İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

UMAP Nedir?

Yayın: · Son güncelleme:

UMAP Nedir? Kısaca

UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection), yüksek boyutlu verideki komşuluk yapısını bir graf olarak modelleyip bunu düşük boyutta mümkün olduğunca koruyan, görselleştirme ve ön işleme için kullanılan doğrusal olmayan bir boyut indirgeme yöntemidir.

UMAP nedir?
İçindekiler
  1. UMAP nedir?
  2. t-SNE'den farkı
  3. Önemli parametreler
  4. Nelere dikkat etmeli?

UMAP, "Uniform Manifold Approximation and Projection" ifadesinin kısaltmasıdır. 2018'de Leland McInnes ve arkadaşları tarafından tanıtılan bu yöntem, çok boyutlu veriyi 2, 3 ya da daha fazla boyuta indirgemek için kullanılır.

UMAP nedir?

UMAP, verinin aslında yüksek boyutlu uzayda daha basit, kıvrımlı bir yüzey (manifold) üzerinde yer aldığını varsayar. İki temel adımda çalışır:

  1. Komşuluk grafı: Her nokta için en yakın komşular bulunur ve noktalar arasında ağırlıklı bağlantılar kurulur.
  2. Düşük boyutlu yerleşim: Aynı bağlantı yapısını en iyi koruyacak şekilde noktalar düşük boyutlu bir uzaya yerleştirilir.

t-SNE'den farkı

t-SNE ile benzer amaçlara hizmet eder, ancak:

  • Genellikle daha hızlıdır ve büyük veri setlerine daha iyi ölçeklenir.
  • Yerel komşulukların yanında verinin genel yapısını da (kümelerin birbirine göre konumu) bir ölçüde daha iyi korur.
  • Eğitilmiş bir UMAP dönüşümü yeni noktalara uygulanabilir; bu sayede yalnızca görselleştirme için değil, başka modellerden önce bir ön işleme adımı olarak da kullanılabilir.

Önemli parametreler

  • n_neighbors: Kaç komşuya bakılacağını belirler. Küçük değer yerel detayları, büyük değer genel yapıyı öne çıkarır.
  • min_dist: Haritada noktaların birbirine ne kadar sıkı yerleşebileceğini belirler.

Nelere dikkat etmeli?

  • Kümelerin büyüklüğü ve aralarındaki mesafe her zaman doğrudan yorumlanamaz.
  • Parametre seçimi görüntüyü belirgin biçimde değiştirebilir; birkaç ayarla denemek gerekir.
  • Rastgelelik içerdiği için her çalıştırmada küçük farklar çıkabilir.
  • Görseldeki ayrışma, gerçek dünyada anlamlı bir grup olduğunu tek başına kanıtlamaz; kümeleme ve alan bilgisiyle desteklenmelidir.

Sıkça Sorulan Sorular

UMAP mı t-SNE mi tercih edilmeli?

Büyük veri, hız ve yeni noktalara uygulama gerekiyorsa UMAP genellikle daha pratiktir. Yalnızca görselleştirme için ikisi de kullanılabilir; sonuçları karşılaştırmak faydalıdır.

UMAP kümeleme yapar mı?

Doğrudan kümeleme algoritması değildir, boyut indirger. Ancak UMAP çıktısı üzerinde DBSCAN gibi kümeleme yöntemleri sık uygulanır.

İlgili terimler

t-SNEt-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding), yüksek boyutlu verideki noktaları, birbirine benzeyenler yakın kalacak şekilde iki ya da üç boyutlu bir haritaya yerleştiren, özellikle görselleştirme için kullanılan doğrusal olmayan bir boyut indirgeme yöntemidir.Boyut İndirgeme(Dimensionality Reduction)Boyut indirgeme, çok sayıda özellik içeren bir veri setini, verideki önemli bilgiyi mümkün olduğunca koruyarak daha az sayıda değişkenle temsil etme işlemidir; görselleştirme, hız ve aşırı öğrenmeyi azaltma amacıyla kullanılır.Temel Bileşenler Analizi(Principal Component Analysis)Temel bileşenler analizi (PCA), birbiriyle ilişkili çok sayıda değişkeni, verideki varyansı en çok koruyan ve birbirinden bağımsız (dik) yeni değişkenlere, yani temel bileşenlere dönüştüren doğrusal bir boyut indirgeme yöntemidir.Kümeleme(Clustering)Kümeleme (clustering), önceden etiketlenmemiş verileri ortak özelliklerine göre birbirine benzeyen gruplara (kümelere) ayıran bir denetimsiz öğrenme yöntemidir. Müşteri segmentasyonu ve anormallik tespiti tipik kullanım alanlarıdır.Büyük Veri(Big Data)Büyük veri (big data), geleneksel veritabanı ve analiz araçlarıyla makul sürede saklanamayacak ya da işlenemeyecek kadar büyük, hızlı üretilen ve çeşitli biçimlerdeki veri kümelerini ifade eder. Genellikle hacim, hız ve çeşitlilik özellikleriyle tanımlanır.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.