Yapay Zekâ Araçları ile Model Geliştirme nedir?
Bilişim Teknolojileri · 6. Sınıf · Konu 28
Tahmini okuma süresi: 5 dk
Kısa cevap
Bu konuda neler öğreneceksin?
- Model geliştirmenin veri setinden test aşamasına kadar olan adımlarını sıralar.
- Yeterli, çeşitli ve temiz bir veri seti hazırlayarak sınıf dengesini korur.
- Eğitim, doğrulama ve test verisini görevleriyle birlikte ayırt eder.
- Modelin başarısını ölçerek hata analizi yapar ve yeniden eğitim kararını verir.
- Veri izni, kişisel veri ve önyargı denetimi gibi etik şartları uygular.
Anahtar fikirler
- Veri seti yetkin, çeşitli, temiz ve dengeli olmalıdır; dengesiz veri çoğunluğa kaydırır.
- Etiket kılavuzu önceden yazılır, tutarsız etiketler kılavuz düzeltilerek giderilir.
- Eğitim verisi öğrenmek, doğrulama verisi ayarlamak, test verisi son kez sınamak içindir.
- Aşırı öğrenmenin belirtisi eğitim verisinde yüksek, bağımsız veride düşük başarıdır.
- Her model sürümünün hangi veriyle eğitildiği kaydedilerek izlenebilirlik sağlanır.
- Model geliştirme veri setiyle başlar: veri yetkin, çeşitli, temiz ve dengeli olmalıdır; denetimli öğrenmede her örnek etiket kılavuzuyla etiketlenir — Yapay Zekâ Araçları ile…
Konunun özeti
Veri eğitim, doğrulama ve test olarak ayrılır; model eğitim verisiyle öğrenir, doğrulama verisiyle ayarlanır, hiç görmediği test verisiyle sınanır. Başarı doğrulukla ölçülür, hatalar tiplerine göre analiz edilir ve gerekiyorsa veri düzeltilip model yeniden eğitilir. Kişisel veri izinsiz kullanılmaz, sürüm ve veri kaynağı kaydedilir.
Çözümlü mini örnek 1
Bir projede önce test verisi ayırılmadan model eğitilmiştir. Hata nedir, düzeltme nasıl olmalıdır?
Adım 3: Veriyi yeniden ayırıp modeli baştan eğitmenin gerekliliğini yaz.
Çözümlü mini örnek 2
Veri setinde 90 örnek normal, 10 örnek spam ise ne olur ve nasıl düzeltilir?
Adım 3: Dengeleme sonrası modelin yeniden eğitileceğini ekle.
Sık yapılan hatalar
- Veriyi karıştırmak: Eğitim ve test verisini ayırmamak, modelin kendi sınavını kendi sorularıyla çözdürmek anlamına gelir.
- Dengesiz veri seti: Bir sınıftan çok daha fazla örnek vermek modeli çoğunluğa kaydırır ve azınlık sınıfı yanlış öğrenir.
- Etiket kılavuzusuz etiketleme: Sınırlar yazılmadan yapılan etiketleme tutarsızlık üretir, model de bu tutarsızlığı öğrenir.
İlgili konular
Sıradaki adım
Tam anlatımKonuyu tam anlatımıyla okuKonu anlatımı, kazanımlar ve örnekler tek sayfada.Konu anlatımları hesapsız okunur. Quiz, slayt ve deneme için hesap gerekir.
DersTeders ile devam et
Bilişim Teknolojileri · 6. Sınıf için çalışma yolu
- OkuKonu anlatımını bu sayfada bitir.
- Soru çözÖrnekleri çöz, cevabı açıklamayla karşılaştır.
- Quiz ile pekiştirHesapla kendini ölç.
Konu anlatımları hesapsız okunur; quiz, slayt ve deneme için hesap gerekir.