Sıfır Atışlı Öğrenme

Sıfır atışlı öğrenme, bilgisayarların herhangi bir etiketli bilgiye dayanmadan nesneleri tanımasını ve sınıflandırmasını sağlayan bir makine öğrenme tekniğidir. Bu terim genellikle başka bir makine öğrenimi tekniği olan tek adımlı öğrenme ile birbirinin yerine kullanılır, ancak ince farklar vardır. Tek adımlı öğrenmeden farklı olarak sıfır adımlı öğrenme, bilgisayar modelini eğitmek için herhangi bir etiketli veri kullanmaz. Bunun yerine, bilgisayarın istenen kavramları herhangi bir etiket olmadan öğrenmesini sağlamak için öğrenilecek nesneler veya kavramlar hakkındaki kategoriler arasındaki ilişkiler gibi ek bilgileri kullanır.

Sıfır atışlı öğrenme, 2010'ların ortasında ortaya çıkan nispeten yeni bir makine öğrenimi alanıdır. Son yıllarda birçok araştırmacı bu teknikle hem görsellerdeki hem de metinlerdeki nesneleri tanıma konusunda etkileyici bir performans elde etmenin mümkün olduğunu göstermiştir. Örneğin, Google'ın yapay zeka platformu TensorFlow, etiketli veriler kullanılmadan görüntülerdeki nesneleri tanımlamak için tasarlanmış sıfır atışlı bir öğrenme modülü içerir.

Sıfır atışlı öğrenme yaklaşımını benimsemek çeşitli potansiyel faydalar sunar. Etiketlenmiş verilere ihtiyaç duymadığından, büyük miktarda etiketleme gerektirecek veya etiketlemenin pratik olmadığı görevlerde kullanılabilir. Ayrıca model, kategoriler arasındaki ilişkiler kullanılarak eğitildiğinden, modelin daha iyi genelleme yapmasına ve farklı kavramlar arasındaki bağlantıları tanımlamasına olanak tanır.

Potansiyel avantajlarına rağmen, sıfır adımlı öğrenmenin dezavantajları da yok değil. İlk olarak, bu yaklaşım bilgisayarın öğrenilen kavram hakkında belirli bir düzeyde bilgiye sahip olmasını gerektirir, bu da genellikle hiyerarşik bir temsil biçimindedir ve bu da tekniğin çok çeşitli durumlarda uygulanmasını zorlaştırır. İkinci olarak, sıfır atışlı öğrenme algoritmalarının gerçek dünya verileriyle nasıl etkileşime gireceği henüz bilinmiyor ve sonuçları henüz tam olarak belirlenmedi. Bu dezavantajlara rağmen sıfır atışlı öğrenmenin, geleneksel denetimli makine öğrenimi yaklaşımlarına giderek daha uygun bir alternatif haline gelmesi bekleniyor.

Proxy Seçin ve Satın Alın

Kullanıcı dostu formumuzla proxy sunucu paketinizi zahmetsizce özelleştirin. Anlık paket fiyatlarını ve IP başına maliyetleri görüntülemek için konumu, miktarı ve hizmet süresini seçin. Çevrimiçi etkinliklerinizde esnekliğin ve rahatlığın tadını çıkarın.

Proxy satın alma fiyatı

Proxy Seçin ve Satın Alın
tr_TRTürkçe