Makine Öğrenimi Teknolojisi Trendleri 2022 – Günümüzün diğer birçok devrim niteliğindeki teknolojisi gibi, makine öğrenimi de bir zamanlar bilim kurguydu. Ancak, gerçek dünya endüstrilerindeki uygulamaları yalnızca hayal gücümüzle sınırlıdır. 2021’de makine öğrenimindeki son yenilikler, çok sayıda görevi her zamankinden daha uygulanabilir, verimli ve kesin hale getirdi.
Veri bilimi tarafından desteklenen makine öğrenimi hayatımızı kolaylaştırır. Uygun şekilde eğitildiklerinde, görevleri bir insandan daha verimli bir şekilde tamamlayabilirler.
ML teknolojisinin olanaklarını ve en son yeniliklerini anlamak, işletmelerin işlerini yürütmenin en verimli yolları için bir yol çizebilmeleri için önemlidir. Sektörde rekabet gücünü korumak için güncel kalmak da önemlidir.
Makine Öğrenimi Teknolojisi Trendleri 2022
Makine öğrenimi modelleri, üretime geçmeden önce çok yol kat etti.
Bu yazımızda bir makine öğrenmesi alanında araştırma geliştirme çalışmaları çerçevesinde 2022 yılında makine öğrenmesi teknolojisindeki en son yenilikleri tartışacağız. 9 trendin üzerinden geçeceğiz ve makine öğrenimi teknolojilerindeki en son yeniliklerin 2022’de size ve işinize nasıl fayda sağlayabileceğini açıklayacağız.
- Kodsuz Makine Öğrenimi
- TinyML
- AutoML
- Makine Öğrenimi Operasyonelleştirme Yönetimi
- Tam Yığın Derin Öğrenme
- Üretken Düşman Ağları
- Denetimsiz Makine Öğrenimi
- Pekiştirmeli Öğrenme
- Az Atım, Tek Atım ve Sıfır Atım Makine Öğrenimi
Trend #1: Kodsuz Makine Öğrenimi
Makine öğreniminin çoğu bilgisayar kodu kullanılarak yönetilip kurulsa da, artık durum her zaman böyle değildir. Kodsuz makine öğrenimi, ön işleme, modelleme, algoritma tasarlama, yeni veri toplama, yeniden eğitim, dağıtım ve daha fazlasını içeren uzun ve zorlu süreçlerden geçmek zorunda kalmadan makine öğrenimi uygulamalarını programlamanın bir yoludur. Başlıca avantajlarından bazıları şunlardır:
Hızlı uygulama. Yazılması gereken herhangi bir kod veya hata ayıklama ihtiyacı olmadan, harcanan zamanın çoğu geliştirme yerine sonuç almaya harcanacaktır.
Daha düşük maliyetler. Otomasyon, daha uzun geliştirme süresi ihtiyacını ortadan kaldırdığından, büyük veri bilimi ekiplerine artık gerek yoktur.
Basitlik: Basit sürükle ve bırak biçimi nedeniyle kodsuz ML’nin kullanımı daha kolaydır.
Kodsuz makine öğrenimi, süreci aşağıdakilere basitleştirmek için sürükle ve bırak girişlerini kullanır:
- Kullanıcı davranışı verileriyle başlayın
- Eğitim verilerini sürükleyip bırakın
- Anlaşılırbiçimde sorular kullanın
- Sonuçları değerlendirin
- Bir tahmin raporu oluşturun
Bu, makine öğrenimi sürecini büyük ölçüde basitleştirdiğinden, uzman olmak için zaman ayırmaya gerek yoktur. Bu, makine öğrenimi uygulamalarını geliştiriciler için daha erişilebilir hale getirse de, daha gelişmiş ve nüanslı projelerin yerini tutmaz.
Ancak perakende kârları, dinamik fiyatlandırma ve çalışan tutma oranları gibi basit veri analizi tahmine dayalı projeler için uygun olabilir.
Kodsuz algoritmalar, bir veri bilimci ekibini sürdürmeyi göze alamayan küçük şirketler için en iyi seçimdir. Kullanım durumları sınırlı olsa da, kodsuz ML, çok fazla geliştirme veya uzmanlık gerektirmeden zaman içinde verileri analiz etmek ve tahminler yapmak için mükemmel bir seçimdir.
Trend #2: TinyML
Giderek artan bir şekilde IoT çözümlerinin yönlendirdiği bir dünyada TinyML, karışıma dahil oluyor. Büyük ölçekli makine öğrenimi uygulamaları mevcut olsa da, kullanılabilirlikleri oldukça sınırlıdır. Daha küçük ölçekli uygulamalar genellikle gereklidir. Bir web isteğinin, bir makine öğrenimi algoritması tarafından işlenmesi ve ardından geri gönderilmesi için büyük bir sunucuya veri göndermesi zaman alabilir. Bunun yerine, uç cihazlarda ML programlarını kullanmak daha arzu edilen bir yaklaşım olabilir.
IoT uç cihazlarında daha küçük ölçekli ML programları çalıştırarak daha düşük gecikme süresi, daha düşük güç tüketimi, gereken bant genişliğini azaltabilir ve kullanıcı gizliliğini sağlayabiliriz. Verilerin bir veri işleme merkezine gönderilmesi gerekmediğinden gecikme, bant genişliği ve güç tüketimi büyük ölçüde azalır. Hesaplamalar tamamen yerel olarak yapıldığından gizlilik de korunur.
Bu trend yenilik, endüstriyel merkezler, sağlık endüstrileri, tarım ve daha fazlası için kestirimci bakım gibi sektörlerde çok sayıda uygulamaya sahiptir. Bu endüstriler, toplanan verileri izlemek ve tahminlerde bulunmak için TinyML algoritmalarına sahip IoT cihazlarını kullanır. Örneğin, Solar Scare Mosquito , sivrisineklerin varlığını gerçek zamanlı olarak ölçmek için TinyML kullanan bir IoT projesidir. Bu, örneğin sivrisineklerden kaynaklanan hastalık salgınları için erken uyarı sistemleri oluşturabilir.
Okuma Önerisi : İşletmeler için Yapay Zeka Teknolojisi Trendleri 2022
Trend #3: AutoML
Amaç olarak kodsuz ML’ye benzer şekilde AutoML , makine öğrenimi uygulamaları oluşturmayı geliştiriciler için daha erişilebilir hale getirmeyi amaçlar. Makine öğrenimi çeşitli endüstrilerde giderek daha kullanışlı hale geldiğinden, kullanıma hazır çözümler yüksek talep görüyor. Auto-ML, makine öğrenimi uzmanlarına bağlı olmayan, erişilebilir ve basit bir çözüm sağlayarak aradaki boşluğu kapatmayı amaçlar.
Makine öğrenimi projelerinde çalışan veri bilimcileri, verileri ön işlemeye, özellikler geliştirmeye, modellemeye, projede derin öğrenme söz konusuysa sinir ağları tasarlamaya, son işlemeye ve sonuç analizine odaklanmak zorundadır. Bu görevler çok karmaşık olduğundan, AutoML şablonların kullanımı yoluyla basitleştirme sağlar.
Buna bir örnek, metin, resim ve tablo verileri için hazır bir çözüm olan AutoGluon’dur . Bu, geliştiricilerin veri bilimi uzmanlarına ihtiyaç duymadan derin öğrenme çözümlerini hızlı bir şekilde prototiplemelerine ve tahminler almalarına olanak tanır.
AutoML, gelişmiş veri etiketleme araçlarını masaya getiriyor ve sinir ağı mimarilerinin otomatik olarak ayarlanmasını mümkün kılıyor. Geleneksel olarak, veri etiketleme, dış kaynaklı işgücü tarafından manuel olarak yapılmıştır. Bu, insan hatasından kaynaklanan büyük bir riski beraberinde getirir. AutoML, etiketleme sürecinin çoğunu uygun şekilde otomatikleştirdiğinden, insan hatası riski çok daha düşüktür. Bu aynı zamanda işgücü maliyetlerini azaltarak şirketlerin veri analizine çok daha fazla odaklanmasını sağlar. AutoML bu tür maliyetleri azalttığı için veri analizi, yapay zeka ve diğer çözümler pazardaki şirketler için daha ucuz ve daha erişilebilir hale gelecektir.
AutoML‘nin eylem halindeki bir başka örneği, OpenAI’nin DALL-E ve CLIP (karşıtlıklı dil görüntüsü ön eğitimi) modelleridir. Bu iki model, metin tabanlı bir açıklamadan yeni görsel tasarımlar oluşturmak için metin ve görüntüleri birleştirir. Bunun eylemdeki ilk örneklerinden biri, modellerin “avokado şeklindeki koltuk” girdi açıklamasına dayalı olarak görüntüler oluşturmak için nasıl kullanılabileceğidir. Bu teknoloji, makale SEO’su için orijinal görüntülerin oluşturulması, yeni ürünlerin maketlerinin oluşturulması ve hızlı bir şekilde ürün fikirleri üretilmesi gibi birçok ilginç uygulamaya sahiptir.
Trend #4: Makine Öğrenimi Operasyonelleştirme Yönetimi (MLOps)
Makine Öğrenimi Operasyonelleştirme Yönetimi (MLOps), güvenilirlik ve verimliliğe odaklanarak makine öğrenimi yazılım çözümleri geliştirme uygulamasıdır. Bu, makine öğrenimi çözümlerinin işletmeler için daha kullanışlı hale getirilmesi için geliştirilme biçimini iyileştirmenin yeni bir yoludur.
Makine öğrenimi ve yapay zeka, geleneksel geliştirme disiplinleriyle geliştirilebilir, ancak bu teknolojinin benzersiz özellikleri, farklı bir strateji için daha uygun olabileceği anlamına gelir. MLOps , makine öğrenimi sistemleri geliştirmeyi ve makine öğrenimi sistemleri dağıtımını tek bir tutarlı yöntemde birleştiren yeni bir formül sağlar.
MLOps‘un gerekli olmasının nedenlerinden biri, daha fazla otomasyon derecesi gerektiren daha büyük ölçeklerde giderek daha fazla veriyle uğraşıyor olmamızdır. MLOps’un ana unsurlarından biri, DevOps disiplini tarafından sunulan sistem yaşam döngüsüdür.
ML sistemlerinin yaşam döngüsünü anlamak, MLOps’un önemini anlamak için çok önemlidir.
- İş hedeflerine dayalı bir model tasarlayın
- ML modeli için veri elde edin, işleyin ve hazırlayın
- ML modelini eğitin ve ayarlayın
- ML modelini doğrulama
- Yazılım çözümünü entegre modelle dağıtın
- Makine öğrenimi modelini iyileştirmek için süreci izleyin ve yeniden başlatın
MLOps‘un avantajlarından biri, ölçek sistemlerini kolayca ele alabilmesidir. Küçük veri bilimi ekipleri, ekipler arasındaki iç iletişimdeki boşluklar, değişen hedefler ve daha fazlası nedeniyle bu sorunları daha büyük ölçeklerde ele almak zordur.
İş hedefi öncelikli tasarımı kullandığımızda, tüm süreç boyunca daha iyi veri toplayabilir ve makine öğrenimi çözümlerini uygulayabiliriz. Bu çözümlerin, veri alaka düzeyine, özellik oluşturmaya, temizlemeye, uygun bulut hizmeti ana bilgisayarlarını bulmaya ve bir üretim ortamına dağıtımdan sonra model eğitiminin kolaylığına çok dikkat etmesi gerekir.
Değişkenliği azaltarak ve tutarlılık ve güvenilirlik sağlayarak MLOps, ölçekli işletmeler için harika bir çözüm olabilir.
Kubernetes, bellek, CPU, GPU ve depolama gibi AI/ML iş yükleri için donanım kaynakları tahsis etmede verimli olduğu kanıtlanmış bir DevOps aracıdır. Kubernetes, otomatik ölçeklendirme uygular ve gerçek zamanlı bilgi işlem kaynakları optimizasyonu sağlar.
Trend #5: Tam Yığın Derin Öğrenme
Derin öğrenme çerçevelerinin geniş bir alana yayılması ve derin öğrenme çözümlerini ürünlere dahil edebilmek için iş gereksinimleri, “tam yığın derin öğrenme” için büyük bir talebin ortaya çıkmasına neden oldu.
Tam yığın derin öğrenme nedir ? Sizin için şimdiden bazı süslü derin öğrenme modelleri oluşturmuş, yüksek nitelikli derin öğrenme mühendisleriniz olduğunu düşünelim. Ancak, derin öğrenme modelinin oluşturulmasından hemen sonra, kullanıcılarınızın yaşadığı dış dünyayla bağlantılı olmayan yalnızca birkaç dosya vardır.
Bir sonraki adım olarak, mühendislerin derin öğrenme modelini bazı altyapılara sarmaları gerekiyor:
- Bir bulutta Arka Plan Geliştirme (Front End)
- Mobil uygulama
- Bazı uç cihazlar (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano, vb.)
Tam yığın derin öğrenme talebi, mühendislerin bazı sevkiyat görevlerini ( chitra projesinin yaptığı gibi) otomatikleştirmesine yardımcı olan kitaplıkların ve çerçevelerin ve mühendislerin yeni iş gereksinimlerine hızla uyum sağlamasına yardımcı olan eğitim kurslarının oluşturulmasıyla sonuçlanır. (Full Stack Deep Learning)
Trend #6: Çekişmeli Üretici Ağları (GAN)
GAN (Generative Adversarial Networks) teknolojisi , farklı görüntü türleri arasında ayrım yapmak gibi uygulamalar için daha güçlü çözümler üretmenin bir yoludur. Üretken sinir ağları, istenmeyen oluşturulan içeriği dışarı atan ayrımcı ağlar tarafından kontrol edilmesi gereken örnekler üretir. Devlet dallarına benzer şekilde, Çekişmeli Üretici Ağları, sürece kontrol ve denge sağlar ve doğruluğu ve güvenilirliği artırır.
Ayrımcı bir modelin kendisine verilen kategorileri tanımlayamayacağını hatırlamak önemlidir. Örnekleri iki veya daha fazla kategori arasında ayırt etmek için yalnızca koşullu olasılığı kullanabilir. Üretken modeller, bu kategorilerin ne olduğuna odaklanır ve ortak olasılığı dağıtır.
Bu teknolojinin yararlı bir uygulaması, görüntü gruplarının tanımlanmasıdır. Bunu akılda tutarak, görsel kaldırma, benzer görsel arama ve daha fazlası gibi büyük ölçekli görevler mümkündür.
Trend #7: Denetimsiz Makine Öğrenimi
Otomasyon geliştikçe, insan müdahalesi olmadan daha fazla veri bilimi çözümüne ihtiyaç duyulmaktadır. Denetimsiz makine öğrenimi, çeşitli endüstriler ve kullanım durumları için umut vaat eden bir trend. Makinelerin boşlukta öğrenemeyeceğini önceki tekniklerden zaten biliyoruz. Sağladıkları çözüm için yeni bilgiler alabilmeli ve bu verileri analiz edebilmelidirler. Ancak, bu genellikle insan veri bilimcilerinin bu bilgiyi sisteme beslemesini gerektirir.
Denetimsiz makine öğrenimi, etiketlenmemiş verilere odaklanır. Bir veri bilimcisinin rehberliği olmadan, denetimsiz makine öğrenimi programları kendi sonuçlarını çıkarmalıdır. Bu, potansiyel olarak yararlı kalıpları belirlemek için veri yapılarını hızlı bir şekilde incelemek ve bu bilgileri karar vermeyi iyileştirmek ve daha da otomatikleştirmek için kullanmak için kullanılabilir.
Verileri araştırmak için kullanılabilecek bir teknik kümelemedir. Makine öğrenimi programları, veri noktalarını paylaşılan özelliklerle gruplayarak, veri kümelerini ve bunların modellerini daha verimli bir şekilde anlayabilir.
Trend #8: Pekiştirmeli Öğrenme
Makine öğreniminde üç paradigma vardır: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme. Takviyeli öğrenmede, makine öğrenimi sistemi, çevresiyle doğrudan deneyimlerden öğrenir. Ortam, ML sisteminin gördüğü gözlemlere değer atamak için bir ödül/ceza sistemi kullanabilir. Sonuç olarak sistem, hayvanlar için pozitif pekiştirme eğitimine benzer şekilde en yüksek düzeyde ödül veya değer elde etmek isteyecektir.
Bu, video oyunu ve masa oyunu AI’da çok sayıda uygulamaya sahiptir. Bununla birlikte, güvenlik uygulamanın kritik bir özelliği olduğunda, güçlendirme ML en iyi fikir olmayabilir. Algoritma rastgele eylemlerle sonuca vardığı için öğrenme sürecinde kasıtlı olarak güvenli olmayan kararlar verebilir. Bu, işaretlenmeden bırakılırsa kullanıcıları tehlikeye atabilir. Algoritmalarında güvenliği hesaba katan bu soruna yardımcı olacak daha güvenli pekiştirmeli öğrenme sistemleri geliştirilmektedir.
Takviyeli öğrenme, gerçek dünyadaki görevleri tehlikeli veya zararlı eylemler seçmeden tamamlayabildiğinde, RL bir veri bilimcisinin cephaneliğinde çok daha yararlı bir araç olacaktır.
Trend #9: Az Atım, Tek Atım ve Sıfır Atım Öğrenme
Veri toplama, makine öğrenimi uygulamaları için çok önemlidir. Ancak aynı zamanda en sıkıcı görevlerden biridir ve yanlış yapılırsa hataya maruz kalabilir. Makine öğrenimi algoritmasının performansı, büyük ölçüde sağlanan verilerin kalitesine ve türüne bağlıdır. Çeşitli evcil köpek türlerini tanımak için eğitilmiş bir model, vahşi kurtları tanımak ve sınıflandırmak için yeni sınıflandırıcı eğitimine ihtiyaç duyacaktır.
Az sayıda öğrenme , sınırlı verilere odaklanır. Bunun sınırlamaları olsa da, görüntü sınıflandırma, yüz tanıma ve metin sınıflandırma gibi alanlarda çeşitli uygulamaları vardır. Kullanılabilir bir model üretmek için çok fazla veri gerektirmemesine rağmen, son derece karmaşık çözümler için kullanılamaz.
Benzer şekilde, tek seferde öğrenme daha da az veri kullanır. Bununla birlikte, yüz tanıma için bazı faydalı uygulamalara sahiptir. Örneğin, sağlanan bir pasaport kimlik fotoğrafı, bir kamera aracılığıyla bir kişinin görüntüsüyle karşılaştırılabilir. Bu, yalnızca halihazırda mevcut olan verileri gerektirir ve büyük bir bilgi veritabanına ihtiyaç duymaz.
Sıfır atış öğrenimi , başlangıçta kafa karıştırıcı bir olasılıktır. Makine öğrenimi algoritmaları ilk veriler olmadan nasıl çalışabilir? Zero shot ML sistemleri bir konuyu gözlemler ve hangi sınıflandırmaya girebileceklerini tahmin etmek için o nesne hakkındaki bilgileri kullanır. Bu insan için mümkündür. Örneğin, daha önce hiç kaplan görmemiş ama bir ev kedisi görmüş bir insan, muhtemelen kaplanı bir tür kedi hayvanı olarak tanımlayabilirdi.
Eğitim sırasında gözlemlenen nesneler görülmese de, ML algoritması yine de gözlemlenen nesneleri kategorilere ayırabilir. Bu, aşağıdaki resimde listelenen görüntü sınıflandırma, nesne algılama, doğal dil işleme ve diğer görevler için çok kullanışlıdır.
Birkaç atımlık öğrenme uygulamasının dikkate değer bir örneği ilaç keşfidir. Bu durumda model, yeni molekülleri araştırmak ve yeni ilaçlara eklenebilecek faydalı olanları tespit etmek için eğitiliyor. Klinik deneylerden geçmemiş yeni moleküller toksik veya etkisiz olabilir, bu nedenle modeli az sayıda örnek kullanarak eğitmek çok önemlidir.
Makine Öğrenimi: Geleceğe Güç Vermek
Veri bilimi ve makine öğrenimi ile endüstriler gün geçtikçe daha gelişmiş hale geliyor. Bazı durumlarda, bu, teknolojiyi rekabetçi kalmak için gerekli hale getirdi. Ancak bu teknolojiyi tek başına kullanmak bizi ancak bir yere kadar götürebilir. Pazarda gerçekten bir köşeye oturmak ve daha önce bilim kurgu olduğu düşünülen yeni geleceklere girmek için yeni ve benzersiz yollarla hedeflere ulaşmak için yenilik yapmamız gerekiyor.
Her hedef, başarmak için farklı yöntemler gerektirir. Şirketiniz için en iyisinin ne olduğu konusunda uzmanlarla konuşmak, makine öğrenimi gibi hangi teknolojilerin işletmenizin verimliliğini artırabileceğini anlamanıza ve müşterilerinizi destekleme vizyonunuzu gerçekleştirmenize yardımcı olabilir.
