Eğitim verileri makine öğreniminde nasıl kullanılır?

Yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri, yüksek kaliteli verilerle eğitilir. Verilerinizi etkili bir şekilde nasıl toplayacağınızı, hazırlayacağınızı ve test edeceğinizi anlamak, yapay zekanın potansiyelinden faydalanmanıza yardımcı olur.

Makine öğrenimi modelleri eğitildikleri veriler kadar iyidir. Yüksek kaliteli eğitim verileri olmadan en verimli makine öğrenimi algoritmaları bile performans gösteremez. 

Kaliteli, doğru, eksiksiz ve ilgili verilere duyulan ihtiyaç eğitim sürecinin ilk gereğidir. Algoritma iyi eğitim verileriyle beslenirse, istenen özellikleri kolayca kazanabilir. Makine öğrenimi (ML) algoritmalarını doğru verilerle tanıştırdığınızda doğruluk ve başarı şansı artar.

Eğitim verileri nedir?

Eğitim verileri, makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanılan ilk veri kümesidir. Modeller, bu verileri kullanarak kurallarını oluşturur ve iyileştirir.

Eğitim verileri makine öğrenimi modelini oluşturan başlıca girdidir. Makinelere onlardan beklenenin ne olduğunu öğretir. Model, istenenleri derinlemesine anlamak ve bunda ustalaşmak için veri kümesini tekrar tekrar analiz eder.

Eğitim verileri iki kategoride sınıflandırılır: Etiketlenmiş ve etiketlenmemiş veriler.

Etiketlenmiş veri

Etiketlenmiş veriler, bir veya daha fazla anlamlı etiketle etiketlenmiş bir grup veri örneğidir. Açıklamalı veriler olarak da adlandırılır. Etiketler belirli özellikleri, sınıflandırmaları veya nesneleri tanımlar. Örneğin, meyve fotoğrafları elma, muz veya üzüm olarak daha açıklayıcı olarak etiketlenebilir.

Gözetimli öğrenmede etiketli eğitim verileri kullanılır. ML modellerinin yeni veri noktalarını sınıflandırmak için belirli etiketlere dair özellikleri öğrenmesini sağlar. Etiketli veri toplama zorlu ve maliyetli bir süreçtir. Etiketlenmemiş verilerle karşılaştırıldığında, etiketli verileri depolamak da kritik bir süreçtir.

Etiketlenmemiş veri

Etiketlenmemiş veriler, sınıflandırmaları veya özellikleri tanımlamak için herhangi bir etikete sahip değildir. Denetimsiz makine öğreniminde kullanılır. ML modellerinin sonuçlara ulaşması için verilerde kalıplar veya benzerlikler bulmasını gerektirir.

Elma, muz ve üzüm örneğiyle devam edecek olursak, etiketlenmemiş eğitim verilerinde bu meyvelerin fotoğrafları etiketlenmeyecektir. Model, her görüntüyü renk ve şekil gibi özelliklerine bakarak değerlendirmek zorunda kalacaktır.

Makine öğreniminde eğitim verileri

Geleneksel programlama algoritmaları, girdi verilerini kabul etmek ve çıktı sağlamak için bir dizi talimatı takip eder. Geçmiş verilere dayanmazlar ve yaptıkları her eylem kurala dayalıdır. Bu yüzden kendilerini geliştiremezler.

Makine öğrenimi modelleri ise geçmiş verilerle beslenir. İnsanların daha iyi kararlar almak için geçmiş deneyimlere güvenmesi gibi, ML modelleri de tahminlerde bulunmak için eğitim veri kümelerine ve geçmiş gözlemlere başvurur.

Tahminler, görüntü tanıma durumunda olduğu gibi görüntüleri sınıflandırmayı veya doğal dil işlemede (NLP) olduğu gibi bir cümlenin bağlamını anlamayı içerebilir.

Bir veri bilimcisini öğretmen, makine öğrenimi algoritmasını öğrenci ve eğitim veri setini tüm ders kitaplarının koleksiyonu olarak düşünün. Öğretmenin amacı, öğrencinin sınavlarda ve gerçek dünyada başarılı olmasıdır. ML algoritmaları sürekli testlere tabi tutulurlar. Ders kitapları (eğitim veri kümesi), sınavda sorulacak soru türlerinin birkaç örneğini içerir.

Eğitim verileri, veri bilimcilerinin makine öğrenimi algoritmalarına ne beklemeleri gerektiği konusunda yönergeler vermelerine yardımcı olan kaynaklardır. Olası tüm örnekleri içermeyen eğitim veri kümeleri, tahminler yürütebilen algoritmalar üretir.

Test ve doğrulama verileri neden önemlidir?

Modelin performansını veya doğruluğunu değerlendirmek için test verileri kullanılır. Bu veri örneği, eğitim verilerine uyan nihai modelin tarafsız bir değerlendirmesini yapar. Eğitimin ne kadar etkili olduğunu veya modelin ne kadar doğru çalıştığını değerlendirmek için test veri setine başvurulur.

ML algoritmaları belirli bir veri kümesi üzerinde eğitildikten sonra, aynı veri kümesi üzerinde test yaparsanız, modelin yüksek doğruluk göstermesi olasıdır. Modelin doğruluğunu değerlendirmek için görünmeyen veri noktalarını içeren bir test veri seti kullanılması, eğitilen ajanın gerçek hayatta karşılaşabileceği zorluklara karşı göstereceği tutumu görmek açısından önemlidir.

Doğrulama verileri, eğitim aşamasında değerlendirme için kullanılan bir diğer veri setidir. Model, bu veri setini ara sıra görse de ondan bir şey öğrenmez. Doğrulama seti, geliştirme seti olarak da adlandırılır. Doğrulama verileri eğitim verilerinden ayrı olsa da, veri bilimcileri doğrulama için eğitim verilerinin bir kısmını ayırabilir.

Doğrulama veri seti, modele görünmeyen verilerin ilk sunumunu yapar. Ancak tüm veri bilimciler, doğrulama verilerini kullanarak ilk kontrolü gerçekleştirmez. Bu kısmı atlayabilir ve doğrudan test verilerine gidebilirler.

Eğitim veri kalitesini etkileyen faktörler

Makine öğrenimi eğitim verilerinin kalitesini üç faktör etkiler:

Kişiler: Modeli eğiten kişilerin, modelin doğruluğu veya performansı üzerinde önemli bir etkisi vardır. Algoritmaları eğiten uzmanların önyargılarını istemeden modellere yansıttığı günümüzde kabul edilen ve aşılmaya çalışılan bir sorundur.

Süreçler: Veri etiketleme sürecinde, yerinde sıkı kontrollerle eğitim verilerinin kalitesi artırılabilir.

Araçlar: Uyumsuz veya güncel olmayan araçlar veri kalitesinin düşmesine neden olabilir.

Bir ML algoritması ne kadar eğitim verisine ihtiyaç duyar?

Ne kadar eğitim verisine ihtiyaç duyduğunuz tamamen eğittiğiniz algoritmadan beklediklerinizle alakalıdır. "Kedi" ve "köpek" terimlerine ek, "ufak kedi", "yavru kedi" veya "köpek yavrusu" gibi eşanlamlılarına göre cümleleri kategorize eden bir metin sınıflandırıcı eğitmek istediğinizi varsayalım. Eşleştirilecek ve sıralanacak yalnızca birkaç terim olduğundan herhangi bir büyük veri kümesine ihtiyacınız olmayacaktır.

Ancak projeniz fotoğrafları "kediler" ve "köpekler" olarak sınıflandıran bir görüntü sınıflandırıcısı geliştirmek olsaydı, eğitim veri kümesinde ihtiyaç duyacağınız veri noktalarının sayısı bir hayli artar.

Hangi eğitim verisinin yeterli eğitim verisi olduğuna karar vermek için birçok faktör devreye girer. Gerekli veri miktarı, kullanılan algoritmaya bağlı olarak değişecektir. Örneğin bağlam algılayabilen bir derin öğrenme algoritmasının yapay sinir ağlarını eğitmek için milyonlarca veri noktası gerekir. Buna karşılık, makine öğrenimi algoritmaları yalnızca binlerce veri noktasına ihtiyaç duyar.