Makine Öğreniminde Omurgalar: Derin Öğrenme Modellerinin Temelini Anlamak

Makine öğrenimi bağlamında omurga, daha karmaşık modeller oluşturmak için temel görevi gören, önceden eğitilmiş bir sinir ağıdır. Omurga tipik olarak bir evrişimli sinir ağı (CNN) veya tekrarlayan bir sinir ağıdır (RNN) ve diğer modeller için bir başlangıç noktası olarak kullanılabilecek genel özellikleri öğrenmek için büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilir.

Omurga kullanmanın ardındaki fikir yeni bir modeli sıfırdan eğitmek yerine, önceden eğitilmiş modelin halihazırda öğrendiği bilgi ve yeteneklerden yararlanmaktır. Bu, zamandan ve hesaplama kaynaklarından tasarruf sağlayabilir ve aynı zamanda daha iyi performansa da yol açabilir çünkü omurga, verilerdeki belirli özellikleri ve kalıpları tanımayı zaten öğrenmiştir.

Derin öğrenmede kullanılan bazı yaygın omurga örnekleri şunlardır:

* ResNet (Artık Ağ): Görüntü sınıflandırma görevleri için yaygın olarak omurga olarak kullanılan bir CNN türü.
* VGG (Görsel Geometri Grubu): Görüntü sınıflandırma görevleri için sıklıkla omurga olarak kullanılan başka bir CNN türü.
* Başlangıç Ağları: Bir tür CNN çok ölçekli özellikleri yakalamak için tasarlanmıştır ve genellikle bilgisayarlı görüntü görevleri için omurga olarak kullanılır.
* LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek): Sıralı veriler için yaygın olarak omurga olarak kullanılan bir RNN türü, örneğin konuşma veya metin.

Omurga eğitildikten sonra, omurganın üstüne ek katmanlar eklenerek veya mevcut katmanların ağırlıkları ve eğilimleri ayarlanarak belirli bir görev için ince ayar yapılabilir. Bu süreç, omurganın öğrendiği bilgi ve yeteneklerden yararlanmaya devam ederken modelin yeni göreve uyum sağlamasına olanak tanır.