Zero-Shot Learning Nedir? Hangi Durumlarda Avantaj Sağlar?

Zero-Shot Learning, yapay zekâ ve makine öğrenimi alanında, eğitim verisi olmadan bilinmeyen sınıfları tanıyabilen modelleri ifade eder. Bu yaklaşım, özellikle doğal dil işleme ve görüntü tanıma gibi alanlarda devrim niteliğindedir.

Zero-Shot Learning Nasıl Çalışır?

Zero-Shot Learning, klasik makine öğrenimi yaklaşımlarından farklı olarak, modelin hiç görmediği bir sınıfa dair tahminlerde bulunabilmesini sağlar. Bu sistemler, öğrenme sürecinde yalnızca bazı kavramlara dair eğitim alsa bile, daha sonra bu kavramlarla benzerlik taşıyan yeni sınıfları tanıyabilir. Bu başarı, genellikle kavramlar arası anlamsal ilişkilerin matematiksel olarak modellenmesiyle mümkündür. Model, sınıfları metinsel açıklamalar ya da kavramsal vektörler aracılığıyla temsil eder ve eğitim sürecinde öğrendiği bu temsiller sayesinde yeni kavramlarla ilişki kurabilir.

Zero-Shot Learning’in çalışmasındaki temel unsurlardan biri de “embedding” yöntemidir. Bu yöntemle veriler, çok boyutlu uzaylarda temsil edilir ve kavramlar arasındaki benzerlikler, bu vektörlerin birbirine olan uzaklıklarıyla ölçülür. Eğer bir sınıfın açıklaması ya da özelliği modelin eğitildiği diğer sınıflarla örtüşüyorsa, model bu örtüşmeyi kullanarak yeni sınıfla ilgili doğru tahminde bulunabilir. Özellikle metin tabanlı uygulamalarda, dil modelleri sayesinde sınıfların metinsel betimlemeleri kullanılarak oldukça etkili tahminler yapılabilir.

Bilinen Sınıflar Üzerinden Bilinmeyenleri Tahmin Etme

Zero-Shot Learning’in temel mantığı, sistemin daha önce hiç görmediği bir sınıfla karşılaştığında bile bu sınıfla ilgili doğru tahminlerde bulunabilmesidir. Bunu gerçekleştirebilmek için model, eğitim sırasında öğrendiği sınıfların özelliklerini genelleştirerek bilinmeyen sınıflarla bağ kurar. Örneğin, “köpek” ve “kedi” gibi hayvanlara dair bilgiye sahip olan bir model, daha önce hiç görmediği “tilki”yi tanımlayabilir çünkü bu canlıların ortak özelliklerinden yola çıkarak tilkinin de bir hayvan olduğunu anlama yetisine sahip olabilir.

Bu yaklaşım, geleneksel makine öğrenimi tekniklerinden ayrılır çünkü klasik yöntemlerde modelin doğru tahminler yapabilmesi için her sınıfa ait çok sayıda örnekle eğitilmesi gerekir. Oysa Zero-Shot Learning, sınıflar arası anlamsal ilişkileri modelleyerek “ön bilgiye” dayalı çıkarımlarda bulunur. Bu çıkarımlar, genellikle “semantic embedding” adı verilen temsil teknikleriyle sağlanır. Burada kavramlar, çok boyutlu uzaylarda matematiksel vektörler olarak ifade edilir. Bu vektörlerin birbiriyle olan yakınlığı, sınıflar arasındaki benzerliği yansıtır ve sistemin bilinmeyen bir sınıfla ilgili doğru tahminde bulunmasına olanak tanır.

Zero-Shot Learning Hangi Durumlarda Avantaj Sağlar?

Zero-Shot Learning, özellikle veri etiketlemenin zor, zaman alıcı veya maliyetli olduğu durumlarda büyük avantaj sağlar. Geleneksel makine öğrenimi algoritmaları, her yeni sınıf için yüzlerce hatta binlerce örnekle eğitilmek zorundayken, Zero-Shot Learning, bu ihtiyacı ortadan kaldırır. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde her yeni çıkan ürün kategorisi için manuel veri etiketlemesi yapmak hem operasyonel yük getirir hem de zaman kaybına yol açar. Zero-Shot Learning ise var olan kategorilerin açıklamalarını ve ilişkilerini analiz ederek yeni sınıfları tahmin edebilir. Bu sayede sistem, daha önce görmediği ürün türlerini bile anlamlandırabilir.

Ayrıca bu öğrenme biçimi, değişkenlik gösteren veya hızlı dönüşüm geçiren veri kümelerinde de oldukça etkilidir. Yeni ortaya çıkan internet kavramları, sosyal medya trendleri veya aniden popülerleşen içerikler için etiketlenmiş veri bulmak zordur. Bu gibi dinamik alanlarda Zero-Shot Learning, modele yalnızca metinsel açıklamalar sunarak dahi anlamlı tahminler yapılmasını sağlar. Bu esneklik, sistemin adaptasyon süresini ciddi şekilde azaltır ve modelin daha uzun ömürlü, sürdürülebilir olmasını sağlar. Özellikle kaynakların kısıtlı olduğu akademik çalışmalar ya da startup projeleri gibi senaryolarda Zero-Shot Learning, hızlı çözüm üretme açısından büyük bir rekabet avantajı sağla

Zero-Shot Learning ile Few-Shot Learning Arasındaki Fark Nedir?

Zero-Shot Learning, veriyle sınırlı veya hızlı uyum gerektiren sektörlerde büyük avantaj sağlayan bir teknolojidir. Yeni kavramları, eğitim verisi olmadan tanıyabilmesi sayesinde birçok alanda uygulanabilir. Özellikle veri etiketlemenin zaman aldığı veya imkânsız olduğu alanlarda, bu yöntem sayesinde sistemler çok daha hızlı ve verimli şekilde çalışabilir. Aşağıda, farklı sektörlerde Zero-Shot Learning’in nasıl kullanıldığını ve sağladığı faydaları özetleyen bir tablo bulabilirsin:

Atiye Berika Ertaş

18 Haziran 2025