• Buradasın

    Fine-tuning ne işe yarar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Fine-tuning, önceden eğitilmiş bir yapay zeka modelinin, belirli bir görev için daha iyi performans göstermesi amacıyla yeniden eğitilmesi sürecidir 125. Bu süreç, transfer öğrenme kavramına dayanır ve modelin genel bilgilerini koruyarak, yeni göreve özel bilgilerle zenginleştirilmesini sağlar 125.
    Fine-tuning'in bazı faydaları:
    • Daha hızlı eğitim süreci 15. Önceden eğitilmiş bir model kullanıldığı için, eğitim süresi kısalır 15.
    • Yüksek performans 15. Model, hedef göreve daha iyi adapte olur ve daha doğru sonuçlar verir 15.
    • Az veriyle yüksek performans 12. Küçük ve kaliteli veri setleriyle bile model yüksek performans gösterebilir 12.
    • Özelleştirilebilirlik 5. Genel modeller, belirli sektör veya uygulama ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilir 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. geeksforgeeks.org
        1
      2. hardlexgroup.com.tr
        2
      3. humanloop.com
        3
      4. neku.ai
        4
      5. komtas.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Fine-tuning nasıl yapılır?

    Fine-tuning (ince ayar) yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Önceden eğitilmiş bir model seçimi. 2. Veri hazırlama. 3. Modelin ince ayarı. 4. Değerlendirme ve doğrulama. 5. Yinelemeli iyileştirme. Fine-tuning, hesaplama açısından maliyetli olabilir.
    5 kaynak

    Transfer Learning ve fine-tuning arasındaki fark nedir?

    Transfer Learning (TL) ve Fine-Tuning (FT) arasındaki temel farklar şunlardır: Eğitim Kapsamı: TL'de yalnızca son katmanlar yeniden eğitilir, modelin geri kalan katmanları dondurulur. FT'de modelin tüm katmanları veya belirli katmanları yeniden eğitilir. Veri Gereksinimleri: TL, önceden öğrenilmiş özelliklerin yeniden kullanılması nedeniyle daha küçük veri setleriyle iyi çalışır. FT, modelin daha kapsamlı bir şekilde uyarlanması gerektiği için daha fazla veri gerektirebilir. Hesaplama Maliyeti: TL, yalnızca son katmanlar eğitildiği için daha az hesaplama maliyeti gerektirir. FT, tüm model veya daha fazla katman eğitildiği için daha fazla hesaplama maliyeti gerektirir. Uyarlanabilirlik: TL, yeni görevlere sınırlı uyum sağlar, genellikle sadece son katmanlar değiştirilir. FT, yeni görevlere daha derinlemesine uyum sağlayarak daha yüksek uyarlanabilirlik sunar. Aşırı Öğrenme Riski: TL'de, yalnızca son katmanlar eğitildiği için aşırı öğrenme riski daha düşüktür. FT'de, özellikle küçük veri setleri ve çok sayıda eğitilebilir parametre olduğunda aşırı öğrenme riski daha yüksektir. Kullanım Senaryoları: TL kullanımı: Yeni veri seti küçük olduğunda, yeni görev orijinal göreve benzer olduğunda ve sınırlı hesaplama kaynakları gerektiğinde tercih edilir. FT kullanımı: Veri seti, aşırı öğrenme riski olmadan birden fazla katmanı yeniden eğitecek kadar büyük olduğunda, yeni görev orijinal görevden önemli ölçüde farklı olduğunda ve yeterli zaman ve hesaplama kaynakları mevcut olduğunda tercih edilir.
    5 kaynak