İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Çevrimiçi Öğrenme Nedir?

İngilizce: Online Learning

Yayın: · Son güncelleme:

Çevrimiçi Öğrenme Nedir? Kısaca

Çevrimiçi öğrenme (online learning), makine öğrenmesinde modelin tüm veriyi bir kerede kullanmak yerine veriler sırayla geldikçe her yeni örnek ya da küçük grupla kendini güncellediği ve değişen koşullara sürekli uyum sağladığı eğitim yaklaşımıdır.

Çevrimiçi Öğrenme nedir?
İçindekiler
  1. Çevrimiçi öğrenme nedir?
  2. Nasıl çalışır?
  3. Nelere dikkat etmeli?

Çevrimiçi öğrenme (online learning), bir modelin veri akışı devam ettikçe öğrenmeyi sürdürmesidir. Geleneksel "toplu" eğitimde model bir veri seti üzerinde bir kez eğitilir ve sonra sabit kalır. Çevrimiçi öğrenmede ise her yeni veri, modelin parametrelerini küçük bir adımla günceller.

Not: Gündelik dilde "çevrimiçi öğrenme" internet üzerinden eğitim (uzaktan eğitim) anlamında da kullanılır. Bu madde makine öğrenmesindeki anlamı ele alır.

Çevrimiçi öğrenme nedir?

Bu yaklaşım, verinin sürekli aktığı ve dünyanın hızla değiştiği durumlar için uygundur. Varsayımsal bir örnek: Bir haber sitesinin öneri sistemi, kullanıcıların her tıklamasından anında öğrenerek gündemdeki konulara hızla uyum sağlayabilir. Toplu eğitimle bu değişimi yakalamak için modeli sık sık baştan eğitmek gerekirdi.

Nasıl çalışır?

  1. Model yeni bir örnek (ya da küçük bir grup) alır.
  2. Bu örnek için tahmin yapar.
  3. Gerçek sonuç öğrenildiğinde hatayı hesaplar.
  4. Parametrelerini, genellikle stokastik gradyan inişi gibi bir yöntemle küçük bir adımla günceller.
  5. Örnek çoğu zaman saklanmaz; sıradaki veriye geçilir.

Bu sayede bellek ihtiyacı düşük kalır ve belleğe sığmayacak kadar büyük veri akışlarıyla çalışılabilir.

Nelere dikkat etmeli?

  • Kavram kayması: Çevrimiçi öğrenme, verideki eğilimlerin zamanla değişmesine uyum sağlamak için güçlü bir araçtır; ancak kavram kayması ile gürültüyü ayırt etmek zordur.
  • Kötü veri riski: Hatalı ya da kötü niyetli veriler modele hızla işleyebilir. Girdi denetimi ve izleme şarttır.
  • Öğrenme hızı ayarı: Çok büyük adımlar modeli kararsız hâle getirir, çok küçük adımlar değişime geç tepki verir.
  • Unutma: Model yeni verilere uyum sağlarken eski ama hâlâ geçerli bilgileri unutabilir.

Sıkça Sorulan Sorular

Çevrimiçi öğrenme ile toplu öğrenme arasındaki fark nedir?

Toplu öğrenmede model tüm veriyle bir seferde eğitilir ve sonra sabit kalır. Çevrimiçi öğrenmede ise model, veriler geldikçe sürekli ve küçük adımlarla güncellenir.

Çevrimiçi öğrenme nerelerde kullanılır?

Öneri sistemleri, reklam tıklama tahmini, dolandırıcılık tespiti ve sensör verileri gibi verinin sürekli aktığı ve koşulların hızla değiştiği alanlarda kullanılır.

İlgili terimler

Sürekli Öğrenme(Continual Learning)Sürekli öğrenme (continual learning), bir yapay zekâ modelinin zaman içinde art arda gelen yeni görevleri ya da veri türlerini öğrenirken, daha önce öğrendiği bilgileri unutmadan biriktirmesini hedefleyen makine öğrenmesi alanıdır.Kavram Kayması(Concept Drift)Kavram kayması (concept drift), bir makine öğrenmesi modelinin öğrendiği girdi ile hedef arasındaki ilişkinin zamanla değişmesidir. Bu değişim, eğitim sırasında başarılı olan modelin performansının giderek düşmesine yol açar.Stokastik Gradyan İnişi(Stochastic Gradient Descent)Stokastik gradyan inişi (SGD), bir modelin ağırlıklarını tüm veri seti yerine rastgele seçilen tek bir örnek ya da küçük bir veri grubu üzerinden hesaplanan gradyanla güncelleyen optimizasyon yöntemidir. Hızlı ve bellek dostudur; derin öğrenmenin temel yöntemlerinden biridir.Öneri Sistemi(Recommender System)Öneri sistemi (recommender system), kullanıcıların geçmiş davranışlarını, tercihlerini ve benzer kullanıcıların hareketlerini analiz ederek ilgilenebilecekleri ürün, film, şarkı, haber ya da içerikleri tahmin edip sunan yapay zekâ sistemidir.Veri Seti(Dataset)Veri seti (dataset), belirli bir amaç için toplanmış ve genellikle tablo, görüntü, metin ya da ses gibi ortak bir yapıda düzenlenmiş veri koleksiyonudur. Makine öğrenmesi modelleri veri setleriyle eğitilir ve değerlendirilir.Harf Çevirisi(Transliteration)Harf çevirisi (transliterasyon), bir yazı sistemindeki metnin, anlamı çevrilmeden başka bir yazı sisteminin harfleriyle yazılmasıdır. Örneğin Kiril alfabesiyle yazılmış bir ismin Latin harflerine aktarılması harf çevirisidir.