Makine öğreniminde optimizasyon yöntemleri

“Judea Pearl” , “Yapay Zeka” ve “Bayes Ağları” konularına istatistiksel bakış açısı ve yaklaşımı olan bilgisayar bilimcilerinden biridir . “Derin Öğrenme” hakkında şunları söylüyor :Derin öğrenmenin tüm etkileyici başarıları, eğri uydurmada özetlenmiştir .

“Makine Öğreniminin” en indirgenmiş biçimi eğri uydurma olarak adlandırılabilir. Bazı yönlerden böyle bir yaklaşımın doğru olduğu söylenebilir. Makine öğrenimi modelleri genellikle “yakınsama” ilkelerine ve aslında verileri modele “uydurmaya” dayanır. Ancak bu yaklaşım, halen tartışma konusu olan “Yapay Genel İstihbarat (AGI)” kavramına yol açmaktadır. Bu arada, şu anda “Derin Sinir Ağları” , makine öğrenimi sorunları için en iyi çözümler olarak kabul ediliyor ve hedefe ulaşmak için “Optimizasyon yöntemleri” kullanıyor.

Temel optimizasyon yöntemleri genellikle üç kategoriye ayrılır: “Birinci Dereceden”, “Yüksek Dereceden” ve “Türevsiz Optimizasyon Yöntemleri”. Genellikle, mevcut optimizasyon yöntemleri birinci dereceden optimizasyon kategorisine yerleştirilir; Bu yöntemler arasında “Gradient Descent” ve çeşitlerinden bahsedebiliriz. Optimizasyon hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki içerik önerilir.

• (matematiksel) optimizasyon nedir? — Kapsamlı bir rehber
• Çok amaçlı optimizasyon nedir? — Kapsamlı bir rehber
• Meta-sezgisel algoritmalar ve evrimsel hesaplamalar kullanarak optimizasyona giriş

Ayrıca, daha önce, makine öğrenimindeki bazı optimizasyon algoritmaları, birçok örnekle ve çeşitli programlama dillerinde uygulama kodları sağlayarak, Faradars dergisinde kapsamlı, eksiksiz ve işlevsel olarak incelendi. İlgilenenler, makine öğrenimindeki bu optimizasyon yöntemleri hakkında bilgi edinmek için aşağıdaki içeriği okuyabilir.

• Optimizasyon problemlerini çözmek için yapay arı kolonisi kullanan sürü zekası yaklaşımı
• Kümeleme problemlerinin yapay arı kolonisi algoritması ile çözülmesi
• Guguklu optimizasyon algoritması – sıfırdan yüze
• Ateşböceği Algoritması — Sıfırdan Yüze
• Genetik algoritma – sıfırdan yüze
• Gradient Descent ve Python’da uygulanması – pratik bir rehber
• Karınca kolonisi algoritması – sıfırdan yüze
• Java’da Karınca Kolonisi Optimizasyon Algoritması – Pratik Kılavuz
• Simüle Tavlama – basit kelimelerle
• Altın oranı optimize etme – sıfırdan yüze (+ ücretsiz eğitim videosu indirin)
• En Önemli Makine Öğrenimi Algoritmaları (Python ve R Kodlarıyla) — 11. Bölüm ve Son: Gradient Boosting Algorithms

Optimizasyon alanındaki yaygın sorular da Faradars dergisindeki makalelerde yanıtlanmıştır. Bu içeriğe erişim linki aşağıda verilmiştir.

• Optimizasyon sorunları hakkında sık sorulan soruların yanıtları
• Ayrık ve sürekli karışık değişkenlerle optimizasyon problemleri nasıl çözülür?
• Neural Networks ile Optimizasyon – Soru-Cevap podcast’i

Son olarak Faradars dergisinin makine öğrenmesinde optimizasyonun ele alındığı yazılarında optimizasyonun uygulamaları, gerçek dünya problemlerine uygulanması ve uygulama araçları irdelendi. Bu materyaller, ilgilenenlerin hızlı bir şekilde erişip okuyabilmeleri için aşağıda sunulmuştur.

• Ekonomide optimizasyon uygulaması – örneklerle
• Geometride optimizasyon uygulaması – basit bir dilde (+ ücretsiz eğitim videosunu indirin)
• Optimizasyondaki bölümleme sorunu – basit terimlerle
• Gradyan inişli doğrusal regresyon (Gradient Descent) – Python uygulaması
• MATLAB optimizasyon araç kutusu hile sayfası — pratik kılavuz

Aşağıda ve “Shi Liang” ve meslektaşları tarafından gerçekleştirilen “A Survey of Optimization Methods from a Machine Learning Perspective” başlıklı vaka çalışmasına göre, insanların karşılaştığı en yaygın kullanılan optimizasyon yöntemlerinden bazıları makine öğreniminde günlükler tanıtılır ve incelenir.

azalan gradyan

“Gradient Descent Method” en popüler optimizasyon yöntemidir. Bu yöntemin arkasındaki fikir, “amaç işlevini” olumlu yönde “yinelemeli olarak” güncellemektir . Yöntem, her güncellemede modeli hedefi bulması için yönlendirir ve kademeli olarak amaç fonksiyonunun optimal değerine yakınsar.

Rastgele azalan gradyan

Stokastik Gradient Descent (SGD), gradyan inişinde büyük ölçekli veriler için her yinelemede hesaplama karmaşıklığı sorununu çözmek için tanıtıldı. Bu yöntemin denklemi aşağıdaki gibidir.

“Kayıp Fonksiyonu”nu azaltmak için değerlerin alınması ve çeşitli parametreler üzerinde yinelemeli olarak ayarlanması “Geri Yayılım” (BP) olarak adlandırılır. Bu yöntemde, gradyanı (Teta | Teta) güncellemek için bir örnek kullanılır; Gradyanın tam değerini doğrudan hesaplamak yerine. Rastgele gradyan, gerçek gradyanın “yansız” bir tahminini sağlar. Bu optimizasyon yöntemi, çok sayıda örnekle uğraşmak için güncelleme süresini azaltır ve belirli bir miktarda “fazlalığı” ortadan kaldırır.

Uyarlanabilir öğrenme oranı yöntemi

Öğrenme oranı, optimizasyondaki “hiper parametrelerden” biridir. bumodelin verilerin belirli bir bölümünü atlayıp atlamadığına karar verir. Öğrenme oranı yüksekse, model verilerin daha incelikli yönlerini gözden kaçırabilir ve aslında onları görmezden gelebilir. Bu değer küçükse, gerçek dünya uygulamaları için arzu edilir. Öğrenme oranının stokastik gradyan inişinde (SGD) önemli bir etkisi vardır. Görev öğrenme oranı için doğru değeri ayarlamak zordur. Bu ayarlamaları otomatik olarak yapmak için uyarlanabilir yöntemler sağlanır.

SGD’nin uyarlanabilir varyantları, derin sinir ağlarında (DNN) yaygın olarak kullanılmaktadır . AdaDelta , RMSProp ve Adam gibi yöntemler, verimli güncellemeler sağlamak ve hesaplamaları basitleştirmek için Üstel Ortalamayı kullanır.

• Adagrad: Yüksek eğime sahip ağırlıkların öğrenme oranı düşük olacaktır ve bunun tersi de geçerlidir.
• RMSprop: Adagrad yöntemini eşit şekilde azalan bir öğrenme oranına sahip olacak şekilde ayarlar.
• Adam: Momentuma sahip olması dışında RMSProp’a çok benzer .
• ADMM: “Çarpanların Alternatif Yön Yöntemi”, stokastik gradyan inişine başka bir alternatiftir. Stokastik gradyan inişi ile dönüşümlü çarpma yöntemi arasındaki fark, öğrenme oranının artık sabit olmamasıdır. Bu, son yinelemeye kadar toplanan tüm tarihsel gradyanlar kullanılarak hesaplanır.

Eşlenik gradyan yöntemi

“Eşlenik gradyan” yaklaşımı, büyük doğrusal denklem sistemlerini ve doğrusal olmayan optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılır . Birinci dereceden yöntemler daha düşük bir yakınsama hızına sahiptir. Bu arada, ikinci dereceden yöntemler çok fazla kaynak kullanır ve “kaynak ağırlıklı” olarak adlandırılır. Eşlenik gradyan optimizasyon yöntemi, birinci derece yöntemlerin bilgi avantajlarını sağlarken, yüksek dereceli yöntemlerin yakınsama hızını sağlayan bir ara algoritmadır.

Türevsiz optimizasyon

Bazı optimizasyon problemlerinde, amaç fonksiyonunun türevi olmadığı veya hesaplanması zor olduğu için gradyan kullanılabilir . Bu problemler, türevsiz optimizasyonun önerildiği noktalardır. Bu yöntemler “Sezgisel Algoritma” kullanır . Sezgisel algoritmalar, halihazırda iyi çalışmış yöntemleri seçer; Çözümleri sistematik olarak almak yerine.

Sıfır sipariş optimizasyonu

Sıfırıncı Sıra Optimizasyonu (Sıfırıncı Sıra Optimizasyonu), son zamanlarda türevsiz optimizasyonun eksikliklerini çözmek için önerilmiştir. Türevsiz optimizasyon yöntemleri, büyük problemlere ölçeklendirmeyi zorlaştırır ve yakınsama oranı analizlerinin eksikliğinden muzdariptir. Sıfır dereceli optimizasyonun avantajları şunlardır:

• Geleneksel gradyan tabanlı algoritmalarda yalnızca küçük değişikliklerle uygulama basitliği
• Hesaplaması zor olan türevler için hesaplamalı olarak optimallik tahmini
• İyi yakınsama oranı ve birinci dereceden algoritmalarla karşılaştırılabilir

Meta öğrenme

Meta optimizasyonu, Meta Learning’de popüler bir yöntemdir. Meta-öğrenmenin amacı, hızlı öğrenme elde etmektir, bu da optimizasyondaki gradyan inişini daha doğru hale getirir. Optimizasyon sürecinin kendisi, bir gradyan iniş algoritması yerine tahmine dayalı gradyan öğrenme için bir öğrenme problemi olarak düşünülebilir. Geri yayılımdaki gradyan güncellemesi ile Uzun Kısa Süreli Bellekteki (LSTM) hücre güncellemesi arasındaki benzerlik nedeniyle genellikle bir “Meta Optimize Edici” olarak kullanılır .

“Model-Agnostic Meta Learning Algorithm (MAML)” ise “Classification”, ” Regression ” ve “Reinforcement learning” (Reinforcement Learning) gibi degrade iniş yöntemlerine maruz kalan modellerin parametrelerini öğrenen başka bir yöntemdir . Model agnostik algoritmasının arkasındaki ana fikir, birden çok görevi aynı anda başlatmak ve ardından temel bir ortak modeli öğrenmek için çeşitli görevlerin yapay gradyan yönünü almaktır.

Bunlar yaygın olarak kullanılan optimizasyon yöntemlerinden sadece birkaçıdır. Bu sorundan bağımsız olarak, bu tartışmanın kapsamı dışında kalan başka optimizasyon yöntemleri de vardır. Derin öğrenme için optimizasyon sorunu burada bitmiyor çünkü tüm problemler Dışbükey Optimizasyon kapsamına girmiyor. “Dışbükey Olmayan Optimizasyon”, optimizasyon problemindeki problemlerden biridir. Dışbükey olmayan optimizasyon problemlerini çözmeye yönelik bir yaklaşım, onları dışbükey optimizasyon problemlerine dönüştürmektir. Diğer bir çözüm ise “Projeksiyon Gradient Descent”, “Alternating Minimization”, “Expectation Maximization” ( EM) ve rasgele gradyan ve varyantları gibi özel optimizasyon yöntemleri kullanmaktır .

Makine öğreniminde optimizasyon yöntemleri için öğrenme kaynakları

Aşağıda, makine öğrenimindeki optimizasyon yöntemlerinin öğrenme kaynakları tanıtılmaktadır.

• Farsça dilinde 7.412 dakikadan fazla eğitim videosuna erişmek için buraya tıklayın.

Evrimsel bilgi işlem ve akıllı optimizasyonun temellerini öğretmek

Dr. Seyed Mustafa Kalami Haris tarafından verilen “Öğretme Temelleri Evrimsel Hesaplama ve Akıllı Optimizasyon” eğitim kursunun süresi altı saat on iki dakikadır. Aslında bu eğitim, tüm optimizasyon eğitim kurslarının sıfır dersi olarak kabul edilir. Bu eğitim kursunda optimizasyon kavramı, optimizasyon problemleri ile ilgili temel konular ve bu doğrultuda kullanılan algoritmalar ele alınmış ve incelenmiştir. Bu eğitici

videoda ele alınan konulardan bazıları aşağıda açıklanmıştır:

• Optimizasyonun temel kavramları
• Bir optimizasyon probleminin bileşenleri, amaç fonksiyonu ve arama uzayı
• Bir optimizasyon probleminin bileşenleri, kısıtlamalar ve kısıtlamalar
• Çok amaçlı optimizasyonun temelleri
• Optimizasyon algoritmalarının genel yapısının incelenmesi
• Evrimsel algoritmaların genel yapısı ve işleyişi
• Değişken açıklama yöntemleri ve arama alanı
• Zarflarla başa çıkma yöntemleri

Evrimsel bilgi işlemin temelleri ve akıllı optimizasyon yöntemleri hakkındaki eğitim videosu hakkında daha fazla bilgi edinmek ve önizlemelerini görmek için burayı tıklayın .

MATLAB’de çok amaçlı optimizasyonu öğretmek

Seyed Mustafa Kalami Haris tarafından verilen “MATLAB’da Çok Amaçlı Optimizasyon Eğitimi” kursunun süresi on sekiz saat elli üç dakikadır. Bu eğitim kursunda çok amaçlı optimizasyon kavramı ve tek amaçlı optimizasyon problemlerinden farkı, çok amaçlı optimizasyon yöntemlerinin ayrıştırılması ve çok amaçlı optimizasyon yöntemleri ile ilgili diğer konular ele alınmış ve incelenmiştir. Bu eğitici videoda ele alınan konulardan bazıları aşağıda açıklanmıştır.

• Çok amaçlı optimizasyonun temelleri ve tek amaçlı optimizasyon probleminden farklılıkları
• Çok amaçlı optimizasyon yöntemlerinin sınıflandırılması
• Klasik çok amaçlı optimizasyon yöntemleri
• İdeal tabanlı yöntemlerin genel bir durumu olarak Chebyshev’in yöntemi
• Bir kısıtlamaya veya ε-Kısıtlamaya dönüştürme yöntemi (Epsilon Kısıtlamasını okuyun)
• Çok amaçlı evrimsel algoritmaların tasarımına giriş

MATLAB’de çok amaçlı optimizasyon eğitim videosu hakkında daha fazla bilgi almak ve önizlemelerini görmek için tıklayınız .

MATLAB’de kısıtlanmış optimizasyonu öğretmek

Dr. Seyed Mustafa Kalami Haris tarafından verilen “Matlab’da Kısıtlı Optimizasyon Eğitimi” kursunun süresi dokuz saat yirmi altı dakikadır. Bu eğitim kursunda, kısıtlı optimizasyon kavramı ve kısıtlı optimizasyon yöntemleriyle ilgili diğer konular tartışılmıştır. Bu eğitici videoda ele alınan konulardan bazıları aşağıda açıklanmıştır.

• Kısıtlı optimizasyonun temelleri
• Ceza işlevine dayalı kısıtlı optimizasyon
• Kısıtlı optimizasyon için çözümleri kabul edilebilir tutmaya dayalı yaklaşımlar
• Kaynak ayırma problemini çözme
• Çok amaçlı optimizasyon yöntemleri kullanılarak kısıtlı optimizasyon
• Birlikte evrimsel yöntemler kullanarak kısıtlı optimizasyon

MATLAB’de kısıtlı optimizasyon eğitim videosu hakkında daha fazla bilgi edinmek ve önizlemelerini görmek için buraya tıklayın .

Python’da optimizasyon problemlerini uygulamaya giriş eğitimi

Mühendis Pejman Iqbali tarafından verilen “Python’da optimizasyon problemlerinin uygulanmasına giriş eğitimi” eğitim kursunun süresi dört saat üç dakikadır. Bu eğitim kursunda sırt çantası optimizasyonu , grafikteki en kısa yol problemi ve optimizasyon ile Fibonacci dizisi ve “Dinamik Programlama” gibi ünlü ve iyi bilinen problemler ele alınmıştır. Bu eğitici videoda ele alınan konulardan bazıları aşağıda açıklanmıştır.

• Sırt çantası optimizasyon sorunları
• Grafik optimizasyon sorunları
• Dinamik program

Python’da optimizasyon problemlerinin uygulanmasına ilişkin giriş niteliğindeki eğitim videosu hakkında daha fazla bilgi edinmek ve önizlemelerini görmek için burayı tıklayın .

C#’ta evrimsel ve meta-sezgisel algoritmaların uygulanmasını öğretmek

Seyed Mustafa Kalami Haris tarafından verilen “C# Evrimsel ve Metasezgisel Algoritma Uygulama Eğitimi” eğitim kursunun süresi dokuz saat bir dakikadır. Bu derste, en popüler optimizasyon algoritmalarından bazıları tartışılır ve C# programlama dilinde uygulanır. Bu eğitici videoda ele alınan konulardan bazıları aşağıda açıklanmıştır.

• Parçacık sürüsü optimizasyon algoritması veya PSO teorisine genel bakış
• PSO algoritmasının C# dilinde uygulanması
• Önceki programı nesne yönelimli hale getirme
• Etkinlik ekleyin ve programı Windows moduna dönüştürün
• Parametre kontrolleri ekleyerek geliştirilmiş Windows uygulaması
• Ayrı sınıf tanımı ile problem tanımı ve algoritmanın ayrılması
• Sürekli karar değişkenlerinin farklı aralıklarla tanımlanması
• İkili ve tamsayı ayrık karar değişkenlerini tanımlayın
• Soğutma simülasyonu algoritma teorisinin temellerinin ve uygulamasının gözden geçirilmesi
• SA uygulamasını önceki Windows uygulamasına bağlama
• Genetik algoritma teorisinin temellerine ve nasıl çalıştıklarına genel bakış
• Genetik algoritmanın C# dilinde pratik uygulaması
• GA programını önceki Windows programına bağlama

C# dilinde “Evrimsel Algoritmalar” ve “Meta Sezgisel” uygulamalarının yapıldığı eğitim videosu hakkında daha fazla bilgi almak ve önizlemelerini görmek için buraya tıklayın .

MATLAB’de klasik ve akıllı optimizasyon yöntemleri ile hisse senedi portföy optimizasyonu eğitimi

Dr. Seyed Mustafa Kalami Haris tarafından verilen “MATLAB’da klasik ve akıllı optimizasyon yöntemleri ile hisse senedi portföy optimizasyonu eğitimi” kursunun süresi dört saat otuz iki dakikadır. Bu eğitici derste, hisse senedi portföy optimizasyon probleminin matematiksel modelleri incelenirken klasik ve akıllı optimizasyon yöntemleri kullanılarak klasik hisse senedi portföy optimizasyonu yapılmıştır.

• Hisse senedi portföyü optimizasyon probleminin matematiksel modelleri
• Klasik optimizasyon yöntemleri kullanılarak hisse senedi portföyü optimizasyonu
• Akıllı ve ultra yenilikçi optimizasyon yöntemleri kullanarak hisse senedi portföyünü optimize etme

MATLAB’de klasik ve akıllı optimizasyon yöntemleri ile hisse senedi portföy optimizasyonu eğitim videosu hakkında daha fazla bilgi almak ve önizlemelerini görmek için tıklayınız .

Doğadan esinlenerek her türlü optimizasyon ve evrimsel algoritmayı öğretmek

Çeşitli makine öğrenimi optimizasyon yöntemleri vardır. Kursta en popüler optimizasyon algoritmaları için Farsça eğitim videoları verilmektedir. Aşağıda, optimizasyon algoritması eğitimleri tanıtılmaktadır.

• MATLAB’da biyocoğrafya tabanlı optimizasyon eğitim videosu veya BBO (kurs eğitmeni: Dr. Seyed Mustafa Kalami Harris, kurs süresi: bir saat elli bir dakika) + buraya tıklayın .
• Optimizasyon problemlerini çözmek için su döngüsü algoritması eğitim videosu (kurs eğitmeni: Dr. Ali Saadaleh, kurs süresi: dört saat dört dakika) + buraya tıklayın.
• MATLAB’da SFLA optimizasyon algoritmasının videosunu öğrenin (kurs eğitmeni: Dr. Seyed Mustafa Kalami Haris, kurs süresi: üç saat otuz beş dakika) + buraya tıklayın.
• Eğitim ve öğrenmeye veya TLBO’ya dayalı optimizasyon algoritmasının eğitim videosu (kurs eğitmeni: Dr. Seyed Mustafa Kalami Haris, kurs süresi: bir saat on beş dakika) + buraya tıklayın.
• Teorik ve pratik konuları içeren PSO algoritması eğitim videosu (kurs eğitmeni: Dr. Seyed Mostafa Kalami Harris, kurs süresi: dokuz saat elli üç dakika) + buraya tıklayın.
• İkili ayrık parçacık sürüsü algoritmasının (PSO) uygulanması ve programlanması için eğitim videosu (kurs eğitmeni: Dr. Ismail Atashpaz Gregari, kurs süresi: bir saat kırk dakika) + buraya tıklayın .
• MATLAB’de Kültürel Algoritma eğitim videosu (kurs eğitmeni: Dr. Seyed Mostafa Kalami Haris, kurs süresi: iki saat otuz altı dakika) + buraya tıklayın.
• Karides grubu algoritmasının MATLAB’da uygulamalı eğitim videosu (kurs eğitmeni: Dr. Behdad Arendian, kurs süresi: bir saat yirmi dakika) + tıklayınız.
• MATLAB’de Tabu Arama eğitim videosu (kurs eğitmeni: Dr. Seyed Mustafa Kalami Haris, kurs süresi: iki saat otuz altı dakika) + buraya tıklayın.