Bir makine öğrenimi (ML) uygulaması geliştirirken, dikkate alınması gereken makine öğrenimine özgü birkaç husus vardır. Bu hususlar, ML modelinin etkinliğini, verimliliğini ve güvenilirliğini sağlamak için çok önemlidir. Bu yanıtta, geliştiricilerin bir ML uygulaması geliştirirken akıllarında tutmaları gereken ML'ye özgü bazı önemli hususları tartışacağız.
1. Veri Ön İşleme: Bir ML uygulaması geliştirmenin ilk adımlarından biri veri ön işlemedir. Bu, verilerin makine öğrenimi modelini eğitmek için uygun bir biçimde temizlenmesini, dönüştürülmesini ve hazırlanmasını içerir. Eksik değerleri işleme, özellikleri ölçeklendirme ve kategorik değişkenleri kodlama gibi veri ön işleme teknikleri, eğitim verilerinin kalitesini sağlamak için önemlidir.
2. Özellik Seçimi ve Mühendislik: Makine öğrenimi modelleri, büyük ölçüde verilerden çıkarılan özelliklere dayanır. Eldeki sorunla en alakalı özelliklerin dikkatlice seçilmesi ve mühendisliğinin yapılması önemlidir. Bu süreç, verileri, etki alanı bilgisini anlamayı ve boyut indirgeme, özellik çıkarma ve özellik ölçekleme gibi teknikleri kullanmayı içerir.
3. Model Seçimi ve Değerlendirmesi: Problem için doğru ML modelini seçmek çok önemlidir. Farklı makine öğrenimi algoritmalarının farklı güçlü ve zayıf yönleri vardır ve en uygun olanı seçmek uygulamanın performansını önemli ölçüde etkileyebilir. Ek olarak, etkinliğini sağlamak için çapraz doğrulama gibi uygun değerlendirme ölçümleri ve teknikleri kullanarak makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirmek önemlidir.
4. Hiperparametre Ayarı: ML modellerinde genellikle optimum performans elde etmek için ayarlanması gereken hiperparametreler bulunur. Hiperparametreler, ML modelinin davranışını kontrol eder ve hiperparametrelerin doğru kombinasyonunu bulmak zor olabilir. Izgara arama, rastgele arama ve Bayes optimizasyonu gibi teknikler, en iyi hiperparametre kümesini aramak için kullanılabilir.
5. Düzenlileştirme ve Fazla Sığdırma: Fazla uydurma, bir ML modeli eğitim verilerinde iyi performans gösterdiğinde ancak görünmeyen verilere genellemede başarısız olduğunda ortaya çıkar. L1 ve L2 düzenlileştirme, bırakma ve erken durdurma gibi düzenlileştirme teknikleri, aşırı uydurmayı önlemeye ve modelin genelleştirme yeteneğini geliştirmeye yardımcı olabilir.
6. Model Dağıtımı ve İzleme: Makine öğrenimi modeli eğitilip değerlendirildikten sonra, bir üretim ortamında dağıtılması gerekir. Bu, ölçeklenebilirlik, performans ve izleme gibi hususları içerir. Makine öğrenimi modelleri daha büyük bir sisteme entegre edilmeli ve doğru ve güvenilir sonuçlar sağladıklarından emin olmak için performansları sürekli olarak izlenmelidir.
7. Etik ve Yasal Hususlar: Makine öğrenimi uygulamaları genellikle hassas verilerle ilgilenir ve bireyleri ve toplumu etkileme potansiyeline sahiptir. Veri gizliliği, adalet, şeffaflık ve hesap verebilirlik gibi etik ve yasal yönleri dikkate almak önemlidir. Geliştiriciler, makine öğrenimi uygulamalarının ilgili düzenlemelere ve yönergelere uygun olmasını sağlamalıdır.
Bir makine öğrenimi uygulaması geliştirmek, veri ön işleme, özellik seçimi ve mühendisliği, model seçimi ve değerlendirmesi, hiperparametre ayarı, düzenlileştirme ve fazla uydurma, model dağıtımı ve izlemenin yanı sıra etik ve yasal hususlar gibi birkaç makine öğrenimine özgü hususları içerir. Bu hususları dikkate almak, ML uygulamasının başarısına ve etkinliğine büyük katkı sağlayabilir.
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