Kendi No Öğrenme (Self-Supervised Learning)
Kendi no öğrenme (SSL), yapay zeka (AI) alanında, etiketsiz veriler kullanılarak modellerin eğitilmesi sürecidir. Bu, geleneksel gözetimli öğrenme yöntemlerinden farklıdır, çünkü gözetimli öğrenmede modeller etiketli veriler kullanılarak eğitilmektedir. SSL, büyük miktarda etiketsiz veriye sahip olduğumuz ancak etiketleme maliyetinin yüksek olduğu durumlarda özellikle yararlıdır.
SSL’nin birçok farklı yöntemi bulunmaktadır. En yaygın SSL yöntemlerinden bazıları şunlardır:
- Öz-kodlama (Autoencoding): Öz-kodlama, bir girdi örneğini daha düşük boyutlu bir temsile dönüştüren ve daha sonra bu temsili kullanarak girdi örneğini yeniden üretmeye çalışan bir sinir ağı türüdür. Öz-kodlayıcılar, verilerdeki gizli yapıları öğrenmek için kullanılabilir.
- Kontrast öğrenme (Contrastive learning): Kontrast öğrenme, iki benzer örneği birbirinden ayırt etmeye çalışan bir sinir ağı türüdür. Kontrast öğrenme, verilerdeki benzerlikleri ve farklılıkları öğrenmek için kullanılabilir.
- Öz-denetlenen öğrenme (Self-supervised learning): Öz-denetlenen öğrenme, bir görevi çözmek için kendi kendine etiketler oluşturan bir sinir ağı türüdür. Öz-denetlenen öğrenme, verilerdeki ilişkileri öğrenmek için kullanılabilir.
SSL, birçok farklı alanda kullanılmaktadır. En yaygın SSL uygulamalarından bazıları şunlardır:
- Görüntü işleme: SSL, görüntülerdeki nesneleri tanımak, görüntülerdeki sahneleri sınıflandırmak ve görüntülerdeki hareketleri tespit etmek için kullanılabilir.
- Doğal dil işleme: SSL, metinleri sınıflandırmak, metinleri özetlemek ve metinleri çevirmek için kullanılabilir.
- Konuşma tanıma: SSL, konuşmaları tanımak ve konuşmaları metne dönüştürmek için kullanılabilir.
- Tavsiye sistemleri: SSL, kullanıcılara ürün, film ve müzik gibi öğeleri önermek için kullanılabilir.
SSL, AI alanında hızla gelişen bir araştırma alanıdır. SSL yöntemlerinin performansı giderek artmaktadır ve SSL, giderek daha fazla alanda kullanılmaktadır.