YAPAY ZEKA KENDİ KENDİNİ DENETLEYEN ÖĞRENME (SELF-SUPERVISED LEARNİNG)YAKLAŞIMLARI

🚀 Self-Supervised Learning (SSL) Nedir?

Kendi kendine denetimli öğrenme, büyük miktarda etiketlenmemiş veri kullanarak bir modelin kendi kendine öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka tekniğidir. Bu yöntemde model, veriden otomatik olarak bilgi çıkarmak için belirli görevler oluşturur ve bunları çözüp öğrenir.

🧠 SSL Nasıl Çalışır?

1. Ön Eğitim (Pretext Task - Ön Görev):

   • Model, veriyi kullanarak kendi kendine öğrenebileceği bir görev belirler.

   • Örneğin, eksik kelimeleri tahmin etme veya bozulmuş bir görüntüyü düzeltme.

2. Temsili Öğrenme (Representation Learning):

   • Model, veriden anlamlı temsiller (gizli özellikler) öğrenir.

   • Öğrenilen bu temsiller, daha sonra farklı yapay zeka modellerinde kullanılabilir.

3. İnce Ayar (Fine-Tuning):

   • Öğrenilen model, belirli bir göreve (örneğin görüntü sınıflandırma, metin analizi) uyarlanır.

📌 SSL Örnekleri

✅ Doğal Dil İşleme (NLP) - GPT, BERT vb.:

• BERT modeli, SSL kullanarak metin içerisindeki eksik kelimeleri tahmin etmeyi öğrenir.

• GPT modelleri, bir cümlenin devamını tahmin ederek eğitilir.

✅ Görsel İşleme - SimCLR, MoCo, DINO vb.:

• SimCLR, bir görüntünün farklı versiyonlarını öğrenerek benzerlikleri keşfetmeyi amaçlar.

• MoCo, görüntüleri karşılaştırarak özellikler öğrenir.

✅ Konuşma Tanıma - wav2vec:

• wav2vec 2.0, ses dalgalarındaki eksik bölümleri tahmin ederek ses tanıma modellerini geliştirir.

🔥 1. BERT (Doğal Dil İşleme - NLP)

Örnek: Google Translate veya ChatGPT gibi dil modelleri

Ön Eğitim (Pretext Task - Ön Görev)

📌 Görev: Maskelenmiş Dil Modelleme (MLM - Masked Language Modeling)

• Model, bir cümlede bazı kelimeleri gizler ve eksik kelimeleri tahmin etmeye çalışır.

• Örneğin:

  • Girdi: “Bugün hava çok [MASK].”

  • Modelin Tahmini: “güzel” (ya da “soğuk”, “yağmurlu” gibi mantıklı kelimeler).

• Model, milyonlarca cümle üzerinden bu işlemi yaparak kelimeler arasındaki ilişkileri öğrenir.

Temsili Öğrenme (Representation Learning)

• Model, kelimeleri vektörlere dönüştürerek onların anlamlarını öğrenir.

• Örneğin, “kedi” ve “köpek” benzer anlamlara sahip olduğu için vektörleri birbirine yakın olur.

İnce Ayar (Fine-Tuning)

• Model, belirli bir görev için eğitilir.

• Örnek:

  • Spam Algılama: “Bu mesaj sahte mi?”

  • Duygu Analizi: “Bu yorum olumlu mu, olumsuz mu?”

  • Soru Cevaplama: Google Arama’daki hızlı yanıtlar gibi.

Sonuç:
BERT, önce genel dil bilgisini öğrenir, sonra belirli görevler için özelleştirilir. 🚀

🎨 2. SimCLR (Görsel İşleme - Computer Vision)

Örnek: Google Fotoğraflar’daki görsel gruplama veya yüz tanıma

Ön Eğitim (Pretext Task - Ön Görev)

📌 Görev: Görüntülerden benzer temsiller oluşturmak

• Aynı nesnenin farklı görüntülerini alır, ancak rastgele kırpma, döndürme, renk değiştirme gibi değişiklikler uygular.

• Modelin görevi, farklı görünen ama aynı nesneye ait olan resimleri birbirine benzer olarak algılamak.

🖼️ Örnek:

• Girdi: Bir kedinin iki farklı versiyonu: biri sol tarafa dönük, diğeri parlak ışıkta.

• Model Öğreniyor: “Bu iki resim aslında aynı nesneye ait.”

Temsili Öğrenme (Representation Learning)

• Model, görsellerin önemli özelliklerini öğrenerek onları sayısal vektörlere dönüştürür.

• Örneğin, “kedi” ve “köpek” görüntüleri farklı, ancak iki farklı kedi görüntüsü birbirine yakın olmalı.

İnce Ayar (Fine-Tuning)

• Model, bir sınıflandırma görevi için eğitilir.

• Örnek:

  • “Bu resimde bir kedi mi var, köpek mi?”

  • “Bu yüz kim?” (Yüz tanıma sistemleri)

Sonuç:
SimCLR, görüntüler arasındaki benzerlikleri anlamak için SSL kullanır ve ince ayar ile görüntü tanıma modellerine dönüştürülür.

🎯 3. DINO (Görsel İşleme - Görüntü Anlamlandırma)

Örnek: Facebook'un yüz tanıma ve nesne tespiti sistemleri

Ön Eğitim (Pretext Task - Ön Görev)

📌 Görev: Bir nesnenin farklı açılardan veya farklı boyutlarda nasıl göründüğünü anlamak.

• Model, aynı görüntünün farklı versiyonlarını oluşturur.

• Küçük ve büyük ölçekli versiyonları kullanarak modelin daha küçük detayları öğrenmesini sağlar.

🖼️ Örnek:

• Girdi: Bir binanın hem geniş açılı hem de yakından çekilmiş görüntüsü.

• Model Öğreniyor: “Bu iki görüntü aynı nesneye ait.”

Temsili Öğrenme (Representation Learning)

• Model, görüntülerin genel özelliklerini çıkarır.

• Daha iyi nesne tanıma için öğrenilmiş vektörler oluşturur.

İnce Ayar (Fine-Tuning)

• Model, nesne algılama veya segmentasyon gibi görevler için özelleştirilir.

• Örnek:

  • “Bu görüntüde bir insan var mı?”

  • “Bir aracın plakasını tanıyabilir misin?”

Sonuç:
DINO, görsellerin içeriğini anlama yeteneğini geliştirmek için SSL kullanır ve güvenlik kameraları, robotlar veya sürücüsüz araçlar gibi sistemlere adapte edilebilir.

🚀 Özet - SSL Süreci

🔹 BERT → Metin işleme (Google Arama, ChatGPT gibi sistemler).
🔹 SimCLR → Görüntü benzerlikleri bulma (Google Fotoğraflar, yüz tanıma).
🔹 DINO → Nesne tespiti ve görüntü anlamlandırma (Facebook AI, güvenlik kameraları).

Bu üç model de Self-Supervised Learning (SSL) yöntemini kullanarak önce genel bir anlayış kazanır, ardından ince ayar ile özel bir göreve adapte edilir. 🚀

🏆 SSL'in Avantajları

✔️ Etiketleme Maliyetini Düşürür: İnsan tarafından etiketleme gerektirmez.
✔️ Daha Büyük Veri Setlerinden Yararlanır: İnternetteki büyük veri setleriyle öğrenme yapılabilir.
✔️ Genel Amaçlı Modeller Üretir: Birçok farklı görevde yeniden kullanılabilir.

🔥 Sonuç

Self-Supervised Learning (SSL), günümüz yapay zeka modellerinin büyük veri setlerinden daha verimli öğrenmesini sağlayan güçlü bir yöntemdir. GPT gibi dev modeller, SSL sayesinde inanılmaz sonuçlar üretiyor. Bu yöntem, gelecekte etiketleme gereksinimini en aza indirerek yapay zekayı daha erişilebilir ve güçlü hale getirebilir! 🚀

Hasan Türk

Hilal Özdemirhan

İbrahim can kızbaz