End-to-End Learning nedir?
Türkçesi: Uçtan Uca Öğrenme
İngilizcesi: End-to-End Learning
Türkçe Okunuşu: ent tu end lörn-ing
İngilizce Okunuşu: ˌɛnd tuː ˌɛnd ˈlɜːrnɪŋ
Dilbilgisi: İsim, (makine öğrenimi ve yapay zekâ terimi)
Köken: “End-to-end” ifadesi İngilizcede “başından sonuna kadar, aradaki tüm aşamaları kapsayan” anlamına gelir. “Learning” ise Eski İngilizce “leornian” (öğrenmek) kökünden türemiştir. Terim, 2010’lu yıllarda derin öğrenme modellerinin karmaşık görevleri tüm bileşenleriyle tek bir yapıda çözmeye başlamasıyla yaygınlaşmıştır.
Alakalı Sözcükler: Deep Learning, Representation Learning, Feature Extraction, Supervised Learning, Neural Networks, Backpropagation
End-to-End Learning, bir yapay zekâ modelinin girdiden çıktıya kadar tüm süreci tek bir bütünleşik yapı içinde öğrenmesini ifade eder. Bu yaklaşımda model, geleneksel yöntemlerde olduğu gibi manuel özellik çıkarma adımlarına ihtiyaç duymaz; bunun yerine tüm işlem hattını tek bir öğrenme mekanizması altında optimize eder.
Özellikle büyük veri setleri ve karmaşık tahmin görevlerinde, otomatik özellik öğrenimi sayesinde daha yüksek doğruluk ve daha az insan müdahalesi sağlar.
Bu metodoloji, görüntü tanıma, makine çevirisi, ses tanıma, otonom sürüş, tıbbi görüntüleme ve doğal dil işleme gibi birçok alanda kullanılır. Çünkü model, girdilerden en etkili temsilleri kendisi çıkararak daha akıcı, hızlı ve tutarlı bir öğrenme süreci sunar. End-to-End Learning sayesinde sistemler daha uyarlanabilir, ölçeklenebilir ve kapsamlı hale gelir; karmaşık süreçlerde hata noktalarını azaltarak genel performansı artırır.
« Fihriste Dön
