• Buradasın

    Makine öğrenmesi train loss ve test loss nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine öğreniminde train loss (eğitim kaybı) ve test loss (test kaybı) iki önemli performans metriğidir 12.
    Training loss (eğitim kaybı), modelin eğitim verileri üzerindeki tahminlerinin hata oranını ifade eder 23. Bu veriler, modeli eğitmek için kullanılır ve eğitim süreci boyunca modelin parametreleri (ağırlıklar ve önyargılar) bu kaybı minimize etmek için ayarlanır 13.
    Test loss (test kaybı) ise, modelin daha önce görmediği, ayrı bir veri seti üzerindeki hata oranını gösterir 23. Bu, modelin yeni, bilinmeyen veriler üzerinde genelleme yeteneğini değerlendirmek için kullanılır 13. Düşük bir test kaybı, modelin gerçek dünya koşullarında iyi performans gösterdiğini gösterir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. studyx.ai
        1
      2. readmedium.com
        2
      3. geeksforgeeks.org
        3
      4. baeldung.com
        4
      5. paperswithbacktest.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi nedir?

    Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi, yeni bilgiler öğrenirken ilerleme oranının grafiksel bir gösterimidir. Bu eğri, genellikle üç aşamadan oluşur: 1. Yavaş ilerleme: Başlangıçta, öğrenilmesi gereken çok yeni bir bilgi olduğunda, ilerleme çok yavaş olur. 2. Hızlanan artış: Öğrenme süreci hızlanır ve daha doğru sonuçlar hesaplanır. 3. Plato: İlerlemenin zorlaştığı ve belirli bir beceri için bireysel maksimum yetkinliğe ulaşılan aşamadır.
    5 kaynak

    Makine öğrenimi nedir?

    Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenerek belirli görevleri otomatik olarak yerine getirmesine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. Bu öğrenme süreci, algoritmalar ve matematiksel modeller aracılığıyla gerçekleştirilir. Makine öğreniminin bazı türleri: - Denetimli öğrenme: Etiketli veri kullanarak model eğitme. - Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş veri kullanarak model eğitme. - Pekiştirmeli öğrenme: Bir ajan ve çevre arasındaki etkileşim yoluyla öğrenme. - Derin öğrenme: Çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanarak veriden öğrenme. Kullanım alanları: Finans, sağlık, perakende, medya, eğlence ve finansal hizmetler gibi birçok sektörde yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    Test loss neden train loss'tan yüksek olur?

    Test kaybının (test loss) train kaybından (train loss) yüksek olmasının birkaç nedeni olabilir: 1. Overfitting: Model, eğitim verilerini çok iyi öğrendiği için gürültüyü ve rastgeleliği de öğrenmiş olur ve bu da yeni, görülmeyen veriler üzerinde kötü performans göstermesine yol açar. 2. Underfitting: Model, verileri yeterince iyi yakalayamayacak kadar basit olduğunda, hem eğitim hem de test kayıplarının yüksek olmasına neden olur. 3. Yanlış hiperparametreler: Öğrenme oranı, parti boyutu ve epoch sayısı gibi hiperparametreler doğru ayarlanmamışsa, model performansı olumsuz etkilenebilir. 4. Veri işleme: Verilerin doğru şekilde işlenmemesi, kayıpların artmasına neden olabilir. Bu sorunları çözmek için, daha fazla veri kullanmak, modeli basitleştirmek veya düzenlilik (regularization) gibi teknikler uygulamak önerilir.
    5 kaynak

    Deep Learning ve makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?

    Derin Öğrenme (Deep Learning) ve Makine Öğrenmesi (Machine Learning) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Algoritmalar ve Öğrenme Yöntemleri: Makine öğrenimi, genellikle daha basit algoritmalar kullanır ve belirli bir görev için optimize edilmiştir. 2. Veri Miktarı ve Hesaplama Gücü: Derin öğrenme, büyük veri setleri ile çalışırken daha fazla hesaplama gücü ve veri gerektirir. 3. İnsan Müdahalesi: Makine öğrenimi, sonuçların doğru olması için daha fazla insan müdahalesi ve ayarlaması gerektirir. 4. Kullanım Alanları: Makine öğrenimi, e-posta filtreleme, öneri sistemleri ve finansal dolandırıcılık tespiti gibi daha basit ve belirli görevlerde kullanılır.
    5 kaynak

    Train loss nasıl hesaplanır?

    Train loss, bir makine öğrenimi modelinin eğitim aşamasında hesaplanan eğitim kaybı veya eğitim hatası olarak adlandırılır. Train loss'un hesaplanması için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Model, bilinen giriş-çıkış çiftlerine sahip bir veri kümesine maruz bırakılır. 2. Her tahmin için kayıp hesaplanır. 3. Modelin iç parametreleri (ağırlıklar ve önyargılar), kümedeki tüm veriler üzerinden biriken kaybı en aza indirmek için ayarlanır. Train loss, genellikle kayıp fonksiyonu kullanılarak, tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki farkı niceleyen bir fonksiyon yardımıyla hesaplanır.
    5 kaynak