Az Örnekli (Few-Shot) Öğrenme

Az Örnekli (Few-Shot) Öğrenme Nedir?

Az Örnekli Öğrenme, makine öğrenmesi modellerinin yalnızca az sayıda etiketli örnekle doğru tahminler yapmasını sağlayan bir yaklaşımdır. Geleneksel denetimli öğrenme yöntemlerinin eğitim için büyük miktarda etiketli veriye ihtiyaç duymasının aksine, Az Örnekli Öğrenme, modellerin sınırlı bir veri setiyle genelleme yapmasına odaklanır. Amaç, tıpkı insanlarda olduğu gibi, birkaç örnekten yeni kavramları veya görevleri verimli şekilde öğrenebilen algoritmalar geliştirmektir.

Makine öğrenmesi bağlamında “az örnekli” terimi, sınıf başına eğitim örneği sayısını ifade eder. Örneğin:

• Tek Örnekli Öğrenme (One-Shot Learning): Model, her sınıf için yalnızca bir örnekten öğrenir.
• Az Örnekli Öğrenme (Few-Shot Learning): Model, her sınıf için genellikle 2 ila 5 arasında az sayıda örnekten öğrenir.

Az Örnekli Öğrenme, n-shot öğrenmenin daha geniş bir kategorisine girer; burada n, sınıf başına eğitim örneği sayısını temsil eder. Ayrıca, modelin farklı görevlere hızla uyum sağlamasını sağlayan meta-öğrenmeyle (“öğrenmeyi öğrenme”) yakından ilişkilidir.

Az Örnekli Öğrenme Nerelerde Kullanılır?

Az Örnekli Öğrenme, büyük bir etiketli veri setinin elde edilmesinin pratik olmadığı veya imkânsız olduğu durumlarda başlıca kullanılır. Bu durumlar şunlardan kaynaklanabilir:

• Veri Kıtlığı: Nadir olaylar, yeni ürün görselleri, benzersiz kullanıcı niyetleri veya alışılmadık tıbbi durumlar.
• Yüksek Etiketleme Maliyetleri: Verinin etiketlenmesi uzman bilgi gerektirebilir veya zaman açısından maliyetli olabilir.
• Gizlilik Endişeleri: Verinin paylaşılması veya toplanması gizlilik düzenlemeleri nedeniyle kısıtlanabilir.

Bu zorlukların üstesinden gelmek için Az Örnekli Öğrenme, önceden edinilen bilgi ve öğrenme stratejilerinden yararlanarak modellerin minimum veriyle güvenilir tahminler yapmasını sağlar.

Az Örnekli Öğrenmede Temel Yaklaşımlar

Az Örnekli Öğrenmenin etkili şekilde uygulanabilmesi için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir:

1. Meta-Öğrenme (Öğrenmeyi Öğrenme)
2. Transfer Öğrenme
3. Veri Artırma
4. Metrik Öğrenme

1. Meta-Öğrenme (Öğrenmeyi Öğrenme)

Meta-Öğrenme, modellerin çok çeşitli görevler üzerinde eğitilerek az miktarda veriyle hızla yeni görevleri öğrenebilmesini sağlar. Model, öğrenmenin nasıl yapılacağına dair üst düzey bir anlayış kazanır ve sınırlı örneklerle kolayca uyum sağlayabilir.

Temel Kavramlar:

• Epizodlar: Eğitim, her biri Az Örnekli bir görevi taklit eden bölümler (epizodlar) halinde yapılandırılır.
• Destek Seti (Support Set): Modelin öğrenmek için kullandığı küçük etiketli veri seti.
• Sorgu Seti (Query Set): Modelin, destek setinden öğrendikten sonra tahmin yaptığı veri seti.

Popüler Meta-Öğrenme Algoritmaları:

• Modelden Bağımsız Meta-Öğrenme (MAML): Model parametrelerini, birkaç gradyan güncellemesiyle yeni görevlerde iyi genelleme yapacak şekilde eğitir.
• Prototipik Ağlar (Prototypical Networks): Her sınıf için prototip temsillerine olan mesafeleri hesaplayarak sınıflandırmayı bir metrik uzayda gerçekleştirir.
• Eşleme Ağları (Matching Networks): Destek setinin öğrenilen gömülmesi üzerinde dikkat mekanizmalarını kullanarak tahminler yapar.

Kullanım Örneği:

Doğal dil işleme (NLP) alanında, bir sohbet botu başlangıç eğitiminde bulunmayan yeni kullanıcı niyetlerini anlamak zorunda kalabilir. Meta-öğrenme sayesinde sohbet botu, yalnızca birkaç örnekle bu yeni niyetleri hızlıca tanıyıp yanıt verebilir.

2. Transfer Öğrenme

Transfer Öğrenme, bir görevde edinilen bilgiyi, ilişkili fakat farklı bir görevde öğrenmeyi geliştirmek için kullanır. Model önce büyük bir veri setinde ön eğitimden geçirilir, ardından hedef Az Örnekli göreve ince ayar yapılır.

Süreç:

• Ön Eğitim: Model, genel özellikleri öğrenmek için büyük ve çeşitli bir veri setinde eğitilir.
• İnce Ayar (Fine-Tuning): Önceden eğitilen model, mevcut az sayıdaki veriyle yeni göreve uyarlanır.

Avantajlar:

• Hedef görev için büyük miktarda etiketli veri ihtiyacını azaltır.
• Ön eğitim sırasında öğrenilen zengin özellik temsillerinden yararlanır.

Kullanım Örneği:

Bilgisayarla görü alanında, ImageNet üzerinde önceden eğitilmiş bir model, yalnızca birkaç etiketli örneğin bulunduğu nadir bir hastalığın tıbbi görsellerini sınıflandırmak için ince ayar yapılabilir.

3. Veri Artırma

Veri Artırma, mevcut sınırlı veri setinden ek eğitim verileri üretmeyi içerir. Bu yöntem, aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemeye ve modelin genelleme yeteneğini artırmaya yardımcı olur.

Teknikler:

• Görsel Dönüşümler: Görsellerin döndürülmesi, ölçeklendirilmesi, çevrilmesi ve kırpılması.
• Sentetik Veri Üretimi: Üretici Ağlar (GANs) gibi üretici modeller kullanılarak yeni veri örneklerinin oluşturulması.
• Mixup ve CutMix: İki örneğin birleştirilmesiyle yeni eğitim örneklerinin oluşturulması.

Kullanım Örneği:

Konuşma tanıma uygulamalarında, birkaç ses örneğine arka plan gürültüsü, perde değişikliği veya hız varyasyonları eklenerek daha sağlam bir eğitim seti oluşturulabilir.

4. Metrik Öğrenme

Metrik Öğrenme, iki veri noktasının ne kadar benzer veya farklı olduğunu ölçen bir mesafe fonksiyonu öğrenmeye odaklanır. Model, benzer örneklerin birbirine yakın olduğu bir gömme (embedding) uzayına veri noktalarını haritalamayı öğrenir.

Yaklaşım:

• Siyam Ağları (Siamese Networks): Girdi çiftlerinin gömme temsillerini üretmek için paylaşımlı ağırlıklara sahip ikiz ağlar kullanılır ve aralarındaki mesafe ölçülür.
• Üçlü Kayıp (Triplet Loss): Bir örneğin (anchor) pozitif örneğine negatife kıyasla daha yakın olmasını sağlar.
• Karşıt Öğrenme (Contrastive Learning): Benzer ve farklı çiftler arasında gömme temsillerini karşılaştırarak öğrenir.

Kullanım Örneği:

Yüz tanıma uygulamalarında, metrik öğrenme sayesinde model, iki görselin aynı kişiye ait olup olmadığını öğrenilen gömme temsillerine göre doğrulayabilir.

Az Örnekli Öğrenme Araştırmaları

Az örnekli öğrenme, sınırlı sayıda etiketli veriyle model eğitimi zorluğunu ele alan ve hızla gelişen bir makine öğrenimi alanıdır. Bu bölüm, az örnekli öğrenme metodolojilerinin anlaşılmasına ve geliştirilmesine katkı sunan bazı önemli bilimsel makaleleri incelemektedir.

Önemli Bilimsel Makaleler

1. Deep Optimal Transport: Foto-Gerçekçi Görüntü Restorasyonu için Pratik Bir Algoritma

   • Yazarlar: Theo Adrai, Guy Ohayon, Tomer Michaeli, Michael Elad
   • Özet: Bu makale, az örnekli öğrenme prensiplerinden yararlanan yenilikçi bir görüntü iyileştirme algoritması sunar. Az sayıda görsel kullanılarak, önceden eğitilmiş modellerin algısal kalitesi veya ortalama karesel hatası (MSE) ek eğitim gerektirmeden iyileştirilmektedir. Yöntem, optimal taşıma teorisine dayanır ve çıktı dağılımını, varyasyonel otomatik kodlayıcıların gizli uzayında doğrusal dönüşümle kaynak veriye hizalar. Araştırmada, algısal kalitede iyileşmeler gösterilmekte ve iyileştirilen görsellerde algısal kaliteyle MSE arasında denge kurmak için bir enterpolasyon yöntemi önerilmektedir.
   • Daha fazlasını oku

2. Kısa Öğrenme Örnekleriyle Makine Öğrenimi ve Tanıma için Minimax Sapma Stratejileri

   • Yazarlar: Michail Schlesinger, Evgeniy Vodolazskiy
   • Özet: Bu çalışma, makine öğrenmesinde küçük öğrenme örneklerinin yarattığı zorlukları ele almaktadır. Maksimum olabilirlik ve minimaks öğrenme stratejilerinin sınırlamalarını eleştirerek yeni bir yaklaşım olarak minimaks sapma öğrenmesini tanıtmaktadır. Bu yöntem, mevcut yöntemlerin eksikliklerini aşmayı hedefleyerek az örnekli öğrenme senaryoları için sağlam bir alternatif sunar.
   • Daha fazlasını oku

3. Sürekli Pekiştirmeli Öğrenme Sistemleri Üzerine Bazı İçgörüler

   • Yazarlar: Changjian Li
   • Özet: Temelde sürekli (lifelong) öğrenme sistemlerine odaklansa da, bu makale geleneksel pekiştirmeli öğrenme paradigmalarının eksikliklerini vurgulayarak az örnekli öğrenmeye uygulanabilir bazı içgörüler sunar. Sürekli öğrenme sistemlerinin, etkileşimler yoluyla sürekli öğrenerek, az örnekli öğrenme modellerinin geliştirilmesi için değerli bakış açıları sunabileceğini öne sürmektedir.
   • Daha fazlasını oku

4. Dex: Derin Pekiştirmeli Öğrenmede Karmaşık Ortamlarda Artımlı Öğrenme

   • Yazarlar: Nick Erickson, Qi Zhao
   • Özet: Dex aracı, artımlı (incremental) öğrenmeye odaklanarak sürekli öğrenme yöntemlerinin eğitimi ve değerlendirilmesi için tanıtılmaktadır. Bu yaklaşım, daha basit ortamların çözümünden elde edilen optimal ağırlık başlangıcı ile az örnekli öğrenmenin bir türü olarak görülebilir. Makalede, artımlı öğrenmenin karmaşık pekiştirmeli öğrenme senaryolarında geleneksel yöntemlere kıyasla önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiği ortaya konmaktadır.
   • Daha fazlasını oku

5. Augmented Q Taklitçi Öğrenme (AQIL)

   • Yazarlar: Xiao Lei Zhang, Anish Agarwal
   • Özet: Bu makale, az örnekli öğrenme ile yakından ilişkili olan taklitçi öğrenme ve pekiştirmeli öğrenmenin kesişimini araştırır. AQIL, bu öğrenme paradigmalarını birleştirerek gözetimsiz öğrenme için sağlam bir çerçeve sunar ve az örnekli öğrenmenin taklit ve geri bildirim mekanizmaları ile nasıl geliştirilebileceğine dair içgörüler sağlar.
   • Daha fazlasını oku