Makine Öğreniminde Çıkarım Nedir? Çıkarım Yaklaşımlarına Giriş

Makine Öğrenimi Çıkarımına Giriş

İş ekibinin daha fazla müşteri çekmesine yardımcı olmak için ilgili öneriler sunan harika bir makine öğrenimi modeli eğittiğinizi hayal edin. En mantıklı bir sonraki adım, eğitilmiş modeli şirketin altyapısına entegre etmek, böylece işletmenin yeni müşterilerin bilgileri üzerinde tahminler yapabilmesini sağlamaktır. Mevcut bir modeli bu şekilde kullanma süreci çıkarım olarak bilinir. 

Makine öğrenimi çıkarımı kritiktir; çünkü modelin tahminler, sınıflandırmalar veya öneriler gibi gerçek dünya kullanım senaryolarında kullanılmasına olanak tanır. 

Bu blogun sonunda, makine öğrenimi çıkarımının nasıl çalıştığını, geleneksel makine öğrenimi eğitiminden nasıl ayrıştığını ve mevcut çıkarım yaklaşımlarına genel bir bakışın yanı sıra bunların faydaları, zorlukları ve gerçek hayattaki bazı uygulamalarını daha iyi anlayacaksınız.

Makine Öğrenimi Çıkarımı ve Eğitim

Akılda tutulması gereken ilk şey, makine öğrenimi çıkarımı ile makine öğrenimi eğitiminin aynı olmadığı ve her bir kavramın herhangi bir makine öğrenimi projesinin iki farklı aşamasında uygulandığıdır. Bu bölüm, Cassie Kozyrkov’un restoran benzetmesi üzerinden farklarını vurgulayan sezgisel bir açıklama sunar. 

İyi bir pizza (değerli bir ürün) yapmanın, malzemelerin (nitelikli veriler) hangi cihazlarla (algoritmalar) nasıl hazırlanacağını söyleyen bir tarif (model veya formül) gerektirdiğini belirtiyor. 

Mutfaktan yemek çıkmazsa servis olmaz. Ayrıca, müşteriler yemeği sürekli beğenmezse mutfak (Veri Bilimi Ekibi) değerli olmaz. 

İyi bir müşteri deneyimi ve daha iyi yatırım getirisi için her iki ekip birlikte çalışır.

Mutfak (Veri Bilimi Ekibi) & Servis Alanı (İş Ekibi)

Makine öğrenimi eğitimi

Bir makine öğrenimi modelini eğitmek, eğitim ve doğrulama verilerinin kullanılmasını gerektirir. Eğitim verileri modelin geliştirilmesinde, doğrulama verileri ise modelin parametrelerini ince ayarlamak ve mümkün olduğunca sağlam hale getirmek için kullanılır. Bu, eğitim aşamasının sonunda modelin yeni verileri daha az hatayla tahmin edebilmesi gerektiği anlamına gelir. Bu aşamayı mutfak tarafı olarak düşünebiliriz.

Kapsamlı rehberimiz Makine Öğrenimi Nedir ile makine öğreniminin ne olduğunu, AI ve derin öğrenmeden nasıl farklılaştığını ve veri biliminin en heyecan verici alanlarından biri olmasının nedenlerini öğreneceksiniz.

Makine öğrenimi çıkarımı

Yemekler ancak tüketilmeye hazır olduğunda servis edilebilir; tıpkı makine öğrenimi modelinin de tahmin yapmak için kullanılmadan önce eğitilip doğrulanması gerektiği gibi. Makine öğrenimi çıkarımı, bir restoran senaryosuna benzer. Her ikisi de daha iyi ve daha doğru sonuçlar için özen gerektirir; dolayısıyla müşteri ve iş memnuniyeti sağlanır. 

Farkları Anlamanın Önemi

Makine öğrenimi çıkarımı ile eğitimi arasındaki farkı bilmek, model üretim ortamına alındıktan sonra hem eğitim hem de çıkarım için hesaplama kaynaklarını daha iyi tahsis etmeye yardımcı olabilir. 

Model performansı genellikle üretim ortamında düşer. Farkın doğru anlaşılması, modellerin doğru şekilde endüstrileştirilmesine ve zaman içinde bakımının yapılmasına yardımcı olabilir.

Çıkarım ile Eğitim Arasında Seçim Yaparken Temel Hususlar

Bir çıkarım modeli kullanmak veya sıfırdan yeni bir model eğitmek; probleme, nihai hedefe ve mevcut kaynaklara bağlıdır. 

Temel hususlar arasında başta pazara çıkış süresi, kaynak kısıtları veya geliştirme maliyeti, model performansı ve ekip uzmanlığı gelir.

1. Pazara çıkış süresi. Eğitim ile mevcut bir modeli kullanma arasında seçim yaparken ne kadar zaman olduğunun dikkate alınması önemlidir. Bazen, önceden eğitilmiş bir model kullanmak daha az zaman gerektirebilir ve iş ekibine rekabet avantajı sağlayabilir.
   
   
2. Kaynak kısıtları veya geliştirme maliyeti. Kullanım durumuna bağlı olarak, bir modeli eğitmek önemli miktarda veri ve eğitim kaynağı gerektirebilir. Oysa bir çıkarım modeli kullanmak çoğu zaman daha az kaynak gerektirir; bu da kısa sürede daha iyi performans elde etmeyi kolaylaştırır.
    
3. Model performansı. Bir makine öğrenimi modelini eğitmek yinelemeli bir süreçtir ve her zaman sağlam bir modeli garanti etmez. Bir çıkarım modeli kullanmak, kurum içinde geliştirilen bir modele kıyasla daha iyi performans sağlayabilir. Günümüzde model açıklanabilirliği ve önyargı giderme kritiktir ve çıkarım modellerinin bu yetenekleri göz önünde bulunduracak şekilde güncellenmesi gerekebilir.
   
   
4. Ekip uzmanlığı. Sağlam bir makine öğrenimi modeli oluşturmak, hem model eğitimi hem de endüstrileştirme için güçlü uzmanlık gerektirir. Bu uzmanlığın hâlihazırda mevcut olması zor olabilir; bu nedenle çıkarım modellerine güvenmek en iyi alternatif olabilir.   

Makine Öğreniminde Bayesçi Çıkarım

Bayesçi çıkarım, algoritmaların Bayes teoremini kullanarak yeni kanıtlara göre önceki bilgilerini güncelleyip tahminler yapmasını sağlayan bir makine öğrenimi tekniğidir. 

Peki Bayes teoremi nedir? 

Başka bir B olayının gerçekleştiği verildiğinde, A olayının olasılıklarını tanımlar. Formül aşağıda verilmiştir: 

Bayes Teoremi

P(A): öncül → diğer olaylara dair hiçbir bilgi yokken A olayının gerçekleşme olasılığı.

P(B): ardıl B olayının hesaplanmasına imkân veren normlaştırma sabiti.

P(A|B):  ardıl → B olayı gerçekleştiğinde A olayının gerçekleşme olasılığı.

P(B|A):  olabilirlik → A gerçekleşirse B olayının gerçekleşme olasılığı.

Bu bilgilerle, Bayesçi çıkarımın avantajlarını ve gerçek hayattaki bazı uygulamalarını inceleyelim.

Scikit-learn ile Naive Bayes Sınıflandırma Eğitimi içeriğimizde, Python’un Scikit-learn paketiyle bir Naive Bayes sınıflandırıcısının nasıl kurulup değerlendirileceğini öğreneceksiniz.

Bayesçi Çıkarımın Avantajları

Bayesçi çıkarımın, aşağıdakilerle sınırlı olmamak üzere, birçok avantajı vardır:

1. Esneklik. Bayesçi çıkarım hem doğrusal hem doğrusal olmayan modellere ve regresyon, sınıflandırma, kümeleme, doğal dil işleme ve daha fazlası gibi çeşitli makine öğrenimi problemlerine uygulanabilir.
2. Daha sezgisel. Yeni verilerle ön bilgiden ardıl bilgiye geçiş, insanların yeni bilgilerle inançlarını güncelleme biçimine benzer; bu da daha sezgiseldir. Örneğin, birinin yarın kar yağacağına dair ön bilgisi varsa ve hava durumu bilgisini kontrol ederse, o kişi inancını buna göre değiştirecektir.
3. Yorumlanabilir. Model tahminlerinin olası değerleri üzerinde üretilen olasılık dağılımları kolayca yorumlanabilir; bu da karar vericilerin risk toleranslarına göre karar almalarına yardımcı olabilir.

Makine Öğreniminde Bayesçi Çıkarımın Uygulamaları

Aşağıda, makine öğreniminde Bayes çıkarımının gerçek dünyadaki bazı uygulamaları yer almaktadır:

1. Kredi kartı dolandırıcılığı tespiti. Bayes çıkarımı, sahtekârlık faaliyetlerini tespit etmek için uygulanabilir. Süreç, geçmiş verilere dayanarak bir işlemin sahtekârlık olma olasılığına ilişkin bir ön inançla başlar. Ardından, işlem tutarı veya müşterinin satın alma geçmişi gibi yeni veriler geldikçe, bu ön bilgi Bayes teoremi kullanılarak güncellenir ve işlemin sahtekârlık olup olmadığını belirlemek için bir ardıl olasılık elde edilir. 
2. Tıbbi teşhis. Tıbbi tanılarda, Bayes teoremi önceki vakalardan gelen verileri analiz etmek ve bir hastanın belirli bir hastalığa sahip olma olasılığını tahmin etmek için kullanılır. Bayesçi yaklaşımlar, sonucu etkileyebilecek çeşitli faktörleri dikkate alabilir ve yalnızca ikili sonuçlardan daha açıklanabilir olasılıksal tahminler üretebilir.
3. Görüntü işleme. Bayesçi çıkarımın görüntü işlemede birden fazla uygulaması vardır. Örneğin, Markov Chain Monte Carlo ve Bayes teoremi gibi teknikler uygulanarak görüntülerden gürültü kaldırılabilir.
4. Konuşma işleme. Bayesçi parametrik olmayan kümeleme (BNC), parametrik olmayan hiyerarşik sinir ağında konuşma ve duygu tanıma gerçekleştirmek için kullanılır. Bu süreç, benzer görevlerde diğer son teknoloji modelleri geride bırakır.

Makine Öğreniminde Nedensel Çıkarım

Nedensel çıkarım, AI ve makine öğreniminde nitelikler arasındaki neden-sonuç ilişkilerini anlamak için kullanılan istatistiksel bir yaklaşımdır. 

Örneğin, pazarlamada karar vericiler hangi kampanyanın en yüksek dönüşüm oranını sağladığını anlamak isteyebilir. Nedensel çıkarım kullanmak, dönüşüm oranı ile pazarlama kampanyası arasındaki nedensel ilişkiyi belirlemeye yardımcı olarak dönüşümleri en üst düzeye çıkarmayı sağlar. 

R ile İstatistiksel Çıkarım kursumuz, istatistiksel çıkarımın temel becerileriyle tanışmanıza ve istatistiksel ve makine öğrenimi modellerinizi anlamanız, yorumlamanız ve ayarlamanız için gerekli temeli sağlamanıza yardımcı olabilir.

Makine Öğreniminde Nedensel Çıkarımın Önemi

Nedensel çıkarım, verimli tahmin ve adalet de dâhil olmak üzere birçok nedenle makine öğreniminde önemlidir. Her birine kısaca bakalım.

1. Verimli tahmin. Birçok makine öğrenimi kullanımında korelasyon analizi yeterli değildir; çünkü korelasyon nedensellik anlamına gelmeyebilir. Nedensel çıkarım, Makine Öğrenimi Mühendislerinin değişkenler arasındaki temel nedensel ilişkileri belirlemesine olanak tanır ve bu da daha doğru tahminlere yol açar.
2. Adalet. Nedensel çıkarım kullanımı, belirli bir verideki önyargının temel nedenlerini belirlemeye yardımcı olabilir. Bu da karar vericilerin veriyi önyargı sorununu azaltacak şekilde iyileştirmeleri için uygun adımları atmalarını sağlayarak daha iyi makine öğrenimi modelleri geliştirilmesine katkıda bulunur. 

Makine Öğreniminde Nedensel Çıkarımın Uygulanmasındaki Zorluklar

Makine öğrenimindeki diğer tekniklerde olduğu gibi, nedensel çıkarımın uygulanması da kendine özgü bir dizi zorlukla birlikte gelir; ancak aşağıda gösterilenlerle sınırlı değildir: 

1. Büyük ve kaliteli veri. Geçerli bir nedensel çıkarım yapmak, büyük ve kaliteli veri gerektirir. Ancak gerçek dünya verileri dağınıktır ve veriyi hatasız hâle getirmek için mükemmel yaklaşımı bulmak zor olabilir.
2. Yorumlanabilirlik. Nedenselliğin tahmininde kullanılan yöntemler genellikle karmaşıktır ve sonuçların daha iyi yorumlanması için hem güçlü istatistiksel uzmanlık hem de incelenen alana ilişkin ileri düzey alan bilgisi gerektirir. 
3. Karıştırıcı değişkenler. Bu değişkenler hem bağımsız hem de bağımlı değişkenlerle ilişkilidir. Bu faktör, bağımsız değişkenlerin gerçek nedensel etkisini saptırabilir; dolayısıyla nedensel etkinin doğru tahminini zorlaştırır.

Sonuç

Bu makalede makine öğrenimi çıkarımının ne olduğu, makine öğrenimi eğitiminden nasıl farklılaştığı ve birini seçerken dikkate alınması gereken bazı temel öneriler ele alındı. Bayesçi ve nedensel çıkarımlara ışık tutmanın yanı sıra, bunların makine öğrenimindeki önemini ve zorluklarını da örnekledi. 

Gerçek hayatta faydalı olabilmesi için çıkarımın herhangi bir makine öğrenimi modeli açısından zorunlu olduğunu unutmamak önemlidir. Modeller yalnızca çıkarım yoluyla mevcut uygulamalara entegre edilebilir ve işletmeler ile farklı paydaşlar tarafından daha iyi bir iş etkisi için kullanılabilir.