Tanım
Model Training, bir yapay zekâ veya makine öğrenimi modelinin verilerden örüntü, ilişki ve kuralları öğrenmesi sürecidir. Türkçede model eğitimi olarak açıklanabilir.
Bu süreçte model, eğitim verisi üzerinde çalışır ve belirli bir hedefi daha iyi gerçekleştirmek için parametrelerini günceller. Örneğin bir sınıflandırma modeli doğru etiketi tahmin etmeyi, bir dil modeli metin devamını üretmeyi, bir öneri modeli kullanıcıya uygun ürünü seçmeyi öğrenir.
Model training; veri hazırlama, feature engineering, algoritma seçimi, hyperparameter ayarı, eğitim, doğrulama ve performans değerlendirme adımlarını içerebilir.
Kökeni
Model Training kavramı, makine öğreniminin temel prensibinden doğar: Sistemler, kuralları doğrudan elle yazmak yerine verilerden öğrenebilir. Bu öğrenme süreci modelin eğitimidir.
İstatistiksel öğrenme, optimizasyon ve bilgisayar bilimi alanları model training süreçlerinin temelini oluşturur. Veriler arttıkça ve işlem gücü geliştikçe daha büyük ve karmaşık modeller eğitilebilir hale gelmiştir.
Modern AI’da model training, büyük dil modelleri ve deep learning sistemleri için çok yüksek hesaplama ve veri kaynağı gerektirebilir. Daha küçük iş problemlerinde ise daha sade eğitim süreçleri yeterli olabilir.
Nerelerde Kullanılır?
Model Training; churn prediction, lead scoring, fraud detection, recommendation system, image classification, NLP, demand forecasting ve generative AI modellerinde kullanılır.
Bir pazarlama ekibi, geçmiş lead verilerini kullanarak hangi leadlerin satışa dönüştüğünü öğrenen bir model eğitebilir. Bu model yeni leadlerin dönüşüm olasılığını tahmin edebilir.
LLM alanında model training büyük ölçekli ön eğitim, fine-tuning veya instruction tuning biçiminde gerçekleşebilir. Her eğitim türünün amacı ve veri ihtiyacı farklıdır.
Örnek Kullanım
Bir e-ticaret markası, geçmiş alışveriş verileriyle kullanıcıların hangi ürün kategorilerine ilgi duyacağını tahmin eden bir öneri modeli eğitebilir.
Bir data scientist, “Model Training için veri setini eğitim, doğrulama ve test olarak ayırmalıyız” diyebilir.
Karıştırılan Kavramlar
- Model Training ve Inference: Model Training öğrenme aşamasıdır. Inference eğitilmiş modelin yeni veriye çıktı üretmesidir.
- Model Training ve Fine-Tuning: Fine-tuning önceden eğitilmiş modeli özel veriyle uyarlamaktır. Model training daha genel eğitim sürecidir.
- Model Training ve Model Evaluation: Model Training modeli geliştirir. Model Evaluation performansı ölçer.
- Model Training ve Dataset: Dataset eğitimde kullanılan veri kümesidir. Model Training bu veriden öğrenme sürecidir.
İlgili Terimler
- Machine Learning
- Dataset
- Feature Engineering
- Hyperparameter
- Fine-Tuning
- Model Evaluation
- Inference
- Deep Learning
- Training Data
Büyüme Mimarisi Notu
Model Training, büyüme mimarisinde veriyi tahmin ve otomasyon kapasitesine dönüştüren süreçtir. Ancak eğitim verisi iş gerçeğini temsil etmiyorsa model de yanlış öğrenir.
Sağlıklı model eğitimi için veri kalitesi, problem tanımı, hedef metrik ve değerlendirme planı net olmalıdır. Modelin öğrenmesi kadar ne öğrendiği de önemlidir.