzenleme (Ridge ve Lasso regresyonu) - Çapraz Doğrulama (Cross-Validation)
Veriler, eğitim ve doğrulama setlerine bölünerek modelin, görülmemiş alt kümelerdeki performansı test edilir.
Örnek: K-katlamalı çapraz doğrulama (K-fold cross-validation) - Erken Durdurma (Early Stopping)
Eğitim sırasında doğrulama performansı iyileşmeyi durdurduğunda, eğitim süreci sona erdirilir. Bu yöntem, modelin verileri ezberlemesini (overfitting) engeller.
İş Uygulaması: Perakende Talep Tahmini
Şekil 3.25. Perakende Talep Tahmini.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)
Senaryo
Bir perakende şirketi, yüksek talep sezonunda ürün talebini tahmin etmek istemektedir.
- Veri
Son beş yılın satış verileri, mevsimsel trendler ve diğer satış değişkenleri kullanılır. - Model Eğitim Süreci
Algoritma: Karmaşık ve doğrusal olmayan ilişkileri yakalayabildiği için Random Forest algoritması tercih edilir.
Doğrulama: Modelin genelleme yeteneğini test etmek amacıyla k-katlamalı çapraz doğrulama uygulanır.
Optimizasyon: Parametreleri hızlı ve etkili biçimde ayarlamak için Adam optimizasyon algoritması kullanılır.
Sonuç:
Eğitilen model, talep artışlarını önemli bir doğrulukla tahmin eder. Bu sayede daha etkin envanter yönetimi yapılır ve kârlılık artar.
Model Eğitimindeki Zorluklar
- Veri Kalitesi
Düşük kaliteli veriler, yanlış tahminlere neden olabilir.
Çözüm: Eğitimden önce veri temizliği ve ön işleme yapılmalıdır. - Hesaplama Kaynakları
Karmaşık modeller (örneğin derin sinir ağları), yüksek hesaplama gücü gerektirir.
Çözüm: AWS, Azure veya Google Cloud gibi bulut hizmetleriyle ölçeklenebilir kaynaklara erişim sağlanabilir. - Performans ve Yorumlanabilirlik Dengesi
Karmaşık modeller genellikle şeffaf değildir ve sonuçları yorumlamak zor olabilir.
Çözüm: Yorumlanabilirliğin önemli olduğu durumlarda daha basit modeller (örneğin lojistik regresyon) tercih edilebilir. Karmaşık modeller için Açıklanabilir Yapay Zekâ (Explainable AI – XAI) araçları kullanılabilir.
Temel Çıkarımlar
- Veriyi anlayın: Model eğitimi, kaliteli verilere dayanır. Veri toplama ve hazırlık süreçlerine yatırım yapmak, daha iyi sonuçlar getirir.
- Net hedefler belirleyin: Eğitimden önce başarı kriterleri (doğruluk oranı, hata oranı gibi) tanımlanmalıdır.
- İş birliği yapın: Eğitim sürecinin iş ihtiyaçlarıyla uyumlu olabilmesi için veri bilimciler ve iş birimleri birlikte çalışmalıdır.
Sonuç
Model eğitimi, yapay zekâ geliştirme sürecinin temel taşlarından biridir ve ham verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere çevirir. Eğitim süreci döngüsel şekilde geliştirildiğinde ve ezberlemeyi önleyici teknikler uygulandığında, yapay zekâ sistemleri gerçek dünya senaryolarında yüksek performans gösterir. Model eğitiminin temel ilkelerini anlamak, teknik ekiplerle iş hedefleri arasındaki boşluğu kapatır. Bu da hem daha isabetli kararlar alınmasını hem de yapay zekâ çözümlerine olan güvenin artmasını sağlar.
