---
title: FTRL (Follow The Regularized Leader)
slug: ftrl-follow-the-regularized-leader-fdb8f
url: /detay/ftrl-follow-the-regularized-leader-fdb8f
type: article
language: Türkçe
entity:
  primary: FTRL (Follow The Regularized Leader)
  type: article
  disambiguation: FTRL algoritması: Çevrimiçi öğrenme için güçlü bir optimizasyon yöntemi.  Büyük, seyrek veriler için ideal.
  categories:
    - name: Bilişim Ve İletişim Teknolojileri
      slug: bilisim-ve-iletisim-teknolojileri
      url: /kategori/bilisim-ve-iletisim-teknolojileri
    - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ
      slug: yazilim-ve-yapay-zeka
      url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka
  tags:
    - Öneri Sistemleri
    - Tıklama Tahmini
    - L1 Düzenlileştirme
    - Sparse optimizasyon
    - Çevrim İçi Öğrenme
    - FTRL
    - Optimizasyon
    - Büyük veri
author: Kaan Gümele
created_at: 2025-04-28T02:04:39.316393+03:00
updated_at: 2025-04-29T18:26:14.176776+03:00
image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/27/Lf8S65d84jUQtx44kBenoRE8foZuxlit.png
---

# FTRL (Follow The Regularized Leader) 

<!-- CONTEXT: KURE Information Cards for "FTRL (Follow The Regularized Leader) " -->

## KURE Information Cards

![ftrl.png](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/27/ZbOLeWYQOYfSmxaZPaLYBTajlHVfONVi.png)

| Field | Value |
|-------|-------|
| Yıl(Sayısal) | 2011 |
| Avantaj(lar) | Genelleme kabiliyeti yüksek,Gerçek zamanlı uygulamalar için ideal,Çevrim içi öğrenmeye uygun |

<!-- CONTEXT: Article Content for "FTRL (Follow The Regularized Leader) " -->

## Article Content

**FTRL**, “Follow-The-Regularized-Leader” ifadesinin kısaltmasıdır ve özellikle **çevrim içi öğrenme (online learning)** senaryoları için tasarlanmış bir [optimizasyon algoritmasıdır](/tr/detay/optimizasyon-fbf43/llms.txt). Büyük ölçekte ve seyrek (sparse) özelliklere sahip verilerle çalışmak üzere geliştirilmiştir. Google tarafından önerilen bu algoritma, özellikle **reklam tahmini**, **öneri sistemleri** ve **gerçek zamanlı öğrenme** sistemlerinde yaygın şekilde kullanılır.

### **FTRL Optimizasyon Algoritması**

#### **Temel Yaklaşım**

[FTRL](/tr/detay/ftrl-follow-the-regularized-leader-d9809/llms.txt), klasik gradyan inişi yöntemlerinden farklı olarak **önceki adımlarda biriken gradyanların** ve **düzenlileştirme terimlerinin** bir kombinasyonu üzerinden güncelleme yapar. Özellikle $L_1$ ve $L_2$ düzenlileştirme terimlerini doğrudan güncelleme fonksiyonunun bir parçası hâline getirerek, parametrelerin seyrekliğini teşvik eder. Bu özelliğiyle **Lasso (**$L_1$**) gibi etkili özellik seçim mekanizmalarıyla** benzer davranışlar sergiler.

#### **Matematiksel Tanım**

FTRL güncellemesi şu şekilde ifade edilir:

$\theta_{t+1} = \arg\min_{\theta} \left( \sum_{s=1}^{t} g_s^T \theta + \frac{1}{2} \sum_{s=1}^{t} \sigma_s \|\theta\|_2^2 + \lambda_1 \|\theta\|_1 \right) $

Burada:

- $g_s$: s adımındaki gradyan
- $\sigma_s$: adım başına artan ağırlıklandırma katsayısı
- $\lambda_1$: L1 düzenlileştirme katsayısı 
- $\theta$: öğrenilen parametreler

Bu formül, önceki tüm gradyanları ve düzenlileştirme cezalarını göz önünde bulundurarak parametreleri günceller.

### **Özellikleri**

#### **Avantajları**

- **Seyrek veri ile uyumlu**: L1 düzenlileştirme ile çok sayıda gereksiz özelliği sıfırlayabilir.
- **Çevrim içi güncellemeye uygun**: Büyük veri akışları ile çalışmak için uygundur.
- **Gerçek zamanlı öğrenme**: Özellikle internet reklamcılığı ve öneri motorlarında yaygındır.
- **Dengeli genelleme**: L1 ve L2’nin birlikte kullanımı aşırı uyum riskini azaltır.

#### **Dezavantajları**

- **Parametre ayarlaması hassastır**: L1 ve L2 katsayıları dikkatle belirlenmelidir.
- **GPU/derin öğrenme için optimize edilmemiştir**: Daha çok CPU tabanlı modellerde kullanılır.
- **Yoğun veri için uygun değildir**: Seyrek olmayan (dense) verilerde performansı sınırlıdır.

### **Uygulama Alanları**

- Tıklama tahmini (CTR) sistemleri
- Reklam açık artırmaları (RTB)
- Öneri sistemleri 
- Gerçek zamanlı kullanıcı davranışı modelleme
- Büyük ölçekli metin sınıflandırma

![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/04/28/KZa5EC63er8RY8aJs4lmudDi5swJTiK4.gif)
*FTRL'nin adım adım düzenlileştirilmiş optimizasyon süreci görselleştirildi. (*

FTRL, geçmiş gradyanlar ve düzenlileştirme terimlerini hesaba katarak çevrim içi ve seyrek öğrenmeyi mümkün kılar.

<!-- CONTEXT: Academic Sources and References for "FTRL (Follow The Regularized Leader) " -->

## Academic Sources and References

1. McMahan, H. Brendan, Daniel Golovin, Sharat Chikkerur, Dan Liu, Martin Wattenberg, Arnar Mar Hrafnkelsson, Tom Boulos, et al. 2013. “Ad Click Prediction.” Proceedings of the 19th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining - KDD ’13. https://doi.org/10.1145/2487575.2488200.Bottou, Léon. 2012. “Stochastic Gradient Descent Tricks.” Lecture Notes in Computer Science, 421–36. https://doi.org/10.1007/978-3-642-35289-8\_25.