tag Ensemble
Decision Tree (Karar Ağacı)
Bu sayfada Ensemble (Decision Tree (Karar Ağacı)) etiketi ile işaretlenmiş 2 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.
Karar ağacı (Decision Tree), gözetimli öğrenme (supervised learning) kategorisinde yer alan, hem sınıflandırma hem de regresyon problemleri için kullanılan temel bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Veriyi, ağaç benzeri bir yapı oluşturarak ardışık karar kurallarına göre alt kümelere böler. Yapının her iç düğümü bir özellik üzerinde yapılan bir testi, her dal o testin olası sonucunu, her yaprak düğümü ise nihai tahmin değerini ya da sınıfı temsil eder. Algoritma, veriyi bölmek için en iyi özelliği seçerken genellikle iki ölçütten birini kullanır: **Gini safsızlığı** (CART algoritmasında) veya **Bilgi Kazanımı/Entropi** (ID3 ve C4.5 algoritmalarında). Gini safsızlığı, bir düğümdeki örneklerin ne ölçüde saf bir sınıfa ait olduğunu; bilgi kazanımı ise bölme işleminin belirsizliği ne kadar azalttığını ölçer. Her adımda safsızlığı en çok düşüren özellik seçilerek ağaç büyütülür. Karar ağaçlarının en büyük güçlü yönü **yorumlanabilirliğidir**: elde edilen kurallar, uzman olmayanlar tarafından bile kolayca anlaşılabilir grafiksel ağaçlara dönüştürülebilir. Bu özellik sayesinde tıbbi teşhis, kredi risk değerlendirmesi ve sahtekârlık tespiti gibi alanlarda şeffaf karar sistemleri kurulabilir. Öte yandan tek bir ağaç, verideki küçük değişikliklere karşı aşırı duyarlı olabilir (yüksek varyans) ve derin büyürse aşırı öğrenme (overfitting) riski taşır. Bu sınırlılıkları aşmak için rastgele ormanlar (Random Forest) ve gradyan artırma (Gradient Boosting) gibi topluluk öğrenmesi yöntemleri geliştirilmiştir.
Decision Tree (Karar Ağacı)
Karar ağacı (Decision Tree), gözetimli öğrenme (supervised learning) kategorisinde yer alan, hem sınıflandırma hem de regresyon problemleri için kullanılan temel bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Veriyi, ağaç benzeri bir yapı oluşturarak ardışık karar kurallarına göre alt kümelere böler. Yapının her iç düğümü bir özellik üzerinde yapılan bir testi, her dal o testin olası sonucunu, her yaprak düğümü ise nihai tahmin değerini ya da sınıfı temsil eder. Algoritma, veriyi bölmek için en iyi özelliği seçerken genellikle iki ölçütten birini kullanır: **Gini safsızlığı** (CART algoritmasında) veya **Bilgi Kazanımı/Entropi** (ID3 ve C4.5 algoritmalarında). Gini safsızlığı, bir düğümdeki örneklerin ne ölçüde saf bir sınıfa ait olduğunu; bilgi kazanımı ise bölme işleminin belirsizliği ne kadar azalttığını ölçer. Her adımda safsızlığı en çok düşüren özellik seçilerek ağaç büyütülür. Karar ağaçlarının en büyük güçlü yönü **yorumlanabilirliğidir**: elde edilen kurallar, uzman olmayanlar tarafından bile kolayca anlaşılabilir grafiksel ağaçlara dönüştürülebilir. Bu özellik sayesinde tıbbi teşhis, kredi risk değerlendirmesi ve sahtekârlık tespiti gibi alanlarda şeffaf karar sistemleri kurulabilir. Öte yandan tek bir ağaç, verideki küçük değişikliklere karşı aşırı duyarlı olabilir (yüksek varyans) ve derin büyürse aşırı öğrenme (overfitting) riski taşır. Bu sınırlılıkları aşmak için rastgele ormanlar (Random Forest) ve gradyan artırma (Gradient Boosting) gibi topluluk öğrenmesi yöntemleri geliştirilmiştir.
Mixture of Agents (Ajanların Karışımı)
Mixture of Agents (MoA — Ajan Karışımı), birden fazla büyük dil modelinin aynı sorunu bağımsız olarak yanıtladığı, ardından özel bir "aggregator" modelin bu yanıtları bütünleştirerek tek ve rafine bir çıktı ürettiği yapay zeka mimarisidir. Together AI tarafından 2024 yılında önerilen bu yaklaşım, tekil model yerine model topluluğu kullanarak AlpacaEval 2.0 kıyaslamasında GPT-4 Turbo'yu geride bırakan sonuçlar elde etmiştir. MoA'nın temel döngüsü iki rol üzerine kuruludur. Birinci katmandaki "proposer" modeller — örneğin Llama, Qwen, Mistral veya Gemma — aynı kullanıcı sorgusunu birbirinden bağımsız biçimde yanıtlar. İkinci aşamadaki "aggregator" modeli ise bu yanıtların tamamını bağlamına alarak çelişkili noktaları ortadan kaldırır, ortak doğruları pekiştirir ve tutarlı bir nihai metin üretir. Bu iki katman ihtiyaca göre tekrarlanabilir; her çevrim bir önceki aggregation çıktısını yeniden iyileştiren ek bir filtre katmanı olarak işlev görür. MoA mimarisi, Mixture of Experts (MoE) kavramıyla sıklıkla karıştırılır. MoE, Mixtral-8x7B örneğinde olduğu gibi, tek bir modelin içindeki uzman alt-ağları token bazlı olarak dinamik biçimde aktive eder. MoA ise ayrı ve bağımsız çalışan birden fazla modeli dışarıdan birleştiren bir topluluk (ensemble) çerçevesidir; her model kendi ağırlıklarını ve bağlamını bağımsız olarak işler. Maliyet açısından değerlendirildiğinde, proposer katmanında küçük ve ekonomik açık kaynaklı modeller kullanılabilirken aggregator katmanında daha büyük bir model tercih edilebilir. Bu asimetrik yapı düşük işletim maliyetiyle yüksek çıktı kalitesini bir arada sunar. Bununla birlikte, her katman ek gecikme (latency) ve token maliyeti doğurduğundan katman sayısının uygulamanın gecikme toleransına göre dengelenmesi gerekir. Pratik kullanım alanları arasında karmaşık soru yanıtlama, kod üretimi, hukuki ve tıbbi metin analizi gibi yüksek doğruluk gerektiren görevler öne çıkar. Together AI'ın açık kaynak deposu "togethercomputer/moa-gpt-4o", birden fazla LLM'i sıralı katmanlar halinde birleştiren referans bir uygulama sunmaktadır. LangGraph ve LangChain gibi çerçeveler de MoA benzeri çok-ajan akışlar için hazır orkestrasyon altyapısı sunar.