tag bayesian-optimization

Bu sayfada bayesian-optimization etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Bayesian Optimization (Bayesci Eniyileme), gradient bilgisi olmadan ve fonksiyonun matematiksel formu bilinmeden, kara kutu niteliğindeki pahalı amaç fonksiyonlarını en az sayıda değerlendirmeyle optimize etmeye yarayan ileri bir arama yöntemidir. Temel fikir şudur: geçmiş değerlendirmelerden elde edilen bilgiyi bir olasılık modeline (vekil/surrogate model) aktarmak, ardından bu modeli kullanarak bir sonraki en umut verici noktayı akıllıca seçmek ve gereksiz denemelerden kaçınmak. Yöntem döngüsel ve sıralı biçimde çalışır. İlk olarak birkaç rastgele nokta değerlendirilir; elde edilen sonuçlar bir Gaussian Process (Gaussian Süreç) gibi probabilistik bir vekil modele fit edilir. Daha sonra bir kazanım fonksiyonu (acquisition function) — çoğunlukla Beklenen İyileşme (Expected Improvement, EI), Üst Güven Sınırı (Upper Confidence Bound, UCB) veya İyileşme Olasılığı (Probability of Improvement, PI) — vekil modelden hesaplanarak yeni bir aday nokta seçilir. Gerçek amaç fonksiyonu bu noktada değerlendirilir, ortaya çıkan sonuç modele eklenir ve döngü devam eder. Her iterasyonda vekil model daha isabetli hale gelir. Bayesian Optimization, özellikle derin öğrenme modellerinde hiperparametre optimizasyonu, otomatik makine öğrenmesi (AutoML) çerçeveleri ve sinir mimarisi arama (Neural Architecture Search, NAS) gibi her değerlendirmenin saatler sürebildiği senaryolarda Grid Search veya Random Search'e kıyasla büyük verimlilik avantajı sunar. Tipik olarak Random Search'e göre 5–10 kat daha az değerlendirmeyle benzer veya daha iyi sonuçlara ulaşılır. Popüler uygulamalar arasında Hyperopt, Optuna, SMAC ve Google Vizier yer almaktadır. Yöntemin başlıca sınırlılığı, Gaussian Process tabanlı vekil modelin yüksek boyutlarda hesaplama maliyetinin O(n³) ile artması ve doğası gereği sıralı işlem gerektirmesidir. Bu güçlükleri aşmak için Tree-structured Parzen Estimator (TPE), Random Forest tabanlı SMAC ve paralel değerlendirmeye uygun asenkron BO varyantları geliştirilmiştir.

tune

Bayesian Optimization (Bayesci Eniyileme)

Bayesian Optimization (Bayesci Eniyileme), gradient bilgisi olmadan ve fonksiyonun matematiksel formu bilinmeden, kara kutu niteliğindeki pahalı amaç fonksiyonlarını en az sayıda değerlendirmeyle optimize etmeye yarayan ileri bir arama yöntemidir. Temel fikir şudur: geçmiş değerlendirmelerden elde edilen bilgiyi bir olasılık modeline (vekil/surrogate model) aktarmak, ardından bu modeli kullanarak bir sonraki en umut verici noktayı akıllıca seçmek ve gereksiz denemelerden kaçınmak. Yöntem döngüsel ve sıralı biçimde çalışır. İlk olarak birkaç rastgele nokta değerlendirilir; elde edilen sonuçlar bir Gaussian Process (Gaussian Süreç) gibi probabilistik bir vekil modele fit edilir. Daha sonra bir kazanım fonksiyonu (acquisition function) — çoğunlukla Beklenen İyileşme (Expected Improvement, EI), Üst Güven Sınırı (Upper Confidence Bound, UCB) veya İyileşme Olasılığı (Probability of Improvement, PI) — vekil modelden hesaplanarak yeni bir aday nokta seçilir. Gerçek amaç fonksiyonu bu noktada değerlendirilir, ortaya çıkan sonuç modele eklenir ve döngü devam eder. Her iterasyonda vekil model daha isabetli hale gelir. Bayesian Optimization, özellikle derin öğrenme modellerinde hiperparametre optimizasyonu, otomatik makine öğrenmesi (AutoML) çerçeveleri ve sinir mimarisi arama (Neural Architecture Search, NAS) gibi her değerlendirmenin saatler sürebildiği senaryolarda Grid Search veya Random Search'e kıyasla büyük verimlilik avantajı sunar. Tipik olarak Random Search'e göre 5–10 kat daha az değerlendirmeyle benzer veya daha iyi sonuçlara ulaşılır. Popüler uygulamalar arasında Hyperopt, Optuna, SMAC ve Google Vizier yer almaktadır. Yöntemin başlıca sınırlılığı, Gaussian Process tabanlı vekil modelin yüksek boyutlarda hesaplama maliyetinin O(n³) ile artması ve doğası gereği sıralı işlem gerektirmesidir. Bu güçlükleri aşmak için Tree-structured Parzen Estimator (TPE), Random Forest tabanlı SMAC ve paralel değerlendirmeye uygun asenkron BO varyantları geliştirilmiştir.

arrow_forward