Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenimden (DL) Ne Kazanırsınız?

Bilimsel ilerleme ve keşif fırsatlarının veri depolama ve paylaşım kapasiteleri tarafından daha az kısıtlandığı "büyük veri" çağına girdik. Bunun yerine, teknolojik ve bilimsel yenilikler, mevcut olan bu bol veriyi hızlı ve etkili bir şekilde kullanma yeteneğimiz tarafından daha fazla kısıtlanmaktadır. Bu anlamda, giderek daha sağlam ve gelişmiş yapay zeka modelleme sistemleri, en karmaşık veri kümelerinin bile gerçek zamanlı veri işleme yetenekleri kullanılarak sofistike algoritmalara dönüştürülebileceğini kanıtlamaktadır.

Nörobilim ve Yapay Zeka

Bu algoritmalar ve modeller, insan zihinsel süreçlerini anlamlandırmayı ve bunlara daha iyi yanıt vermeyi uman nörobilimciler ve araştırmacılar için özellikle yararlı olduğunu kanıtlıyor.

Uygulamalar sonsuzdur. Kullanılabilirlik, yüz tanıma teknolojileri aracılığıyla daha iyi pazarlama ve kullanıcı deneyimlerinden, bireylerin bilişsel iş yüklerini dengelerken daha yüksek verimlilik elde etmelerine kadar uzanmaktadır.

Özellikle EEG ve beyin araştırma şirketi Emotiv, bu beyin araştırmalarını yürütme maliyetlerini düşürürken veri toplama ve analizindeki verimliliği artırarak ML ve DL'nin gücünü kanıtlamıştır. Bu durum, bireyler, eğitim ve akademik topluluklar ile diğerlerinin yanı sıra tüketici araştırmaları için kullanım senaryolarını araştıran işletmeler için EEG'nin yararlılığını önemli ölçüde artırmıştır.

Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenim

Yapay zeka, yavaş ama emin adımlarla, önceki nesillerin hayal bile edemeyeceği uygulamalara sızıyor, araştırma için maliyet engellerini azaltıyor ve yarının teknolojik yeniliklerine giden daha hızlı bir yol açıyor.

Bu durum hiçbir yerde EEG teknolojisi alanında olduğu kadar belirgin değildir. Gelişen ML ve DL modellemelerini entegre eden nörobilimciler, başta beyin-bilgisayar arayüzü sistemleri ve duygusal tanıma olmak üzere birçok alanda geniş potansiyellerin kapısını açıyor.

Yapay zeka modellerinin EEG verilerini anlamlandırmadaki mevcut durumunu anlamak için, birkaç unsurun kavramsal olarak birbirinden ayırt edilmesi gerekir. "Yapay zeka", "makine öğrenimi" ve "derin öğrenim" gibi terimler sıklıkla birbirinin yerine kullanılsa da, bunları ayıran önemli nüanslar vardır.

Yapay Zeka

Yaratıcı zihinler makinelerin bir gün insanlar gibi düşünecek şekilde eğitilebileceğini ilk anladıklarında, Yapay Zeka terimi doğdu. Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenim de dahil olmak üzere birkaç alt alanı kapsar.

Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi, karmaşık algoritmalar geliştirmek için veri bankaları kullanılarak eğitilen, yapay zekanın bir alt alanı veya dalıdır. Bu algoritmalar daha sonra yeni veya örnek veriler hakkında doğru tahminler yapmak, veriler için son derece hassas sınıflandırma sistemleri geliştirmek ve bu süreçte, bu makineler kullanılmadan bilim insanları için pratik olmayacak kalıpları ve bilgileri ortaya çıkarmaya yardımcı olmak için kullanılabilir.

Derin Öğrenim

Derin öğrenim, öğrenme ve eğitim sürecinin daha fazla yönünü otomatikleştirerek makine öğrenimini bir adım daha ileri götürür. Derin öğrenim algoritmaları, metin veya görüntüler gibi yapılandırılmamış veri kümelerinin kodunu çözebilir, böylece çok daha az insan müdahalesi gerektirir. Bu nedenle derin öğrenim, "ölçeklenebilir makine öğrenimi" olarak tanımlanmıştır.

EEG'nin Tarihsel Sınırlamaları ve Zorlukları: Yapay Zekaya Olan İhtiyaç

İnsan beyni yaklaşık 100 milyar nöron içerir. Bu nöronlar ile bunların ilgili sinaptik bağlantıları arasındaki karmaşık ilişkileri tam olarak anlamak, büyük miktardaki beyin verilerine bütünsel olarak bakabilme yeteneğini gerektirir. Onlarca yıldır, sinirsel devrelerin meta düzeydeki kalıplarını EEG verilerinden izole etme yeteneği, EEG okumalarının yararlılığında birincil hız sınırlayıcı adımı temsil etmiştir.

EEG teknolojisinin kendisi ucuzdur. İlk EEG beyin dalgası kayıtları 1800'lerin sonlarında üretilmiştir ve EEG okumalarını toplama süreci invaziv değildir ve nispeten basittir.

Ancak, EEG veri toplama ve analizindeki maliyetler, esas olarak, düşük sinyal-gürültü oranına sahip olan EEG tarafından yakalanan dışsal yapaylıkların manuel olarak ayıklanmasındaki insan emeğine bağlanmıştır. EEG verileri karmaşıktır ve hem doğrusal olmayan hem de durağan olmayan yönler taşır. Ayrıca kişiden kişiye benzersiz şekilde değişen faktörlere de sahiptir.

Araştırmacılar, gereksiz gürültüyü gidermek ve tüm farklı değişkenleri hesaba katmak için büyük miktarda veriyi manuel olarak önceden işlemeye zorlanıyorlardı. Bu nedenle, EEG'yi duygusal tanıma gibi daha gelişmiş görevlerde kullanmak oldukça uzun bir süre pratik ve uygulanabilir değildi. Yine de araştırmacılar denedi.

EEG beyin verilerinin toplanmasını ve analizini kolaylaştırmak ve araştırmacılar için maliyet-fayda engelini azaltmak amacıyla nörobilimciler, adımlarını parçalara ayırmak, ilgili strateji ve teknikleri geliştirmek ve EEG uygulamalarını artırmak için bir EEG sınıflandırma işleme hattı geliştirdiler.

Genel 5 Adımlı EEG Sınıflandırma İşlem Hattı

1. Veri ön işleme.

2. Sınıflandırma prosedürünü başlatma.

3. Sınıflandırıcı için veri kümesini bölme.

4. Yeni verilerin sınıfını tahmin etme.

5. Test veri kümesi için sınıflandırma modelini değerlendirme.

EEG şu anda beyin aktivitesini yakalamak için hala en uygun maliyetli ve bilgilendirici yöntemlerden biri olsa da, EEG verilerinin yararlılığı, bilim insanlarının beyin verilerini ne kadar güvenilir bir şekilde kaydedebildikleri ve bu EEG kayıtlarını ne kadar verimli bir şekilde işleyebildikleri ile sınırlı kalmaya devam ediyor.

EEG'nin Geleceği: Yapay Zeka ve Büyük Veri Yeteneklerinin Yükselişi

"Büyük veri" terimi, modern teknolojinin veri toplamamıza ve işlememize olanak tanıdığı artan hacim, hız ve çeşitliliğe atıfta bulunur. Büyük veri, nörobilimsel ortamı dramatik bir şekilde değiştiriyor. Basitçe söylemek gerekirse, topladığımız büyük miktardaki verileri kullanmak için artık her zamankinden daha donanımlıyız.

Sınıflandırma görevleri, özellikle duygusal durumları tespit etmekle ilgili olanlar, giderek daha fazla ikili ve çok etiketli sınıflandırma süreçleriyle ele alınmaktadır. Denetimli ML algoritmaları eğitim verilerini öğrenir, modeller ve öğrenilen parametreler geliştirir ve ardından her bir veri kümesine ilgili sınıf etiketlerini atamak için bunları yeni verilere uygular. Bu süreç, insanların tekrarlayan, zaman alıcı kararlar vermeye zaman harcaması ihtiyacını ortadan kaldırır.

"Yapay zeka" veya "makine öğrenimi" gibi terimleri duymak ve 1984 yapımı Terminatör gibi popüler kültür yapıtlarında hayal edilen fütüristik dünyaları düşünmek kolaydır. Bu teknolojilerin, günlük yaşamınızın temelini oluşturan her yerde bulunan görevlerde anlaşılması veya değerli olması için çok karmaşık olduğunu varsayabilirsiniz.

Bu tuzağa düşmeyin

Yapay zeka, gişe rekorları kıran filmlerde veya Isaac Asimov'un 1950 tarihli romanı Ben, Robot gibi ünlü bilim kurgu klasiklerinde ilk kez ayrıntılı olarak anlatılandan çok daha az karmaşıktır. Yapay zeka çalışması dışındaki bireyler bile mevcut yapay zeka modellemelerini anlayabilir ve mevcut modelleri kendi araştırmalarında kullanabilir.

EEG Araştırma Literatüründe Gerçek Zamanlı ML ve DL Uygulamaları

Beyin verilerini anlamlandırmak için ML ve DL algoritmalarının kullanımı, EEG işleme algoritmalarını geliştirmeyi ve rafine etmeyi amaçlayan hakemli araştırmaları belirleyen ve 2021 yılında yayınlanan sistematik bir incelemenin de gösterdiği gibi, son yıllarda önemli ölçüde artmıştır. Bu incelemede ele alınan makalelerin yaklaşık %63'ü son üç yılda yayınlanmış olup bu durum, gelecekteki BCI sistemlerinde ve ER araştırmalarında bu modellerin kullanımının artmasının beklenebileceğini düşündürmektedir.

Lukas Geimen'in yayınlanan makalesi "Machine-learning-based diagnostics of EEG pathology" de kendisi ve ekibi, ML yöntemlerini ve bunların klinik EEG analizini otomatikleştirme kapasitelerini araştırdı. Otomatikleştirilmiş EEG modellerini özelliğe dayalı veya uçtan uca yaklaşımlar olarak kategorize ederek, "önerilen özelliğe dayalı çerçeveyi ve derin sinir ağlarını (EEG-optimize edilmiş geçici evrişimli ağ - TCN) uyguladılar." Her iki yaklaşımda da doğruluk oranlarının şaşırtıcı derecede yakın olduğunu ve %81 ila %86 arasında değiştiğini buldular. Sonuçlar, önerilen özelliğe dayalı kod çözme çerçevesinin derin sinir ağlarıyla benzer doğruluğa sahip olduğunu göstermektedir.

Yannick Roy ve arkadaşlarının Journal of Neuroengineering dergisinde yer alan makalesi, kendisinin ve ekibinin Ocak 2010 ile Temmuz 2018 arasında yayınlanan ve DL'yi EEG'ye uygulayan 154 makaleyi nasıl incelediğini tartışıyor. Bu makaleler "epilepsi, uyku, beyin-bilgisayar arayüzü oluşturma ve bilişsel ile duyuşsal izleme gibi farklı uygulama alanlarını" kapsıyordu. Kullanılan EEG verilerinin miktarının birkaç dakikadan birkaç saate kadar değişen bir süreye sahip olduğunu buldular. Bununla birlikte, derin öğrenme modeli eğitimi sırasında görülen örnek sayısı birkaç düzineden birkaç milyona kadar değişmekteydi. Tüm bu veriler içinde, derin öğrenme yaklaşımlarının, bunları kullanan tüm çalışmalar genelinde geleneksel temel çizgilerden daha doğru olduğunu buldular.

Görselleştirmeler ve analizler, her iki yaklaşımın da verilerin benzer yönlerini kullandığını gösterdi; örneğin, temporal elektrot konumlarındaki delta ve theta bant gücü. Yannick Roy ve arkadaşları, mevcut ikili EEG patolojisi kod çözücülerinin doğruluklarının, klinik etiketlerin mükemmel olmayan derecelendiriciler arası uyumu nedeniyle neredeyse %90'a ulaşabileceğini ve bu tür kod çözücülerin, klinik EEG uzmanlarının nadir olduğu alanlar gibi durumlarda zaten klinik olarak yararlı olduğunu savunuyorlar. Özelliğe dayalı çerçevenin açık kaynak olarak sunulduğunu ve EEG makine öğrenimi araştırmaları için yeni bir araç sunduğunu önerdiler.

DL, yayın sayısında üstel bir artış görmüştür ve bu durum bilim camiasında bu tür bir işlemeye olan ilginin giderek arttığını yansıtmaktadır.

Emotiv Beyin Verileri ve EEG Cihazlarının Benzersiz Yanı Nedir?

ML ve DL modelleri, EEG teknolojilerinde çığır açan ilerlemeler sağlıyor. Piyasadaki en rekabetçi, yeni çağ EEG cihazları söz konusu olduğunda, hiçbir şirket sınırları Emotiv kadar zorlamıyor.

Emotiv, bir biyoinformatik şirketidir ve EEG kullanımı yoluyla nörobilim topluluğunu güçlendirme konusunda bir öncüdür. Emotiv'in yenilikleri, "Zihin Makine Arayüzü", "Doğrudan Sinirsel Arayüz" ve "Beyin-Makine Arayüzü" olarak da adlandırılan BCI'lar şemsiyesi altına girmektedir. Bu teknolojiler on yılı aşkın bir süredir bilişsel performansı takip etmek, duyguları izlemek ve makine öğrenimi ile eğitilmiş zihinsel komutlar yoluyla sanal ve fiziksel nesneleri kontrol etmek için kullanılıyor.

Emotiv EEG kulaklıkları arasında Emotiv Flex (32 kanallı EEG), Emotiv Insight 2.0 (5 kanallı EEG) ve Epoc X (14 kanallı EEG) yer almaktadır. Benzersiz algoritmaları şunları tespit eder:

• Hüsran

• İlgi

• Rahatlama

• Heyecan

• Bağlılık

• Stres

• Dikkat

Emotiv, EEG kulaklıklarından çok daha fazlasını geliştiriyor. Akademisyenler, web geliştiricileri ve hatta nörobilim geçmişi olmayan meraklı bireyler tarafından kullanılabilecek bir araç ve özellik ekosisteminin geliştirilmesine yardımcı oldular.

EmotivLABS

EmotivLABS, bireysel kullanıcıları araştırmacılarla bir araya getirmeye yardımcı olarak Emotiv beyin verilerini kitlesel kaynaklı hale getirme fırsatlarını kolaylaştırır.

Emotiv Cortex

Emotiv Cortex ile araştırmacılar, kullanıcılara gerçek zamanlı beyin verilerini kullanarak kişiselleştirilmiş deneyimler ve aktivasyonlar yaratacak araçlar sunan özel uygulamalar geliştirebilirler.

EmotivPRO

Araştırmacılar ve kurumlar, Emotiv cihazlarını EEG verilerini oluşturmaya, yayınlamaya, edinmeye ve analiz etmeye yardımcı olan EmotivPRO ile eşleştirebilirler.

EmotivPRO, Emotiv'in kendi bünyesindeki bulut tabanlı analizörünü kullanarak işlem sonrası verilerin entegre bir analizini sunar ve araştırmacıların kayıtlarını dışa aktarma ihtiyacını ortadan kaldırır.

İşlem hattı Emotiv'in bulut sunucularında gerçekleştirildiğinden, bu durum sisteminizdeki talepleri azaltır ve kaynakları korumanıza olanak tanır. Bu yapay zeka ve ML EEG teknolojisiyle, yalnızca kaynakları daha iyi korumakla kalmaz, aynı zamanda verilerin karmaşık, gerçek zamanlı analizinden de yararlanırsınız. Günler süren çalışmaları birkaç dakikaya sığdıran ve zaman alan görevleri tamamlayan bulut teknolojilerinin faydasından yararlanarak çalışmalarınızla daha fazlasını başarın.

EEG kulaklıkları ve uygulamaları ile Emotiv, bireylerin zihinlerinin içsel işleyişini çözmelerini sağlayarak ve küresel beyin araştırmalarını hızlandırarak şirketin misyonunu daha da ileriye taşımıştır.

Araştırma enstitüleri Emotiv'in düşük maliyetli, uzaktan EEG teknolojilerini keşfediyor. Benzer şekilde, tüketici araştırmaları ve tüketici yenilikleri için kullanım senaryolarını araştıran şirket ve işletmelerdeki nörobilim araştırmacıları da kritik öneme sahip birçok iş uygulaması için Emotiv'in EEG kulaklıklarının ve uygulamalarının yararlılığını keşfediyor.

Emotiv hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Web sitesini ziyaret etmek veya bir demo talep etmek için buraya tıklayın.