Derin öğrenme ve yapay zeka (AI), sürekli olarak ortaya çıkan yeni teknolojilerle hızla gelişen alanlardır. Bu alanda ortaya çıkan en umut verici trendlerden beşi, birleşik öğrenme, GAN’lar, XAI, takviyeli öğrenme ve transfer öğrenmeyi içerir.
Bu teknolojiler, görüntü tanımadan oyun oynamaya kadar çeşitli makine öğrenimi uygulamalarında devrim yaratma ve hem araştırmacılar hem de geliştiriciler için heyecan verici yeni fırsatlar sunma potansiyeline sahiptir.
Federe öğrenme
Federe öğrenme bir makine öğrenimi yaklaşımı bu, birden fazla cihazın verilerini merkezi bir sunucuyla paylaşmadan tek bir model üzerinde işbirliği yapmasına olanak tanır. Bu yaklaşım, özellikle veri gizliliğinin bir endişe kaynağı olduğu durumlarda kullanışlıdır.
Örneğin Google, tahmine dayalı metin klavyesinin doğruluğunu kullanıcıların gizliliğinden ödün vermeden iyileştirmek için birleştirilmiş öğrenmeyi kullandı. Makine öğrenimi modelleri, tipik olarak merkezi bir sunucuyla kullanıcı verilerinin paylaşılmasını gerektiren merkezi veri kaynakları kullanılarak geliştirilir. Kullanıcılar, verilerinin tek bir sunucuda toplanıp saklanmasından rahatsız olsalar da, bu strateji gizlilik sorunlarına yol açabilir.
Federe öğrenme, modelleri kullanıcıların cihazlarında kalan veriler üzerinde eğiterek verilerin merkezi bir sunucuya gönderilmesini önleyerek bu sorunu çözer. Ayrıca, eğitim verileri kullanıcıların cihazlarında kaldığından, merkezi bir sunucuya büyük hacimli veriler göndermeye gerek kalmamış, bu da sistemin bilgi işlem ve depolama ihtiyaçlarını azaltmıştır.
İlgili: Microsoft, ChatGPT’ye güç sağlamak için kendi AI çipini geliştiriyor: Rapor
Üretici rakip ağlar (GAN’lar)
Üretilen düşmanca ağlar, bir tür sinir ağı mevcut verilere dayalı yeni, gerçekçi veriler oluşturmak için kullanılabilir. Örneğin, insanların, hayvanların ve hatta manzaraların gerçekçi görüntülerini oluşturmak için GAN’lar kullanılmıştır. GAN’lar, iki sinir ağını karşı karşıya getirerek çalışır; bir ağ sahte veriler üretir ve diğer ağ, verilerin gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu tespit etmeye çalışır.
Generative Adversarial Networks veya kısaca GAN’lar, gerçekçi sentetik veriler üretmek için hızla lider bir teknoloji olarak ortaya çıktı. GAN’lar, iki ağdan oluşan bir tür sinir ağı mimarisidir: g… https://t.co/moU2Dls8Gk pic.twitter.com/0ZSRkeZe3z
— phil.ai (@phill_ai) 20 Nisan 2023
Açıklanabilir AI (XAI)
Açıklanabilir AI olarak bilinen bir AI yaklaşımı, makine öğrenimi modellerinin şeffaflığı ve kavranması. XAI çok önemlidir çünkü yapay zeka sistemlerinin tarafsız ve adil kararlar vermesini garanti edebilir. İşte XAI’nin nasıl kullanılabileceğine dair bir örnek:
Bir finans kuruluşunun, bir kredi başvurusunda bulunan kişinin kredisini temerrüde düşürme olasılığını tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullandığı bir senaryo düşünün. konvansiyonel durumda kara kutu algoritmalarıbankanın algoritmanın karar verme süreci hakkında bilgisi olmaz ve bunu kredi başvurusunda bulunan kişiye açıklayamayabilir.
Ancak, XAI kullanan algoritma, seçimini açıklayarak bankanın yanlış veya ayırt edici bilgilerden ziyade makul değerlendirmelere dayandığını doğrulamasını sağlayabilir. Algoritma, örneğin, başvuranın kredi puanına, gelirine ve çalışma geçmişine dayalı olarak bir risk puanı hesapladığını belirtebilir. Bu düzeyde şeffaflık ve açıklanabilirlik, yapay zeka sistemlerine olan güveni artırmaya, hesap verebilirliği geliştirmeye ve nihayetinde daha iyi karar vermeye yol açabilir.
Takviyeli öğrenme
Takviyeli öğrenme adı verilen bir makine öğrenimi türü, eleştiri ve teşvikler yoluyla öğrenmeyi öğretmek için aracıları içerir. Dahil olmak üzere birçok uygulama robotik, oyun ve hatta bankacılık, bu stratejiden yararlandı. Örneğin, DeepMind’den AlphaGo, bu yaklaşımı oynanışını sürekli olarak geliştirmek ve sonunda en iyi insan Go oyuncularını yenmek için kullandı ve karmaşık karar verme görevlerinde pekiştirmeli öğrenmenin etkinliğini gösterdi.
AI, gelişimimiz için bir ajan olabilir. Bu konuda gördüğüm en ilginç makale, DeepMind’ın AlphaGo’nun açık kaynak versiyonu olan Leela’nın tanıtımından önceki ve sonraki profesyonel GO oyuncu performansının bir çalışması. Oyuncu performansı iyileştirildi. pic.twitter.com/Tk6qxwOftz
— Miles Grimshaw (@milesgrimshaw) 15 Ocak 2023
İlgili: Dünyada 7 gelişmiş insansı robot
Öğrenmeyi aktar
Transfer öğrenimi adı verilen bir makine öğrenimi stratejisi, yepyeni sorunları ele almak için önceden eğitilmiş modellerin uygulanmasını içerir. Yeni bir sorun için çok az veri olduğunda, bu yöntem özellikle yararlıdır.
Örneğin, araştırmacılar, belirli bir resim türü (yüzler gibi) için geliştirilen görüntü tanıma modellerini farklı bir görüntü türüne (örneğin hayvanlar) uyarlamak için transfer öğrenmeyi kullandılar.
Bu yaklaşım, önceden eğitilmiş modelin öğrenilen özelliklerinin, ağırlıklarının ve sapmalarının yeni görevde yeniden kullanılmasına izin vererek modelin performansını önemli ölçüde artırabilir ve eğitim için gereken veri miktarını azaltabilir.