Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) bağlamında Çapraz Doğrulama, belirli bir tahmine dayalı model veya algoritmanın performansını ve genelleştirilebilirliğini değerlendirmek için kullanılan kritik bir istatistiksel tekniktir. Bu yöntem, bir modelin çok özel hale gelmesi ve eğitim verileri üzerinde son derece iyi performans göstermesi, ancak görünmeyen veya yeni veriler üzerinde zayıf performans göstermesi durumunda ortaya çıkan aşırı uyum gibi sorunları en aza indirmeye çalışır. Öneri sistemleri, doğal dil işleme ve bilgisayar görüşü gibi tahmine dayalı modellerin yapay zeka uygulamalarında oynadığı önemli rol göz önüne alındığında, çapraz doğrulama, farklı veri kümeleri ve senaryolar arasında yüksek kaliteli performans sağlayan model değerlendirme sürecinin önemli bir bileşenidir.
Çapraz doğrulama öncelikle mevcut veri setinin genellikle "katlamalar" olarak adlandırılan iki veya daha fazla farklı alt kümeye bölünmesini içerir. Tipik olarak bir model, bu katların bir veya daha fazlası üzerinde eğitilir ve ardından geri kalan katlar üzerinde test edilir. Bu işlemin birçok kez tekrarlanmasıyla modelin performansına ilişkin daha doğru ve sağlam bir değerlendirme elde edilebilir. Popüler bir teknik, verilerin k eşit alt kümeye bölündüğü ve modelin her seferinde test verileri olarak farklı bir alt küme kullanılarak k kez eğitilip test edildiği k katlı çapraz doğrulamadır. Tüm yinelemeler tamamlandıktan sonra, nihai model performansını belirlemek için sonuçların ortalaması alınır.
Örneğin, konum, boyut ve olanaklar gibi çeşitli faktörlere dayalı olarak konut fiyatlarını tahmin etmek için AppMaster no-code platformu kullanılarak geliştirilen bir yapay zeka uygulamasını düşünün. Tahmin modelinin performansını değerlendirmek için 10 kat çapraz doğrulama kullanılabilir. Bu, mevcut konut verilerinin on eşit alt kümeye bölünmesi anlamına gelir. Model daha sonra bu alt kümelerden dokuzu üzerinde eğitilir ve geri kalanında test edilir. Bu işlem, her seferinde test verileri olarak farklı bir alt küme kullanılarak on kez tekrarlanır. Doğruluk ve ortalama karesel hata gibi performans ölçümleri, her yineleme için hesaplanabilir ve daha sonra modelin genel performansını belirlemek için ortalaması alınabilir.
Çapraz doğrulama, diğer model değerlendirme tekniklerine göre çeşitli avantajlar sunar. Birincisi, hem eğitim hem de test amacıyla tüm veri setinden yararlanır, böylece tek bir veri bölünmesinde mevcut olan potansiyel önyargıların etkisi azalır. Dahası, modeli farklı alt kümeler üzerinde yinelemeli olarak eğitip test ederek çapraz doğrulama, model performansının daha sağlam bir değerlendirmesini sağlar; bu, yapay zeka uygulamalarını gerçek dünya senaryolarında dağıtırken çok önemlidir. Ayrıca çapraz doğrulama, belirli ML algoritma parametreleri için en uygun değerlerin belirlenmesine yardımcı olabileceğinden hiperparametre ayarlaması için de yararlı olabilir.
K-katlı çapraz doğrulamaya ek olarak, diğer varyasyonlar arasında, bunlarla sınırlı olmamak üzere, katmanlı k-kat, bir-dışarıda bırakma (LOOCV) ve-p-dışarıda bırakma (LPOCV) çapraz doğrulama yer alır. Bu varyasyonlar farklı veri özelliklerine ve uygulama gereksinimlerine uygundur. Örneğin, katmanlı k-katlı çapraz doğrulamada, veri alt kümeleri, hedef sınıf etiketlerinin orijinal veri kümesiyle aynı oranını koruyacak şekilde oluşturulur ve hem eğitim hem de testte farklı sınıfların daha dengeli bir şekilde temsil edilmesi sağlanır. aşamalar. Bu, diğerlerinin yanı sıra dolandırıcılık tespiti ve tıbbi teşhis gibi alanlarda yaygın olarak karşılaşılan dengesiz veri kümeleri için özellikle faydalıdır.
Arka uç, web ve mobil uygulamalar oluşturmaya yönelik güçlü no-code platform olan AppMaster çapraz doğrulamanın önemi küçümsenemez. AppMaster görsel BP Tasarımcısı, kullanıcıların yapay zeka destekli uygulamaların temelini oluşturan veri modelleri, iş mantığı ve REST API'leri oluşturmasına olanak tanır. Kullanıcılar, bu modellerin performansını analiz etmek ve optimize etmek için çapraz doğrulama tekniklerini birleştirerek, kendi özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış yüksek kaliteli, ölçeklenebilir ve tahmine dayalı uygulamaları verimli bir şekilde dağıtabilir.
Sonuç olarak çapraz doğrulama, yapay zeka ve makine öğrenimi odaklı uygulamaları değerlendirmek ve ince ayar yapmak için vazgeçilmez bir yöntemdir. Güvenilir, yüksek performanslı yapay zeka uygulamalarına olan talep artmaya devam ettikçe çapraz doğrulama gibi sağlam değerlendirme tekniklerine olan ihtiyaç da artacaktır. Bu nedenle, AppMaster no-code platform veya diğer yaklaşımlar kullanılarak çapraz doğrulamanın model geliştirme ve değerlendirme sürecine uygun şekilde entegre edilmesi, çok çeşitli endüstrilerde ve kullanım durumlarında daha doğru, güvenilir ve ölçeklenebilir yapay zeka uygulamalarına katkıda bulunacaktır.
