İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

AutoML Nedir?

İngilizce: Automated Machine Learning

Yayın: · Son güncelleme:

AutoML Nedir? Kısaca

AutoML (otomatik makine öğrenmesi), veri ön işleme, özellik mühendisliği, model seçimi ve hiperparametre ayarı gibi makine öğrenmesi adımlarını otomatikleştirerek uzmanlık ve zaman ihtiyacını azaltan yöntem ve araçların genel adıdır.

AutoML nedir?
İçindekiler
  1. AutoML nedir?
  2. Avantajları
  3. Sınırları ve dikkat edilecekler

AutoML, bir makine öğrenmesi modeli kurarken yapılan deneme yanılma işlerinin büyük bölümünü yazılıma devreder. Kullanıcı veri setini ve tahmin edilecek hedefi verir, sistem farklı yöntemleri deneyip en iyi sonucu veren modeli önerir.

AutoML nedir?

Klasik bir makine öğrenmesi projesinde veri bilimci şu adımları elle yürütür:

  1. Eksik verileri doldurma, kategorik değişkenleri dönüştürme
  2. Yeni özellikler türetme
  3. Farklı algoritmaları deneme
  4. Her algoritmanın ayarlarını optimize etme
  5. Sonuçları karşılaştırıp en iyisini seçme

AutoML bu adımları otomatik olarak arar ve değerlendirir. Arka planda genellikle hiperparametre optimizasyonu, çapraz doğrulama ve birden çok modeli birleştiren topluluk yöntemleri kullanılır. Derin öğrenmede ise sinir ağı mimarisinin kendisini otomatik tasarlayan "nöral mimari arama" (NAS) yaklaşımı AutoML'in bir koludur.

Avantajları

  • Uzman olmayan ekiplerin de makul modeller kurabilmesini sağlar.
  • Uzmanların tekrarlayan işlere harcadığı zamanı azaltır.
  • Hızlı bir başlangıç modeli (baseline) elde etmeyi kolaylaştırır.

Sınırları ve dikkat edilecekler

  • Problem tanımı: Neyin tahmin edileceği ve başarının nasıl ölçüleceği hâlâ insan kararıdır.
  • Veri kalitesi: AutoML hatalı ya da yanlı veriyi düzeltmez; veri sızıntısı varsa onu da fark etmeyebilir.
  • Hesaplama maliyeti: Çok sayıda model denendiği için işlem süresi ve maliyet artabilir.
  • Yorumlanabilirlik: Ortaya çıkan karmaşık model birleşimlerini açıklamak zor olabilir.

AutoML, veri bilimcinin yerini almaktan çok onun araç kutusunu genişletir. Sonuçlar her zaman alan bilgisiyle kontrol edilmelidir.

Sıkça Sorulan Sorular

AutoML kullanmak için kod bilmek gerekir mi?

Bazı araçlar görsel arayüzle kod yazmadan kullanılabilir. Kütüphane biçimindeki AutoML çözümleri ise temel Python bilgisi gerektirir.

AutoML her zaman en iyi modeli bulur mu?

Garantisi yoktur. Belirlenen arama alanı ve süre içinde iyi bir model bulur. Alan bilgisiyle tasarlanmış özellikler ve doğru problem tanımı çoğu zaman sonucu daha fazla iyileştirir.

İlgili terimler

Hiperparametre Optimizasyonu(Hyperparameter Optimization)Hiperparametre optimizasyonu, bir makine öğrenmesi modelinin eğitimden önce belirlenen ayarlarının (öğrenme oranı, ağaç derinliği, katman sayısı gibi) en iyi performansı verecek değerlerini sistematik olarak arama sürecidir.MLOpsMLOps (Machine Learning Operations), makine öğrenmesi modellerinin geliştirme, eğitim, dağıtım, izleme ve güncelleme süreçlerini otomatikleştirip güvenilir hâle getiren uygulamalar, araçlar ve ekip kültürü bütünüdür.Özellik Mühendisliği(Feature Engineering)Özellik mühendisliği (feature engineering), ham verileri alan bilgisi ve veri dönüşümleriyle işleyerek bir makine öğrenmesi modelinin daha iyi öğrenmesini sağlayacak anlamlı özelliklere çevirme sürecidir.Makine Öğrenmesi Modeli(Machine Learning Model)Makine öğrenmesi modeli, bir öğrenme algoritmasının eğitim verilerindeki örüntüleri öğrenmesiyle oluşan ve yeni, daha önce görülmemiş verilere bakarak tahmin, sınıflandırma ya da karar üreten matematiksel yapıdır.Makine Öğrenmesi(Machine Learning)Makine öğrenmesi, bilgisayarların açıkça programlanmadan, örnek verilerdeki kalıpları öğrenerek tahmin veya karar üretmesini sağlayan yapay zekâ dalıdır.Veri Bilimci(Data Scientist)Veri bilimci, istatistik, programlama ve alan bilgisini kullanarak verilerden anlamlı sonuçlar çıkaran, tahmin modelleri kuran ve bulguları karar vericilere aktaran uzmandır. İşi soru tanımlamaktan model değerlendirmeye kadar uzanır.Veri Sızıntısı(Data Leakage)Makine öğrenmesinde veri sızıntısı (data leakage), tahmin anında erişilemeyecek bir bilginin ya da test verisinin eğitim sürecine karışmasıdır. Model testte çok başarılı görünür, gerçek kullanımda ise beklenenden kötü sonuç verir.