Autoencoder nedir?
Türkçesi: Otokodlayıcı
İngilizcesi: Autoencoder
Türkçe Okunuşu: otokodlaycı
İngilizce Okunuşu: ˈɔːtoʊɪnˌkoʊdər
Dilbilgisi: İsim, (yapay zekâ ve makine öğrenimi terimi)
Köken: İngilizce kökenli bir birleşik kelimedir. “Auto” (kendi kendine) ve “encoder” (kodlayıcı) kelimelerinden oluşur. Temel anlamı, veriyi kendi kendine kodlayarak daha küçük bir temsile dönüştüren sistemdir.
Alakalı Sözcükler: Encoder, Decoder, Neural Network, Dimensionality Reduction, Representation Learning, Variational Autoencoder (VAE)
Autoencoder, bir tür yapay sinir ağı modelidir. Girdi verilerini daha düşük boyutlu bir temsile (latent space) sıkıştırmayı ve ardından bu temsilden orijinal veriyi yeniden oluşturmayı öğrenir. Bu süreç iki ana bölümden oluşur: encoder (kodlayıcı) ve decoder (çözücü). Encoder, veriyi sıkıştırırken, decoder bu sıkıştırılmış temsilden veriyi yeniden üretir.
Bu yapı, özellikle gürültü giderme (denoising), boyut indirgeme (dimensionality reduction), görsel veya metin verisi sıkıştırma, anomalik veri tespiti ve üretici modeller (generative models) gibi alanlarda kullanılır. Autoencoder’lar, denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) yaklaşımıyla çalıştıkları için etiketli veri gerektirmez; bu da büyük veri kümelerinde önemli bir avantaj sağlar.
Autoencoder’ların modern türevleri arasında Variational Autoencoder (VAE) ve Sparse Autoencoder bulunur. Özellikle VAE’ler, yapay görüntü, müzik ve metin üretimi gibi yaratıcı yapay zekâ uygulamalarında temel modellerden biridir.
« Fihriste Dön
