Makine Öğreniminde Kontrol Noktaları Nelerdir ve Nasıl Çalışırlar?

Kontrol noktaları, eğitim sırasında bir modelin performansını değerlendirmek için makine öğreniminde kullanılan bir mekanizmadır. Modelin mevcut durumunu ve ağırlıklarını kaydetmek için kullanılırlar, böylece eğitim süreci daha sonra aynı noktadan devam ettirilebilir. Bu, birkaç nedenden dolayı faydalı olabilir:

1. Büyük modellerin eğitimi: Büyük modellerin eğitimi uzun zaman alabilir ve onları sürekli eğitmek mümkün olmayabilir. Kontrol noktalarını kullanarak, eğitim sırasında belirli noktalarda modelin ilerlemesini kaydedebilir ve daha sonra en baştan başlamanıza gerek kalmadan eğitime devam edebilirsiniz.
2. Modelde hata ayıklama: Modelinizin iyi performans göstermediğini fark ederseniz, eğitimde sorunun başladığı noktayı belirlemek için kontrol noktalarını kullanabilir ve ardından sorunu düzeltmek için farklı yaklaşımlar deneyebilirsiniz.
3. Model iyileştirme: Farklı modellerin veya hiperparametrelerin performansını karşılaştırmak ve en iyisini seçmek için kontrol noktalarını kullanabilirsiniz.
4. Öğrenimi aktarma: Kontrol noktaları, önceden eğitilmiş bir modelin ağırlıklarını kaydetmek için kullanılabilir, böylece sıfırdan başlamak zorunda kalmadan yeni bir göreve göre ince ayar yapabilirsiniz.

Uygulamada, kontrol noktaları modelin ağırlıkları ve diğer ağırlıkları kaydedilerek oluşturulur. Eğitim sırasında belirli noktalarda ilgili bilgiler (kayıp fonksiyonu değeri gibi). Bu, manuel olarak veya Python'daki TensorFlow'un `ModelCheckpoint` sınıfı gibi otomatik araçlar kullanılarak yapılabilir. .Sequential([...])

# Modeli bir kayıp fonksiyonu ve bir optimizer
model.compile(loss='mse', optimizer='adam') ile derleyin

# Bir kontrol noktası oluşturun
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model= model, save_steps=500)

# Modeli eğitin
for i in range(1000):
# Modeli bir adım için eğitin
girdiler, çıktılar = created_data()
tahminler = model.predict(inputs)
kayıp = model.loss(inputs) , çıktılar)
optimizer.minimize(loss)
checkpoint.save_path = 'ckpt/step_{:d}'.format(i)
checkpoint.save(model)
```
Bu örnekte, `checkpoint` nesnesi "tf.train.Checkpoint" sınıfıyla oluşturulur ve "save_steps" argümanı, kontrol noktasının her 500 eğitim adımında bir kaydedilmesi gerektiğini belirtir. 'Kontrol noktası' nesnesinin 'save_path' özelliği, kontrol noktasının kaydedilmesi gereken yolu belirtmek için kullanılır.