tag NAS

Neural Architecture Search (NAS) Nedir? Otomatik Model Tasarımı (Nöral Ağ Mimarisi Arama)

Bu sayfada NAS (Neural Architecture Search (NAS) Nedir? Otomatik Model Tasarımı (Nöral Ağ Mimarisi Arama)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Neural Architecture Search (NAS), bir makine öğrenimi görevi için en uygun sinir ağı mimarisini insan müdahalesi olmadan otomatik olarak keşfeden ve AutoML alanının temel dallarından birini oluşturan yapay zeka tekniğidir. Geleneksel derin öğrenme iş akışında araştırmacılar katman sayısı, bağlantı desenleri, aktivasyon fonksiyonları ve boyut seçimleri gibi onlarca tasarım kararını elle yapılandırır; bu süreç uzman bilgisi gerektirir ve haftalarca sürebilir. NAS bu manuel döngüyü sistematik bir optimizasyon problemine dönüştürerek hem süreyi hem gerekli uzmanlığı azaltır. NAS üç temel bileşenden oluşur: arama uzayı (olası mimarilerin yapısal şablonu), arama stratejisi (hangi adayların değerlendirileceğini belirleyen algoritma) ve performans tahmini (mimarileri derecelendiren ölçüm yöntemi). Pekiştirmeli öğrenme tabanlı RL-NAS, evrimsel algoritmalar, gradyan tabanlı DARTS (Differentiable Architecture Search) ve ağırlık paylaşımlı One-Shot NAS bu bileşenlerin farklı kombinasyonlarını kullanır. Google Brain'in 2017'deki ilk RL-NAS çalışması 800 GPU'da 28 gün gerektirirken, 2018'de tanıtılan DARTS bu maliyeti tek bir GPU-gününe indirdi. Weight Sharing yöntemleri ek 100× hızlanma sağladı. EfficientNet ve NASNet, ImageNet sıralamasında manuel tasarlanan modelleri geride bırakarak endüstri standardı haline geldi; EfficientNet B7 sürümü %84,4 Top-1 doğruluğu ile kıyaslama testlerini yeniden tanımladı. Günümüzde donanım farkındalıklı NAS, mobil cihaz gecikmesini ve bellek kısıtlarını arama hedefine katarak kenar cihazlara özel mimariler üretir. Apple Neural Engine ve Qualcomm Snapdragon için optimize edilmiş modeller bu teknikle tasarlanmaktadır. NAS-LLM çalışmaları ise transformatör başlık sayısı, FFN genişliği ve dikkat mekanizması yapısı gibi hiper-mimari kararları otomatikleştirmeye yönelmektedir. NAS'ın pratik sınırları arasında klasik yöntemlerin yüksek hesaplama maliyeti, bulunan mimarinin eğitim verisi ve donanıma özgü olması ile küçük veri kümelerinde genelleme güçlüğü yer alır. Uygulamada Google Vertex AI AutoML ve Azure Automated ML NAS işlevselliği sunarken, açık kaynak timm kütüphanesi daha esnek bir başlangıç noktası oluşturur.

architecture

Neural Architecture Search (NAS) Nedir? Otomatik Model Tasarımı (Nöral Ağ Mimarisi Arama)

Neural Architecture Search (NAS), bir makine öğrenimi görevi için en uygun sinir ağı mimarisini insan müdahalesi olmadan otomatik olarak keşfeden ve AutoML alanının temel dallarından birini oluşturan yapay zeka tekniğidir. Geleneksel derin öğrenme iş akışında araştırmacılar katman sayısı, bağlantı desenleri, aktivasyon fonksiyonları ve boyut seçimleri gibi onlarca tasarım kararını elle yapılandırır; bu süreç uzman bilgisi gerektirir ve haftalarca sürebilir. NAS bu manuel döngüyü sistematik bir optimizasyon problemine dönüştürerek hem süreyi hem gerekli uzmanlığı azaltır. NAS üç temel bileşenden oluşur: arama uzayı (olası mimarilerin yapısal şablonu), arama stratejisi (hangi adayların değerlendirileceğini belirleyen algoritma) ve performans tahmini (mimarileri derecelendiren ölçüm yöntemi). Pekiştirmeli öğrenme tabanlı RL-NAS, evrimsel algoritmalar, gradyan tabanlı DARTS (Differentiable Architecture Search) ve ağırlık paylaşımlı One-Shot NAS bu bileşenlerin farklı kombinasyonlarını kullanır. Google Brain'in 2017'deki ilk RL-NAS çalışması 800 GPU'da 28 gün gerektirirken, 2018'de tanıtılan DARTS bu maliyeti tek bir GPU-gününe indirdi. Weight Sharing yöntemleri ek 100× hızlanma sağladı. EfficientNet ve NASNet, ImageNet sıralamasında manuel tasarlanan modelleri geride bırakarak endüstri standardı haline geldi; EfficientNet B7 sürümü %84,4 Top-1 doğruluğu ile kıyaslama testlerini yeniden tanımladı. Günümüzde donanım farkındalıklı NAS, mobil cihaz gecikmesini ve bellek kısıtlarını arama hedefine katarak kenar cihazlara özel mimariler üretir. Apple Neural Engine ve Qualcomm Snapdragon için optimize edilmiş modeller bu teknikle tasarlanmaktadır. NAS-LLM çalışmaları ise transformatör başlık sayısı, FFN genişliği ve dikkat mekanizması yapısı gibi hiper-mimari kararları otomatikleştirmeye yönelmektedir. NAS'ın pratik sınırları arasında klasik yöntemlerin yüksek hesaplama maliyeti, bulunan mimarinin eğitim verisi ve donanıma özgü olması ile küçük veri kümelerinde genelleme güçlüğü yer alır. Uygulamada Google Vertex AI AutoML ve Azure Automated ML NAS işlevselliği sunarken, açık kaynak timm kütüphanesi daha esnek bir başlangıç noktası oluşturur.

arrow_forward