YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Orta seviye
Optimizasyon Algoritması (Optimizer)
Optimization Algorithm / Optimizer
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Optimizasyon algoritması (Optimizer), kayıp fonksiyonunu en aza indirmek ve modelin doğruluğunu artırmak için eğitim sırasında ağırlıkları ve sapmaları matematiksel olarak güncelleyen yöntemdir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiYapay zekânın öğrenme motorudur. Hata sinyalini alıp modelin parametrelerini adım adım en doğru yöne çeker.
Çalışma mantığı: Gradyan inişi prensibine dayanır. Gradyanların büyüklüğüne ve yönüne göre parametreleri günceller. Yaygın optimizasyon türleri: SGD (Stokastik Gradyan İnişi), Momentum, AdaGrad, RMSprop ve günümüzde standart olan Adam (Adaptive Moment Estimation) ile AdamW.
Kullanım alanları: Derin öğrenme, yapay sinir ağları ve tüm makine öğrenmesi modellerinin eğitimi.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Uygun olmayan optimizer seçimi veya hiperparametre ayarı modelin yerel minimumlara takılmasına veya salınım yaparak yakınsayamamasına neden olabilir.
Çalışma mantığı: Gradyan inişi prensibine dayanır. Gradyanların büyüklüğüne ve yönüne göre parametreleri günceller. Yaygın optimizasyon türleri: SGD (Stokastik Gradyan İnişi), Momentum, AdaGrad, RMSprop ve günümüzde standart olan Adam (Adaptive Moment Estimation) ile AdamW.
Kullanım alanları: Derin öğrenme, yapay sinir ağları ve tüm makine öğrenmesi modellerinin eğitimi.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Uygun olmayan optimizer seçimi veya hiperparametre ayarı modelin yerel minimumlara takılmasına veya salınım yaparak yakınsayamamasına neden olabilir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaKayıp yüzeyinde global minimumu bulmak için parametre uzayında gradyan tabanlı arama ve güncelleme adımlarını yöneten matematiksel algoritmadır.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir büyük dil modeli eğitilirken AdamW optimizer'ı kullanılarak her bir kelime tahmin hatası sonrası milyarlarca ağırlık dengeli ve kararlı şekilde güncellenir.