Autoencoder (Oto-Kodlayıcı)

#DerinOgrenme #YapaySinirAglari #GoruntuIsleme #MakineOgrenmesi

Oto-Kodlayıcılar (Autoencoders), bir girdi verisini alıp önce çok daha küçük ve sıkıştırılmış bir boyuta kodlayan (Encoder), daha sonra bu sıkıştırılmış taslaktan verinin orijinal halini yeniden inşa etmeye çalışan (Decoder) özel bir denetimsiz yapay sinir ağı türüdür.

Oto-Kodlayıcılar (Autoencoders), bir girdi verisini alıp önce çok daha küçük ve sıkıştırılmış bir boyuta kodlayan (Encoder), daha sonra bu sıkıştırılmış taslaktan verinin orijinal halini yeniden inşa etmeye çalışan (Decoder) özel bir denetimsiz yapay sinir ağı türüdür. Amacı, verinin en önemli özelliklerini (gizli uzay / latent space) keşfetmektir.

compress Nasıl Çalışır?

Kum saati şeklinde bir sinir ağı düşünün. 1024 piksellik bir resmi önce 16 sayıdan oluşan dar bir boğaza (bottleneck) sıkıştırırsınız. Sonra model bu 16 sayıdan orijinal 1024 piksellik resmi baştan çizer. Model başarılıysa, demek ki o 16 sayı resmin kusursuz bir 'özeti'dir. Veri sıkıştırma, parazit temizleme (denoising) ve anomali tespiti için kullanılır.

Türleri ve Kullanımları

cleaning_services Denoising Autoencoder

Bulanık veya parazitli ses/görüntü dosyalarının orijinal, pürüzsüz hallerine geri döndürülmesinde kullanılır.

gesture Variational Autoencoder (VAE)

Veriyi sıkıştırırken varyasyonlar ekleyerek GAN'lar gibi yepyeni görüntüler üretilmesini sağlayan üretken (generative) modellerdir.

error_outline Anomali Tespiti

Kredi kartı dolandırıcılığında, sistem her zaman düzgün işlemi üretmeyi öğrenir. Beklenmedik bir kopyalama/üretme hatası aldığında işlemin dolandırıcılık olduğunu anlar.