• Buradasın

    Makine öğrenmesinde konverjansı nasıl anlarız?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine öğreniminde konverjansı, modelin öğrenme sürecinde doğru ve istikrarlı sonuçlar vermeye başlaması olarak anlarız 13.
    Konverjansın gerçekleştiğini anlamak için şu göstergeler dikkate alınabilir:
    • Modelin genel doğruluk oranının artması ve yeni veriler üzerinde de doğru tahminler yapabilmesi 23.
    • Hiperparametre ayarlarının optimize edilmesi, modelin daha az hata yapması ve aşırı uyum (overfitting) veya yetersiz uyum (underfitting) sorunlarının ortadan kalkması 15.
    • Eğitim, doğrulama ve test verilerinin performans ölçümlerinin iyileştirilmesi 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. ekolsoft.com
        1
      2. iqlab.com.tr
        2
      3. coderspace.io
        3
      4. turhost.com
        4
      5. ckk.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Konverjans ne demek?

    Konverjans terimi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Meteoroloji: Yeryüzündeki siklon alanlarında çevreden merkeze doğru esen rüzgarların hareketine verilen addır. 2. Biyoloji: Birbirinden uzak coğrafi bölgelerde yaşayan bitkilerin adaptasyon sonucunda benzer özellik kazanmaları durumunu ifade eder.
    5 kaynak

    Konverjan ve diverjan nedir?

    Konverjan ve diverjan terimleri, genellikle levha hareketleri bağlamında kullanılır ve Dünya'nın kabuğundaki plakaların farklı hareketlerini ifade eder. - Konverjan hareket, levhaların birbirine doğru hareket ettiği bir türdür. - Diverjan hareket ise levhaların birbirlerinden uzaklaşmasıyla gerçekleşir.
    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