top of page
  • Yazarın fotoğrafıepifai

Makine Öğrenimi Yolculuğuna Genel Bakış

Bir makine öğrenimi projesine başlamak, her biri projenin başarısı için hayati önem taşıyan bir dizi iyi tanımlanmış adımı içerir. Problemin tanımlanmasından sağlam bir modelin nihai dağıtımına kadar bu yolculuğun inceliklerine göz atalım.


problem framing, problem tanımlama, makine öğrenimi

I. Problem Çerçeveleme: Görevin Tanımlanması

Amacı Anlamak:

Her makine öğrenimi çabasının temelinde, eldeki sorunun net bir şekilde anlaşılması yatmaktadır. İster müşteri kaybının tahmin edilmesi, ister görsellerin sınıflandırılması veya ürün tavsiye edilmesi olsun, amacın açıkça ifade edilmesi tüm süreç için zemini oluşturur.


Başarı Metriklerinin Tanımlanması:

Metrikler başarının ölçütü olarak hizmet eder. Doğruluk, kesinlik, hassasiyet (recall)  gibi -veya göreve göre uyarlanmış özelleştirilmiş bir ölçüm de olabilir-, uygun ölçümlerin seçilmesi projenin hedefleriyle uyum sağlanmasını temin eder.


Keşif Amaçlı Veri Analizi (EDA):

Veri hazırlığına dalmadan önce, veri kümesinin ilk incelemesi, özniteliklere ilişkin içgörüler sağlar. Veri dağılımını anlamak, aykırı değerleri belirlemek ve kalıpları tanımak, makine öğrenimi projesini şekillendirmede önemli adımlardır.


II. Veri Hazırlama: Makine Öğreniminin Temeli

Veri toplama:

İlgili ve temsili verilerin elde edilmesi, başarılı bir makine öğrenimi projesinin temelidir. Bu, eldeki soruna uygun veri kümelerinin bulunmasını, temizlenmesini ve organize edilmesini içerir.


Veri Temizleme ve Ön İşleme:

Ham veriler nadiren bozulmamış durumdadır. Temizleme, eksik değerlerin ele alınmasını, aykırı değerlerin ele alınmasını ve model eğitimine hazır yapılandırılmış bir veri kümesi oluşturmak için değişkenlerin dönüştürülmesini içerir.


Önitelik Mühendisliği:

Ham verilerden anlamlı öznitelikler oluşturmak, modelin kalıpları yakalama yeteneğini geliştirir. Bu, yeni değişkenler oluşturmayı, mevcut olanları dönüştürmeyi ve veri kümesinin seçilen algoritmalar için optimize edilmesini sağlamayı içerir.


Veri Bölme:

Model performansını doğru bir şekilde değerlendirmek için veri kümesi genellikle eğitim, doğrulama ve test kümelerine bölünür. Eğitim seti modele öğretir, doğrulama seti parametrelerin ayarlanmasına yardımcı olur ve test seti nihai performansını değerlendirir.


III. Model Oluşturma: Öğrenme Algoritmasının Oluşturulması


makine öğrenimi, algoritma, ML

Algoritmaların Seçilmesi:

Doğru algoritmanın seçilmesi görevin doğasına (sınıflandırma, regresyon, kümeleme vb.) bağlıdır. Yaygın seçenekler arasında karar ağaçları, destek vektör makineleri, sinir ağları ve topluluk yöntemleri yer alır.


Model Eğitimi:

Eğitim aşaması, modelin etiketli eğitim veri kümesiyle beslenmesini içerir ve modelin özellikler ile etiketler arasındaki kalıpları ve ilişkileri öğrenmesine olanak tanır.


model tuning, hiperparametre, hyperparameter

Hiperparametre Ayarı:

Model performansını optimize etmek genellikle hiperparametrelerin ayarlanmasını içerir. Izgara araması veya rastgele arama gibi teknikler, belirli bir model için en iyi kombinasyonun belirlenmesine yardımcı olur.


Çapraz doğrulama:

Sağlamlığı sağlamak için modeller, eğitim verilerinin farklı alt kümelerinde doğrulanır ve genelleme performanslarına ilişkin daha güvenilir bir tahmin sağlanır.


IV. Değerlendirme: Model Performansının Değerlendirilmesi

Metrik Değerlendirmesi:

Model eğitildikten sonra problem çerçeveleme aşamasında oluşturulan ölçümler kullanılarak değerlendirilir. Ortak değerlendirme ölçütleri arasında doğruluk, kesinlik, hassasiyet (recall), F1 puanı ve eğri altındaki alan (AUC) yer alır.


Modelin Yorumlanabilirliği:

Bir modelin tahminlerine nasıl ulaştığını anlamak, içgörü kazanmak ve güven oluşturmak için çok önemlidir. SHAP değerleri veya özellik önem grafikleri gibi yorumlanabilirlik araçları, modelin karar verme sürecini çözmeye yardımcı olur.


V. Dağıtım: Modeli Gerçek Dünyaya Taşımak

Model Dağıtımı (deployment):

Bir modeli dağıtmak, onu gerçek dünyada kullanıma uygun hale getirmeyi içerir. Bu, onu bir uygulamaya, bir web hizmetine veya yeni, görülmemiş verilere dayanarak tahminler yapabileceği herhangi bir sisteme entegre etmek yoluyla olabilir.


İzleme ve Bakım:

Bir kez deploy edildikten sonra sürekli izleme çok önemlidir. Konsept kayması ve zaman içinde veri dağılımında meydana gelen değişiklikler model performansını etkileyebilir. Düzenli güncellemeler ve bakım, modelin güncel ve etkili kalmasını sağlar.


Geribildirim döngüsü:

Bir geri bildirim döngüsü oluşturmak, modelin sürekli öğrenmesine ve gelişmesine olanak tanır. Kullanıcı geri bildirimleri, gerçek dünya performans verileri ve gelişen iş gereksinimleri, modelin iyileştirilmesine ve güncellenmesine katkıda bulunur.





4 görüntüleme0 yorum

Comments


epi-log

bottom of page