Makine öğrenimi alanında hiperparametreler, bir algoritmanın performansını ve davranışını belirlemede çok önemli bir rol oynar. Hiperparametreler, öğrenme süreci başlamadan önce ayarlanan parametrelerdir. Eğitim sırasında öğrenilmezler; bunun yerine öğrenme sürecinin kendisini kontrol ederler. Bunun aksine, sinir ağındaki ağırlıklar gibi model parametreleri eğitim sırasında öğrenilir.
Makine öğrenimi algoritmalarında yaygın olarak bulunan bazı hiperparametre örneklerine bakalım:
1. Öğrenme Oranı (α): Öğrenme oranı, ağımızın ağırlıklarını kayıp eğimine göre ne kadar ayarladığımızı kontrol eden bir hiper parametredir. Yüksek bir öğrenme oranı, modelin parametrelerinin çılgınca dalgalandığı hedef aşımına yol açabilirken, düşük bir öğrenme oranı, yavaş yakınsamaya neden olabilir.
2. Gizli Birim/Katman Sayısı: Sinir ağlarında gizli birim ve katman sayısı, modelin karmaşıklığını belirleyen hiper parametrelerdir. Daha fazla gizli birim veya katman, daha karmaşık desenleri yakalayabilir ancak aynı zamanda fazla uyum sağlamaya da yol açabilir.
3. Aktivasyon Fonksiyonu: ReLU (Düzeltilmiş Doğrusal Birim) veya Sigmoid gibi aktivasyon fonksiyonunun seçimi, modelin doğrusal olmama durumunu etkileyen bir hiperparametredir. Farklı etkinleştirme fonksiyonlarının farklı özellikleri vardır ve öğrenme hızını ve model performansını etkileyebilir.
4. Parti boyutu: Toplu iş boyutu, bir yinelemede kullanılan eğitim örneklerinin sayısıdır. Antrenman hızını ve stabilitesini etkileyen bir hiperparametredir. Daha büyük toplu iş boyutları eğitimi hızlandırabilir ancak daha az doğru güncellemelere neden olabilir; daha küçük toplu iş boyutları ise daha doğru güncellemeler sağlayabilir ancak daha yavaş eğitimle sonuçlanabilir.
5. Düzenleme Gücü: Düzenlileştirme, kayıp fonksiyonuna bir ceza terimi ekleyerek aşırı uyumu önlemek için kullanılan bir tekniktir. L2 düzenlemesindeki λ gibi düzenleme gücü, düzenleme teriminin genel kayıp üzerindeki etkisini kontrol eden bir hiperparametredir.
6. Bırakma Oranı: Bırakma, eğitim sırasında rastgele seçilen nöronların göz ardı edildiği bir düzenleme tekniğidir. Bırakma oranı, bir nöronun ayrılma olasılığını belirleyen bir hiperparametredir. Egzersiz sırasında gürültüye yol açarak aşırı uyumun önlenmesine yardımcı olur.
7. Çekirdek Boyutu: Evrişimli sinir ağlarında (CNN'ler), çekirdek boyutu, giriş verilerine uygulanan filtrenin boyutunu tanımlayan bir hiper parametredir. Farklı çekirdek boyutları, giriş verilerinde farklı ayrıntı düzeylerini yakalar.
8. Ağaç Sayısı (Rastgele Ormanda): Rastgele Orman gibi topluluk yöntemlerinde ağaç sayısı, ormandaki karar ağaçlarının sayısını belirleyen bir hiperparametredir. Ağaç sayısını artırmak performansı artırabilir ancak aynı zamanda hesaplama maliyetini de artırabilir.
9. Destek Vektör Makinelerinde (SVM) C: SVM'de C, düzgün bir karar sınırına sahip olmak ile eğitim noktalarının doğru şekilde sınıflandırılması arasındaki dengeyi kontrol eden bir hiperparametredir. Daha yüksek bir C değeri daha karmaşık bir karar sınırına yol açar.
10 Küme Sayısı (K-Ortalamalarda): K-Means gibi kümeleme algoritmalarında küme sayısı, algoritmanın veride tanımlaması gereken küme sayısını tanımlayan bir hiper parametredir. Anlamlı kümeleme sonuçları için doğru sayıda kümenin seçilmesi çok önemlidir.
Bu örnekler, makine öğrenimi algoritmalarındaki hiperparametrelerin çeşitli doğasını göstermektedir. Hiperparametrelerin ayarlanması, model performansını ve genelleştirmeyi optimize etmek için makine öğrenimi iş akışında kritik bir adımdır. Izgara araması, rastgele arama ve Bayes optimizasyonu, belirli bir sorun için en iyi hiperparametre setini bulmak için kullanılan yaygın tekniklerdir.
Hiperparametreler, makine öğrenimi algoritmalarında model davranışını ve performansını etkileyen temel bileşenlerdir. Hiperparametrelerin rolünü ve bunların etkili bir şekilde nasıl ayarlanacağını anlamak, başarılı makine öğrenimi modelleri geliştirmek için çok önemlidir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Konuşma metni
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Daha büyük bir veri kümesi aslında ne anlama geliyor?
- Ensamble öğrenme nedir?
- Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
- Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi sırasında denetime ihtiyacı var mı?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
- TensorBoard nedir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin
Daha fazla soru ve cevap:
- Alan: Yapay Zeka
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi (sertifikasyon programına git)
- Ders: Giriş (ilgili derse git)
- Konu: Makine öğrenimi nedir (ilgili konuya git)