Umut Özel    About    Archive    Feed

Deep Learning & NLP

18 May 2019

Cyberdyne

Derin Öğrenme Nereden Çıktı?

Derin Öğrenme (Deep Learning) biz insanlara çok doğal gelen örnekler ile öğrenmeyi sağlayan bir Makine Öğrenmesi (Machine Learning) tekniğidir. Makine Öğrenmesi ise bilgisayar sistemlerinin istenen bir görevi insanlardan açık bir talimat almadan, belirli algoritmalar ve istatistiksel modelleri kullanarak etkin bir şekilde yerine getirmesidir. Kalıplara ve çıkarımlara dayanan bu bilimsel yaklaşım ise Yapay Zeka‘nın (Artificial Intelligence) bir alt kümesi olarak kabul edilir. Aşağıdaki resimde aralarındaki mantıksal ilişki görülebilir.

Deep Learning Diyagram

Bu üç başlığı biraz daha detaylı inceleyelim.

Yapay Zeka

Yapay zeka, bilgisayarlara çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyeti kazandırmak olarak özetlenebilir. Genellikle insanların düşünme yöntemleri analiz edilerek bunların yapay karşılıkları üretilmeye çalışılır.

Yapay Zeka

Bu kavramı ilk ortaya atan isim Alan Turing’dir. Alan Turing İkinci Dünya savaşı sırasında Almanlar’ın Enigma makinesinin şifresini çözen bilgisayarın geliştirilmesine liderlik etmiştir. Turing’in en büyük savaşın sonunu getirmede en önemli rölü üstlendiği kabul edilir. Ancak cinsel tercihlerine yapılan saldırıları kaldıramayan bu muhteşem beyin, 1954 yılında henüz 42 yaşında ve yapabileceklerinin daha başlarındayken kendi canına kıydı.

Enigma Solda Enigma, sağda bu çılgın cihazı kıran BOMBE

Turing Testi

Turing testi ilk olarak 1950 yılında Mind isimli felsefe dergisinde Alan Turing’in Computing Machinery and Intelligence makalesinde geçer. Testin amacı, bir makinenin düşünebildiğini söyleyebilmenin mantıksal olarak mümkün olup olmadığıdır. Bu teste göre, gönüllü bir insan ile bir makine test eden kişinin göremeyeceği bir yere alınır. Sorgulayıcı sadece sorular sorarak ikisiyle de sohbet eder ve hangisinin bilgisayar olduğunu anlamaya çalışır. Ses ile anlaşılmayı önleme adına klavye ve ekranda yazılar ile iletişim kurulur. Eğer sorgulayıcı bilgisayarı tespit edemez ise sistem Turing Testi’ni geçmiş sayılır.

Turing Test

Yapay zeka ağırlıklı olarak aşağıdaki problemler ile ilgilenir.

Arend Hintze, Yapay Zeka’yı 4 farklı kategoriye ayırır.

Yapay Zeka başlıca aşağıdaki teknolojilere dahil olmuştur.

Yapay Zeka başlıca aşağıdaki alanlarda uygulanmaktadır.

Güvenlik ve Etik Sorunlar

Yapay zeka’nın kendi kendini süren otomobiller alanında uygulanması, etik kaygıların yanı sıra güvenliği endişesini de artırır. Arabalar saldırıya uğrayabilir ve otonom bir araç bir kazaya karıştığında sorumluluk belli olmayabilir. Özerk araçlar ayrıca bir kazanın kaçınılmaz olduğu bir yere zorlanabilir ve bu da programlamayı hasarı en aza indirgeme konusunda etik bir karar vermeye zorlayabilir.

Diğer bir önemli endişe, yapay zeka araçlarının kötüye kullanılması potansiyelidir. Hacker’lar hassas sistemlere erişmek için yapay zekayı kullanabilir ve güvenlik alanında şifreleme sistemlerinde uzun süredir yaşanan evrimsel yarışın kızışmasına sebep olabilir.

Derin öğrenmeye dayalı video ve ses üretme araçları ayrıca, taklitçilere deepfake (derin sahtelik) oluşturmak için gerekli araçları sağlayarak, ünlü kişileri hiçbir zaman söylemediği ya da yapmadığı şeyleri yapmış ya da söylemiş gibi gösterebilir.

Deepfake

Yapay Zeka Düzenlemeleri

Bu potansiyel risklere rağmen, yapay zeka araçlarının kullanımını kontrol eden çok az düzenleme vardır ve yasaların bulunduğu yerlerde, tipik olarak sadece dolaylı olarak yapay zeka ile ilgilidir. Örneğin, Amerika Birleşik Devletleri’nde Federal Adil Borç Verme düzenlemeleri, finansal kuruluşların, kredi kararlarını potansiyel müşterilere açıklamalarını gerektirir; bu, borç verenlerin derin öğrenme algoritmalarını kullanma derecesini sınırlar. Avrupa’da GDPR, işletmelerin tüketici verilerini nasıl kullanabileceği konusunda katı sınırlamalar getirmekte ve bu da tüketiciye yönelik birçok yapay zeka uygulamasının eğitimini ve işlevselliğini engellemektedir.

2016 yılında, Ulusal Bilim ve Teknoloji Konseyi, devlet düzenlemelerinin yapay zeka’nın geliştirilmesinde oynayabileceği olası rolü inceleyen bir rapor yayınladı, ancak özel mevzuatın dikkate alınmasını önermedi. O zamandan beri mesele milletvekillerinden çok az ilgi gördü.

Makine Öğrenmesi

Makine Öğrenmesi

Makine öğrenmesinde belirli algoritmalar kullanılarak özellikle programlanmadan daha başarılı tahminler yürütmek hedeflenmektedir. En temel amaç alınan bir girdi için statik analiz yöntemlerini kullanarak bir çıktı üretmektir.

Bu süreçte kullanılan yöntemler veri madenciliği ve tahminsel modellemeye benzer. Bu ikisinde de veriler tekrarlanan şablonlar için aranır, program davranışları buna göre düzenlenir. Hepimiz internette gördüğümüz reklamların önceki alışverişlerimize ne kadar uyum içinde olduğunu görmüşüzdür, bir de o ürünleri satın aldığımızı ve artık görmeye ihtiyacımız olmadığını anlayabilseler (Google’ın maillerimizi okuyarak bu konuda ilerleme kaydettiği dedikoduları dolaşıyor). Bu işi yapan tavsiye motorlarının dışında, Makine öğrenmesi ayrıca sahtecilik tespiti, spam filtreleri, ağ güvenlik tehdit tespiti ve tahminsel bakım gereksinimi gibi alanlarda kullanılır.

Peki nasıl çalışıyor

Makine öğrenmesi temelde Denetimli ve Denetimsiz öğrenme olarak ikiye ayrılır.

Denetimli Öğrenme

Bir veri analisti sisteme girdiler ve çıktılar konusunda yardımcı olur, ayrıca tahminlerin başarı oranlarını da ayarlar. Analist sistem başarılı olana kadar parametreler ve özellikleri ayarlar. Bu eğitimden sonra sistem kendi kararlarını verebilir hale gelir.

Bu yaklaşımda temel hedef bir tahmin fonksiyonu olan h(x)‘i bulmaktır. Öğrenme, bu fonksiyonu istenilen sonuçları verecek şekilde karmaşık matematiksel algoritmaları kullanarak optimize etme aşamasında olur.

Diyelim ki evlerin fiyatını tahmin edecek bir model üzerinde çalışıyoruz. Evin kaç metrekare olduğu (x1), kaç oda olduğu (x2), kaç banyosu olduğu (x3), kaç kat olduğu (x4), hangi yıl yapıldığı (x5), bulunduğu mahalle (x6) hepsi birer parametredir. Bu tüm parametreleri temsil eden bir x parametresini kabul edersek:

h(x) = θ0 x + θ1x

Amacımız yukarıdaki formülde yer alan θ0 ve θ1 sabit değerleri için en doğru tahmini üreten mükemmel değerleri bulabilmek.

Tahmin fonksiyonu h(x) optimize etmek için eğitim örnekleri kullanılır. Her eğitim örneğinde x_train girdisi için üretilen sonuç h(x_train) önceden bilinen bir y değeri ile karşılaştırılır. Yeterli eğitim örneğinden sonra bu farklar bize fonksiyonun hata oranını ölçebilmemiz için bir yol sunar. Sonra h(x) foksiyonu başarımını θ0 ve θ1 değerleri ile oynayarak arttırabiliriz. Bu süreç θ0 ve θ1 en iyi değerleri üretene kadar devam eder.

Denetimsiz Öğrenme

Bu yaklaşım ise yönlendirmeye ihtiyaç duymaz, genellikle veriler arasındaki ilişkileri incelemek için kullanılır. Eğitim örneği kullanılmayan bu süreçte, bunun yerine sisteme veri kümesi verilir ve aralarındaki korelasyonlar ve şablonları bulması beklenir.

Denetimsiz Öğrenme Gruplama

Örnek olarak:

Yapay Sinir Ağları

Aşağıdaki gibi, 28x28 piksellik bir ortama bir sayı yazdığımızı düşünelim.

Sayı Tespit

Ekranda hangi sayıyı görüyorsunuz diye sorduğumuzda çok kolay ve çok çabuk 3 cevabını verebiliyoruz. Peki bu tespiti yapabilen bir kod yazmamız istense? Ne kadar zor değil mi? Peki biz bu kadar kolay yapabilirken bilgisayarlara bu işi yaptırmak neden bu kadar zor?

Beyin

Computers are programmed, so are the humans, but the computers can’t act outside their programming, whereas the humans can.” ― Abhijit Naskar, The Constitution of The United Peoples of Earth

Düşünce dediğimiz kavram, beyindeki hücrelere ulaşan elektrokimyasal sinyallere verilen biyokimyasal tepkilerin tümüdür. Yani aslında bir canlı “düşünmez”. “Düşünme” işlemini yapanlar, bu konuda özelleşmiş hücreler topluluğudur.

Beynimiz neredeyse 100 milyar nörondan oluşur ve düşünme süreci bu nöronlar arasındaki haberleşme ile gerçekleşir. Her nöron kendisinden önceki nörondan (ki buna presinaptik nöron diyoruz) sinyalleri alır. Her nöron, sinyalleri -genellikle- dendritleriyle almaktadır. Sinirbilimde, nöronlar üzerinde taşınan sinyallere Aksiyon Potansiyeli (AP) adı verilir. Dendritlerle alınan sinyaller, somada aksiyon potansiyelinin şiddetine göre bazı biyokimyasal değişimlere sebep olur. Bu değişimler, akson tepeciği (axon hillock) adı verilen, aksonu somaya bağlayan irice bölgede değişimler tetikler ve böylece yeni bir AP oluşturulur. Bu AP, akson boyunca akarak ilerler ve akson ucunda, telondendritler adı verilen dallı bölgeye ulaşır. Burada bulunan sinaps adı verilen boşluğa salınan nörotransmitterler (NT) aracılığıyla sinaps sonrası, yani postsinaptik nöron yapısına iletilir. Böylece tek bir AP, nörondan nörona sadece elektrobiyokimyasal süreçlerle iletilmiş olur. Bütün sinir sisteminin işleyişi aynıdır.

Nöronlar

Kısacası kendisine iletilen sinyallere göre diğer bağlı nöronları belirli şekilde tetikleyen nöronlar düşünmemizi sağlıyor, f(x) ile bir farkı yok!

Tekrar bilgisayarlara dönelim. 28x28 görüntümüzde toplam 784 pikselimiz var, her pikselin ne kadar parladığını yani veri içerdiğini gösteren değerler ile tekrar gösterelim. Burada 1 tamamen aktivasyonu, 0 ise hiç aktif olmamayı temsil etsin.

Sayı Tespit

Sorunumuz şimdi biraz daha bilgisayarların anlayabileceği sayısal yapıya dönüştü. Yapısal sinir ağları ise beynimizin nöron bağlantılarını simüle eden bir yapı, bakın aslında ne kadar benziyor.

Yapay Sinir Ağları

Yapay sinir ağları genellikle girdi katmanı, gizli katman ve çıktı katmanından oluşur. Resimdeki örneğimiz 784 adet girdi parametresi alan, iki adet 16 nörondan oluşan gizli katmanından sonra 0..10 arası nöronlarda çıktı üreten bir yapı. Peki nasıl çalışıyor?

Yukarıdaki resimde görebileceğiniz gibi, 2’ye benzer karalama belirli nöronlarda daha fazla parlamaya sebep olarak yayılıyor ve sonuçta en fazla 2 sayısında parlamaya sebep oluyor. Bu da bize girdinin büyük ihtimal 2 olduğunu söylüyor. Hemen bir yanılgıyı düzelterek başlayalım, her bir nöron girdiye sabit çıktı veren statik bir yapı değil, f(x) fonksiyonu gibi çalışan, girdiye göre farklı çıktı üreten dinamik bir yapıdır. Örneğimizde iki adet 16 adet nörondan oluşan gizli katman kullandık. Bu tamamen keyfi bir seçenek. Girdi katmanındaki tüm nöronlar birinci katmandaki 16 nörona bağlı, onlar da ikinci katmandaki 16 nörona bağlı. Bu ikinci katmanda en son çıktı katmanında sonuçları parlatıyorlar. Ne kadar parlak, o kadar büyük ihtimalle o sayı yazılmış.

Peki bu gizli katmanlar ne yapıyor?

Layer

İdeal sistemde, son katmanın yukarıdaki resimde görebileceğiniz sayıları oluşturan küçük parçaları temsil ettiklerini düşünebiliriz. Ancak girdiye bakarak direk çember gibi kompleks şekilleri tespit etmek zor olacaktır. Belki de ilk katman bu şekilleri temsil eden mikro şekilleri tespit ediyor olabilirler mi?

Layer

Peki bu şekilleri nasıl tespit edebiliriz? Bir bölgeyi bizim nöronumuz için önemli kabul edip (yeşil bölge), girilen şekildeki aynı bölge ile karşılaştırma yapılabilir.

Şekil Kontrol

Tabi bu yaptığımız kontrol sonuç için çok etkili de olabilir, belki de diğer nöronlardan gelen verilere göre daha az etkili olabilir.

Weight Bias

Burası çokomelli, tüm mantık buradaki formüle dayanıyor. Bize gönderilen girdiler, bağlı oldukları nöronlar için yukarıda dediğimiz gibi önemli ya da önemsiz olabilir. Resimdeki nöronumuz sadece resimde yeşil ile işaretlediğimiz piksellerden pozitif etkilenip, kırmızı işaretlilerden ise negatif etkilenmeli. Bunu sağlayabilmek için ağırlık (weight) katsayısı kullanılıyor. Yukarıdaki resimde yer alan formülü açarsak, bağlı tüm nöronların parlaklıları ile bizim için bu nöronun önemini temsil eden weight değerini çarpıp topluyoruz. Resim için rastgele seçim yaparak bir değer elde edelim.


n = 0.1x1 + 0.2x2 + 1x8 + 1x10 + 1x10
n = 28.5

Hmm, değerimiz bizim kabul ettiğimiz 0..1 aralığı dışında kaldı! Öncelikle bu yüksek değer üzerinde çalışırken, bu değerin ne kadar yüksek olduğunda aktif kabul edileceğini belirttiğimiz önyargı (bias) denilen bir değer kullanıyoruz. Diyelim ki kabul ettiğimiz bias değeri 15. Elde ettiğimiz sonuç 13.5 olacak, halen 0..1 aralığı dışında!

Burada hesaplanan değerin ne kadar aktivasyona sebep olduğu yani parlamayla sonuçlandığını bizim belirlediğimiz sınırlara almamızı sağlayan bir fonksiyon kullanıyoruz. Önceden bu iş için aşağıda grafiğini görebileceğimiz sigmoid fonksiyonlar kullanılıyordu.

Sigmoid

Bu fonksiyon gördüğünüz gibi bizim 28.5 değerimiz için 1’e çok yakın bir değer dönecek, bu da nöronumuzun ışıl ışıl parlamasını sağlayacak.

RELU

Günümüzde Sigmoid yerine Rectified Linear Unit (RELU) daha çok tercih edilen bir yöntem. Bu fonksiyon ise, aldığı girdiye yanıt olarak sıfırdan küçük değerler için 0, büyük değerler için ise belirlenmiş sınırı aşmayan (örneğimiz için 1) bir değer dönüyor.

Şimdi bir sıkıntımız var, belki farketmişsinizdir:

784x16 + 16x16 + 16x10 = 13.002 weight

16 + 16 + 10 = 42 bias

Çok fazla değer belirlenmesi gerekiyor, net olmak gerekirse 13.044 adet. Yapay sinir ağımızın düzgün çalışması için ev fiyatı probleminde olduğu gibi bu değerleri el ile düzeltip başarılı sonuçlar elde etmek çok büyük bir iş halini alıyor. Bu arada aşağıdaki resimde görebileceğiniz gibi aktivasyon formülünü üstteki karışık hali yerine altta yer alan matris dönüşümü şeklinde temsil etmek tercih edilir.

Matris

Böylece aşağıdaki gibi bir formül elde ederiz.

a(1)=σ(Wa(0) + b)

Bu formül bizim yapımızı koda çevirmemizde çok faydalı oluyor.

Sorunumuza dönelim, bu weight ve bias değerlerini verecek zamanı insanlar nereden buluyorlar? İşte öğrenme kısmı burada devreye giriyor, sistem bu değerleri backpropagation denilen yöntem sayesinde kendisi ayarlıyor.

Sayıları tespit edebilecek bir yapay sinir ağını eğitebilmek için binlerce el yazması örneğe ve tabii ki çizime karşılık gerçek değere ihtiyacımız var. Şanslıyız ki MNIST bize on binlerce örnek içeren hazır veri tabanı sunuyor. Açıkçası yapay zeka, makine öğrenmesi gibi konuları araştırdıkça insanların inanılmaz paylaşımları beni en çok etkileyen şey oldu.

Daha fazla detaya girmeden bir yerde kesmem gerekiyor, biraz daha ilerlersek konumuz giriş seviyesinde sinir ağlarından ileri matematiğe dönüşüyor. Umarım temel mantık olarak sistemin büyüleyici çalışma mantığına biraz ışık tutabilmişimdir.

Derin Öğrenme

Derin öğrenmenin makine öğrenmesinin bir alt dalı olduğundan bahsetmiştik. Genellikle, insanlar derin öğrenme terimini kullandıklarında, çok katmanlı yapay sinir ağlarına ve derin destekli öğrenmeye atıfta bulunurlar.

Derin yapay sinir ağları; görüntü tanıma, ses tanıma, öneri sistemleri, doğal dil işleme vb. birçok önemli sorun için doğruluk alanında rekorlar kıran bir dizi algoritmadır. Örneğin, derin öğrenme DeepMind’in AlphaGo’sunun bir parçasıdır. 2016’nın başında Go’da eski dünya şampiyonu Lee Sedol’ü ve 2017’nin başında şu anki dünya şampiyonu Ke Jie’yi yenen algoritma.

Deep Learning

Derin bir teknik terimdir. Bir yapay sinir ağındaki katman sayısını ifade eder. Sığ bir ağda bir gizli katman varken, derin bir ağda birden fazla vardır. Birden çok gizli katman, derin sinir ağlarının, özellik hiyerarşisi adı verilen verilerdeki özellikleri öğrenmesini sağlar, çünkü basit özellikler (örneğin iki piksel), daha karmaşık özellikler (örneğin bir çizgi) oluşturmak için bir katmandan diğerine yeniden birleşir. Çok katmanlı ağlar, girdi verilerini (özellikler), birkaç katmanlı ağlara göre daha fazla matematiksel işlemden geçirir ve bu nedenle hesaplama işlemi daha yoğundur. Hesaplama yoğunluğu, derin öğrenmenin en önemli özelliklerinden biridir ve çok yüksek işlem gereksinimi GPU’ların derin öğrenme modellerini eğitmek için revaçta olmasının nedenidir.

Doğal Dil İşleme (NLP)

NLP

Doğal dil işleme (NLP), insan dilini otomatik olarak analiz etmek ve temsil etmek için hesaplama algoritmaları oluşturmakla ilgilenir. NLP tabanlı sistemler, Google’ın güçlü arama motoru ve daha yakın zamanda Amazon’un Alexa adlı ses yardımcısı gibi çok çeşitli uygulamaları mümkün kılmıştır. NLP ayrıca makinelere, makine çevirisi ve diyalog oluşturma gibi doğal dille ilgili karmaşık işleri yapma yeteneğini öğretme konusunda da faydalıdır.

Uzun süre boyunca NLP problemlerini incelemek için kullanılan yöntemlerin çoğu sığ makine öğrenme modelleri ve zaman alan el ile hazırlanan özellikler kullandı. Bu, dilsel bilginin seyrek temsillerle (yüksek boyutlu özellikler) temsil edilmesinden dolayı boyutsallık laneti (curse of dimensionality) gibi sorunlara yol açar. Bununla birlikte, son zamanlarda ortaya çıkan popülerlik ve kelime yerleştirmelerin başarısı (düşük boyutlu, dağıtılmış gösterimler) ile, sinir temelli modeller, SVM veya lojistik regresyon gibi geleneksel makine öğrenme modelleriyle karşılaştırıldığında, dille ilgili çeşitli görevlerde üstün sonuçlar elde etmiştir.

Dağıtılmış Gösterimler

Daha önce de belirtildiği gibi, el ile hazırlanan özellikler temelde sinirsel yöntemler ortaya çıkıncaya kadar doğal dil görevlerini modellemek için kullanıldı ve boyutsallık laneti gibi geleneksel makine öğrenimi modellerinin karşılaştığı sorunların bazılarını çözdü.

Kelime Gömmeleri: Kelime gömme olarak da adlandırılan dağılım vektörleri, sözde dağıtım hipotezine dayanır - benzer bağlamda görünen kelimeler benzer bir anlama sahiptir. Kelime gömme işlemleri, genellikle sığ bir sinir ağı kullanarak amacına, bağlamına dayalı bir kelimeyi tahmin etmeyi amaçlayan bir görev için önceden eğitilmiştir.

Kelime vektörleri sözdizimsel ve anlamsal bilgileri yerleştirme eğilimindedir ve duyarlılık analizi ve cümle kompozisyonu gibi çok çeşitli NLP görevlerinde SOTA’dan (state-of-the-art) sorumludur.

Kelime Gömme

Word2vec: 2013 civarında, Mikolav ve diğerleri, hem CBOW hem de skip-gram modellerini önerdiler. CBOW, kelime gömmeleri oluşturmak için sinirsel bir yaklaşımdır ve amaç, belirli bir kapsamda bağlam sözcükleri verilen hedef sözcüğün şartlı olasılığını hesaplamaktır. Öte yandan, skip-gram, merkezi bir hedef kelime verildiğinde, çevreleyen bağlam sözcüklerini (yani koşullu olasılık) tahmin etmeyi amaçlayan kelime yerleştirmelerini oluşturmak için sinirsel bir yaklaşımdır. Her iki model için de, gömme boyutu kelimesi tahminin doğruluğunu hesaplayarak (denetimsiz bir şekilde) belirlenir.

Word2vec

Karakter Gömmeleri: Konuşma bölümleri (POS) etiketleme ve adlandırılmış varlık tanıma (NER) gibi görevler için, karakterler veya bunların kombinasyonları gibi sözcüklerdeki morfolojik bilgilere bakmak yararlı olacaktır. Bu, Portekizce, İspanyolca ve Çince gibi morfolojik açıdan zengin diller için de faydalıdır. Metni karakter düzeyinde analiz ettiğimizden, bu tür gömmeler, bilinmeyen kelime sorunuyla baş etmeye yardımcı olur çünkü artık verimli hesaplama amacıyla azaltılması gereken büyük kelime hazinelerine sahip dizileri temsil etmiyoruz.

Karakter Gömme

Konvolüsyonlu Sinir Ağı (CNN)

Bir CNN temel olarak daha üst düzey özellikleri çıkarmak için kelimeler veya n-gramları oluşturmak için uygulanan bir özellik işlevini temsil eden bir sinir temelli yaklaşımdır. Ortaya çıkan soyut özellikler, diğer görevlerin yanı sıra duyarlılık analizi, makine çevirisi ve soru cevaplama için etkili bir şekilde kullanılmıştır. Collobert ve Weston, CNN tabanlı çerçeveleri NLP görevlerine uygulayan ilk araştırmacılar arasındaydı. Yöntemlerinin amacı, kelimeleri ağın eğitimi sırasında ağırlıklarını öğrenen ilkel bir kelime gömme yaklaşımıyla sonuçlanan bir arama tablosu aracılığıyla bir vektör temsiline dönüştürmektir.

NLP CNN

Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN)

RNN’ler, sıralı bilgilerin işlenmesinde etkili olan, sinirsel tabanlı özel yaklaşımlardır. Bir RNN, önceki hesaplanan sonuçlarda şartlandırılmış bir giriş dizisinin her örneğine tekrarlı olarak bir hesaplama uygular. Bu diziler tipik olarak tekrarlayan bir birime sırayla (birer birer) beslenen sabit boyutlu bir belirteç vektörü ile temsil edilir.

NLP RNN

Özyinelemeli Sinir Ağı

RNN’lere benzer şekilde özyinelemeli sinir ağları sıralı verileri modellemek için doğal mekanizmalardır. Bunun nedeni dil, kelimelerin ve alt cümleciklerin bir hiyerarşideki diğer üst seviye cümleleri oluşturduğu özyinelemeli bir yapı olarak görülebilir. Böyle bir yapıda, yaprak olmayan bir düğüm, tüm alt düğümlerinin temsili ile temsil edilir.

Takviyeli Öğrenme

Takviyeli öğrenme, aracıların bir ödüllendirme sistemiyle ayrık eylemleri gerçekleştirmeleri için eğiten makine öğrenme yöntemlerini kapsar. Takviye öğrenmesi kullanılarak, metin özetleme gibi çeşitli doğal dil üretimi (NLG) görevleri araştırılmaktadır.

Denetimsiz Öğrenme

Denetimsiz cümle temsili öğrenme, cümleleri denetlenmeyen bir şekilde sabit boyutlu vektörlerle eşleştirmeyi içerir. Dağıtılmış gösterimler dilden semantik ve sözdizimsel özellikleri yakalar ve yardımcı bir görev kullanılarak eğitilir.

Bellek-Artırılmış Ağ

Belirteç oluşturma aşamasında dikkat mekanizması tarafından erişilen gizli vektörler, modelin “dahili hafızasını” temsil eder. Yapay sinir ağları ayrıca görsel KG, dil modelleme, POS etiketleme ve duyarlılık analizi gibi görevleri çözmek için bir çeşit hafıza ile birleştirilebilir. Örneğin, KG görevlerini çözmek için, modele bir destek şekli olarak destekleyici gerçekler veya sağduyu bilgisi sağlanır. Dinamik bellek ağları, önceki bellek tabanlı modellere göre bir gelişme, giriş gösterimi, dikkat ve cevaplama mekanizmaları için sinir ağı modelleri kullanır.

Başlıca NLP Sorunları

NLP Problemleri

NLP ve Makine Öğrenmesinde çok iyi noktalara kadar gelindi, ancak yine de, özellikle bir sistem içindeki veriler tutarlı olmadığında, üstesinden gelinmesi gereken bazı zorluklar vardır. Bu tutarsızlık aslında makinenin çeşitliliği ve öznelliği yakalamasına izin verirken, makine öğreniminin ilk aşamasının bir parçası değildir. Aşağıda, NLP için makine öğrenme sürecinde karşılaşılan adımlar ve bazı zorluklar yer almaktadır:

Cümleyi kırmak

Resmen “cümle sınırı belirsizliği” olarak adlandırılan bu kırma sürecinin elde edilmesi artık zor değil, ancak yine de, özellikle yapılandırılmış bilgileri içeren yüksek yapılandırılmamış veriler söz konusu olduğunda kritik bir süreçtir. Bir kırılma başvurusu paragrafları uygun cümle birimlerine ayırmak için yeterince akıllı olmalıdır; Bununla birlikte, oldukça karmaşık veriler her zaman kolayca tanınabilir cümle formlarında bulunmayabilir. Bu veriler, bir insanın metni yorumlamaya yaklaşacağı gibi anlamlarını elde etmesi için makinenin uygun şekilde işlenmesi gereken tablolar, grafikler, notlar, sayfa sonları vb. Şeklinde olabilir.

Konuşma bölümlerini etiketleme (POS) ve bağımlılık grafikleri oluşturma

İnsanlar az ya da çok söyleneni anlar; bir dilin normal çalışılmasından başka, konuşma veya okumadaki konuşmanın belirli parçalarını tek tek anlamaya gerek yoktur. Bir makinenin öğrenmesi için, her kelimenin uygunluğunu, yani kelimenin kendini cümleye, paragrafa, belgeye veya ana yapıya nasıl konumlandırdığını resmi olarak anlamalıdır. Genel olarak, NLP uygulamaları, belirli bir metinde her kelimeye veya sembole bir POS etiketi atayan bir POS etiketleme araçları seti kullanır. Daha sonra, her kelimenin bir cümle içindeki konumu, aynı prosedürde üretilen bir bağımlılık grafiği ile belirlenir. Bu POS etiketleri ayrıca anlamlı tek veya birleşik kelime terimleri oluşturmak için işlenebilir.

Uygun sözlüğü oluşturmak

Bu POS etiketlerini ve bağımlılık grafiklerini kullanarak, güçlü bir sözlük üretilebilir ve daha sonra makine tarafından insan anlayışıyla karşılaştırılabilecek şekilde yorumlanabilir. Aşağıdaki paragrafı göz önünde bulundurun:

“Tüm çalışanlar, risk yönetiminden sorumludur, Kurul’a ait nihai hesap verebilirlik ile. Tüm çalışanlar için açık ve tutarlı bir iletişim ve uygun bir eğitim ile birleştirilen güçlü bir risk kültürüne sahibiz. Grup genelinde yönetişim ve ilgili risk yönetimi araçlarıyla birlikte kapsamlı bir risk yönetimi altyapısı uygulanmaktadır. Bu çerçeve risk kültürümüz tarafından destekleniyor ve HSBC Değerleri tarafından destekleniyor.” - HSBC annual report 2017

Cümleler genellikle sıradan bir NLP programı tarafından ayrıştırılacak kadar basittir. Ancak, gerçek değerde olması için, bir algoritmanın en azından aşağıdaki sözlük terimlerini üretebilmesi gerekir:

Çalışanlar; Risk yönetimi; Üstün sorumluluk; Yönetim Kurulu; Güçlü risk kültürü; Açık ve tutarlı iletişim; Tüm çalışanlar için uygun eğitim; Kapsamlı risk yönetimi çerçevesi; Yönetişim ve ilgili risk yönetimi araçları; Altyapı; Risk kültürü; HSBC değerleri.

Maalesef, NLP yazılım uygulamalarının çoğu, karmaşık bir sözlük oluşturmayı başaramaz.

Farklı kelime bileşenlerini bağlama

Son zamanlarda, belgeden üretilen iki sözlük terimi arasındaki bağlantının çıkarılmasını gerçekleştirebilecek yeni yaklaşımlar geliştirilmiştir. Vektör uzayı temelli bir model olan Word2vec, bir belgedeki her bir kelimeye vektörler atar, bu vektörler sonuçta her bir kelimenin yakından ortaya çıkan kelimelerle veya kelimelerle olan ilişkisini yakalar. Ancak Word2vec gibi istatistiksel yöntemler, kelime terimlerinin çiftleri arasındaki dilbilimsel veya anlamsal ilişkileri yakalamak için yeterli değildir.

Yukarıda belirtilen örnekte “Tüm çalışanlar, risk yönetiminden sorumludur, Kurul’a ait nihai hesap verebilirlik ile”, sözlükten iki terim, “Kurul” ve “risk yönetimi”, aslında Kurulun nihai sorumluluğa sahip olması ile bağlıdır ancak bu iki terim istatistiksel olarak uzak olduğu için, bu çift arasındaki ilişki bağının kapsamı ne dilsel ne de anlamsal olarak tespit edilemez. Sadece kelimelerle değil, kelime terimleri arasındaki ilişki bağlarını yakalamak için daha karmaşık bir algoritmaya ihtiyaç vardır.

İçeriği ayarlama

Tüm NLP sürecindeki en önemli ve zorlu görevlerden biri, bir makineyi bir belgedeki tartışmadan bağlam türetmek için eğitmektir. Aşağıdaki iki cümleyi düşünün:

“Bir bankada çalışmayı seviyorum.”

“Bir nehir kıyısında bankta çalışmaktan keyif alıyorum.”

Bu cümlelerin bağlamı aslında oldukça farklı. Bugün bir makineyi cümleler arasındaki farklılıkları anlama konusunda eğitmeye yardımcı olacak birkaç yöntem vardır. Popüler yöntemlerden bazıları, örneğin istatistiksel hesaplamalara dayanarak her iki olasılığın ortaya çıkacağı, özel hazırlanmış bilgi grafiklerini kullanır. Yeni bir belge geldiğinde, makine devam etmeden önce ayarı belirlemek için grafiğe başvurur.

Bilgi grafiğinin oluşturulmasındaki zorluklardan biri alan spesifikliğidir. Bilgi grafikleri, pratik anlamda evrensel hale getirilemez. Yukarıdaki örnekte “bir bankada çalışmanın tadını çıkarın”, “iş, iş ya da meslek” anlamına gelirken, “bir nehir yakınında bankta oturmak” sadece bir nehir bankası yakınında gerçekleştirilebilecek bir iş veya faaliyettir. Farklı alanlarda tamamen farklı bağlamlara sahip iki cümle, yalnızca bilgi grafiklerine dayanmak zorunda kalırsa makineyi şaşırtabilir. Bu nedenle, bağlam ve uygun alan seçimi elde etmek için olasılıklı bir yaklaşımla kullanılan metotların geliştirilmesi önemlidir.

Kapanış

Yapay zeka günümüzün en parlak trendi konumuna geldi, artık her telefon reklamında yapay zeka terimini duyuyoruz. Ben de bu konuda en önemli alan olarak yapay sinir ağlarını gördüğüm için onu biraz detaylı anlattım, ancak daha çok konu var. Tavsiyem, yüzeysel bilgiler ile sınırlı kalmadan arka planda işleyen ilkeleri öğrenmek.

Yine de, hızlıca çıktı üretmek istiyorsanız işimizi kolaylaştıran birçok hizmet bulunmakta. Bunlardan bazılarını listeleyelim.

Azure ML Azure ML

AWS ML

Anaconda Anaconda

Kaggle

Azure Cognitive Services

Azure Text Analytics

Yukarıdakiler benim öğrenme aşamasında kullandıklarım (ücret ödemeden ulaşabildiklerim diyebiliriz :)). Daha çok seçenek var, başlangıç noktası olarak aşağıdaki gibi karşılaştırmalardan faydalanabilirsiniz.

AI Platform Karşılaştırma

Son olarak yapay zekanızı kontrol altında tutmayı unutmayın, başımıza iş açmayın.

Terminator

Referanslar

Related Posts

comments powered by Disqus

© 2020. All rights reserved.