Üretken model eğitimi, mevcut verilerden kalıpları ve yapıları öğrenerek yeni içerik üretmek üzere tasarlanmış yapay zeka modellerinin eğitilmesi sürecidir. Bu süreç genellikle şu adımları içerir: 1. Hedefin Tanımlanması: Eğitimin amacının belirlenmesi, örneğin gerçekçi görüntüler veya insan benzeri metinler oluşturmak. 2. Çerçeve ve Mimari Seçimi: TensorFlow veya PyTorch gibi popüler çerçeveler ve GANs veya VAE gibi mimarilerin seçilmesi. 3. Veri Toplama ve Ön İşleme: Hedefle ilgili çeşitli ve temsili bir veri kümesinin toplanması ve verilerin uygun bir formata dönüştürülmesi. 4. Modelin Oluşturulması ve Yapılandırılması: Mimarinin tanımlanması, hiperparametrelerin ayarlanması ve modelin başlatılması. 5. Modelin Eğitilmesi: Modelin önceden işlenmiş verilerle beslenerek kalıpları öğrenmesi ve ağırlıkların ayarlanması. 6. İnce Ayar ve Optimizasyon: Farklı hiperparametrelerle denemeler yapılması, öğrenme oranının ayarlanması ve aşırı uyumu önlemek için düzenli hale getirme tekniklerinin uygulanması. 7. Değerlendirme ve Doğrulama: Modelin ayrı bir doğrulama veri kümesi üzerinde test edilmesi ve performans metriklerinin değerlendirilmesi. 8. Çıktı Oluşturma ve İyileştirme: Modelin parametrelerinin yinelemeli olarak ayarlanması ve üretilen sonuçların iyileştirilmesi.