Az Öğrenme (Underfitting)

Az öğrenme, bir makine öğrenimi modelinin eğitildiği verinin temel eğilimlerini yakalamakta fazla basit kalması durumunda ortaya çıkar. Bu yetersizlik, yalnızca görülmemiş verilerde değil, aynı zamanda eğitim verisinin kendisinde de zayıf performansa yol açar. Az öğrenme, bir modelin veriyi doğru şekilde temsil edebilecek karmaşıklıktan yoksun olmasıyla gerçekleşir. Bunun nedeni modelin yeterince karmaşık olmaması, eğitim süresinin kısa tutulması veya yetersiz özellik seçimi olabilir. Aşırı öğrenmede (overfitting) model eğitim verisine özgü gürültü ve ayrıntıları öğrenirken, az öğrenmede model temel örüntüyü öğrenemez ve bu da yüksek yanlılık ile düşük varyansa yol açar.

Az Öğrenmenin Nedenleri

1. Model Karmaşıklığı
   Veri için fazla basit bir model, etkili öğrenme için gerekli karmaşıklığı yakalayamaz. Örneğin, doğrusal regresyonun doğrusal olmayan bir ilişkiye sahip verilerde kullanılması az öğrenmeye yol açabilir.

2. Sınırlı Eğitim Süresi
   Yetersiz eğitim süresi, modelin veri desenlerini tam olarak öğrenmesini engelleyebilir.

3. Özellik Seçimi
   Veriyi iyi temsil etmeyen özelliklerin seçilmesi, az öğrenmeye yol açabilir. Model, bu özelliklerin yakalayamadığı önemli veri noktalarını kaçırabilir.

4. Düzenlileştirme
   Aşırı düzenlileştirme, modelin karmaşıklığını cezalandırarak çok basit hale gelmesine sebep olabilir ve veriden yeterince öğrenmesini engeller.

5. Yetersiz Veri
   Küçük bir eğitim veri seti, modelin veri dağılımını düzgün şekilde öğrenmesi için yeterli bilgi sağlamayabilir.

Az Öğrenmenin Önemi Nedir?

Az öğrenmenin tespit edilmesi çok önemlidir; çünkü modelin yeni veriye genelleyememesine yol açar ve onu öngörücü analizler veya sınıflandırma gibi pratik uygulamalarda etkisiz kılar. Bu tür modeller güvenilir olmayan tahminler üretir ve özellikle sohbet robotları veya otomasyon sistemleri gibi yapay zeka tabanlı uygulamalarda karar süreçlerini olumsuz etkiler.

Örnekler ve Kullanım Alanları

Örnek 1: Doğrusal Olmayan Veride Doğrusal Regresyon

Girdi ve çıktı arasında polinom ilişkisi bulunan bir veri setini düşünün. Basit bir doğrusal regresyon modeli kullanmak, modelin veri hakkındaki varsayımları gerçek dağılımla uyuşmadığından az öğrenmeye yol açacaktır.

Örnek 2: Yapay Zeka Sohbet Robotları

Az öğrenmiş modellerle eğitilmiş bir yapay zeka sohbet robotu, kullanıcı girdilerindeki nüansları anlayamayabilir ve genellikle genel-geçer, yanlış yanıtlar verebilir. Bu yetersizlik, eğitim verisindeki dil çeşitliliğinden öğrenememesinden kaynaklanır.

Örnek 3: Otomatik Karar Verme Sistemleri

Otomatik karar verme sistemlerinde az öğrenme, sistemin girdilerden doğru çıktıları tahmin edememesine yol açarak düşük performansa sebep olabilir. Bu, özellikle finans veya sağlık gibi yanlış tahminlerin ciddi sonuçlara yol açabileceği alanlarda kritiktir.

Az Öğrenme Nasıl Giderilir?

1. Model Karmaşıklığını Artırın
   Doğrusal regresyondan karar ağaçlarına veya sinir ağlarına geçmek gibi daha karmaşık modellere yönelmek, verideki karmaşıklıkları yakalamaya yardımcı olabilir.

2. Özellik Mühendisliği
   İlgili özellikler ekleyerek veya mevcut özellikleri dönüştürerek, modele verinin daha iyi temsillerini sağlayabilirsiniz.

3. Eğitim Süresini Uzatın
   Eğitim yineleme veya epoch sayısını artırmak, modelin veri desenlerini daha iyi öğrenmesini sağlayabilir; ancak aşırı öğrenme riski de izlenmelidir.

4. Düzenlileştirmeyi Azaltın
   Düzenlileştirme teknikleri kullanıyorsanız, modelin veriden daha esnek öğrenebilmesi için bu tekniklerin gücünü azaltmayı değerlendirin.

5. Daha Fazla Veri Toplayın
   Veri setinin genişletilmesi, modelin temel desenleri daha etkili öğrenmesine yardımcı olabilir. Veri artırma (data augmentation) gibi teknikler de ek veri noktaları simüle edebilir.

6. Hiperparametre Ayarlaması
   Öğrenme oranı veya batch boyutu gibi hiperparametrelerin ayarlanması, modelin eğitim verisine uyumunu geliştirebilir.

Az Öğrenmeyi Önleyici Teknikler

1. Çapraz Doğrulama (Cross-Validation)
   K-katlı çapraz doğrulama kullanmak, modelin yalnızca eğitim setinde değil, veri alt kümelerinde de iyi performans göstermesini sağlayabilir.

2. Model Seçimi
   Farklı modelleri değerlendirip bias ve varyansı uygun şekilde dengeleyen bir model seçmek, az öğrenmeyi önlemeye yardımcı olabilir.

3. Veri Artırma
   Görüntü tanıma gibi görevlerde döndürme, ölçeklendirme ve çevirme gibi tekniklerle ek eğitim örnekleri oluşturularak modelin daha etkili öğrenmesi sağlanabilir.

Yanlılık-Varyans Dengesi

Az öğrenme genellikle yüksek yanlılık ve düşük varyans ile ilişkilidir. Yanlılık-varyans dengesi, bir modelin yanlılık (fazla basit varsayımlardan kaynaklanan hata) ve varyansı (eğitim verisindeki dalgalanmalara duyarlılıktan kaynaklanan hata) en aza indirme becerisi arasındaki temel dengeyi tanımlar. İyi bir model uyumu elde etmek, bu ikisi arasında doğru dengeyi bulmayı ve modelin ne az öğrenmesi ne de aşırı öğrenmesi için çalışmayı gerektirir.

Yapay Zeka Eğitiminde Az Öğrenme Üzerine Araştırmalar

Yapay zeka eğitiminde az öğrenme, bir modelin verinin temel eğilimini yakalayamaması anlamına gelir ve hem eğitim hem de görülmemiş verilerde zayıf performansla sonuçlanır. Aşağıda, az öğrenmenin nedenleri, sonuçları ve olası çözümleri üzerine çeşitli bakış açıları sunan bazı bilimsel makaleler listelenmiştir.

1. Öğrenme Algoritmalarında Az Öğrenmenin Karar Verilemezliği
   Yazarlar: Sonia Sehra, David Flores, George D. Montanez
   Bu makale, makine öğreniminde az ve aşırı öğrenmeye bilgi kuramsal bir perspektiften bakmaktadır. Yazarlar, sınırsız eğitim süresinde bile bir öğrenme algoritmasının bir veri setinde her zaman az öğrenip öğrenmeyeceğinin karar verilemez olduğunu kanıtlamaktadır. Bu sonuç, modelin uygun şekilde uyum sağlamasının ne kadar karmaşık olduğunun altını çizer. Araştırma, bilgi kuramsal ve olasılıksal stratejilerin öğrenme algoritmalarının uyumunu sınırlandırmak için daha fazla araştırılması gerektiğini öne sürer. Daha fazla oku

2. Otonom Sürüşte İnsan Merkezli Algı Mekanizmalarıyla Düşman Yapay Zeka Dayanıklılığı
   Yazar: Aakriti Shah
   Bu çalışma, otonom araçlarda düşman saldırılarının ve sınıflandırma doğruluğunun etkisini araştırıyor. Hem aşırı öğrenme hem de az öğrenme zorluklarını vurguluyor; modeller ya veriyi ezberleyip genelleyemiyor ya da yeterince öğrenemiyor. Araştırma; yol işaretleri ve geometrik şekiller veri setleri kullanılarak makine öğrenimi modellerini değerlendiriyor, genelleştirme ve dayanıklılığı artırmak için düşman eğitimi ve transfer öğrenme gibi sağlam eğitim tekniklerinin gerekliliğini ortaya koyuyor. Daha fazla oku

3. Aşırı Öğrenme mi Az Öğrenme mi? Düşman Eğitiminde Dayanıklılık Düşüşünü Anlamak
   Yazarlar: Zichao Li, Liyuan Liu, Chengyu Dong, Jingbo Shang
   Bu makale, genellikle aşırı öğrenmeye atfedilen, uzatılmış düşman eğitiminden sonra görülen dayanıklılık düşüşünü incelemektedir. Yazarlar bunun, üretilen bozucu etkilerin (perturbasyon) etkisiz hale geldiği bozucu az öğrenmeden kaynaklandığını savunmaktadır. Çalışmada, bozucu etkilerin güçlendirilmesiyle dayanıklılık bozulmasının önlenebildiğini gösteren APART adlı uyarlanabilir bir düşman eğitim çerçevesi sunulmuştur. Daha fazla oku