3.3.3. Algoritma ve Eğitim Zorlukları

Şekil 3.49. Algoritma ve Eğitim Zorlukları.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)Bir modeli geliştirmek, evet, sadece ilk adımdır. Asıl sihir, o modeli etkili bir şekilde eğitmek ve performansını doğru şekilde değerlendirmekte yatar. Bu süreç, algoritmaların ve parametrelerin dikkatli bir şekilde ayarlanmasını gerektirir.

Temel Zorluklar

Bu aşamada karşımıza çıkan iki ana zorluk var:

Hiperparametre Ayarı

Modellerin “nasıl öğrendiğini” belirleyen ayarlar, yani hiperparametreler, doğru performans için hayati önem taşır. Bunlar, modelin eğitilmesi başlamadan önce veri bilimcileri tarafından belirlenen ve optimize edilen ayarlardır.

• Öğrenme oranı (learning rate): Modelin her adımda ne kadar hızlı öğrenmesi gerektiğini belirler. Çok yüksek bir öğrenme oranı, modelin kararsız olmasına yol açabilirken, çok düşük bir oran öğrenme sürecini yavaşlatabilir.
• Devre dışı bırakma oranı (dropout rate): Özellikle sinir ağlarında aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemek için kullanılan bir tekniktir. Belirli bir orandaki nöronların eğitim sırasında rastgele kapatılmasını sağlar.

Bu tür hiperparametrelerin doğru şekilde ayarlanması, modelin doğruluk ve genelleme yeteneği arasında ideal bir denge kurmak için kritiktir. Elle ayarlamak zor ve zaman alıcı olabileceğinden, otomatik araçlar devreye girer:

• Grid Search: Belirlenen hiperparametre aralıklarındaki tüm kombinasyonları sistematik olarak dener.
• Random Search: Hiperparametre değerlerini rastgele seçerek daha geniş bir aralığı keşfeder.
• Bayesian Optimization: Önceki deneme sonuçlarını kullanarak bir sonraki en iyi hiperparametre kombinasyonunu daha akıllıca tahmin eder.

Bu araçlar, hiperparametreleri otomatik olarak optimize ederek en iyi model performansına ulaşmamızı kolaylaştırır.

Değerlendirme Metrikleri

Modelin başarısını ölçmek için doğru metrikleri seçmek son derece önemlidir. Her model türü ve her problem için aynı metrikler geçerli olmayabilir.

Örneğin, dolandırıcılık tespiti gibi dengesiz veri setleriyle çalıştığımız durumlarda, yalnızca genel doğruluk (accuracy) her zaman en iyi ölçüt olmayabilir. Çünkü dolandırıcılık işlemleri çok nadir görüldüğü için, modelin neredeyse her şeyi “yasal” olarak tahmin etmesi bile yüksek bir doğruluk oranı verebilir, ancak bu, gerçek dolandırıcılıkları kaçırdığı anlamına gelir.

Bu tür durumlarda, kesinlik (precision) ve duyarlılığın (recall) harmonik ortalaması olan F1-Skoru kullanılır. F1-Skoru, hem yanlış pozitifleri (gereksiz alarmlar) hem de yanlış negatifleri (kaçırılan dolandırıcılıklar) dikkate alarak daha dengeli bir değerlendirme sunar. Bu metrik, dengesiz veri setlerinde modelin gerçek performansını daha iyi yansıtır ve iki önemli metriği (kesinlik ve duyarlılık) dengelemiş olur.

Doğru hiperparametre ayarı ve uygun değerlendirme metriklerinin seçimi, bir yapay zekâ modelinin sadece çalışmasını değil, aynı zamanda iş hedeflerine ulaşmasında ne kadar etkili olduğunu gösterir. Bu, model geliştirme sürecinin temel taşlarından biridir.