Yapay Zekanın Kullandığı ve Dışarıdan Fark Edilmeyen Öğrenme Modeli: Zero Shot Learning
zero shot learning (sıfır atışlı öğrenme), önceden eğitilmiş derin öğrenme modelinin bir kategori üzerinde genelleme yaparak daha önce karşılaşmadığı yeni bir örneği tanımak üzere kullanıldığı bir makine öğrenmesi türüdür. zero shot learning ardındaki fikir, insanların veri sınıfları arasındaki benzerlikleri doğal olarak nasıl bulabilecekleri ve aynı şekilde makineyi tanımlaması için nasıl eğitebilecekleridir.
zero shot learning'in temel amacı, herhangi bir eğitim örneği olmadan sonuçları tahmin etme yeteneği kazanmaktır; makinenin eğitim sırasında eğitilmeyen sınıflardaki nesneleri tanıması gerekir. zero shot learning, eğitim sırasında beslenen örneklerde zaten bulunan bilgi transferine dayanır.
zero shot learning, ara anlamsal katmanları ve özellikleri öğrenmek, sonra da bunu daha önce görülmemiş verilerden yeni bir sınıfı tahmin etmek için önerilmiştir.
örneğin, bir at gördüğümüzü ama hiç zebra görmediğimizi varsayalım. eğer biri size bir zebranın ata benzediğini ama siyah ve beyaz çizgileri olduğunu söylerse, muhtemelen bir zebrayı gördüğünüzde tanırsınız.
zero shot learning modeli
zero shot learning şu şekilde çalışır
özellikleri anlama: sadece örneklerden öğrenmek yerine, bilgisayar farklı şeyleri tanımlayan önemli özellikleri veya nitelikleri öğrenir. örneğin, hayvanlar hakkında öğreniyorsa, kedilerin kürk, bıyık ve keskin pençelere sahip olduğunu öğrenebilir.
genelleme: bu özellikleri anladıktan sonra, daha önce görmediği yeni şeyleri tanımak için bunları kullanabilir. örneğin, kürk ve bıyıklı hayvanların genellikle kediler olduğunu biliyorsa, bu özelliklere sahip yeni bir hayvanın muhtemelen bir kedi olduğunu tahmin edebilir.
ipuçlarını kullanma: bazen bilgisayar yeni şeyleri anlamasına yardımcı olmak için ek bilgiler alır. zebra örneğindeki siyah ve beyaz çizgiler gibi. bu, ona farklı kategorilerin özellikleri hakkında bilgi veren açıklamalar veya etiketler olabilir.
test: son olarak, bilgisayarın yeni şeyleri ne kadar iyi tanıyabildiğini görmek için onu test ederiz. ona eğitilmediği şeylerin resimlerini veya açıklamalarını veririz ve özellikleri hakkında öğrendiklerine dayanarak bunları doğru bir şekilde tanımlayıp tanımlayamayacağına bakarız.
genel olarak, zero shot learning, bir bilgisayara nesnelerin özünü anlamayı öğretmek gibidir, böylece karşılaştığı yeni şeyler hakkında eğitimli tahminlerde bulunabilir. eğitim sırasında bilgisayara mümkün olan her örneği gösteremediğimizde ve kendi başına yeni durumlara uyum sağlayıp öğrenebilmesini istediğimizde faydalıdır.
Günümüz Yazılımcılığının Yükselen Değeri Makine Öğrenmesi (Machine Learning) Nedir?
