Belge sınıflandırması için bir Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenme (NSL) modeli oluşturmak, her biri sağlam ve doğru bir model oluşturmada önemli olan birkaç adımı içerir. Bu açıklamada, böyle bir model oluşturmanın ayrıntılı sürecini inceleyerek her adımın kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlayacağız.
Adım 1: Veri Hazırlama
İlk adım, belge sınıflandırması için verileri toplamak ve ön işleme tabi tutmaktır. Bu, istenen kategorileri veya sınıfları kapsayan çeşitli belge setlerinin toplanmasını içerir. Veriler, her belgenin doğru sınıfla ilişkilendirilmesini sağlayacak şekilde etiketlenmelidir. Ön işleme, gereksiz karakterleri kaldırarak, küçük harfe dönüştürerek ve metni kelimelere veya alt kelimelere dönüştürerek metni temizlemeyi içerir. Ek olarak, metni daha yapılandırılmış bir formatta temsil etmek için TF-IDF veya kelime yerleştirme gibi özellik mühendisliği teknikleri uygulanabilir.
Adım 2: Grafik Oluşturma
Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenmede veriler, belgeler arasındaki ilişkileri yakalamak için bir grafik yapısı olarak temsil edilir. Grafik, benzer belgelerin içerik benzerliklerine göre bağlanmasıyla oluşturulur. Bu, k-en yakın komşular (KNN) veya kosinüs benzerliği gibi teknikler kullanılarak başarılabilir. Grafik, aynı sınıfa ait belgeler arasındaki bağlantıyı teşvik ederken farklı sınıflara ait belgeler arasındaki bağlantıları sınırlayacak şekilde oluşturulmalıdır.
Adım 3: Çekişmeli Eğitim
Çekişmeli eğitim, Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenmenin önemli bir bileşenidir. Modelin hem etiketli hem de etiketsiz verilerden öğrenmesine yardımcı olarak modeli daha sağlam ve genelleştirilebilir hale getirir. Bu adımda model, etiketli veriler üzerinde eğitilirken aynı zamanda etiketsiz veriler de bozulur. Girdi verilerine rastgele gürültü veya düşmanca saldırılar uygulanarak tedirginlikler oluşturulabilir. Model, bu bozulmalara karşı daha az duyarlı olacak şekilde eğitilerek, görünmeyen veriler üzerinde performansın iyileştirilmesi sağlandı.
Adım 4: Model Mimarisi
Uygun bir model mimarisinin seçilmesi belge sınıflandırması için çok önemlidir. Yaygın seçenekler arasında evrişimli sinir ağları (CNN'ler), tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) veya transformatör modelleri bulunur. Model, belgeler arasındaki bağlantı dikkate alınarak grafik yapılı verileri işleyecek şekilde tasarlanmalıdır. Grafik evrişimli ağlar (GCN'ler) veya grafik dikkat ağları (GAT'ler), genellikle grafik yapısını işlemek ve anlamlı temsiller çıkarmak için kullanılır.
Adım 5: Eğitim ve Değerlendirme
Model mimarisi tanımlandıktan sonraki adım, etiketli verileri kullanarak modeli eğitmektir. Eğitim süreci, stokastik gradyan iniş (SGD) veya Adam optimizer gibi teknikleri kullanarak modelin parametrelerini optimize etmeyi içerir. Eğitim sırasında model, belgeleri özelliklerine ve grafik yapısında yakalanan ilişkilere göre sınıflandırmayı öğrenir. Eğitimden sonra model, performansını ölçmek için ayrı bir test setinde değerlendirilir. Doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 puanı gibi değerlendirme ölçümleri, modelin etkinliğini değerlendirmek için yaygın olarak kullanılır.
Adım 6: İnce Ayar ve Hiperparametre Ayarı
Modelin performansını daha da artırmak için ince ayar yapılabilir. Bu, transfer öğrenme veya öğrenme hızı planlama gibi teknikleri kullanarak modelin parametrelerini ayarlamayı içerir. Hiperparametre ayarı, modelin performansını optimize etmede de çok önemlidir. Öğrenme oranı, parti büyüklüğü ve düzenleme gücü gibi parametreler, ızgara araması veya rastgele arama gibi teknikler kullanılarak ayarlanabilir. Bu yinelenen ince ayar ve hiper parametre ayarı süreci, mümkün olan en iyi performansın elde edilmesine yardımcı olur.
Adım 7: Çıkarım ve Dağıtım
Model eğitildikten ve ince ayar yapıldıktan sonra belge sınıflandırma görevleri için kullanılabilir. Yeni, görünmeyen belgeler modele beslenebilir ve öğrenilen kalıplara göre ilgili sınıfları tahmin edebilir. Model, gerçek zamanlı belge sınıflandırma yetenekleri sağlamak için web uygulamaları, API'ler veya gömülü sistemler gibi çeşitli ortamlarda dağıtılabilir.
Belge sınıflandırması için bir Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenme modeli oluşturmak, veri hazırlama, grafik oluşturma, çekişmeli eğitim, model mimarisi seçimi, eğitim, değerlendirme, ince ayar, hiper parametre ayarlama ve son olarak çıkarım ve dağıtımı içerir. Her adım, belgeleri etkili bir şekilde sınıflandırabilen doğru ve sağlam bir modelin oluşturulmasında çok önemli bir rol oynar.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri:
- Kelimelerin vektör olarak temsil edildiği bir çizim için uygun eksenleri otomatik olarak atamak amacıyla bir gömme katmanı nasıl kullanılabilir?
- Bir CNN'de maksimum havuzlamanın amacı nedir?
- Evrişimli sinir ağındaki (CNN) özellik çıkarma işlemi görüntü tanımaya nasıl uygulanır?
- TensorFlow.js'de çalışan makine öğrenimi modelleri için eşzamansız öğrenme işlevinin kullanılması gerekli midir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum kelime sayısı parametresi nedir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API'si en sık kullanılan kelimeleri bulmak için kullanılabilir mi?
- TOKO nedir?
- Bir makine öğrenimi modelindeki birkaç dönem ile modelin çalıştırılmasından elde edilen tahminin doğruluğu arasındaki ilişki nedir?
- TensorFlow'un Nöral Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si, doğal grafik verilerine dayalı artırılmış bir eğitim veri seti üretiyor mu?
- TensorFlow'un Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si nedir?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals'ta daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin