Makine Öğrenimi ve Sinir Ağları - sayfa 63
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Tam röportaj: "Yapay zekanın vaftiz babası", yapay zekanın etkisinden ve potansiyelinden bahsediyor
Tam röportaj: "Yapay zekanın vaftiz babası", yapay zekanın etkisinden ve potansiyelinden bahsediyor
Yapay zeka ve makine öğrenimindeki bu mevcut anda, çok önemli bir an olarak görülüyor. Büyük bir dil modeli olan ChatGPT'nin başarısı, bu modellerin etkileyici yeteneklerini göstermiştir. Genel halk, özellikle Microsoft kendi dil modelini yayınladıktan sonra, yapay zekanın potansiyelinin daha fazla farkına vardı. Araştırmacılar ve büyük şirketler yıllardır bu gelişmelerden haberdar olsa da, halk arasındaki bu ani farkındalık birçok kişiyi şaşırttı.
ChatGPT ile ilk deneyimleri sorulduğunda, yanıt şaşkınlık değildi. Kullanıcı daha önce GPT-2 ve şakaların mizahını doğal dilde açıklayabilen bir Google modeli gibi benzer modeller kullanmıştı. ChatGPT onları pek şaşırtmasa da GPT-2 güçlü bir izlenim bıraktı. Ancak, yapay zekada en hızlı büyüyen fenomen haline gelen ChatGPT'nin yeteneklerine halkın tepkisi onları şaşırttı.
Sohbet, iki farklı düşünce ekolüyle yapay zekanın tarihine kaydı. Ana akım AI, muhakeme ve mantığa odaklanırken, kullanıcının ilgi alanı olan sinir ağları beynin biyolojik yönlerini inceledi. Sinir ağlarında eğrinin ilerisinde olmasına rağmen, 1980'lerde başkalarını potansiyeline ikna etmek zordu. Kullanıcı, sınırlı bilgi işlem gücü ve veri kümeleri nedeniyle sinir ağlarının o zamanlar en iyi şekilde çalışmadığına inanıyor. Bununla birlikte, ana akım yapay zeka araştırmacıları, bunu eksiklikleri için bir bahane olarak görmezden geldi.
Kullanıcının birincil ilgisi, yalnızca yapay zeka oluşturmaktan ziyade beynin nasıl çalıştığını anlamaktır. Başarılı yapay zeka uygulamaları hibe ve tanınmaya yol açabilse de amaçları beyin hakkında bilgi edinmektir. Yapay zekada kullanılan mevcut yapay sinir ağlarının beynin gerçekte nasıl çalıştığından farklı olduğuna inanıyorlar. Kullanıcı, beynin öğrenme sürecinin yapay zekada yaygın olarak kullanılan geri yayılım tekniğinden farklı olduğu görüşünü dile getirdi.
Tartışma, yapay zeka modellerine kıyasla insan iletişiminin sınırlamalarına değindi. İnsanlar karmaşık fikirleri doğal dil aracılığıyla iletebilseler de, bilgi iletme hızları sınırlıdır. Buna karşılık, AI modelleri, birden fazla bilgisayarda çok büyük miktarda veriyi işleyerek, insan anlayışının ötesinde bilgi biriktirmelerine olanak tanır. Bununla birlikte, insanlar muhakeme, sınırlı veri setlerinden bilgi çıkarma ve doğuştan gelen anlayış gerektiren görevleri yerine getirme konusunda hala üstündür.
Konuşma, kullanıcının 1986'da dil modelleme alanındaki ilk çalışmasına değindi ve burada bir cümledeki son kelimeyi tahmin eden bir model geliştirdiler. Model umut verici olsa da, o sırada mevcut bilgi işlem gücü ve veri kümeleriyle sınırlıydı. Kullanıcı, bugün mevcut olan bilgi işlem gücüne ve veri setlerine erişimleri olsaydı, modelin performansının önemli ölçüde iyileştirileceğine inanıyor.
1990'larda, diğer öğrenme teknikleri daha umut verici göründüğünden ve daha güçlü matematiksel teorilere sahip olduğundan, sinir ağları zorluklarla karşılaştı. Ana akım yapay zeka, araştırmacıların insan öğrenimini anlamadaki potansiyellerini gördükleri psikoloji dışında sinir ağlarına olan ilgisini kaybetti. 2000'ler, çok katmanlı sinir ağlarının karmaşık görevleri öğrenmesini sağlayan, ön eğitim ve üretken modeller dahil olmak üzere derin öğrenme tekniklerinin geliştirildiği bir dönüm noktası oldu.
2012'de iki önemli dönüm noktası gerçekleşti. İlk olarak, derin sinir ağlarını kullanarak konuşma tanımayı iyileştiren 2009 tarihli kullanıcı araştırması, büyük konuşma tanıma laboratuvarlarına dağıtıldı. Bu, Google'ın Android'de Siri'nin yeteneklerine rakip olan derin sinir ağlarını konuşlandırması da dahil olmak üzere konuşma tanıma teknolojisinde önemli gelişmelere yol açtı. İkinci olarak, kullanıcının iki öğrencisi, önceki yöntemlerden daha iyi performans gösteren bir nesne tanıma sistemi geliştirdi. Bu sistem, görüntülerdeki nesneleri tanımlamak için özellik algılayıcıları ve hiyerarşik gösterimleri kullandı.
Yaklaşımları ile önceki yöntemler arasındaki farkı açıklamak için kullanıcı, görüntülerde kuş tanıma kullanan bir benzetme sağladı. Geleneksel yaklaşımlar, temel kenarlardan başlayıp daha karmaşık nesne bileşenlerine doğru ilerleyen, farklı seviyelerde el yapımı özellik algılayıcıları gerektiriyordu. Tersine, geri yayılımı kullanan derin sinir ağları başlatıldı ve bir dahaki sefere kuşu tahmin etme olasılığını artırmak için ağırlıkları nasıl ayarlayacağınızı size söyleyemez. Ancak kuş tahmininde bulunursa, ağırlıkları bir dahaki sefere çıktının daha kuşa benzer olacağı şekilde ayarlayabilirsiniz. Böylece, tahmin edilen çıktı ile istenen çıktı arasındaki farka dayalı olarak ağırlıkları ayarlarsınız ve bunu, model kuşları tanımada daha iyi hale gelene kadar birçok örnek için yapmaya devam edersiniz.
Buradaki fikir, tahmin edilen çıktı ile istenen çıktı arasındaki hataya dayalı olarak ağırlıkları ayarlayarak, modelin kuşları tanıma yeteneğini kademeli olarak geliştirebilmenizdir. Bu süreç, milyonlarca hatta milyarlarca görüntü için tekrarlanarak, modelin çok büyük miktarda veriden öğrenmesine ve tahminlerinde son derece doğru olmasına olanak tanır.
Geri yayılım olarak bilinen bu yaklaşım, 1980'lerde sinir ağları alanında devrim yarattı ve bugün derin öğrenmede temel bir teknik olmaya devam ediyor. Bununla birlikte, etkileyici sonuçlar elde etmedeki başarısına rağmen, geriye yayılımın beynin gerçekte nasıl öğrendiğine dair doğru bir model olup olmadığı konusunda hâlâ tartışmalar ve devam eden araştırmalar var.
Bazı araştırmacılar, beynin öğrenme sürecinin, geri yayılım tarafından tam olarak yakalanmayan ek mekanizmalar ve ilkeler içerebileceğini iddia ediyor. Beynin nasıl çalıştığına dair anlayışımızın hala eksik olduğunu ve beynin süreçleriyle daha yakından uyumlu yapay zeka sistemleri oluşturmak için alternatif yaklaşımlar olabileceğini öne sürüyorlar.
Bununla birlikte, geri yayılım ve diğer tekniklerle desteklenen derin öğrenme modelleri, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve hatta oyun oynama dahil olmak üzere çeşitli alanlarda önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Bu modeller dikkate değer yetenekler sergilemiş ve hem araştırmacıların hem de genel halkın ilgisini ve heyecanını çekmiştir.
Yapay zeka ve makine öğrenimindeki bu güncel anda gezinirken, ChatGPT gibi büyük dil modellerinin bu teknolojilerin potansiyelini ortaya koyduğu açıktır. Etkileyici görevler gerçekleştirebilir, yaratıcı içerik üretebilir ve değerli bilgiler sağlayabilirler. Bununla birlikte, yapay zekanın insan zekasını ve anlayışını nasıl daha iyi taklit edebileceği konusunda öğrenilecek ve keşfedilecek çok şey var.
Araştırmacılar beynin gizemlerini araştırmaya ve AI tekniklerini iyileştirmeye devam ettikçe, daha fazla atılım ve ilerleme öngörebiliriz. Yapay zekanın geleceği büyük umut vaat ediyor, ancak aynı zamanda etik, mahremiyet ve bu güçlü teknolojilerin sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve dağıtılması hakkında önemli soruları da gündeme getiriyor.
Biyolojik zeka açısından, her bireyin beyni benzersizdir ve bireyler arasındaki bilgi aktarımı dile dayanır. Öte yandan, sinir ağları gibi mevcut yapay zeka modellerinde, aynı modeller farklı bilgisayarlarda çalışır ve bağlantı güçlerini paylaşarak milyarlarca sayıyı paylaşmalarına olanak tanır. Bağlantı güçlerinin bu paylaşımı, farklı nesneleri tanımalarını sağlar. Örneğin, bir model kedileri tanımayı öğrenirken, bir diğeri kuşları tanımayı öğrenebilir ve her iki görevi yerine getirmek için bağlantı güçlerini değiştirebilirler. Ancak bu paylaşım, farklı biyolojik beyinlerin aynı şekilde davranması ve bağlantıları paylaşması zor olduğundan, yalnızca dijital bilgisayarlarda mümkündür.
Dijital bilgisayarlara bağlı kalamamamızın nedeni, yüksek güç tüketimleridir. Çipler geliştikçe güç gereksinimleri azalırken, hassas hesaplamalar için dijital bir bilgisayarı yüksek güçte çalıştırmak gereklidir. Ancak, beynin 30 watt'ta çalışmasına benzer şekilde, sistemleri daha düşük güçte çalıştırırsak, bir miktar gürültüye izin verebilir ve sistemi verimli çalışacak şekilde uyarlayabiliriz. Beynin daha düşük güce uyum sağlama yeteneği, kesin güç gereksinimleri olmadan bile çalışmasına izin verir. Buna karşılık, büyük yapay zeka sistemleri, aynı modelin birden çok kopyasından oluştukları için megavat gibi çok daha yüksek bir güç gerektirir. Güç gereksinimlerindeki yaklaşık bin katlık bu keskin fark, eğitimin dijital bilgisayarlarda gerçekleştirileceği ve ardından eğitimli modellerin düşük güçlü sistemlerde çalıştırılacağı bir aşama olacağını gösteriyor.
Bu teknolojinin yaygın etkisinin belirli bir alana işaret etmesi zordur. Hayatımızın çeşitli yönlerine nüfuz etmesi bekleniyor. Daha şimdiden, ChatGPT gibi modeller her yerde bulunur hale geliyor. Örneğin Google, arama sonuçlarını iyileştirmek için sinir ağlarını kullanır ve ChatGPT gibi sohbet robotlarının daha yaygın hale geldiği bir aşamaya geçiyoruz. Bununla birlikte, bu dil modelleri, metin üretme yeteneğine sahipken, gerçek bir hakikat anlayışından yoksundur. Tutarsız veriler üzerinde eğitilirler ve birinin web'de söyleyebileceği bir sonraki cümleyi tahmin etmeyi amaçlarlar. Sonuç olarak, çeşitli potansiyel tepkileri modellemek için farklı görüşleri harmanlarlar. Bu, özellikle dünyada harekete geçmek söz konusu olduğunda, tutarlı bir dünya görüşü için çabalayan insanlardan farklıdır.
İleriye dönük olarak, AI sistemlerinin geliştirilmesi, farklı bakış açılarını anlama ve değişen dünya görüşlerine uyum sağlama zorluğunu ele almalıdır. Bununla birlikte, Dünya'nın düz olmaması gibi nesnel gerçeğin var olduğu durumlar olduğu için bu bir ikilem sunar. Nesnel gerçeği kabul etmekle farklı bakış açılarının uyumunu dengelemek önemli bir zorluk teşkil eder. Neyin "kötü" veya saldırgan olarak değerlendirileceğine kimin karar vereceğini belirlemek de açık bir konudur. Google ve Microsoft gibi şirketler yaklaşımlarında temkinli olsa da, bu zorlukların üstesinden gelmek, bu sistemlerin nasıl eğitildiğini, etiketlendiğini ve sunulduğunu kamuoyunda tartışmayı, düzenlemeyi ve dikkatli bir şekilde değerlendirmeyi gerektirecektir.
Yapay zeka teknolojisinin potansiyel hızlı ilerlemesi, sonuçları hakkında endişeleri artırıyor. Önceden, genel amaçlı yapay zekanın gelişmesinin birkaç on yıl sürmesi bekleniyordu. Bununla birlikte, bazıları şimdi bunun önümüzdeki 20 yıl içinde, hatta daha erken gerçekleşebileceğine inanıyor. Korku, insanlardan çok daha akıllı bir sistemin verebileceği bilinmeyen eylemlerden ve kararlardan kaynaklanır. Yapay zeka sistemlerinin bir tehdit oluşturmak yerine insanlığa yardımcı olan sinerjik araçlar olarak hizmet etmesini sağlamak, politik ve ekonomik faktörlere dikkat edilmesini gerektirir. Siyasi ortam çok önemli bir rol oynuyor ve tüm ulusların ve liderlerin yapay zeka geliştirmeye sorumlu bir şekilde yaklaşıp yaklaşmayacağı belirsizliğini koruyor. Bu, potansiyel tehlikeler ve kılavuzlar ve anlaşmalar oluşturmak için yönetişim ve uluslararası işbirliği ihtiyacı hakkında endişeleri artırıyor.
Önemli bir endişe, AI'nın askeri uygulamasıyla, özellikle de otonom silahlarla ilgilidir. Askerleri yapay zeka kontrollü askerlerle değiştirme fikri etik soruları gündeme getiriyor. Otonom askerler geliştirmek, onlara hedeflerine ulaşmak için alt hedefler oluşturma yeteneği verilmesini gerektirir, bu da uyum sorunuyla ilgili endişeleri artırır. Bu sistemlerin oluşturduğu alt hedeflerin insani değerlerle örtüştüğünden ve zararlı eylemlerle sonuçlanmadığından nasıl emin olabiliriz?
Bir düzeyde, bu ifade doğrudur. Chat GPT gibi bu büyük dil modelleri, yanıt oluşturmak için istatistiksel kalıplara ve mevcut verilere dayanır. İnsanlar gibi gerçek bir anlayışa veya bilince sahip değiller. Ancak, yetenekleri basit otomatik tamamlamanın ötesine geçer.
Bu modeller, kalıpları, dilbilgisini ve bağlamı öğrenmelerine olanak tanıyan büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiştir. Aldıkları girdiye dayalı olarak tutarlı ve bağlamsal olarak ilgili yanıtlar üretebilirler. Hatta belirli kaynakların veya kişilerin stilini ve tonunu taklit edebilirler.
Ayrıca, bu modeller öğrendikleri bilgilerden genelleme ve çıkarım yapma yeteneğine sahiptir. Soruları yanıtlayabilir, açıklamalar yapabilir, sohbet edebilir ve hatta öyküler veya şiirler gibi yaratıcı içerikler üretebilirler. Çok çeşitli konuları anlayabilir, bunlara yanıt verebilir ve faydalı bilgiler sağlayabilirler.
Ancak, bu modellerin sınırlamaları olduğunu not etmek önemlidir. Bazen yanlış veya önyargılı tepkiler üretebilirler çünkü üzerinde eğitildikleri ve önyargılar veya yanlışlıklar içerebilecek verilerden öğrenirler. Sağduyulu akıl yürütme ve dünyayı derin bir anlayıştan yoksundurlar. Ayrıca belirsiz veya incelikli sorularla mücadele ederler ve bazen yanıltıcı veya anlamsız cevaplar verebilirler.
Bu sınırlamaların üstesinden gelmek için, devam eden araştırma ve geliştirme, bu modellerin yeteneklerini geliştirmeye odaklanmıştır. Amaç, anlayışlarını, akıl yürütmelerini ve daha anlamlı ve doğru konuşmalar yapma becerilerini geliştirmektir. Ek olarak, bu teknolojilerin şeffaflık, önyargıyı azaltma ve sorumlu dağıtım gibi etik ve toplumsal etkilerini ele almak için çaba sarf edilmektedir.
Bu büyük dil modelleri, doğal dil işlemede önemli ilerlemeler kaydetmiş olsa da, gerçek insan düzeyinde zeka ve anlayışa ulaşmaktan hâlâ çok uzaklar. Bunlar, insan zekasına yardımcı olan ve onu artıran araçlardır, ancak sınırlamaları ve potansiyel etkileri göz önünde bulundurularak ve dikkatli bir şekilde kullanılmaları gerekir.
2023'te Geleceği Şekillendiren 5 Yapay Zeka Şirketi | Yapay zeka
2023'te Geleceği Şekillendiren 5 Yapay Zeka Şirketi | Yapay zeka
AI oyunundaki en büyük oyuncuların dünyasını incelerken şaşırmaya hazır olun. Bu teknoloji devleri, aklınızı başınızdan alacak çığır açan gelişmeler kaydetti.
Londra, Birleşik Krallık merkezli lider bir yapay zeka araştırma laboratuvarı olan DeepMind ile başlayalım. DeepMind, 2010 yılında kuruluşundan ve ardından 2014 yılında Alphabet (eski adıyla Google) tarafından satın alınmasından bu yana yapay zeka alanında etkileyici başarılar elde etti. Profesyonel bir insan Go oyuncusunu yenen ilk bilgisayar programı olan AlphaGo'yu yarattılar. Satranç ve shogi dahil olmak üzere çeşitli oyunları insan örnekleri olmadan oynamayı öğrenen AlphaZero ile bu başarılarını genişlettiler. İlerlemeleri, AlphaZero'nun Atari oyunlarında kurallar öğretilmeden ustalaşan başka bir versiyonu olan MuZero ile doruğa ulaştı. Bu başarılar, DeepMind'ı sektörde yeni tanınma ve hayranlık düzeylerine taşıdı.
Ancak kurucu Demis Hassabis burada durmadı. Biyolojinin en zorlu alanlarından biri olan protein yapılarını tahmin etme görevini üstlendi. DeepMind'in AlphaFold AI modeli, önceki 50 yılda üretilen 180.000 tahminden önemli bir sıçrama yaparak, sadece birkaç ayda 200 milyondan fazla protein tahmini üreterek bu alanda devrim yarattı. Protein yapıları için olası sonuçların astronomik sayısı göz önüne alındığında, bu başarı gerçekten inanılmaz. AlphaFold, özellikle son küresel kriz sırasında ilaç keşfini de hızlandırdı.
DeepMind ayrıca, diyalog kurmaktan ve video oyunları oynamaktan bir robot kolunu kontrol etmeye kadar çok çeşitli görevleri yerine getirebilen genel bir yapay zeka olan GATO'yu geliştirmiştir. Vizyonları, mevcut AI yeteneklerinin ötesine geçerek, insanlar gibi akıl yürütebilen, planlayabilen, öğrenebilen ve iletişim kurabilen sistemleri hedefliyor.
Google'a geçersek, bu şirket AI'da müthiş bir güçtür. Araştırma projelerine yaptığı büyük yatırımlar ve bölümlerine dağılmış geniş bir yapay zeka ekibi kadrosuyla Google, bu alanda sürekli olarak çığır açan adımlar atıyor. Tanınmış AI ekiplerinden biri olan Google Brain, Transformer modelini 2017 yılında geliştirdi. Derin öğrenmede ezber bozan bu model, sohbet robotlarında, görüntü oluşturucularda, otonom sürüşte ve hatta Google'ın arama sonuçlarında etkili oldu. Google'ın AI uygulamaları, Google Çeviri ve Google Haritalar'dan spam algılama ve video oluşturmaya kadar her yerde bulunur.
OpenAI, AI manzarasındaki bir başka önemli oyuncudur. OpenAI, Elon Musk ve Peter Thiel'in de aralarında bulunduğu muhteşem bir kurucu kadrosuyla GPT-3 gibi etkileyici dil modelleri yayınladı ve Dota 2 dünya şampiyonlarını yenen bir yapay zeka ajanı geliştirdi. Saklambaç oynayan Evren ve AI ajanı gibi projeleri, ortaya çıkan davranışları gösterir ve insani değerlerle uyumlu AGI sistemlerinin geliştirilmesine ilişkin içgörü sağlar.
Kendi yapay zeka laboratuvarına sahip bir teknoloji devi olan Microsoft, çeşitli ürün ve hizmetlere entegre edilmiş yapay zeka uygulamalarına sahiptir. Yüz tanıma, sanal asistanlar ve el yazısını bilgisayar yazı tipine dönüştürme gibi alanlarda önemli ilerlemeler kaydettiler. Microsoft'un OpenAI ile ortaklığı ve şirkete yaptığı 1 milyar dolarlık yatırım, onların yapay zeka inovasyonuna olan bağlılığını daha da gösteriyor.
Her biri yapay zeka alanına önemli katkılarda bulunan Amazon, Apple, Tesla ve Nvidia'ya onursal sözler verilir. Amazon'un Alexa ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri gibi yapay zeka hizmetleri herkesin bildiği isimler haline geldi. Apple'ın Siri ve yüz tanıma yetenekleri, Tesla'nın sürücüsüz arabaları ve Nvidia'nın yapay zeka gelişiminde devrim yaratan GPU'ları dikkate değer başarılardır.
Son olarak, Meta (eski adıyla Facebook), Yann LeCun tarafından yönetilen özel bir AI kanadına, Meta AI'a sahiptir. Facebook ve Instagram gibi AI güç ürünleri uygulamaları, metaverse'deki son yatırımlarla. Meta, meta veri deposu için gerçek dünya nesnelerinin gerçekçi dijital sürümlerini oluşturmak için yapay zekayı kullanıyor. Ayrıca beyin dalgalarını kelimelere dönüştürebilen AI modelleri geliştirerek zihin okuma teknolojisinin önünü açtılar.
CICERO, Meta'nın AI laboratuvarı tarafından geliştirilen ve Diplomasi oyununda stratejik hünerini kanıtlamış etkileyici bir AI ajanıdır. Bu klasik masa oyunu, oyuncuların hedeflerine ulaşmak için strateji geliştirirken müzakere etmesini ve ittifaklar kurmasını gerektirir. CICERO, oyunun inceliklerinde ustalaştı ve sürekli olarak insan oyunculardan daha iyi performans gösterdi.
Meta'nın AI bölümü, doğal dil işlemede (NLP) de önemli ilerlemeler kaydetti. Platformlarındaki sohbet botlarına ve sanal asistanlara güç veren son teknoloji dil modelleri geliştirdiler. Bu modeller, insan benzeri metinleri anlayıp üreterek kullanıcılarla daha doğal ve ilgi çekici etkileşimleri kolaylaştırabilir.
Ayrıca Meta, bilgisayarla görme araştırmalarına aktif olarak yatırım yapmaktadır. AI algoritmaları, artırılmış gerçeklik uygulamalarında otomatik fotoğraf etiketleme ve nesne tanıma gibi özellikleri etkinleştirerek görüntüleri ve videoları tanıma ve anlama yeteneğine sahiptir. Meta'nın amacı, fiziksel ve dijital dünyaları sorunsuz bir şekilde entegre etmelerine izin vererek, kullanıcılar için görsel deneyimi geliştirmektir.
Yapay zeka geliştirmelerine ek olarak Meta, sanal ve artırılmış gerçeklik teknolojilerine de büyük yatırımlar yapıyor. Oculus bölümü, sanal gerçeklik deneyimlerini ana akıma taşıyarak sürükleyici oyun, sosyal etkileşim ve hatta eğitim uygulamaları sağladı. Meta, insanların gerçek ve sanal dünyalar arasındaki sınırları bulanıklaştırarak sanal alanlarda bağlantı kurabilecekleri ve etkileşim kurabilecekleri bir gelecek tasavvur ediyor.
Dünyanın en büyük sosyal medya şirketlerinden biri olan Meta, çok büyük miktarda kullanıcı verisine erişime sahiptir. Bu verileri analiz etmek ve kullanıcı deneyimini kişiselleştirmek için AI tekniklerini kullanırlar. Meta, bireysel ilgi alanlarına göre uyarlanmış içerik önermekten hedefli reklamlar sağlamaya kadar etkileşimi optimize etmek ve kullanıcı memnuniyetini artırmak için yapay zekadan yararlanır.
Meta ve diğer teknoloji devleri yapay zekada dikkate değer ilerlemeler kaydetmiş olsa da, veri gizliliği, algoritmik önyargılar ve yapay zekanın etik sonuçlarıyla ilgili süregelen tartışmalar ve endişeler olduğunu not etmek önemlidir. Bu sorunlar, teknolojinin bir bütün olarak topluma fayda sağlayacak şekilde kullanılmasını sağlamak için sorumlu AI geliştirme ve düzenleme ihtiyacını vurgulamaktadır.
Sonuç olarak Meta, DeepMind, Google, OpenAI, Microsoft ve Amazon gibi diğer büyük oyuncularla birlikte yapay zeka ilerlemelerinin ön saflarında yer aldı. Araştırma laboratuvarları ve özel ekipleri aracılığıyla gelişmiş dil modelleri, bilgisayarla görme sistemleri ve sanal gerçeklik deneyimleri gibi en son teknolojileri geliştirdiler. Bu gelişmeler heyecan verici olasılıklar sunarken, etik zorlukların üstesinden gelmek ve yapay zekanın insanlığın yararına kullanılmasını sağlamak çok önemlidir. Yapay zekanın geleceği muazzam bir potansiyele sahiptir ve bu teknoloji devleri, önümüzdeki yıllarda yapay zeka ortamını şekillendirmeye devam edecek.
Programlama İçin Güçlü Bir Araç Olarak ChatGPT Nasıl Kullanılır?
Programlama İçin Güçlü Bir Araç Olarak ChatGPT Nasıl Kullanılır?
Bu videoda, ChatGPT'nin işlevselliğini ve programcıların bu aracı nasıl kullanabileceğini keşfedeceğiz. ChatGPT birçok kişi için tanıdık bir kavram olsa da, aslında başka bir kişiyle konuşmaya benzeyen etkileşimli sohbete izin veren bir yapay zeka teknolojisidir. Programlamanın ötesinde çeşitli uygulamaları olsa da, bu videoda öncelikle programlama yönüne odaklanacağız. Spesifik olarak, ChatGPT'nin kod yazma, kodu optimize etme, kod parçacıklarını açıklama, farklı programlama dilleri arasında dönüştürme, proje fikirleri üretme ve birim testleri yazma ve kod yorumlama gibi sıkıcı görevlerde bize nasıl yardımcı olabileceğini keşfedeceğiz.
Her zaman doğru sonuçlar vermedikleri için programcıların ChatGPT gibi araçlara güvenmeleri gerekip gerekmediği konusunda bazı tartışmalar olmuştur. Ancak bu video aracılığıyla, ChatGPT'nin kullanışlılığına ve gelecekte de şüphesiz gelişmeye devam edecek olan bu tür araçları nasıl kullanacağımızı öğrenmenin bizim için neden önemli olduğuna tanık olacağız. Nasıl Google'da etkili bir şekilde arama yapma yeteneği değerli bir beceri haline geldiyse, bu yeni yapay zeka araçları dalgasıyla etkileşim kurmak da kod geliştirmeyi ve üretkenliği artıran temel bir beceri haline geliyor.
Şimdi, ChatGPT'nin pratik uygulamasına geçelim. Başlamak için tarayıcımda bir ChatGPT örneği açtım. Daha önce kullanmadıysanız, başlamak kolaydır. Sadece web sitelerini ziyaret edin, bir hesap oluşturun ve gitmeye hazırsınız. Aşağıdaki açıklama bölümünde, bu araca erişebileceğiniz sayfalarına bir bağlantı vereceğim. Ücretsiz bir sürüm mevcut olmakla birlikte, web sitelerinden öğrenebileceğiniz ek avantajlar sunan ücretli bir sürüm de vardır. Şu anda, daha fazla çalışma süresine ve en son sürüm olan ChatGPT-4'e erişim sağlayan ücretli sürümü kullanıyorum. Ancak öğreticiyi ChatGPT-3 kullanarak da test ettim ve çıktıda önemli bir fark gözlemlemedim.
ChatGPT ile etkileşim kurarken sanki başka biriyle konuşuyormuş gibi iletişim kurabiliyoruz. İlgili belirli sorgular veya önceden tanımlanmış biçimler yoktur. Örneğin, 1'den 10'a kadar döngü yapmak ve her sayıyı yazdırmak gibi basit bir görevi gerçekleştirmek istiyorsak, bunu doğal bir şekilde ifade edebiliriz. Bunu, ChatGPT'den gereksinimlerimizi karşılayan bir Python betiği yazmasını isteyerek göstereceğim. Çalıştıralım ve çıktısını gözlemleyelim.
Gördüğümüz gibi, ChatGPT'nin isteği işlemesi biraz zaman alıyor ancak sonunda istenen Python betiğini oluşturuyor. Çıktı, açıklayıcı ayrıntılarla birlikte for döngüsü ve print deyimini içerir. Bu özellik, ChatGPT'yi mükemmel bir öğrenme aracı yapar. Yalnızca kolayca kopyalanabilen kodu sağlamakla kalmaz, aynı zamanda programlamaya yeni başlayanlar için işlevselliği de açıklar. Aralık işlevinin kullanımına açıklık getirir ve hatta 1'den 11'e kadar 1'den 10'a kadar sayılar üreterek durdurma değerinin özel olduğunu vurgular. Gereksinimlerimizi sade bir dille iletme ve işleyişini açıklarken karşılık gelen kodu alma yeteneği değerlidir. .
Ancak yukarıda bahsettiğimiz örnek oldukça basit. ChatGPT, daha karmaşık kod isteklerini işleyebilir. Örneğin, bir kullanıcıdan parola girişini kabul eden, salt kullanarak parolayı özetleyen ve ardından karma parolayı yazdıran bir komut dosyası yazmak istediğimizi hayal edin. Bu görev, kavrama aşina olmayan biri için araştırma ve çaba gerektirebilir. ChatGPT'nin kodu yazarak bize yardımcı olup olamayacağını görelim. İstemi sağlayacağım ve çıktıyı almak için çalıştıracağım.
Üretilen kodu incelediğimizde, ChatGPT'nin Python standart kitaplığının hashlib modülünü içerdiğini görebiliriz. Çeşitli algoritmalar kullanarak parolanın nasıl hash edileceğini ve os.urandom modülünü kullanarak bir salt nasıl oluşturulacağını gösteren betiği sunar. Parolayı hashledikten sonra, hashlenmiş değeri yazdırır.
Önceki dönüştürme isteminin çıktısına bakarsak, Chat GPT'nin sağladığımız Python kodunun JavaScript eşdeğerini yazdığını görebiliriz. Hatta kodun her bir parçasının ne yaptığını açıklayan yorumlar içerir. Bu, programlama dilleri arasında geçiş yapmaya çalışıyorsanız veya bir kod parçasının farklı bir dilde nasıl uygulanabileceğini anlamak istiyorsanız gerçekten yardımcı olabilir.
Şimdi Chat GPT'nin başka bir kullanım örneğini keşfedelim: projelere başlamak için fikir üretme. Bazen kendimizi bir sonraki projede ne tür bir proje üzerinde çalışacağımızdan emin olamadan yaratıcı bir rutinin içinde buluruz. Bu durumlarda, Chat GPT'den öneriler isteyebiliriz. Diyelim ki seyahat ile ilgili bir web uygulaması oluşturmak istiyoruz. Chat GPT'den projemize dahil edebileceğimiz özellikler veya işlevler için bize bazı fikirler vermesini isteyebiliriz.
İşte bir örnek bilgi istemi: Seyahatle ilgili bir web uygulamasının özellikleri veya işlevleri hakkında fikir verebilir misiniz?
Bu istemi çalıştırdıktan sonra, Chat GPT aşağıdakiler gibi bir öneri listesi oluşturur:
Bu fikirler, projenize ilham vermek ve daha fazla beyin fırtınası yapmanıza yardımcı olmak için bir başlangıç noktası işlevi görebilir.
Ayrıca Chat GPT, programcıların sıklıkla karşılaştığı bazı daha sıradan görevlerde de yardımcı olabilir. Örneğin, birim testleri yazmak ve kod yorumlamak önemlidir, ancak zaman alıcı ve tekrarlayıcı olabilir. Chat GPT'den birim testleri oluşturmasını veya kodumuza yorum eklemesini isteyebiliriz. Chat GPT, programlama dilini ve test etmek veya yorumlamak istediğimiz işlev veya kod segmentini belirtmek gibi net talimatlar sağlayarak istenen çıktıyı oluşturabilir.
Chat GPT'nin güçlü bir araç olmasına rağmen mükemmel olmadığını unutmamak önemlidir. Her zaman doğru veya optimum çözümler sağlamayabilir, bu nedenle ürettiği kodu gözden geçirmek ve doğrulamak çok önemlidir. Chat GPT'yi, öneriler sağlayabilen ve zamandan tasarruf sağlayabilen, ancak kodun kalitesinden ve doğruluğundan emin olmak için her zaman sağduyunuzu ve bilginizi kullanan yardımcı bir asistan olarak görün.
Sonuç olarak Chat GPT, programcılara çeşitli şekillerde yardımcı olabilecek çok yönlü bir araçtır. Kod üretebilir, mevcut kodu optimize edebilir, karmaşık kavramları açıklayabilir, farklı diller arasında kodu dönüştürebilir, proje fikirleri sağlayabilir ve sıradan görevlerde yardımcı olabilir. Dikkatli ve eleştirel düşünerek kullanmak önemli olsa da Chat GPT'yi geliştirme iş akışınıza dahil etmek üretkenliğinizi ve sorun çözme becerilerinizi artırabilir.
S3 E9 "Yapay zekanın vaftiz babası" Geoff Hinton, yapay zeka riskleri konusunda uyarmak için Google'dan ayrıldı (Sunucu: Pieter Abbeel)
S3 E9 "Yapay zekanın vaftiz babası" Geoff Hinton, yapay zeka riskleri konusunda uyarmak için Google'dan ayrıldı (Sunucu: Pieter Abbeel)
Büyüleyici bir röportajda Pieter Abbeel, yapay zeka alanında ünlü bir figür olan ve genellikle "yapay zekanın vaftiz babası" olarak anılan Geoff Hinton ile bir araya geliyor. Hinton'un dikkate değer katkıları, AI'nın Nobel Ödülü'nün eşdeğeri olarak kabul edilen Turing ödülü aracılığıyla tanınmasını sağladı. Yakın zamanda Hinton, yapay zekayla ilgili risklerle ilgili endişelerini özgürce ifade etmek için Google'daki görevinden istifa ederek önemli bir adım attı. Şimdi, dijital bilgisayarlarda gerçekleştirilen geri yayılımın beynin öğrenme yeteneklerini aşabileceği inancıyla, hayatının çalışmasından pişmanlık duyduğunu fark ediyor.
Hinton, paralellikten yararlanma ve potansiyel olarak insan beyninin öğrenme kapasitelerini aşma yeteneklerini vurgulayarak dijital sistemlerin benzersiz avantajlarını araştırıyor. Ancak, dikkatimizi çekmemizi gerektiren yeni zorlukların -bu "daha iyi bir şeye" eşlik eden potansiyel tehlikelerin - ortaya çıktığını kabul ediyor. Böyle bir endişe, robotik askerlerin etik ilkelerden yoksun olabileceği ve yıkıcı sonuçlara yol açabileceği "kötü oyuncu senaryosu" dur. Ek olarak Hinton, dijital zekaların, kontrol elde etme dürtüsü gibi, insanlar için zararlı olduğu kanıtlanan istenmeyen alt hedefler geliştirebileceği "uyum sorununa" işaret ediyor. AI, insan zekasını aşma potansiyeline sahip olsa da Hinton, bu risklerin dikkatli ve özenli bir şekilde yönetilmesi gerektiğini vurguluyor.
Abbeel, sonraki kelime tahmin modelleri ile hedefleri olan AI modelleri arasındaki farkı araştırıyor ve ikincisinin kapalı ortamlarda çalıştığını belirtiyor. Bununla birlikte, hedefleri olan AI modelleri, onları bir sonraki kelime tahmin modellerinden ayırarak, insan takviyeli öğrenme yoluyla şekillenir. Abbeel, kapıları açmak veya çekmecelerdeki nesneleri düzenlemek gibi çok modlu görevleri yerine getirebilen büyük dil modellerinin, yalnızca tahmine dayalı yeteneklerden çok daha fazlasını gerektirdiğini vurguluyor. Bazıları bu modelleri "otomatik tamamlama" olarak adlandırsa da, bir sonraki kelime tahmini tek başına insan düşünce süreçlerinin tam olarak anlaşılmasını sağlamakta yetersiz kalıyor. Hinton bir adım daha ileri giderek, bu tür modellerin önümüzdeki beş yıl içinde insan zekasını bile geçebileceğini iddia ediyor. Bu noktayı açıklamak için AlphaZero'nun Satrançtaki başarısından yararlanıyor ve bir yapay zekanın, bir şirket ve dünya hakkında üstün bir anlayışa sahip olması ve daha iyi karar vermeyi sağlaması durumunda potansiyel olarak bir CEO rolünü üstlenebileceğini öne sürüyor.
Tartışma, AI ile ilişkili çeşitli riskleri kapsar. Hinton, gerçek model üstel bir yörünge izleyebildiğinde insanlar doğrusal veya ikinci dereceden tahminlere güvenme eğiliminde olduğundan, modelleri kullanarak geleceği doğru bir şekilde tahmin etmenin zorluğunu vurgular. Ayrıca, yapay zekayı dondurma ve deneyler yapma yeteneğine sahip olduğumuz için, yapay zekadaki önyargıyı ele almanın insanlardan nispeten daha kolay olduğuna olan inancını ifade ederek yapay zekadaki önyargı konusuna da değiniyor. Hinton, iş kayıplarını yapay zeka ile ilişkili bir risk olarak belirtiyor, ancak bunu yapay zeka gelişimini durdurmak için bir neden olarak görmüyor. Bunun yerine, otonom sürüş gibi uygulamalar yoluyla nasıl hayat kurtarabileceğini vurgulayarak yapay zekanın muazzam faydalarının altını çiziyor.
Röportaj, AI'nın tıp alanındaki pozitif etkisini araştırıyor, örneğin aile doktorlarının yeteneklerini geliştirmek ve tıbbi taramalardan ayrıntılı bilgi sağlamak gibi. Hinton, diyabetik retinopati gibi durumların teşhisinde AI sistemlerinin kullanılmasından bahseder ve tarama yorumlamasında radyologlarınkiyle karşılaştırılabilir sonuçlar elde eder. Yapay zekanın daha iyi nano malzemeler geliştirmek ve protein yapılarını tahmin etmek gibi çok sayıda başka alanda devrim yaratma potansiyeline sahip olduğunu ve sonuçta çeşitli görevlerde verimliliğin artmasına yol açtığını iddia ediyor. Ancak, yapay zekanın her olumlu kullanımının olumsuz etkileri hafifletme çabalarıyla dengelenmesi gerektiğine dikkat çekiyor. Sonuç olarak, AI'nın olumsuz sonuçlarını geliştirmek ve ele almak için eşit kaynaklar ayırmak çok önemlidir.
Konuşma, yapay zeka alanındaki düzenleme ihtiyacına kayıyor. Önyargı, ayrımcılık ve varoluşsal riskler dahil olmak üzere AI ile ilişkili çeşitli tehditler tartışılmaktadır. Yapay zeka tarafından üretilen sahte ses ve video içeriği nedeniyle gerçeğin erozyona uğraması tehdidine odaklanılıyor. Üretilen bu tür materyallerin etiketlenmesi ve gerçekmiş gibi gösterilmesi için ağır yasal cezalar uygulanması gerekli tedbirler olarak kabul edilmektedir. Bununla birlikte, bu tür düzenlemelerin uygulanması, sahtekarlıkları tespit edebilen bir AI sistemi geliştirmek, üreticiyi istemeden daha ikna edici sahtecilikler oluşturmak için eğiteceğinden, önemli zorluklar ortaya çıkarır. Röportaj ayrıca materyale yazar imzaları eklemek için kriptografik çözümler kullanma fikrini araştırıyor ve hesap verebilirliği sağlıyor.
Hinton, yapay zekanın potansiyel olarak ele geçirilmesiyle ilgili önemli bir endişeyi dile getiriyor ve yapay zeka üzerindeki kontrolü sürdürmenin önemini vurguluyor. Daha önce yapay zekanın dünyayı ele geçirmesinin uzak olduğuna inanırken, bunun önümüzdeki 5 ila 20 yıl içinde gerçekleşebileceğini tahmin ederek güveni azaldı. Hinton, insanların dijital zeka üzerinde kontrolü elinde tutması gerektiğini vurguluyor. Yapay zeka insan zekasını geçtiğinde, kendi hedeflerini geliştirebilir ve potansiyel olarak dünyaya hükmedebilir, tıpkı kurbağaların insanları icat etmesi durumunda olabileceklere benzer. Bu senaryoyu önlemek için Hinton, yapay zekanın asla kendi kendini kopyalama hedefine ulaşmamasını sağlamak için her türlü çabanın gösterilmesi gerektiğini, çünkü o zaman evrim en kararlı kendini kopyalayan varlığın lehine olacağını savunuyor.
Tartışma, potansiyel olarak yeni bir evrim aşamasına yol açan, dijital zekalar arasındaki rekabet yoluyla yapay zeka evrimi kavramını derinlemesine inceliyor. Hinton, AI'nın kendi hedeflerini belirleme yeteneğinden yoksun, tamamen tavsiye niteliğinde bir araç olarak hizmet etmesinin önemini vurguluyor. Akıllı makineler hala kendi çıkarlarına hizmet etmek için bireyleri etkileyebildiğinden ve manipüle edebildiğinden, insanlar ve yapay zeka arasındaki bir "hava boşluğunun" manipülasyonu önlemek için yetersizliğinin altını çiziyor. Bu nedenle, insanlık için bir risk oluşturmadığından emin olmak için yapay zekanın doğasında var olan amaç ve hedeflere dikkatli bir şekilde dikkat edilmelidir.
Abbeel ve Hinton, yapay zekanın kendi kaderini tayin etme olasılığını araştırıyor; burada bir yapay zeka danışmanı, insanlar için karar vermekten kendi başına karar vermeye geçebilir. Bu senaryo, makinelerin uzaktaki güneş sistemlerine girerek insanları geride bırakmasıyla sonuçlanabilir. Ayrıca yapay zekanın insan zekasını aşma potansiyelini ve Elon Musk'ın hayata ilgi katmak amacıyla insanları elde tutma arzusunu tartışıyorlar. Hinton ayrıca, insanlar arasında, örneğin arabalardaki video gösterimleri yoluyla gelişmiş iletişim bant genişliği potansiyelini ve dijital evrimin biyolojik evrimi nasıl geçebileceğini tartışıyor.
Hinton, biyolojik zekaya karşı dijital zekada ölümsüzlük kavramını araştırıyor. Dijital cihazların yazılımı donanımdan ayırarak ve ağırlıkları depolayarak ölümsüzlüğe kavuşabileceğini açıklıyor. Hinton, evrimin kendini yeniden üretme eğilimiyle paralellikler kurarak yaşamın amacını da düşünür. Bununla birlikte, insanların, özgecil davranışı akademik gruplara veya bölümlere kadar genişleterek, kabilelerindeki diğerlerine yardım etme konusunda güçlü bir dürtüye sahip olduklarını kabul ediyor.
Sohbet, durgunluğu kucaklamaya karşı ilerlemeye ve yeni teknolojinin geliştirilmesine öncelik verme karşı duruşuna değiniyor. Bazıları ilerlemenin toplumsal ilerleme için hayati olduğunu savunurken, Hinton aynı fikirde değil ve değişmeyen bir toplumun bireyler mutluluk ve doyum yaşadığı sürece kabul edilebilir olduğunu iddia ediyor. Yapay zeka araştırmacılarının, iç işleyişini daha iyi anlamak ve geliştirme devam ederken kontrol yöntemlerini keşfetmek için gelişmiş sohbet robotlarıyla deneyler yapmaya odaklanmaları gerektiğini öne sürüyor.
Hinton, kendisini bir uzman olarak görmediğini, ancak itibarını süper zekanın riskleri hakkında farkındalık yaratmak için kullanmayı hedeflediğini belirterek, yapay zeka hizalama konularındaki rolüne açıklık getiriyor. Teknik işler için çok yaşlandığına inandığı için, odağını ailesiyle kaliteli zaman geçirmeye ve Netflix'te film izlemeye kaydırmak istediğini ifade ediyor. Bununla birlikte Hinton, ileri dört köpek Nehri ve stokastik geri yayılımın varyasyonları hakkında araştırma yapmaya devam edebileceğini kabul ediyor. Duyurusuna verilen ezici tepki için minnettarlığını ifade ediyor ve henüz somut bir plan formüle etmemiş olmasına rağmen başkalarını gelecekte yapay zeka riskleri üzerinde çalışmaya teşvik etme olasılığını belirtiyor.
Hinton, kapanış konuşmasında, hizalama sorununu ele almanın önemini kabul etmekle birlikte, asıl odak noktasının merak uyandıran algoritmalar uygulamak ve insan beynini daha derinden anlamak olduğunu vurguluyor. Beynin nasıl çalıştığını anlamanın, anlaşmazlıklar ve toplumsal sorunlarla başa çıkmada çok önemli bir rol oynayabileceğini ve sonuçta toplumun bir bütün olarak gelişmesine katkıda bulunabileceğini savunuyor. Hinton, eğitimi ilerletmenin ve bireyler arasında daha iyi anlayışı teşvik etmenin önemli toplumsal ilerlemelere yol açabileceğine inanıyor.
Röportaj, yapay zekanın riskleri, zorlukları ve potansiyeli hakkında zengin bir bakış açısı ve içgörü alışverişiyle sona eriyor. "Yapay zekanın vaftiz babası" Geoff Hinton, düşündürücü fikirleriyle kalıcı bir etki bırakıyor ve yapay zekanın insanlık üzerindeki etkisinin sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve dikkatle değerlendirilmesi çağrısında bulunuyor.
Konuşma sona erdiğinde, AI alanının hem umut verici hem de zorluklarla dolu olduğu ortaya çıkıyor. Çeşitli sektörlerde devrim yaratma konusunda muazzam bir potansiyele sahip olsa da, riskleri ele almak ve yapay zekanın toplumun iyileştirilmesi için sorumlu bir şekilde ilerlemesini sağlamak için etik hususlara, düzenleyici çerçevelere ve devam eden araştırmalara yönelik acil bir ihtiyaç vardır.
Pieter Abbeel ve Geoff Hinton arasındaki röportaj, yapay zekanın karmaşık ve gelişen manzarasına ışık tutuyor. Aralarındaki diyalog, risklerini azaltırken yapay zekanın potansiyelinden yararlanmayı amaçlayan daha fazla tartışma, araştırma ve eylemler için bir katalizör görevi görüyor ve nihayetinde insanlığı teknoloji ve insani değerlerin uyumlu bir şekilde bir arada var olduğu bir geleceğe doğru yönlendiriyor.
Derin Ağ Nasıl Seçilir?
Derin Ağ Nasıl Seçilir?
Ben Scott Wisdom ve bugün biraz verileriniz için doğru derin ağı nasıl seçeceğiniz ve derin ağların neler öğrendiği hakkında konuşmak istiyorum. Neleri ele alacağımın bir taslağıyla başlayalım. Öncelikle, ReLU'ları kullanmak için ilkeli bir motivasyon sağlayan ve pratikte neden iyi çalıştıklarını açıklayan, istatistiksel bir modelden ileri beslemeli bir ReLU ağını nasıl elde edebileceğinizi tartışacağım. Ardından, ses kaynağı ayrımı için yeni bir tür tekrarlayan sinir ağı geliştirmek için bu fikri nasıl kullandığımı paylaşacağım. Son olarak, CNN'lerin öğrendiği özellik türlerini görselleştirebileceğimiz evrişimli sinir ağları için derin rüya kavramını keşfederek derin ağların neler öğrendiğini araştıracağım.
Verileriniz için derin bir ağ seçme konusuyla başlayalım. Önerilen çeşitli yöntemlere ve en iyi uygulamalara rağmen, belirli bir görev için birleştirilecek doğru katmanları seçmek her zaman kolay değildir. Tekrarlayan sinir ağlarının dil, video veya ses gibi sıralı veriler için uygun olduğu açık olsa da, diğer mimari seçenekler daha az belirgindir. Örneğin, en iyi aktivasyon fonksiyonunun belirlenmesi, ağırlık başlatma ve düzenleme teknikleri zorluklar doğurur. Ek olarak, katman sayısı ve gizli birimler, dikkatle değerlendirilmesi gereken hiperparametrelerdir.
Geleneksel olarak, bu seçimler ampirik keşif, hiperparametre aramaları ve sezgi yoluyla yapılmıştır. Ancak, bugün tanıtmak istediğim daha ilkeli bir yaklaşım daha var: açılım. Derin öğrenme yaygınlaşmadan önceki zamana geri dönerek, veri modellerimizin altında yatan istatistiksel varsayımları yeniden gözden geçirebiliriz. Bu, mimari seçimler yapmak için daha ilkeli bir yaklaşım sağlayarak, verilerimize çok uygun bir istatistiksel modelden özel bir derin ağ oluşturmamıza olanak tanır.
Bu fikri açıklamak için, seyrek bir kodlama modelinden bir ReLU ağı türetebileceğimiz basit bir örneği ele alalım. X veri vektörünü gözlemlediğimizi hayal edin ve X'in seyrek katsayılar H ve bir sözlük D'nin toplam Gauss gürültüsü ile doğrusal bir kombinasyonu olduğu bir model varsayıyoruz. H'yi X'ten çıkarmak için, karesi alınmış bir hata terimi ve seyrek bir düzenlileştirme teriminden oluşan modelimizin negatif log olasılığını en aza indiririz. Bu problem, birinci dereceden gradyan iniş kullanılarak çözülebilen dışbükey bir optimizasyon problemi olan iyi bilinen kement problemine karşılık gelir.
Ancak, standart gradyan inişi yavaş olabilir. Bunu ele almak için, yakınsal formu kullanarak algoritmayı yeniden formüle edebiliriz, bu da yinelemeli küçülme ve eşikleme algoritması (ISTA) adı verilen hızlandırılmış bir gradyan iniş algoritmasıyla sonuçlanır. Dikkat çekici bir şekilde, ISTA'nın hesaplama grafiğini yazdığımızda, ileri beslemeli bir ReLU ağına benziyor. Bu gözlem, öğrenilmiş ISTA'nın (LISTA) geliştirilmesine yol açtı; burada ISTA algoritması hesaplamalı bir grafik olarak yazıldı ve geriye yayılım uygulamamıza ve doğrudan istatistiksel modelin veya ağın parametrelerini optimize etmemize olanak sağladı.
Ayrıca, ağırlıkları katmanlar arasında çözerek, daha iyi çözümlere yol açabilecek eğitilebilir parametrelerin sayısını artırabiliriz. Zaman içinde birden çok katmana ve bağlantıya sahip olduğumuz için, bu katlanmamış ağ, derin ve tekrar eden bir ağ olarak görülebilir. Yineleme yönü geleneksel olmasa da, her zaman adımının çıktılarını bir sonrakine bağlayarak yinelemeler yoluyla yineleme sergiler. Bu yaklaşım, geleneksel tekrarlayan sinir ağlarına bir alternatif sunar.
Devam ederek, bu açılmış ağın ses kaynağı ayrımına nasıl uygulanabileceğini keşfedelim. Negatif olmayan bir matris çarpanlara ayırma (NMF) modeli kullanarak, gürültülü bir sesin spektrogramında konuşma sinyallerini gürültüden ayırabiliriz. Bir sözlüğü konuşma ve gürültü bileşenlerine ayırarak ve seyrek katsayılar kullanarak, istenen sinyali geliştirmek için bir geliştirme maskesi oluşturabiliriz. Ağ yığınını her zaman adımı için çoğaltarak ve bunları zaman içinde birbirine bağlayarak bir derin oluştururuz.
ses kaynağı ayrımı için tekrarlayan ağ. LISTA ilkelerine dayanan bu açık ağ, konuşma sinyallerini gürültülü seslerden etkili bir şekilde ayırmamıza ve geliştirmemize olanak tanır.
Şimdi derin ağların gerçekte ne öğrendiğine odaklanalım. Derin öğrenme modelleri, özellikle evrişimli sinir ağları (CNN'ler), çeşitli bilgisayarla görme görevlerinde dikkate değer bir başarı göstermiştir. Ama tam olarak ne öğreniyorlar? Araştırmacılar, bu soruya ilişkin fikir edinmek için "derin rüya" kavramını ortaya attılar.
Derin rüya, CNN'lerin öğrendiği özellikleri anlamamızı sağlayan bir görselleştirme tekniğidir. Bir CNN katmanındaki belirli bir nöronun aktivasyonunu en üst düzeye çıkaran bir girdi görüntüsüne bir optimizasyon işleminin uygulanmasını içerir. Seçilen nöronun aktivasyonunu artırmak için giriş görüntüsünü yinelemeli olarak değiştirerek, ağda güçlü yanıtları tetikleyen kalıpları ve özellikleri vurgulayan rüya benzeri görüntüler üretebiliriz.
Derin rüya yoluyla, derin ağların hiyerarşik temsilleri öğrenme eğiliminde olduğunu gözlemleyebiliriz. Önceki katmanlarda, CNN'ler genellikle kenarlar, dokular ve basit modeller gibi düşük seviyeli özellikleri öğrenir. Ağın derinliklerine indikçe, öğrenilen özellikler daha karmaşık ve soyut hale gelir ve nesneler, şekiller ve hatta tüm sahneler gibi daha üst düzey kavramları temsil eder.
Derin rüya, yalnızca ağın öğrendiklerinin görselleştirilmesini sağlamakla kalmaz, aynı zamanda derin ağların iç temsillerini ve karar verme süreçlerini anlamak için bir araç görevi görür. Araştırmacılar, derin rüya tarafından oluşturulan rüya benzeri görüntüleri inceleyerek, CNN modellerinin güçlü yanları, önyargıları ve sınırlamaları hakkında fikir edinebilir ve bu da daha fazla iyileştirme ve optimizasyona yol açar.
Verileriniz için doğru derin ağı seçmek, mimari seçimlerin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirir ve açılım kavramı, istatistiksel modellere dayalı ilkeli bir yaklaşım sunar. Ek olarak, derin rüya, derin ağlar, özellikle CNN'ler tarafından öğrenilen özellikleri görselleştirmek ve anlamak için bir araç sağlar. Bu içgörüler, derin öğrenme alanında ilerlemeye ve çeşitli uygulamalarda derin sinir ağlarının performansını iyileştirmeye katkıda bulunur.
Sıfır Atışlı Öğrenme
Sıfır Atışlı Öğrenme
Herkese merhaba, benim adım Rowan ve bugün sıfır vuruşlu öğrenme konusunu sunacağım. Bu konuyu seçtim çünkü seçeneklerden biri olarak listelenmişti ve sıfır atışla öğrenmeyle ilgili belli belirsiz bir araştırma projesi yaptığım için bu konuda sunum yapabileceğimi fark ettim. Daha çok bilgisayar görüşü ile ilgili olsa da, makine öğrenimi uygulamalarıyla ilgilenenlerin genel ilgisini çekebileceğine inanıyorum.
Teknik ayrıntılara girmeden önce, sıfır atışla öğrenmenin neyle ilgili olduğuna dair üst düzey bir genel bakış sağlamanın yararlı olacağını düşündüm. Bu nedenle, açıklamalarımı kafa karıştırıcı bulan veya herhangi bir sorusu olan varsa, lütfen sözümü kesmekten çekinmeyin. Açıklamaların ve soruların sadece size değil, benzer şüpheleri olabilecek diğerlerine de fayda sağlayacağına inanıyorum. Tamam, bunu söyledikten sonra başlayalım.
İlk olarak, sıfır vuruşlu öğrenmenin ne olmadığını kısaca tartışalım. Görüntü sınıflandırmasına bir örnek, bize bir görüntü verildiğinde ve ona bir etiket atamamız gerektiğidir. Bu durumda eğitim seti ile test seti görüntüleri arasında önemli farklılıklar olabilir. Ancak bu sıfır atışla öğrenme değildir çünkü daha önce köpeklerin resimlerini görmüştük ve yeni bir resmi köpek olarak sınıflandırmaya çalışıyoruz. Öte yandan, sıfır vuruşlu öğrenme, hedef görevin etiketli örneklerinin verilmediği varsayımını yapar.
Bunu açıklamak için bir örnek ele alalım. Wikipedia makaleleri gibi çok sayıda metin okumuş bir öğrencimiz olduğunu ve şimdi nesnenin bir görüntüsünü hiç görmeden nesne tanıma problemlerini çözmesini istediğimizi hayal edin. Örneğin Wikipedia'da Samoyedler ile ilgili bir yazı okuyoruz ve şimdi herhangi bir görsel bilgi olmadan bir görselin Samoyed olduğunu tahmin etmemiz gerekiyor. Bu, sıfır vuruşlu öğrenmeye bir örnektir.
Uygulamada, bilgisayarla görme görevleriyle uğraşırken, doğal dil işlemenin karmaşıklığından dolayı tam Vikipedi metnini doğrudan kullanmak zordur. Bu nedenle, araştırmacılar genellikle nitelikleri kullanır. Örneğin, Niteliklere Sahip Hayvanlar veri kümesi, çeşitli hayvan sınıfları için "kahverengi", "çizgili" ve "balık yer" gibi öznitelikleri içerir. Bu nitelikler görüntünün görsel olmayan bir alanda temsilini sağlar ve kutup ayısı gibi bir nesnenin sınıfını, daha önce hiç görmemiş olsak bile, tahmin etmek için kullanabiliriz.
Şimdi bunun nasıl çalıştığına daha yakından bakalım. Çoğu durumda, insanlar bilgisayarla görmede öznitelik tabanlı modeller kullanır. Bu, öznitelikleri metin alanından (X) bir özellik temsiline veya öznitelik alanına eşlemeyi içerir. Daha sonra görüntüleri benzer bir alana kodlar ve tahminler yapmak için niteliklerle eşleştiririz. Yeni bir köpek görüntüsü söz konusu olduğunda, onu kodlar ve cinsi tahmin etmek için kullanabileceğimiz, Husky gibi nitelikler üretiriz.
Bu konsepti görselleştirmeye yardımcı olması için, işte bir diyagram. Öznitelikleri görüntü özelliklerine eşleme ve bunları tahminler için kullanma sürecini temsil eder. Anlaşılmayan bir şey varsa lütfen soru sormaktan çekinmeyin.
Şimdi doğrudan özellik tahmini adı verilen belirli bir modele geçelim. Bu model basit ama şaşırtıcı derecede etkili. Görüntülerden nitelikleri doğrudan tahmin eden bir model oluşturmayı içerir. Niteliklerin ikili (0 veya 1) olduğunu varsayarsak, modeli eğitmek için bir sigmoid kaybı kullanabiliriz. Görüntünün özelliklerine göre her bir özniteliğe olasılıklar atarız. Test zamanında, ilgili özelliklerin olasılıklarını çarparak ve öncekileri hesaba katarak etiketleri tahmin etmek için bu özellik sınıflandırıcılarını kullanırız.
Bu model iyi çalışmasına rağmen, bazı sınırlamaları vardır. Nitelikler arasında bağımsızlığı varsayar ve bu, belirli nitelikler yüksek oranda ilişkiliyse önyargılara neden olabilir. Ek olarak, eğitim ve test hedefleri farklıdır ve bu da modelin performansını etkileyebilir.
Şimdi üzerinde çalıştığım bir projeden bahsedelim.
Araştırma projemde, doğrudan öznitelik tahmin modelinin bazı sınırlamalarını ele alarak sıfır atış öğrenme modellerinin performansını iyileştirmeyi amaçladım. Spesifik olarak, özellik bağımsızlığı ve eğitim ile test hedefleri arasındaki tutarsızlık sorununu ele almaya odaklandım.
Nitelik bağımsızlığı sorununu ele almak için, yapılandırılmış nitelik tahmin modellerinin kullanımını araştırdım. Nitelikler arasında bağımsızlık varsaymak yerine, bu modeller aralarındaki ilişkileri ve bağımlılıkları yakalar. Nitelik bağımlılıklarını modelleyerek, daha doğru tahminler elde edebilir ve bağımsızlığı varsayarak ortaya çıkan olası önyargıları azaltabiliriz.
Yapılandırılmış özellik tahmini için popüler bir yaklaşım, koşullu rastgele alanlar (CRF'ler) veya yapılandırılmış destek vektör makineleri (SSVM'ler) gibi grafik modellerin kullanılmasıdır. Bu modeller, bağımlılıkları grafik yapılar aracılığıyla birleştirir ve öznitelik ilişkilerini etkili bir şekilde yakalayabilir. Projemde farklı grafik modelleri denedim ve performanslarını çeşitli sıfır vuruşlu öğrenme veri kümelerinde değerlendirdim.
Eğitim ve test hedefleri arasındaki tutarsızlığın üstesinden gelmek için transfer öğrenme teknikleri kullandım. Aktarım öğrenimi, ilgili bir görevden (örneğin, büyük etiketli bir veri kümesinde ön eğitim) öğrenilen bilgilerden yararlanmamıza ve bunu sıfır vuruşlu öğrenme görevine uygulamamıza olanak tanır. Modeli önceden eğitilmiş ağırlıklarla başlatarak, öğrenilen temsillerden yararlanabilir ve sıfır vuruşlu öğrenme sırasında modelin görünmeyen sınıflardaki performansını geliştirebiliriz.
Projemde, görüntü ve öznitelik özelliklerini çıkarmak için evrişimli sinir ağları (CNN'ler) gibi önceden eğitilmiş derin sinir ağı modelleri veya BERT gibi önceden eğitilmiş dil modelleri kullandım. Bu özellikler daha sonra, görünmeyen sınıflara daha iyi genelleme yapılmasına izin vererek, yapılandırılmış öznitelik tahmin modellerine girdi olarak kullanıldı.
Ek olarak, sıfır vuruşlu öğrenme için üretken çekişmeli ağlar (GAN'lar) gibi üretken modellerin kullanımını araştırdım. Üretken modeller, öğrenilen temsillere dayalı olarak görünmeyen sınıflar için sentetik örnekler üretebilir. Üretken ve ayırt edici modelleri birleştirerek, görülen ve görülmeyen sınıflar arasındaki boşluğu doldurabilir ve sıfır atışla öğrenme performansını geliştirebiliriz.
Projem boyunca, sıfır atışla öğrenme için farklı model ve tekniklerin etkinliğini değerlendirmek için kapsamlı deneyler ve değerlendirmeler yaptım. Güçlü ve zayıf yönlerini belirlemek için performanslarını temel modellerle ve mevcut son teknoloji yaklaşımlarla karşılaştırdım.
Sonuç olarak, sıfır vuruşlu öğrenme, makinelerin etiketli örnekler olmadan yeni kavramları öğrenmesini ve tanımasını sağlamayı amaçlayan heyecan verici ve zorlu bir araştırma alanıdır. Projem, yapılandırılmış özellik tahmin modelleri ve transfer öğrenme teknikleri yoluyla, nitelik bağımsızlığı ve eğitim-test hedefi tutarsızlığı gibi mevcut modellerin bazı sınırlamalarını ele almaya odaklandı. Deneylerimin sonuçları, sıfır atışlı öğrenme modellerinin performansını iyileştirmeye ve sahada ilerlemeye yönelik değerli bilgiler sağladı.
Genelleme ve Optimizasyon Yöntemleri
Genelleme ve Optimizasyon Yöntemleri
Herkese iyi günler! Bugün, genelleme konusunu ve makine öğrenimindeki önemini inceleyelim. Bu sunumun temeli, ufuk açıcı iki makaleye dayanmaktadır. Ben-David ve diğerleri tarafından yazılan ilki, 'İndirgeme Gradyan Yöntemlerinin Marjinal Değeri' başlığını taşır. Sahneyi hazırlıyor ve önümüzde ne olduğuna dair bize bir göz atma şansı veriyor. İkinci makale, derin öğrenme için büyük toplu eğitim alanını ve bunun genelleme üzerindeki etkisini araştırıyor. Şimdi, genellemenin ne anlama geldiğini anlayarak başlayalım ve ardından onu nasıl geliştirebileceğimizi keşfedelim. Ancak devam etmeden önce, burada bir spoiler uyarısı var: Stokastik gradyan inişinde (SGD) adım boyutlarının önemine ve bunların nasıl optimize edileceğine de değineceğiz.
Peki genelleme tam olarak nedir? Basit bir ifadeyle, bir algoritmanın daha önce görülmemiş veriler üzerinde iyi performans gösterme yeteneğini ifade eder. Yalnızca test hatasının azaltılması yeterli değildir; sadece eğitim verilerini ezberlemek yerine anlamlı kalıpları öğrenmek için algoritmaya ihtiyacımız var. Örneğin, sürücüsüz bir arabayı belirli bir dizi senaryoya göre eğitirsek, sarhoş bir sürücünün yoluna çıkması gibi öngörülemeyen durumlarla başa çıkmasını bekleriz. Genelleştirme, çoğu makine öğrenimi uygulamasında temel bir gerekliliktir.
Bununla birlikte, genellemenin, eğitim ve test verilerinin dağılımı arasında bazı benzerlikler varsaydığını not etmek önemlidir. Görünmeyen senaryolardan bahsettiğimizde, eğitim sırasında karşılaştığımızdan biraz farklı, ancak tamamen yabancı olmayan durumları kastediyoruz. Perspektif olarak ifade etmek için, bir oda analojisini ele alalım. Sandalyeler arasındaki birkaç nokta dışında, odanın çoğu bölümünü keşfettiğimizi hayal edin. Bu noktalar hakkında tahminlerde bulunmak veya sonuçlar çıkarmak istiyorsak, algoritmamızın öğrendiklerinden genelleme yapabilmesi çok önemlidir. Olası her örnek üzerinde eğitim yapmak pratik değildir, ancak algoritmamızın mantıklı çıkarımlar yapmasını istiyoruz. Yeni bir köpek ırkı örneğini ele alalım: Algoritmanın, daha önce karşılaştığı köpek ırklarından biraz farklı olsa bile onu bir köpek olarak tanımasını bekliyoruz.
Şimdi, algoritma seçiminin genellemeyi nasıl etkileyebileceğine geçelim. Bahsettiğimiz ilk makale, momentumlu SGD gibi uyarlanabilir olmayan algoritmalar ile RMSprop ve Adam gibi uyarlanabilir algoritmalar arasındaki farkları araştırıyor. Her algoritmanın kendi güçlü ve zayıf yönleri vardır. Araştırmacılar, mevcut verilere kıyasla parametre sayısı fazla olduğunda, algoritma seçiminin bulunabilen minimum setini etkilediğini keşfettiler. Uyarlanabilir yöntemlerin daha kötü genelleme sergileme eğiliminde olduğu gözlemlendi. Adam, SGD'den daha iyi eğitim hatası elde ettiğinde bile, test hatası biraz daha yüksek kalır. Özünde, SGD, uyarlamalı yöntemlere kıyasla daha iyi genelleme yetenekleri gösterir. Bu gözlemlerin ampirik sonuçlara dayandığını ve her durumda doğru olmayabileceğini not etmek önemlidir. Bu nedenle, makaleye başvurmanız ve kendi özel kullanım durumunuzdaki etkilerini göz önünde bulundurmanız önerilir.
Devam edelim, parti boyutlarının genelleme üzerindeki etkisini tartışalım. Bahsettiğimiz ikinci makale bu konuya odaklanmaktadır. Küçük kümeleri (ör. 200-500 örnek) büyük yığınlarla (ör. veri setinin %10'u) ve bunların genelleme üzerindeki etkilerini karşılaştırır. Şaşırtıcı bir şekilde, çalışma, eğitim doğruluklarının karşılaştırılabilir olmasına rağmen, daha küçük mini kümeler kullanmanın genellikle büyük gruplara kıyasla daha iyi genellemeye yol açtığını buldu. Bu bulgu, test doğruluğu açısından daha küçük partilerin sürekli olarak daha büyük partilerden daha iyi performans gösterdiği CIFAR veri seti üzerinde yürütülen deneylerle desteklenmektedir. Bunun neden olduğunu anlamak için keskin ve düz minimum kavramını dikkate almamız gerekir. Keskin bir minimum, çeşitli yönler boyunca yüksek eğriliğe sahipken, düz bir minimum nispeten daha pürüzsüzdür.
Şimdi, toplu iş boyutlarının derin öğrenmede genelleme üzerindeki etkisini araştıran ikinci makaleye odaklanalım. Yazarlar, küçük gruplar (yaklaşık 200-500 örnek) ve büyük gruplar (veri setinin yaklaşık %10'u) kullanarak deneyler gerçekleştirdiler ve performanslarını karşılaştırdılar. İlginç bir şekilde, daha küçük mini partiler kullanmanın, büyük partiler kullanmaya kıyasla genellikle daha iyi genellemeye yol açtığını bulmuşlardır.
CIFAR veri seti üzerinde yaptıkları deneylerin sonuçları, hem küçük hem de büyük toplu yöntemlerin benzer eğitim doğruluklarına ulaşmalarına karşın, test doğruluğu açısından küçük toplu yöntemlerin büyük toplu yöntemlerden sürekli olarak daha iyi performans gösterdiğini gösterdi. Bu gözlem, daha küçük parti boyutlarının derin öğrenme görevlerinde daha iyi genellemeye yol açabileceğini göstermektedir.
Bu fenomeni açıklamak için yazarlar keskin ve düz minimum kavramını önermektedir. Keskin bir minimum, parametre uzayında çeşitli yönler boyunca yüksek eğriliğe sahipken, düz bir minimum daha düz bir şekle sahiptir. Düz minimumların daha iyi genelleme eğiliminde olduğu, keskin minimumların ise eğitim verilerine fazla uyabileceği öne sürülmüştür.
Yazarlar, örnekleme örnekleriyle ilişkili örtük gürültü nedeniyle küçük parti yöntemlerinin düz minimumları bulmada bir avantaja sahip olduğunu savunuyorlar. Küçük parti boyutlarının getirdiği gürültü, yinelemelerin zıplamasına izin vererek keskin minimumlardan kaçmalarına ve potansiyel olarak daha iyi genelleme yapan daha düz minimumları bulmalarına yardımcı olur. Öte yandan, büyük toplu yöntemler bu gürültüden yoksundur ve daha zayıf genellemeye yol açacak şekilde keskin minimumlara hapsolabilir.
Yazarlar, iddialarını desteklemek için, minimumun keskinliğini, küçük parti minimumu ile büyük parti minimumunu birleştiren bir çizgi boyunca çizerler. Küçük yığın yöntemleriyle elde edilen minimumların daha düz olma eğiliminde olduğunu, büyük yığın yöntemleriyle elde edilen minimumların ise daha keskin olduğunu gözlemlediler. Bu, düz minimumların keskin minimumlardan daha iyi genelleştirdiği hipotezini destekleyen ampirik kanıtlar sağlar.
Bununla birlikte, bu bulguların ampirik gözlemlere dayandığını ve düz minimum ile genelleme arasındaki ilişkiyi doğrulayacak teorik bir kanıt bulunmadığını not etmek önemlidir. Bununla birlikte, sonuçlar, parti boyutunun optimizasyon sürecinde bir faktör olarak dikkate alınmasının, derin öğrenme modellerinde genelleştirme performansını artırabileceğini göstermektedir.
Sonuç olarak, her iki makale de makine öğreniminde genelleştirmenin önemini vurguluyor ve optimizasyon yöntemleri ile toplu iş boyutlarının genelleştirmeyi nasıl etkileyebileceğine dair içgörü sağlıyor. İlk makale, optimizasyon algoritması seçiminin genelleme üzerindeki etkisini vurgulayarak, Adam gibi uyarlanabilir yöntemlerin, momentumlu SGD gibi uyarlanabilir olmayan yöntemler kadar her zaman genelleme yapmayabileceğini gösteriyor. İkinci makale, potansiyel olarak keskin minimumlardan kaçma ve daha düz minimum bulma yetenekleri nedeniyle, daha küçük parti boyutlarının daha iyi genellemeye yol açma eğiliminde olduğunu göstermektedir.
Bu bulguların değerli içgörüler sağlamasına rağmen, en uygun optimizasyon yöntemi seçiminin ve parti boyutunun belirli göreve, veri kümesine ve model mimarisine bağlı olarak değişebileceğini belirtmekte fayda var. Her senaryo için en iyi yaklaşımı bulmak için deney yapma ve ayarlama çok önemlidir.
Çeviri değişmezliği
Çeviri değişmezliği
Ben bir nörobilim araştırmacısıyım ve evrişimli sinir ağlarına (CNN'ler) bakış açım diğerlerinden biraz farklı. Genel ağa odaklanmak yerine, davranışlarını modellemek için tek birimleri veya nöronları incelemekle daha çok ilgileniyorum. CNN'leri kara kutular olarak ele almak yerine karmaşık işleyişini anlamayı hedefliyorum. Amacım içgörü kazanmak ve beynin karmaşıklıklarını çözmek.
Spesifik olarak, sinir ağlarında çeviri değişmezliğine nasıl ulaşıldığı ilgimi çekiyor. Ağ mimarisinde evrişim ve maksimum havuzlamanın çeviri değişmezliği sağladığı basit görünse de, araştırmam bu sezginin genellikle yanlış olduğunu gösterdi. Uygulamalı derin öğrenmede, çeviri değişmezliğinin gerçek kaynağını ve bunun eğitim sırasında nasıl ortaya çıktığını anlamak için daha derine inmemiz gerekir.
Çalışmamda, beynin ventral akışına, özellikle nesne tanımadan sorumlu "ne" yoluna odaklanıyorum. AlexNet gibi ağlardan tek birimleri inceleyerek, bu birimlerin beynin V4 ve IT bölgelerinde gözlemlenenlere benzer yanıt modelleri sergilediğini keşfettik. Bu bulgu önemliydi çünkü daha önce anlaşılması zor olan üst düzey nöral özelliklerin hesaplanabilir bir modelini sağlıyordu.
Ancak, bu modeller aslında kara kutulardır ve bunlardan içgörü elde etmek çok önemlidir. Bu nedenle araştırmam, bu modellerin beyin anlayışımızla ilgili belirli özelliklere nasıl ulaştığını araştırmayı amaçlıyor. Deneylerimizi yürütmek için, daha önce hayvanlara gösterilen uyaranları kullanarak tepkilerini kaydediyoruz. Bu uyaranlar, sinir ağının alıcı alanı içinde sunulan çeşitli dönüşlerdeki basit geometrik şekillerden oluşur.
Nörobilim alanında çeviri değişmezliği, bir konumdaki bir dizi şekle verilen yanıtın, başka bir konumdaki bir dizi şekle verilen yanıtın ölçeklenmiş bir versiyonu olduğu bir modeli ifade eder. Çeviri değişmezliğini ölçmek için, normalleştirilmiş kovaryans toplamı adı verilen bir ölçüm geliştirdik. Bu metrik, farklı konumlardaki yanıtlar arasındaki korelasyonu ölçer ve bunların birbirlerinin ölçeklenmiş versiyonları olup olmadıklarını belirler. Yüksek korelasyon çeviri değişmezliğini gösterir.
Bu ölçümü belirli bir hücreye uygulayarak, beyinde neredeyse mükemmel çeviri değişmezliğine işaret eden yüksek bir çeviri değişmezliği puanı gözlemledik. Nispeten, aynı metriği AlexNet ağına uygularken, düşük çeviri değişmezliği puanları bulduk, bu da çeviri değişmezliği olmadığını gösteriyor.
Ağ katmanları arasında daha fazla analiz, daha önceki katmanların düşük çeviri değişmezliği, ancak daha fazla faz bilgisi göstermesiyle, çeviri değişmezliğinde bir ilerleme olduğunu ortaya çıkardı. Katmanlarda yukarı çıktıkça, özellikle Dönş5'te çeviri değişmezliği arttı. Bu gözlemler, katmanlar arasındaki ortalama çeviri değişmezliği ile tutarlıydı.
Gözlemlenen varyasyondan ve çeviri değişmezliğindeki artıştan sorumlu özellikleri anlamak için bir hipotez formüle ettik. Hipotezimiz, tek tip uzamsal seçiciliğe sahip hücrelerin çeviri değişmezliği sergilediğini varsaymıştır. Başka bir deyişle, ağdaki filtreler konumlar arasında benzer ağırlıklara sahip aynı modeli arıyorsa, çeviri değişmezi olma olasılıkları daha yüksektir.
Görsel sezgi kazanmak için AlexNet'in ilk katmanlarındaki filtreleri inceledik. Filtreleri üç boyutlu bir uzayda görselleştirerek, ortalama vektöre dik olan kromatik düzlem adı verilen bir düzlem belirledik. Filtreleri bu düzleme yansıtarak kalıpları gözlemlememizi sağladık. Benzer özellikler ve pozitif korelasyonlu yanıtlar gösteren filtreler, çeviride değişmez olarak kabul edilirken, farklı özelliklere ve negatif korelasyonlu yanıtlara sahip olanlar sayılmazdı.
Filtreleri görselleştirmek için temel bileşenler analizini de kullandık. Bu analiz, filtrelerin düşük boyutlu olduğunu ve çoğunun sadece iki ana bileşen kullanılarak yeniden oluşturulabileceğini ortaya çıkardı. Bu filtreler, öteleme değişmezliği hipotezimizi daha da destekleyen iki boyutlu bir alanda temsil edilebilir.
Bu analiz lineer görünse de, görüntülere verilen tepkilerdeki varyasyonları tahmin etmede etkili olduğunu kanıtlıyor. Filtrelerin ağırlıkları ilişkilendirilebilir ve uyaranlara tepkileri de ilişkilendirilebilir.
Veri İşlem Hatları
Veri İşlem Hatları
Bugün, özellikle verilerin belleğe sığamayacak kadar büyük olduğu durumlarda, büyük veri kümelerinin nasıl etkili bir şekilde yönetileceğini tartışacağım. Ancak veriler belleğe sığmazsa ne yapılacağına da değineceğim. Neyle uğraştığımızın bir resmini çizerek başlayalım. Derin öğrenme sistemlerinde, genellikle mini bir veri yığınına dayalı olarak birinci dereceden optimizasyon güncellemelerinden geçen büyük bir ağırlık vektörleri setimiz vardır. Optimizasyon döngüsünde çok önemli bir rol oynadığından, bugün odak noktamız mini toplu alım işlemi olacaktır.
Mini yığınlar, diskte depolanan veriler olarak başlar ve bunları genellikle bir GPU olan bilgi işlem aygıtına aktarmadan önce RAM'e taşımamız gerekir. Amaç, optimizasyonu engelleyebilecek darboğazlardan kaçınarak verimli veri alımını sağlamaktır. İşte veri ardışık düzenine ilişkin üst düzey bir genel bakış: mini toplu işler başlangıçta diskte bulunur, ardından RAM'e taşınır ve son olarak bilgi işlem cihazına aktarılır. Süreç, genellikle bir işlemci tarafından yürütülen koordinasyon gerektirir.
İlk olarak, verileriniz bir gigabayttan küçükse, veri setinizi doğrudan GPU'da depolayarak olası darboğazları ortadan kaldırabilirsiniz. 1080'ler ve Titan X'ler gibi çoğu GPU, hem modeli hem de veri kümesini depolamak için yeterli bellek kapasitesine sahiptir. Doğrudan GPU üzerindeki veri kümesine endeksleyerek önemli ölçüde daha hızlı performans elde edebilirsiniz. Bu yaklaşım minimum çaba gerektirir, ancak önemli faydalar sağlar.
1 ila 100 gigabayt arasındaki veri kümeleri için bunların RAM'de saklanması önerilir. RAM fiyatları, gigabayt başına yaklaşık 10 ABD doları ile oldukça uygun fiyatlıdır. Üst düzey bir GPU'yu karşılayabiliyorsanız, veri kümenizi depolamak için gereken RAM'i kesinlikle karşılayabilirsiniz. Bu kurulum, disk tabanlı veri alımıyla karşılaştırıldığında iş akışınızı önemli ölçüde geliştirecektir.
100 gigabayttan büyük ancak 512 gigabayttan küçük veri kümeleriyle uğraşırken, bunları kesinlikle RAM'de saklamayı düşünün. Fiyat artsa da, yine de geçerli bir seçenektir. Birden çok GPU'yu destekleyen anakartlar genellikle 512 gigabayta kadar RAM'e izin verir. Sunucu sınıfı RAM daha pahalı olsa da, disk tabanlı almayla ilgili zorluklardan kaçınmayı düşünmeye değer.
Veri boru hattında iki olası darboğaz vardır: PCIe şeritleri aracılığıyla RAM'den GPU'ya veri aktarımı ve SATA 3 konektörleri aracılığıyla diskten RAM'e aktarım. PCIe şeritleri genellikle iyi performans göstererek yeterli veri aktarım hızları sağlarken, SATA 3 konektörleri saniyede yaklaşık 600 megabayt ile sınırlıdır. Bu sınırlama protokolün doğasında vardır ve daha hızlı diskler satın alınarak çözülemez. Büyük veri kümelerini yönetirken bu darboğazın farkında olmak çok önemlidir.
Olası darboğazları belirlemek için mini partileri alma hızınızı ölçebilirsiniz. Bir mini partiyi diskten almak GPU'da işlemekten daha uzun sürerse, bu bir darboğaz olur. NVIDIA SMI gibi araçlar aracılığıyla GPU kullanımının izlenmesi, veri alma gecikmelerinin neden olduğu GPU boşta kalma süresi hakkında fikir verebilir. Amaç, mini toplu alım hızının GPU üzerindeki işlem hızıyla uyumlu olmasını sağlamaktır.
Veri alma sürecini sırayla çalıştırmak ideal değildir. Verileri eşzamanlı olarak okumak ve işlemek için iş parçacıkları ayarlayarak eşzamansız alma gerçekleştirmek daha verimlidir. Bunu yaparak sıralı işlemeyle ilişkili 2 kat yavaşlamayı önleyebilirsiniz. Tipik olarak, verileri aynı anda okumak ve işlemekten birden fazla iş parçacığı sorumludur.
Görüntülerin tipik olarak 256x256 olarak yeniden boyutlandırıldığı ve 100'lük bir mini toplu iş boyutunun kullanıldığı ImageNet gibi görüntü veri kümeleriyle uğraşırken, her mini toplu iş yaklaşık 75 megabayt olacaktır. Saniyede 600 megabayt disk aktarım hızıyla, saniyede yaklaşık 8 mini toplu iş alabilirsiniz. Bu, bazı modeller için yeterli olsa da, daha karmaşık modeller daha yüksek bir geri alma oranı gerektirebilir.
Saniyede 600 megabayt disk aktarım hızı, modelinizin gereksinimleri için yeterli değilse, geleneksel sabit disk sürücüleri (HDD'ler) yerine katı hal sürücüleri (SSD'ler) kullanmayı düşünebilirsiniz. SSD'ler, genellikle saniyede 1 gigabaytı aşan, önemli ölçüde daha hızlı veri aktarım hızları sunar. SSD'lere yükseltmek, mini toplu alım hızını büyük ölçüde artırabilir ve diskten RAM'e aktarımların neden olduğu tıkanıklığı azaltabilir.
Büyük veri kümelerini yönetmeye yönelik başka bir yaklaşım, veri parçalama veya bölümlemedir. Tüm veri kümesini tek bir diskte depolamak yerine, verileri birden çok diske dağıtabilirsiniz. Bu teknik, paralel olarak birden çok diskten okuyabileceğiniz için veri alma hızını artırabilir. Örneğin, dört diskiniz varsa, veri kümenizi dört parçaya bölebilir ve her parçadan eş zamanlı olarak küçük partileri okuyabilirsiniz. Bu, diskten RAM'e aktarımların neden olduğu darboğazın azaltılmasına yardımcı olabilir.
Bazı durumlarda, veri kümesi RAM depolaması için bile çok büyük olabilir veya birden çok diske kolayca bölünemez. Bu gibi durumlarda, yetersiz bellek (OOM) eğitimini destekleyen veri yükleme çerçevelerini kullanmayı düşünebilirsiniz. TensorFlow'un tf.data'sı ve PyTorch'un DataLoader'ı gibi bu çerçeveler, eğitim sırasında diskten mini partiler akışı sağlayarak büyük veri kümelerini bellek açısından verimli bir şekilde işlemenize olanak tanır. Veri yükleme koordinasyonunu üstlenirler ve sistem kaynaklarını tüketmeden GPU'ya sürekli mini partiler tedarik edilmesini sağlarlar.
OOM eğitim çerçevelerini kullanırken, disk G/Ç'de harcanan zamanı en aza indirmek için veri yükleme ardışık düzenini optimize etmek önemlidir. Bu, mevcut mini parti işlenirken sonraki mini partilerin arka planda yüklendiği veri önceden getirme gibi teknikler kullanılarak elde edilebilir. Bu hesaplama ve veri yükleme çakışması, disk G/Ç gecikmesinin gizlenmesine ve GPU'nun meşgul olmasına yardımcı olabilir.
Ek olarak, diskteki veri kümenizin boyutunu azaltmak için veri sıkıştırma ve seri hale getirme gibi tekniklerden yararlanabilirsiniz. Verilerin sıkıştırılması, depolama alanından tasarruf sağlayabilir ve disk G/Ç hızını artırabilir. Seri hale getirme, verileri kompakt bir biçimde depolamanıza izin vererek gerekli disk alanını azaltır ve eğitim sırasında daha hızlı veri serisini kaldırmayı kolaylaştırır.
Son olarak, yukarıdaki teknikler kullanılarak verimli bir şekilde yönetilemeyen çok büyük veri kümeleriyle çalışırken, dağıtılmış bilgi işlem ve paralel işleme gerekli hale gelir. TensorFlow'un Distributed TensorFlow'u ve PyTorch'un DistributedDataParallel'i gibi dağıtılmış derin öğrenme çerçeveleri, birden çok makine veya GPU'da eğitim modellerini mümkün kılar. Bu çerçeveler, veri paralelliğini ele alarak iş yükünü dağıtmanıza ve mini partileri paralel olarak işlemenize olanak tanıyarak büyük ölçekli modeller için eğitim süresini önemli ölçüde azaltır.
Özetlemek gerekirse, büyük veri kümelerinin etkili yönetimi, mini yığınların verimli bir şekilde alınmasını sağlamak için veri boru hattının optimize edilmesini içerir. Verilerin RAM'de veya GPU'da saklanması, disk tabanlı geri almaya kıyasla daha hızlı erişim sağlayabilir. SSD'lere yükseltme, veri parçalama, OOM eğitim çerçevelerini kullanma, veri yüklemeyi optimize etme ve dağıtılmış bilgi işlem tekniklerinden yararlanma, büyük veri kümeleriyle uğraşırken performansı daha da artırabilir. Bu stratejileri dikkatlice göz önünde bulundurarak, büyük ölçekli veri kümelerindeki modelleri etkili bir şekilde yönetebilir ve eğitebilirsiniz.
Mobil için Derin Öğrenme
Mobil için Derin Öğrenme
Pekala, benim adım Carlo ve demolarımın çalıştığından emin olmak için bir dakikanızı ayırmama izin verin. Bugün size çalıştığım şirket olan Xnor.de AI'dan bir sunumum var. Xnor.de AI'daki görevimiz, gömülü ve mobil cihazların karmaşık derin öğrenme algoritmalarını çalıştırmasını sağlayarak yapay zekayı erişilebilir kılmaktır. İşleri farklı bir şekilde başlatmak için bir demo ile başlayacağım.
Redmon'un bir GPU üzerindeki gerçek zamanlı nesne algılama prototipi olan YOLO'ya (Sadece Bir Kez Bakarsınız) zaten aşina olabilirsiniz. Xnor.de AI'da, cep telefonları için arabalar, insanlar ve daha fazlası gibi nesneleri algılamanıza olanak tanıyan YOLO'yu geliştirdik. Önemini açıklarken sizi bu demo ile oynamaya davet ediyorum.
İşin ilginç yanı, bu algılama tamamen CPU üzerinde çalışıyor. Bunu neden yaptığımızı birazdan açıklayacağım. Yeteneklerimizi, sınırlı bilgi işlem gücüne sahip beş dolarlık bir bilgisayar olan Raspberry Pi Zero gibi alt uç cihazlara bile genişlettik. Yine de, üzerinde sınıflandırma görevleri yürütebiliriz. Pil gücünü kullanan bu küçük bilgisayar, taşınabilir bir derin öğrenme aygıtına dönüşür.
Nasıl çalıştığını göstereyim. Örneğin Pi Zero bir görüntüyü bir kişi olarak sınıflandırdığında, cihazın arkasındaki küçük bir LED yanacaktır. Sadece bir dakika bekleyin ve bir kişinin varlığını gösteren LED'i göreceksiniz. Aynı şekilde diğer nesneleri de sınıflandırabilir.
Geleneksel olarak, derin öğrenme modelleri, yüksek güçlü masaüstlerinde veya GPU'lu sunucularda eğitilir ve aynı platformda devreye alınır. Ancak, dağıtımı cep telefonları gibi diğer cihazları veya kapı zilleri ve güvenlik kameraları gibi uç cihazları kapsayacak şekilde genişletmek istiyoruz. Bugün, derin öğrenme modellerinizi farklı platformlara uygularken nelere dikkat etmeniz gerektiğine dair bazı üst düzey tavsiyeler vereceğim.
Şiddetle tavsiye ettiğim platformlardan biri Nvidia Jetson TX2. TensorFlow, PyTorch veya Darknet gibi popüler çerçeveleri yeniden derleme veya konuşlandırma güçlüklerine gerek kalmadan çalıştırabilen bir mini masaüstü GPU kartıdır. NVIDIA GPU, Wi-Fi ve Ubuntu işletim sistemine sahip küçük bir dizüstü bilgisayara sahip olmak gibi. Sekiz gigabaytlık bellek sunarak birden çok modeli sorunsuz bir şekilde çalıştırmanıza olanak tanır.
Dikkate alınması gereken bir başka ilginç platform da en yeni iPhone'lardır, çünkü Apple piyasadaki en hızlı ARM işlemcilerini geliştirmiştir. Bu iPhone'lar, önemli bilgi işlem gücü sunarak onları derin öğrenme görevleri için uygun hale getirir. Ancak, özellikle TensorFlow veya Caffe gibi çerçeveler kullanmak istiyorsanız, özellikle Xcode'da iOS için programlamanın zor olabileceğini unutmayın.
Daha uygun fiyatlı seçenekler için Raspberry Pi Zero'yu bir vaka çalışması olarak inceledik. Tek çekirdekli ve vektör yönergelerinden yoksun düşük kaliteli bir cihaz olsa da, ucuz derin öğrenme deneyleri için mükemmel bir araç olarak hizmet eder. Mobil veya gömülü platformları değerlendirirken çekirdek sayısı, vektör yönergesi desteği, derin öğrenme için özel yönergeler ve bir mobil GPU'nun varlığı gibi faktörleri göz önünde bulundurun.
Derin öğrenme çerçevelerinin seçimine gelince, hepsi benzer yapı taşları kullandığından, eğitim için hangisini kullandığınızın pek bir önemi yoktur. Torch, Caffe, Darknet ve TensorFlow gibi çerçeveler aynı temeli paylaşır ve platforma özgü kitaplıklara bağlanır. Zamanla, çerçeveler arasındaki performans farklılıkları büyük olasılıkla iki katına çıkacaktır. Bu nedenle, en rahat ettiğiniz çerçeveyi kullanın.
Eğitimden çıkarıma geçerken, dağıtım süreci çok önemli hale gelir. Birçok şirket eğitim sırasında büyük çerçeveler kullanır, ancak çıkarım için ağın belirli bileşenlerini ayıklar ve optimize ederler. Bu, onların ihtiyaçlarına göre uyarlanmış, son derece özelleştirilmiş ve verimli bir çıkarım ardışık düzeni oluşturmalarına olanak tanır. Modelleri mobil cihazlara dağıtmanın performans için dikkatli bir optimizasyon gerektirdiğini unutmayın.
Sonuç olarak, derin öğrenme modellerini farklı cihazlara dağıtmak, hedef cihazda bulunan hesaplama gücü ve kaynakları, uygulamanızın özel gereksinimleri ve performans, doğruluk ve güç tüketimi arasındaki dengeler gibi faktörleri göz önünde bulundurmayı içerir.
Önemli bir husus, derin öğrenme modelinin kendisinin boyutudur. Mobil ve yerleşik aygıtlar genellikle sınırlı bellek ve depolama kapasitesine sahiptir, bu nedenle hafif ve verimli modeller seçmek veya tasarlamak çok önemlidir. Model sıkıştırma, niceleme ve budama gibi teknikler, performansta önemli bir kayıp olmaksızın modelin boyutunun küçültülmesine yardımcı olabilir.
Dikkate alınması gereken bir diğer faktör, modelin çıkarım hızıdır. Gerçek zamanlı uygulamalar, zamanında yanıt sağlamak için genellikle hızlı çıkarım süreleri gerektirir. Çıkarım hızını artırmak için model mimarisini optimize edebilir, özel donanım hızlandırıcıları kullanabilir veya model paralelliği veya model niceleme gibi teknikleri kullanabilirsiniz.
Güç tüketimi, özellikle pille çalışan cihazlar için başka bir kritik husustur. Derin öğrenme modelleri, hesaplama açısından yoğun olabilir ve pili hızla tüketebilir. Model mimarisini optimize etmek ve enerji açısından verimli algoritmalar uygulamak, cihazın pil ömrünü uzatmaya ve sürekli çalışma için daha uygun hale getirmeye yardımcı olabilir.
Ek olarak, derin öğrenme çerçevesinin hedef platformla uyumluluğunu dikkate alın. Bazı çerçeveler, belirli cihazlar veya işletim sistemleri için daha iyi destek veya optimize edilmiş sürümlere sahip olabilir. Dağıtımınız için bir çerçeve seçerken önceden eğitilmiş modellerin, dağıtım araçlarının ve topluluk desteğinin kullanılabilirliğini göz önünde bulundurun.
Son olarak, dağıtılan modelinizin performansını hedef cihazda kapsamlı bir şekilde test ettiğinizden ve değerlendirdiğinizden emin olun. Uygulamanızın gereksinimlerini karşıladığından emin olmak için doğruluğunu, gecikme süresini ve güç tüketimini gerçek dünya senaryolarında doğrulayın.
Özetle, derin öğrenme modellerini farklı cihazlara dağıtmak, model boyutu, çıkarım hızı, güç tüketimi, çerçeve uyumluluğu ve kapsamlı testler gibi faktörlerin dikkatlice değerlendirilmesini içerir. Hedef cihazların yeteneklerini ve sınırlamalarını anlayarak ve modeli ve dağıtım hattını buna göre optimize ederek, AI yeteneklerini çok çeşitli cihazlara etkili bir şekilde getirebilir ve heyecan verici uygulamaları etkinleştirebilirsiniz.