Veri setinin doğru şekilde hazırlanması, makine öğrenmesi modellerinin verimli eğitimi için büyük önem taşımaktadır. İyi hazırlanmış bir veri seti, modellerin etkili bir şekilde öğrenebilmesini ve doğru tahminler yapabilmesini sağlar. Bu süreç, veri toplama, veri temizleme, veri ön işleme ve veri artırma dahil olmak üzere birkaç önemli adımı içerir.
İlk olarak veri toplama, makine öğrenimi modellerinin eğitiminin temelini oluşturduğu için çok önemlidir. Toplanan verilerin kalitesi ve miktarı modellerin performansını doğrudan etkiler. Eldeki sorunun olası tüm senaryolarını ve varyasyonlarını kapsayan çeşitli ve temsili bir veri kümesi toplamak önemlidir. Örneğin, el yazısı rakamları tanıyacak bir model eğitiyorsak, veri kümesinin çok çeşitli el yazısı stilleri, farklı yazı araçları ve çeşitli arka planlar içermesi gerekir.
Veriler toplandıktan sonra tutarsızlıkları, hataları veya aykırı değerleri ortadan kaldırmak için temizlenmesi gerekir. Veri temizleme, modellerin hatalı tahminlere yol açabilecek gürültülü veya ilgisiz bilgilerden etkilenmemesini sağlar. Örneğin, müşteri incelemelerini içeren bir veri kümesinde, yinelenen girişlerin kaldırılması, yazım hatalarının düzeltilmesi ve eksik değerlerin ele alınması, yüksek kaliteli veri sağlamak için gerekli adımlardır.
Veriler temizlendikten sonra, verilerin makine öğrenmesi modellerinin eğitimi için uygun formata dönüştürülmesi amacıyla ön işleme teknikleri uygulanır. Bu, özelliklerin ölçeklendirilmesini, kategorik değişkenlerin kodlanmasını veya verilerin normalleştirilmesini içerebilir. Ön işleme, modellerin verilerden etkili bir şekilde öğrenebilmesini ve anlamlı tahminler yapabilmesini sağlar. Örneğin, görüntüleri içeren bir veri setinde, piksel değerlerini yeniden boyutlandırma, kırpma ve normalleştirme gibi ön işleme teknikleri, modele yönelik girdiyi standartlaştırmak için gereklidir.
Temizleme ve ön işlemenin yanı sıra veri setinin boyutunu ve çeşitliliğini artırmak için veri büyütme teknikleri de uygulanabilir. Veri büyütme, mevcut verilere rastgele dönüşümler uygulayarak yeni örnekler oluşturmayı içerir. Bu, modellerin daha iyi genelleştirilmesine yardımcı olur ve gerçek dünya verilerindeki değişiklikleri ele alma yeteneklerini geliştirir. Örneğin, bir görüntü sınıflandırma görevinde, farklı yönlere ve perspektiflere sahip ek eğitim örnekleri oluşturmak için döndürme, çevirme ve çevirme gibi veri artırma teknikleri kullanılabilir.
Veri kümesinin düzgün bir şekilde hazırlanması, modellerin temel kalıpları öğrenmek yerine eğitim verilerini ezberlemesi durumunda ortaya çıkan aşırı uyumun önlenmesine de yardımcı olur. Veri kümesinin temsili ve çeşitli olmasını sağlayarak modellerin aşırı uyum sağlama olasılığı azalır ve görünmeyen verilere iyi bir şekilde genellenebilir. Bırakma ve L1/L2 düzenlemesi gibi düzenleme teknikleri, aşırı uyumu daha da önlemek için veri kümesi hazırlığıyla birlikte uygulanabilir.
Veri kümesinin uygun şekilde hazırlanması, makine öğrenimi modellerinin verimli eğitimi için çok önemlidir. Çeşitli ve temsili bir veri kümesinin toplanmasını, tutarsızlıkların giderilmesi için verilerin temizlenmesini, uygun bir formata dönüştürülmesi için verilerin ön işlenmesini ve boyutunun ve çeşitliliğinin arttırılması için verilerin arttırılmasını içerir. Bu adımlar, modellerin etkili bir şekilde öğrenebilmesini ve doğru tahminler yapabilmesini sağlarken aynı zamanda aşırı uyumu da önler.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri:
- Kelimelerin vektör olarak temsil edildiği bir çizim için uygun eksenleri otomatik olarak atamak amacıyla bir gömme katmanı nasıl kullanılabilir?
- Bir CNN'de maksimum havuzlamanın amacı nedir?
- Evrişimli sinir ağındaki (CNN) özellik çıkarma işlemi görüntü tanımaya nasıl uygulanır?
- TensorFlow.js'de çalışan makine öğrenimi modelleri için eşzamansız öğrenme işlevinin kullanılması gerekli midir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum kelime sayısı parametresi nedir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API'si en sık kullanılan kelimeleri bulmak için kullanılabilir mi?
- TOKO nedir?
- Bir makine öğrenimi modelindeki birkaç dönem ile modelin çalıştırılmasından elde edilen tahminin doğruluğu arasındaki ilişki nedir?
- TensorFlow'un Nöral Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si, doğal grafik verilerine dayalı artırılmış bir eğitim veri seti üretiyor mu?
- TensorFlow'un Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si nedir?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals'ta daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin