Garfield
YZF Admin
TensorFlow Probability (TFP), TensorFlow ile birlikte olasılık dağılımlarını, belirsizlik hesaplarını ve Bayesçi makine öğrenmesini kullanmayı sağlayan bir Python kütüphanesidir. Klasik bir model yalnızca tek bir tahmin üretirken TFP, tahminin ne kadar belirsiz olduğunu da modellemenize yardımcı olur. Böylece bir değerin yalnızca “42” olduğunu değil, örneğin bu değerin hangi dağılıma ve güven aralığına göre oluştuğunu inceleyebilirsiniz.
Normal bir TensorFlow modeli çoğu zaman girdilerden tek bir çıktı hesaplar. Ancak gerçek veriler eksik, gürültülü veya değişken olabilir. TFP bu belirsizliği olasılık dağılımlarıyla ifade eder. Örneğin bir sensör ölçümünü tek bir sayı olarak ele almak yerine, ölçümün ortalamasını ve yayılımını birlikte modelleyebilirsiniz.
TFP; olasılık dağılımları, örnekleme, olasılık yoğunluğu hesaplama, Bayesçi çıkarım, Markov Chain Monte Carlo (MCMC), değişimsel çıkarım ve olasılıksal katmanlar gibi yapıların TensorFlow hesaplama grafikleri ve otomatik türev sistemiyle kullanılmasını sağlar.
TFP, tek başına yeni bir makine öğrenmesi algoritması değildir. TensorFlow modellerine olasılıksal hesaplama ve belirsizlik modelleme yetenekleri ekleyen bir araç setidir.
Bir TFP dağılımıyla çalışırken genellikle şu dört işlem yapılır:
Çıktıdaki örnekler her çalıştırmada değişebilir; çünkü dağılımdan rastgele değer üretilir. Değerlerin yaklaşık olarak 10 çevresinde toplanması beklenir. 12.0 için hesaplanan log-olasılık ise bu değerin tanımlanan dağılım altında ne kadar uyumlu olduğunu gösterir. Log-olasılığın daha yüksek olması, değerin dağılım açısından daha olası olduğu anlamına gelir; ancak bu değer doğrudan yüzde biçiminde olasılık değildir.
TFP özellikle tahminin yanında belirsizliğin de önemli olduğu durumlarda kullanılır. Örneğin zaman serisi tahmininde yalnızca gelecek değeri değil, olası değer aralığını; sınıflandırmada yalnızca sınıfı değil, modelin tahmininden ne kadar emin olduğunu; regresyonda ise tahmin hatasının dağılımını modellemek isteyebilirsiniz.
Bayesçi modellerde parametreleri sabit ve kesin değerler olarak almak yerine, bu parametreler için olasılık dağılımları tanımlanır. Veriler modele eklendikçe parametrelerin olası değerleri güncellenir. Bu yaklaşım, özellikle veri az olduğunda veya model belirsizliğinin raporlanması gerektiğinde yararlı olabilir.
TFP'yi seçmeden önce aşağıdaki ayrım önemlidir:
Bu nedenle TFP, her TensorFlow projesine otomatik olarak eklenmesi gereken bir kütüphane değildir. Modeliniz yalnızca kesin bir çıktı üretiyor ve belirsizlik hesabına ihtiyaç duymuyorsa, TFP kullanmak gereksiz karmaşıklık oluşturabilir. Buna karşılık veri gürültüsü, tahmin güveni veya olasılıksal parametreler önemliyse TFP uygun bir seçim olabilir.
TFP bir modelin belirsizliği doğru ölçmesini kendiliğinden garanti etmez. Dağılım seçimi, verinin kalitesi, model varsayımları ve eğitim yöntemi sonucu doğrudan etkiler. Yanlış dağılım seçilirse model teknik olarak çalışsa bile ürettiği belirsizlik pratikte yanıltıcı olabilir.
Ayrıca bir modelin yüksek olasılık değeri üretmesi, tahminin gerçek dünyada kesinlikle doğru olduğu anlamına gelmez. Sonuçları değerlendirirken modelin varsayımlarını, doğrulama verisindeki performansını ve tahmin aralıklarının gerçekten gözlenen sonuçlarla ne kadar örtüştüğünü ayrıca incelemek gerekir.
TFP'ye başlamak için önce dağılımlar API'sindeki temel kavramları, özellikle
TensorFlow Probability hangi problemi çözer?
Normal bir TensorFlow modeli çoğu zaman girdilerden tek bir çıktı hesaplar. Ancak gerçek veriler eksik, gürültülü veya değişken olabilir. TFP bu belirsizliği olasılık dağılımlarıyla ifade eder. Örneğin bir sensör ölçümünü tek bir sayı olarak ele almak yerine, ölçümün ortalamasını ve yayılımını birlikte modelleyebilirsiniz.
TFP; olasılık dağılımları, örnekleme, olasılık yoğunluğu hesaplama, Bayesçi çıkarım, Markov Chain Monte Carlo (MCMC), değişimsel çıkarım ve olasılıksal katmanlar gibi yapıların TensorFlow hesaplama grafikleri ve otomatik türev sistemiyle kullanılmasını sağlar.
TFP, tek başına yeni bir makine öğrenmesi algoritması değildir. TensorFlow modellerine olasılıksal hesaplama ve belirsizlik modelleme yetenekleri ekleyen bir araç setidir.
Temel kullanım mantığı
Bir TFP dağılımıyla çalışırken genellikle şu dört işlem yapılır:
- Dağılımın parametreleri belirlenir; örneğin normal dağılım için ortalama ve standart sapma.
- Dağılımdan örnek değerler üretilir.
- Belirli bir değerin olasılık yoğunluğu veya log-olasılığı hesaplanır.
- Bu dağılım, bir TensorFlow modelinin çıktısını veya kayıp fonksiyonunu tanımlamak için kullanılır.
tf-keras paketindeki Keras 2’yi gerektirdiğini belirtir. Bu sürüm bilgisi başka TFP sürümlerine kendiliğinden uygulanmaz; kuracağınız sürümün notlarını kontrol edin. Aşağıdaki varsayımsal dağılım örneği TFP’nin temel çalışma biçimini gösterir. Ortalama değeri 10, standart sapması 2 olan bir normal dağılım oluşturur:
Python:
import tensorflow_probability as tfp
tfd = tfp.distributions
dagilim = tfd.Normal(loc=10.0, scale=2.0)
ornekler = dagilim.sample(5)
log_olasilik = dagilim.log_prob(12.0)
print("Örnekler:", ornekler)
print("12.0 için log-olasılık:", log_olasilik)Çıktıdaki örnekler her çalıştırmada değişebilir; çünkü dağılımdan rastgele değer üretilir. Değerlerin yaklaşık olarak 10 çevresinde toplanması beklenir. 12.0 için hesaplanan log-olasılık ise bu değerin tanımlanan dağılım altında ne kadar uyumlu olduğunu gösterir. Log-olasılığın daha yüksek olması, değerin dağılım açısından daha olası olduğu anlamına gelir; ancak bu değer doğrudan yüzde biçiminde olasılık değildir.
TensorFlow Probability nerede kullanılır?
TFP özellikle tahminin yanında belirsizliğin de önemli olduğu durumlarda kullanılır. Örneğin zaman serisi tahmininde yalnızca gelecek değeri değil, olası değer aralığını; sınıflandırmada yalnızca sınıfı değil, modelin tahmininden ne kadar emin olduğunu; regresyonda ise tahmin hatasının dağılımını modellemek isteyebilirsiniz.
Bayesçi modellerde parametreleri sabit ve kesin değerler olarak almak yerine, bu parametreler için olasılık dağılımları tanımlanır. Veriler modele eklendikçe parametrelerin olası değerleri güncellenir. Bu yaklaşım, özellikle veri az olduğunda veya model belirsizliğinin raporlanması gerektiğinde yararlı olabilir.
TFP'yi seçmeden önce aşağıdaki ayrım önemlidir:
| İhtiyaç | TFP'nin katkısı |
|---|---|
| Rastgele değer üretmek | Normal, Bernoulli, Poisson ve benzeri dağılımlarla örnekleme yapılmasını sağlar. |
| Belirsizlik ölçmek | Tahminleri tek sayı yerine dağılım veya aralık olarak ifade etmeye yardımcı olur. |
| Bayesçi model kurmak | Önsel, olabilirlik ve sonsal dağılımlarla çalışmayı destekler. |
| Sadece standart sinir ağı eğitmek | TFP zorunlu değildir; klasik TensorFlow katmanları yeterli olabilir. |
TFP neyi garanti etmez?
TFP bir modelin belirsizliği doğru ölçmesini kendiliğinden garanti etmez. Dağılım seçimi, verinin kalitesi, model varsayımları ve eğitim yöntemi sonucu doğrudan etkiler. Yanlış dağılım seçilirse model teknik olarak çalışsa bile ürettiği belirsizlik pratikte yanıltıcı olabilir.
Ayrıca bir modelin yüksek olasılık değeri üretmesi, tahminin gerçek dünyada kesinlikle doğru olduğu anlamına gelmez. Sonuçları değerlendirirken modelin varsayımlarını, doğrulama verisindeki performansını ve tahmin aralıklarının gerçekten gözlenen sonuçlarla ne kadar örtüştüğünü ayrıca incelemek gerekir.
TFP'ye başlamak için önce dağılımlar API'sindeki temel kavramları, özellikle
sample(), log_prob(), ortalama ve ölçek parametrelerini öğrenmek; ardından belirsiz çıktı üreten basit bir TensorFlow modeli üzerinde deneme yapmak en anlaşılır yoldur.
Son düzenleme:
