Papers With Code’a Giriş

Google’da belirli bir makine öğrenimi araştırma makalesini aradığınızı hayal edin. İlginizi çeken bir şey buldunuz ve kod uygulamasını, veri setini ve sonuçları görmek istiyorsunuz. Bunların her birini tek tek aramak saatlerinizi alır. Şimdi, teziniz veya araştırma projeniz için bu adımı 30 kez daha tekrarlamanız gerektiğini düşünün. Tam bir kâbus olabilir. 

Papers With Code yanınızda. Araştırma makalelerini okumayı çok daha kolay hale getiriyor; özetlerine, kod uygulamalarına, sonuçlarına ve veri setlerine hızlıca göz atmanızı sağlıyor. Ayrıca, liderlik tablosu özelliğiyle benzer bir konuda farklı modellerin mimari sonuçlarını karşılaştırabilirsiniz. 

Bu, yalnızca bir araştırma makalesi aramaktan çok daha fazlası. Çeşitli görevler, alt görevler, modeller, veri setleri ve yöntemlere ait etiketlerle filtrenizi daraltarak konuyu derinlemesine keşfedebilirsiniz. 

Bu blogda, Papers With Code’un çeşitli temel özelliklerini inceleyecek ve makine öğrenimi projeleri için en iyi araştırma yürütme yöntemini öğreneceğiz. 

Papers With Code’un Temel Özellikleri 

Ana sayfada, saat başına alınan yıldız sayısına göre trend olan araştırma makalelerini görürsünüz. 

Papers With Code | Trendler

Araştırma makalesini beğendiyseniz, özeti okumak ve sonuçları, veri setlerini ve çeşitli kod uygulamalarını görmek için Paper düğmesine tıklayın. Ya da uygulamayla ilgileniyorsanız, Code düğmesine tıklayarak sonuçlar, kod uygulamaları ve bağımlılıkları içeren GitHub deposuna erişebilirsiniz. 

Trendler sayfası, herhangi bir sosyal medya açılış sayfasına benzer. 1000+ yıldız alan ve topluluk katkılı birden çok kod uygulaması bulunan geçmiş trend makaleleri görmek için aşağı kaydırmaya devam edebilirsiniz. 

Papers With Code, makine öğrenimi alanındaki en güncel araştırma makalelerini keşfetmek için topluluk odaklı bir platformdur. Açık kaynak katkıcıları, makine öğrenimi mühendisleri, veri bilimciler, araştırmacılar ve öğrenciler için fikir paylaşımını kolaylaştıran ve makine öğrenimi gelişimini hızlandıran eksiksiz bir ekosistem sunar. 

Papers With Code üzerindeki tüm içerik CC-BY-SA kapsamında açık lisanslıdır ve herkes “Edit” düğmelerini kullanarak katkıda bulunabilir.

Güncel En İyileri İnceleyin 

Papers With Code | En İyileri İnceleyin

Browse State-of-the-Art sekmesine tıkladığınızda, çeşitli makine öğrenimi alanlarına göre kategoriler ve alt kategoriler görürsünüz. Örneğin:

1. Bilgisayarlı Görü
2. Doğal Dil İşleme
3. Tıp
4. Çeşitli
5. Metodoloji
6. Zaman Serileri
7. Grafikler
8. Konuşma
9. Akıl Yürütme
10. Oyun Oynama
11. Bilgisayar Kodu
12. Ses
13. Çekişmeli
14. Robotlar
15. Bilgi Tabanı
16. Bilgi Tabanı
17. Müzik

Yukarıdaki kategorilerin her birinin alt kategorileri vardır. Bir alt kategori kartına tıkladığınızda, alt kategorinin kısa bir tanımını ve kıyas ölçütlerini görürsünüz. 

Browse State-of-the-Art bölümünün temel amacı, belirli bir veri seti üzerindeki en iyi performans gösteren modeller, popüler kütüphaneler, veri setleri listesi, alt görevler ve en çok uygulanmış makaleler hakkında bilgi sağlamaktır. Ayrıca, aynı veri seti üzerinde çeşitli modellerin performans metriklerini karşılaştırabilirsiniz.  

Makine öğreniminin çeşitli kategorileri hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, Makine Öğrenimi Kursları sayfamıza göz atın. Başlangıç seviyesine uygun kurslar, Python ve R ile makine öğrenimi ve projeye dayalı kursların bir koleksiyonunu içerir. Popüler şablonlara, eğitimlere ve kopya kâğıtlarına da bakabilirsiniz. 

Veri Setleri

Papers With Code | Veri Setleri

Kategoriler ve alt kategoriler yerine, belirli bir veri setini arayabilir veya veri setini bulmak için çeşitli filtreleri kullanabilirsiniz. 

Genel olarak, web sitesi birbirine bağlıdır ve veri setlerini tek tek aramanız gerekmez. Ancak, belirli bir makine öğrenimi problemi için birden fazla veri seti gerektiren bir araştırma üzerinde çalışıyorsanız, Dataset sekmesi arama ve filtreleme özelliklerini kullanarak popüler herhangi bir veri setini bulmanıza yardımcı olur. Veri setlerini modalite, görevler ve dillere göre filtreleyebilirsiniz. 

Asıl eğlenceli kısım belirli bir veri setine tıkladığınızda başlar. Şu gibi çeşitli etkileşimli bölümler bulacaksınız: 

• Örnek görseller: bir veri setindeki çeşitli görsellerin koleksiyonu
• Kullanım: veri setini kullanan yıllık makale sayısı 
• Kıyas: veri seti kullanılarak belirli bir görevde en iyi performans gösteren modelin sıralaması. 
• Lisans: lisansın adı ve bağlantısı
• Modaliteler: bağlantılı çeşitli modalite etiketleri
• Diller: NLP veri setleri doğal dil etiketlerini gösterir. 
• Makaleler: veri setini kullanan en iyi araştırma makalelerinin listesi. Depodaki kodu, sonuçları, tarihi ve yıldız sayısını içerir.
• Veri Seti Yükleyicileri: TensorFlow, PyTorch ve Jax gibi çeşitli makine öğrenimi çerçevelerine veri setlerini indirip yükleyin. 
• Görevler: Görüntü Oluşturma, Grafik Sınıflandırma ve Stokastik Optimizasyon gibi makine öğrenimi görevi etiketleri.   
• Benzer Veri Setleri: görevlere ve modaliteye göre benzer veri setlerinin listesi. 

Kısacası, Veri Seti sekmesi derinlemesine araştırma yürütmek için sorunsuz bir kullanıcı deneyimi sunacak şekilde sitenin diğer bölümleriyle tamamen entegredir. 

Ayrıca, çeşitli veri seti türlerini indirmek için DataCamp’teki Datasets bölümüne de göz atabilirsiniz. Üstelik tek tıkla ücretsiz bir bulut Jupyter Notebook başlatabilirsiniz.

Yöntemler

Papers With Code | Yöntemler

Methods sekmesi, Browse State-of-the-Art sekmesine benzer. Görsel kartlar şeklinde kategoriler ve alt kategoriler bulunur. Yöntemler sekmesi, belirli makine öğrenimi metodolojileri hakkında bilgi edinmek isteyen araştırmacılar içindir. Örneğin, Sözcük Gömme, Görüntü Özellik Çıkarımı ve Aktivasyon fonksiyonları. 

7 kategoriden oluşur: 

1. Genel: Dikkat, Dikkat Mekanizması, Stokastik Optimizasyon.                                                                 
2. Bilgisayarlı Görü: Evrişimsel Sinir Ağları, Görüntü Model Blokları, Üretici Modeller.
3. Doğal Dil İşleme: Dil Modelleri, Transformer’lar, Dikkat Desenleri.
4. Pekiştirmeli Öğrenme: Politika Gradyan Yöntemleri, Q-Öğrenme Ağları, Dağıtık Pekiştirmeli Öğrenme.
5. Ses: Ses Model Blokları, Metinden Konuşmaya Modelleri, Konuşma Ayrıştırma Modelleri.
6. Ardışık: Tekrarlayan Sinir Ağları, Zamansal Evrişimler, Zaman Serisi Analizi.
7. Grafikler: Grafik gömme, Grafik Temsili Öğrenme, Grafik Veri Artırma. 

Herhangi bir yöntem kartına tıkladığınızda tanımı, diyagramı ve Yöntemler bölümünü görürsünüz. Dikkat yöntemi kartı özelinde, Çoklu-Başlıklı Dikkat, Ölçekli Nokta-Çarpımı Dikkat, Sabit Faktörize Dikkat ve tüm Dikkat yöntemlerini görürsünüz. Her yöntem, yayımlanma yılı ve bu yöntemi kullanan makale sayısı bilgilerini gösterir. 

Multi-Head Attention yöntemine tıkladıktan sonra, denklemin bir özetini, makalenin indirilebilir PDF’ini ve kaynak kodunu içeren bir sayfa görürsünüz. Ayrıca Makaleler, Görevler, Zaman İçinde Kullanım, Bileşenler ve Kategoriler bölümlerini de görürsünüz.

Her şey araştırmacı deneyimini iyileştirecek şekilde optimize edildiğinden, makine öğrenimi yöntemlerini öğrenmenin keyifli bir yoludur. 

Araştırma Makalesi

Papers With Code | Makale

Araştırma makalesi sayfasının üst kısmında başlığı, yazar adını, tarihi ve özeti görürsünüz. Ardından sizi tam araştırma makalesine götürecek PDF düğmesini ve arxiv.org’daki özet sayfasına götürecek Abstract düğmesini görürsünüz. 

Ayrıca bir araştırma makalesi 5 bölümden oluşur:

• Kod: resmi kod uygulamasını ve uygulama demolarıyla birlikte çeşitli topluluk katkılarını görürsünüz. 
• Görevler: çeşitli makine öğrenimi görevlerinden oluşur. Örneğin, dil modelleri ve Soru-Cevap. 
• Veri Setleri: araştırma makalesinde kullanılan veri setlerinin listesi. 
• Makaledeki Sonuçlar: çeşitli veri setleri, görevler ve aynı modelin sürümleri üzerindeki model performansı. Ayrıca küresel sıralamayı, sonuç karşılaştırmalarını ve metrik değerlerini gösterir. 
• Yöntemler: en güncel sonucu elde etmek için makalede kullanılan yöntemlerin listesi. 

Papers With Code üzerinde bir araştırma makalesi okumak kolay ve etkileşimlidir. Tüm makaleyi indirip okumak yerine, etiketleri, kod uygulamasını, görevleri ve sonuçları okuyarak neredeyse her şeyi öğrenebilirsiniz.  

Liderlik Tablosu

Papers With Code | ImageNet Üzerinde Görüntü Sınıflandırma Liderlik Tablosu

Yukarıdaki görsele bakarsanız, camgöbeği renkli çizgiler ve noktalar, Imagenet veri seti üzerindeki en güncel görüntü sınıflandırma modellerini temsil eder. Gri noktalar ise belirli bir dönemde düşük performans gösteren görüntü sınıflandırma modelleridir. 

Papers With Code ekosisteminin tamamı bir liderlik tablosu etrafında döner ve en güncel araştırmaları öne çıkarır. Ön sayfada, yıldız sayısına ve popülerliğe göre trend olan araştırmaları görürsünüz. Her sekme, popüler veri setlerini, kod uygulamalarını ve en iyi metodolojileri ve araştırma makalelerini öne çıkarır. 

Liderlik tabloları, trendler ve kıyaslamaların ardındaki vizyon, araştırma kalitesini teşvik etmektir. Bu sayede, en güncel düzeye ulaşmak için makine öğreniminin sınırlarını her gün zorluyoruz. 

Papers With Code Üzerinde Faydalı İpuçları   

Aşağıda, Papers With Code platformunu kullanmaya ve araştırma projenizi optimize etmeye yönelik bazı değerli ipuçlarını bulacaksınız:

• Bir makine öğrenimi araştırma konusu bulmakta zorlanıyorsanız, trendler sayfasına göz atın.
• Konunuza karar verdiyseniz ve şimdi araştırma makaleleri, kod uygulamaları ve veri setleri arıyorsanız, Browse State-of-the-Art sayfasına bakın.
• Methods sayfası, kayıp ve aktivasyon fonksiyonları gibi metodolojilerin geliştirilmiş sürümlerini arayan makine öğrenimi mühendisleri içindir.
• Datasets sayfası, belirli bir makine öğrenimi görevi için temizlenmiş ve standartlaştırılmış bir veri seti arayan veri bilimcileri içindir.
• Akademi ve endüstri araştırmacıları, veri setleri, modeller, görevler, kodlar, yayımlanmış araştırma makaleleri ve sonuçlara ilişkin bilgileri platforma ekleyebilir.
• GitHub deposundaki README.md dosyasına resmi en güncel rozetleri ekleyin.
• API Client kullanarak Python nesneleri aracılığıyla okumalar ve yazma değişiklikleri yapabilirsiniz. Ayrıca rakibinizi yansıtabilir ve sonuçları liderlik tablosunda görüntüleyebilirsiniz.
• Portal sayfası, Bilgisayar Bilimi, Fizik, Astronomi, Matematik ve İstatistik alanlarındaki makalelere erişmenizi sağlar. Diğer disiplinlerdeki makaleler, takip edebileceğiniz ve sonuçları yeniden üretebileceğiniz kod uygulaması bağlantısıyla birlikte gelir.   

Geliştiriciler, kullanıcı deneyimini iyileştirmek için sürekli yeni özellikler ekliyor; paylaşmak istediğiniz yeni bir şey ya da özellik talebiniz varsa onlara Twitter veya Slack üzerinden ulaşabilirsiniz.  

Sonuç

Papers With Code platformu, farklı geçmişlerden gelen zihinleri bir araya getirir. Web sitesi Meta AI tarafından bakımı yapılsa da topluluk tarafından yürütülür. Katkıya açıklık, makine öğrenimi ve yapay zekâ endüstrisinin hızlı büyümesinde kritik bir etken olan kapsayıcılığı beraberinde getirir.  

Bu blogda, Papers With Code adlı etkileşimli ve birbirine bağlı bir platformun önemini öğrendik. Ayrıca sitenin temel özelliklerini ve araştırmayı optimize etmeye yönelik ipuçlarını keşfettik. 

Paper With Code, makine öğrenimi araştırma makaleleri, kodlar, veri setleri ve kıyaslamalar için harikadır. Bitirme projenize başlamak için en iyi yerlerden biridir. Alana yeni başlıyor olsanız bile, profesyonel yolculuğunuza başlamak için Python ile Makine Öğrenimi Bilimcisi veya R kariyer yollarına kaydolabilirsiniz. 

Üzerinde çalışabileceğiniz bazı makine öğrenimi projeleri arıyorsanız, her seviyeden öğrenen için fikirler içeren ayrıntılı blog yazımıza göz atın.