Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Makine öğrenme modeli eğitimi genellikle şu adımları içerir:
- Veri Toplama ve Hazırlık: Geniş ve temiz bir veri seti toplanır, ardından veri temizleme, eksik verilerin doldurulması ve verilerin normalizasyonu gibi işlemler yapılır 13.
- Özellik Seçimi: Modelin doğru sonuçlar verebilmesi için en önemli özellikler seçilir 1.
- Modelin Eğitilmesi ve Değerlendirilmesi: Seçilen algoritma, eğitim verisi üzerinde çalıştırılarak model eğitilir ve modelin doğruluğu, test verileri kullanılarak ölçülür 13.
- Hiperparametre Optimizasyonu: Modelin performansını artırmak için hiperparametreler ayarlanır 3.
- Modelin Dağıtımı: Model, yeni verilerle ilgili tahminlerde bulunmak üzere üretim ortamına entegre edilir 2.
Bu süreç, makine öğrenme modelinin daha etkili ve doğru çalışmasını sağlamak için sürekli izleme ve bakım gerektirir 2.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: