Hesaplama Kaynağı Verimli Öğrenme (CoRE-Öğrenme): Zaman Paylaşımlı Makine Öğrenmesi için Teorik Bir Çerçeve

1. Giriş & Motivasyon

Geleneksel makine öğrenmesi teorisi, genellikle gerçekçi olmayan örtük bir varsayım altında işler: alınan tüm verileri işlemek için sonsuz veya yeterli hesaplama kaynakları mevcuttur. Bu varsayım, verilerin sürekli ve ezici hacimlerde geldiği akış öğrenimi gibi gerçek dünya senaryolarında geçerliliğini yitirir. Makale, öğrenme performansının sadece alınan veri hacmine değil, aynı zamanda sınırlı hesaplama kaynakları göz önüne alındığında işlenebilen veri hacmine de kritik ölçüde bağlı olduğunu savunur—bu faktör geleneksel teori tarafından göz ardı edilmiştir.

Yazarlar, bilgisayar sistemlerinin evrimine güçlü bir benzetme yaparak, mevcut "akıllı süper bilgisayar" tesislerini (kullanıcı/görev başına sabit, özel kaynaklar ayırır) modern zaman paylaşımlı işletim sistemleriyle karşılaştırır. Zaman paylaşımının ikili hedeflerini tanımlamak için Turing Ödülü sahipleri Fernando J. Corbató ve Edgar F. Codd'u referans gösterirler: kullanıcı verimliliği (hızlı yanıt) ve donanım verimliliği (zamanlama yoluyla optimal kaynak kullanımı). Temel tez, makine öğrenmesi teorisinin bu zaman paylaşımı kaygılarını entegre etmesi gerektiğidir, bu da Hesaplama Kaynağı Verimli Öğrenme (CoRE-Öğrenme) önerisine yol açar.

2. CoRE-Öğrenme Çerçevesi

CoRE-Öğrenme çerçevesi, öğrenme sürecine zamanlama ve kaynak kısıtlamalarını resmi olarak dahil eder. Tüm verilerin işlenebileceği garantisini terk ederek, zamanlama mekanizmasını öğrenme teorisinde birinci sınıf bir vatandaş haline getirir.

2.1. Temel Kavramlar: İş Parçacıkları & Başarı

Bir süper bilgisayar tesisine gönderilen bir makine öğrenmesi görevine iş parçacığı denir. Her iş parçacığının, bir başlangıç zamanı ile bir son teslim tarihi arasında tanımlanmış bir ömür süresi vardır. Kullanıcının performans gereksinimlerini karşılayan bir model bu ömür süresi içinde öğrenilebiliyorsa, iş parçacığı başarılıdır. Aksi takdirde bir başarısızlıktır. Bu çerçeveleme, öğrenme çıktısını doğrudan zamansal ve kaynak kısıtlamalarına bağlar.

2.2. Makine Öğrenmesi Verimi

Ağ ve veritabanı sistemlerindeki kavramlardan esinlenen makale, hesaplama kaynaklarının ve zamanlamanın etkisini formüle etmek için soyut bir ölçüt olarak makine öğrenmesi verimini tanıtır.

2.2.1. Veri Verimi

Veri verimi ($\eta$), zaman birimi başına öğrenilebilen alınan verinin yüzdesi olarak tanımlanır. Gelen veri hacmi ve mevcut hesaplama kaynağı bütçesi olmak üzere iki faktörden etkilenen dinamik bir değişkendir.

Makale, veri zorluğunun değişebileceğini (örneğin, kavramsal kayma nedeniyle, açık ortam öğrenmesine bağlantı) kabul eder ve bunu verim modeline gelecekte entegre edilecek bir faktör olarak önerir.

3. Teknik Formülasyon & Analiz

Sağlanan PDF alıntısı tam matematiksel kanıtlar sunmasa da, gerekli formalizmi kurar. CoRE-Öğrenme altında bir öğrenme algoritması $\mathcal{A}$'nın performansı sadece örneklem büyüklüğü $m$'nin değil, aynı zamanda verim $\eta(t)$ ve zamanlama politikası $\pi$ tarafından yönetilen etkin işlenmiş verinin bir fonksiyonudur.

Beklenen risk $R$'nin basitleştirilmiş bir formülasyonu şöyle olabilir: $$R(\mathcal{A}, \pi) \leq \inf_{t \in [T_{\text{başlangıç}}, T_{\text{son tarih}}]} \left[ \mathcal{C}(\eta_{\pi}(t) \cdot D(t)) + \Delta(\pi, t) \right]$$ Burada $\mathcal{C}$, $t$ zamanına kadar işlenen veri miktarına bağlı bir karmaşıklık terimidir, $D(t)$ alınan toplam veridir, $\eta_{\pi}(t)$ $\pi$ politikası altında elde edilen verimdir ve $\Delta$ zamanlama ek yükü veya gecikmesi için bir ceza terimidir. Amaç, iş parçacığının ömrü içinde bu sınırı en aza indiren bir zamanlama politikası $\pi^*$ bulmaktır.

4. Analitik Çerçeve & Örnek Vaka

Senaryo: Bir bulut ML platformu iki öğrenme iş parçacığı alır: 2 saat son teslim tarihine sahip İş Parçacığı A (görüntü sınıflandırma) ve 1 saat son teslim tarihine sahip ancak daha yüksek önceliğe sahip İş Parçacığı B (log'larda anomali tespiti).

CoRE-Öğrenme Analizi:

1. İş Parçacığı Tanımı: Her iş parçacığı için ömür, veri geliş hızı ve performans hedefini tanımlayın.
2. Verim Modellemesi: Mevcut donanımda (örneğin, GPU'lar) her iş parçacığı türü için veri verimi $\eta$'yı tahmin edin.
3. Zamanlama Politikası ($\pi$): Politikaları değerlendirin.
   • Politika 1 (Özel/İlk Gelen İlk İşlenir): İş Parçacığı A'yı tamamlanana kadar çalıştırın, sonra B'yi. Risk: İş Parçacığı B kesinlikle son teslim tarihini kaçırır.
   • Politika 2 (Zaman Paylaşımlı): Kaynakların %70'ini B'ye 50 dakika boyunca tahsis edin, ardından kalan süre için %100'ünü A'ya verin. Verim modeli kullanılarak yapılan analiz, her iki iş parçacığının da ömürleri içinde performans hedeflerine ulaşıp ulaşamayacağını tahmin edebilir.
4. Başarı/Başarısızlık Tahmini: Çerçeve, Politika 1'in bir başarısızlığa yol açacağını, iyi tasarlanmış bir Politika 2'nin ise çift başarıya yol açabileceğini, böylece genel donanım verimliliğini ve kullanıcı memnuniyetini en üst düzeye çıkarabileceğini tahmin etmek için teorik bir temel sağlar.

5. Gelecekteki Uygulamalar & Araştırma Yönleri

• Büyük Ölçekli Temel Model Eğitimi: Heterojen kümeler (GPU'lar/TPU'lar) üzerinde dinamik kaynak fiyatlandırması (örneğin, AWS Spot Instances) ile ön eğitim görevlerini zamanlama. CoRE-Öğrenme maliyet-performans dengelerini optimize edebilir.
• Kenar-Bulut İşbirlikçi Öğrenme: Bant genişliği ve gecikme kısıtlamaları altında kenar cihazları (düşük güç) ile bulut (yüksek güç) arasında model güncellemelerini ve çıkarım görevlerini zamanlama.
• MLOps & Sürekli Öğrenme: Yeni veri geldiğinde üretim sistemlerindeki yeniden eğitim boru hatlarının zamanlamasını otomatikleştirme, hizmet seviyesi sözleşmelerini (SLA'lar) ihlal etmeden model tazeliğini sağlama.
• Açık Ortam Öğrenmesi ile Entegrasyon: Verim kavramı $\eta$'yı, veri noktası başına kaynak maliyetinin kavramsal kayma veya yenilikle değiştiği zorluk verimini hesaba katacak şekilde genişletme, sürekli öğrenme ve anomali tespiti gibi alanlara bağlanma.
• Teorik Yakınsama Sınırları: Kaynak bütçelerini ve zamanlama politikalarını açıkça içeren PAC tarzı öğrenme garantileri türetme, "kaynak sınırlı öğrenme teorisi" adlı yeni bir alt alan oluşturma.

6. Referanslar

1. Codd, E. F. (Yıl). Zamanlama üzerine referans alınan çalışmanın başlığı. Yayıncı.
2. Corbató, F. J. (Yıl). Zaman paylaşımı üzerine referans alınan çalışmanın başlığı. Yayıncı.
3. Kurose, J. F., & Ross, K. W. (2021). Computer Networking: A Top-Down Approach. Pearson. (Verim tanımı için).
4. Zhou, Z. H. (2022). Open-Environment Machine Learning. National Science Review. (Değişen veri zorluğu bağlantısı için).
5. Silberschatz, A., Korth, H. F., & Sudarshan, S. (2019). Database System Concepts. McGraw-Hill. (İşlem verimi için).
6. Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. (2014). Generative Adversarial Nets. Advances in Neural Information Processing Systems. (Hesaplama yoğun bir ML paradigması örneği).
7. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). (Kaynak ağırlıklı bir eğitim görevi örneği).

7. Uzman Analizi & Eleştiri