Model Eğitimi

Veri setinin eğitim, doğrulama ve test setlerine ayrılması, model eğitiminin temel adımlarından biridir. Bu bölme, modelin gerçek performansını değerlendirmek için kritik öneme sahiptir.

Tipik Bölme Oranları:

• Eğitim Seti (Training Set): %60-80 - Modelin öğrenmesi için kullanılır
• Doğrulama Seti (Validation Set): %10-20 - Hiperparametre ayarlaması için kullanılır
• Test Seti (Test Set): %10-20 - Final model değerlendirmesi için kullanılır

Veri bölme işlemi, genellikle rastgele örnekleme ile yapılır. Ancak sınıf dağılımının korunması için tabakalı örnekleme (stratified sampling) de kullanılabilir.

Çapraz doğrulama (cross-validation), özellikle veri seti küçük olduğunda, modelin genelleme yeteneğini daha iyi değerlendirmek için kullanılan bir tekniktir.

Yaygın Çapraz Doğrulama Yöntemleri:

• K-Katlı Çapraz Doğrulama (K-Fold CV): Veri seti k parçaya bölünür, her seferinde bir parça test seti olarak kullanılır
• Stratifiye Çapraz Doğrulama: Sınıf dağılımını koruyarak k-katlı çapraz doğrulama yapılır
• Leave-One-Out CV (LOOCV): Her seferinde tek bir örnek test için ayrılır, n örnek için n kez eğitim yapılır
• Zaman Serisi Çapraz Doğrulama: Zaman serisi verilerinde kronolojik sırayı koruyarak yapılan çapraz doğrulama

Çapraz doğrulama, modelin farklı veri alt kümelerindeki performansını değerlendirerek daha güvenilir sonuçlar elde etmeyi sağlar.

Gradyan İniş (Gradient Descent)

Gradyan iniş, model parametrelerini optimize etmek için kullanılan temel bir algoritmadır. Kayıp fonksiyonunun gradyanını hesaplayarak, parametreleri minimum kayıp yönünde günceller.

Varyantları:

• Batch Gradient Descent: Tüm veri seti üzerinde gradyan hesaplanır
• Stochastic Gradient Descent (SGD): Her seferinde tek bir örnek kullanılır
• Mini-batch Gradient Descent: Küçük veri grupları üzerinde gradyan hesaplanır

Gradyan iniş, öğrenme oranı (learning rate) parametresi ile kontrol edilir. Çok büyük öğrenme oranı yakınsamayı zorlaştırırken, çok küçük öğrenme oranı eğitimi yavaşlatır.

Gelişmiş Optimizasyon Algoritmaları

Temel gradyan iniş algoritmasının ötesinde, daha hızlı yakınsama ve daha iyi sonuçlar elde etmek için geliştirilmiş optimizasyon algoritmaları bulunmaktadır.

Popüler Algoritmalar:

• Momentum: Gradyanın yönünü koruyarak salınımları azaltır
• AdaGrad: Parametrelere özgü öğrenme oranları kullanır
• RMSProp: AdaGrad'ı geliştirerek gradyan birikimini sınırlar
• Adam: Momentum ve RMSProp'u birleştirir, en yaygın kullanılan optimizasyon algoritmalarından biridir
• AdamW: Adam'ın ağırlık azaltma (weight decay) ile geliştirilmiş versiyonu

Öğrenme Oranı Stratejileri

Öğrenme oranı, model eğitiminin en kritik hiperparametrelerinden biridir. Doğru öğrenme oranı stratejisi, eğitim sürecini önemli ölçüde iyileştirebilir.

Yaygın Stratejiler:

• Sabit Öğrenme Oranı: Tüm eğitim boyunca aynı öğrenme oranı kullanılır
• Kademeli Azalma (Step Decay): Belirli epoklarda öğrenme oranı azaltılır
• Üstel Azalma (Exponential Decay): Öğrenme oranı üstel olarak azalır
• Döngüsel Öğrenme Oranı (Cyclical Learning Rate): Öğrenme oranı belirli bir aralıkta döngüsel olarak değişir
• One-Cycle Policy: Öğrenme oranı önce artar, sonra azalır

Aşırı Öğrenmeyi Önleme

Regularizasyon, modelin eğitim verisine aşırı uyum sağlamasını (overfitting) önlemek için kullanılan tekniklerdir. Bu teknikler, modelin genelleme yeteneğini artırır.

Temel Regularizasyon Teknikleri:

• L1 Regularizasyon (Lasso): Modelin ağırlıklarının mutlak değerlerinin toplamını ceza terimi olarak ekler, özellik seçimi etkisi vardır
• L2 Regularizasyon (Ridge): Modelin ağırlıklarının karelerinin toplamını ceza terimi olarak ekler, ağırlıkları sıfıra yaklaştırır
• Elastic Net: L1 ve L2 regularizasyonunu birleştirir
• Erken Durdurma (Early Stopping): Doğrulama hatası artmaya başladığında eğitimi durdurur
• Ağırlık Azaltma (Weight Decay): Optimizasyon sırasında ağırlıkları küçültür

Derin Öğrenme Regularizasyon Teknikleri

Derin öğrenme modellerinde, standart regularizasyon tekniklerine ek olarak, özellikle sinir ağları için geliştirilmiş teknikler bulunmaktadır.

Derin Öğrenme Teknikleri:

• Dropout: Eğitim sırasında rastgele nöronları devre dışı bırakır, model topluluğu etkisi yaratır
• Batch Normalization: Her katmandaki aktivasyonları normalleştirir, eğitimi hızlandırır ve regularizasyon etkisi sağlar
• Layer Normalization: Batch normalization'a alternatif, batch boyutundan bağımsızdır
• Data Augmentation: Eğitim verisini yapay olarak çoğaltır (döndürme, ölçekleme, kırpma vb.)
• Label Smoothing: Sert etiketler yerine yumuşak etiketler kullanır, modelin aşırı güvenini azaltır
• Mixup: Eğitim örneklerini ve etiketlerini doğrusal olarak karıştırır