• Buradasın

    Veri artırma nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri artırma, mevcut eğitim veri kümesini çeşitli yöntemlerle genişletmeyi ve çeşitlendirmeyi içerir 13. Bu, modelin daha iyi performans göstermesine ve daha genelleştirilebilir olmasına yardımcı olur 13.
    Veri artırma yöntemleri:
    • Görüntü verileri için:
      • Geometrik dönüşümler: Döndürme, ölçekleme, öteleme, kesme ve çevirme 13.
      • Renk uzayı dönüşümleri: Parlaklık, kontrast, doygunluk ve renk tonu ayarlamaları 13.
      • Gürültü ekleme: Sensör gürültüsünü veya kusurlu görüntü kalitesini simüle etme 13.
      • Rastgele silme/kesme: Bir görüntünün rastgele dikdörtgen bölgelerini maskeleme 13.
    • Metin verileri için:
      • Rastgele kelime değiştirme 23.
      • Cümle düzeltme ve döndürme 3.
    • Ses verileri için:
      • Hız değiştirme 23.
      • Gürültü ekleme 23.
      • Ses sıkıştırma 3.
    Veri artırma süreci:
    1. Veri kümesi keşfi: Mevcut veri kümesinin analiz edilmesi ve özelliklerinin anlaşılması 2.
    2. Uygun tekniğin seçimi: Veri türüne ve istenen sonuçlara göre bir teknik seçme 2.
    3. Dönüşümlerin uygulanması: Veri noktalarının seçilen yöntemle dönüştürülmesi 2.
    4. Veri formlarının entegrasyonu: Yeni verilerin orijinal verilerle birleştirilmesi 2.
    Veri artırma, aşırı uyum riskini artırabileceğinden dikkatli yapılmalıdır 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. zaferbilisim.com
        1
      2. 1i10.com
        2
      3. appmaster.io
        3
      4. aws.amazon.com
        4
      5. luyiz.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri toplama yöntemleri nelerdir?

    Veri toplama yöntemlerinden bazıları şunlardır: Gözlem. Görüşme. Anket. Ölçekler. Doküman/kayıt incelemesi. Örnek olay incelemesi. Deney. Ne tür verilerin ve veri toplama tekniklerinin kullanılacağı araştırma yöntemine bağlıdır.
    5 kaynak

    Veri işleme nedir?

    Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme süreci altı temel aşamadan oluşur: 1. Veri toplama. 2. Veri hazırlama. 3. Veri girişi. 4. İşleme. 5. Veri çıktısı ve yorumlama. 6. Veri depolama. Veri işleme, ayrıca verilerin kaydedilmesi, depolanması ve düzenlenmesi gibi işlemleri de kapsar.
    5 kaynak

    Artırma yöntemi nedir?

    Artırma yöntemleri, farklı alanlarda çeşitli şekillerde uygulanabilir: Satış artırma yöntemleri: Dijital pazarlama ve sosyal medya kullanımı. Kampanya ve indirimler. Çok kanallı satış stratejileri. Dikkat artırma yöntemleri: Pomodoro tekniği. Mindfulness ve nefes egzersizleri. Zihin haritalama. Verimlilik artırma yöntemleri: Lean yönetim. Kaizen.
    5 kaynak

    Yapılandırılmış veriler nasıl eklenir?

    Yapılandırılmış veriler eklemek için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri Türünü Belirleme: Hangi tür yapılandırılmış verinin kullanılacağını belirlemek (ürün, iş, etkinlik vb.). 2. Etiketleri Eklemek: İçeriğinizi işaretlemek için doğru etiketleri eklemek, bu etiketler içeriğin hangi bölümlerinin ne anlama geldiğini arama motorlarına iletecektir. 3. Kodlama Formatı Seçimi: JSON-LD, Microdata veya RDFa gibi yapılandırılmış veri kodlama formatlarından birini seçmek. 4. Schema.org'dan Yararlanma: İçeriğinize uygun şema türlerini bulmak için Schema.org'a başvurmak, her şemanın belirli özellikleri ve uyulması gereken yönergeleri vardır. 5. Kodu Ekleme: Seçilen formata göre, yapılandırılmış veri işaretleme kodunu web sayfalarınızın HTML'sine eklemek. 6. Test Etme: Eklediğiniz yapılandırılmış verinin doğru bir şekilde görünüp görünmediğini kontrol etmek için Google'ın Yapılandırılmış Veri Test Aracı veya diğer çevrimiçi doğrulayıcıları kullanmak. Bu adımları takip ederek, web sitenizin arama motoru sonuç sayfalarındaki görünürlüğünü ve alaka düzeyini artırabilirsiniz.
    5 kaynak

    Veri yedeklemede en iyi yöntem nedir?

    Veri yedeklemede en iyi yöntem, verilerin farklı yerlerde yedeklenmesini ve güvenliğini artıran hibrit yedekleme yöntemidir. Bu yöntem, hem yerel hem de bulut yedeklemelerini birleştirir. Diğer etkili yedekleme yöntemleri şunlardır: 1. Tam Yedekleme: Tüm veri setinin eksiksiz bir kopyasını oluşturur ve veri kaybı durumunda en hızlı geri yükleme sürecini sağlar. 2. Artımlı Yedekleme: Son yedeklemeden bu yana değişen veya eklenen verilerin yedeklenmesini sağlar, depolama alanında tasarruf sağlar. 3. Ayna Yedekleme: Sistemin veya veri tabanının tam kopyasının oluşturulması ve yedeklemenin birebir yapılmasını sağlar. Yedekleme sürecinde düzenli yedeklemeler, şifreleme ve dokümantasyon da önemli unsurlardır.
    5 kaynak

    Veri toplama nedir?

    Veri toplama, istatistiksel çalışmalarda ve analizlerde kullanılmak üzere farklı kaynaklardan bilgi toplanması sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Problem Tanımı: Çözülecek problemin ve araştırma hedeflerinin belirlenmesi. 2. Çalışma Tasarımı: Popülasyonun veya örneklemin, örnekleme yönteminin, toplanacak veri türünün ve veri toplama yönteminin belirlenmesi. 3. Veri Toplama Araçlarının Hazırlanması: Anket, gözlem protokolü veya görüşme gibi araçların açık, kesin ve anlaşılır şekilde hazırlanması. 4. Örnek Seçimi: Temsiliyet sağlamak için rastgele veya uygun bir örnekleme yöntemiyle örnek seçilmesi. 5. Veri Toplama: Hazırlanan araçlar ve seçilen örneklem kullanılarak veri toplama işleminin gerçekleştirilmesi. 6. Veri Doğrulaması: Verilerin doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için doğrulanması. 7. Veri Analizi: Toplanan verilerin istatistiksel teknikler ve analitik araçlar kullanılarak kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek için analiz edilmesi.
    5 kaynak

    Veri seti nedir?

    Veri seti, bir amaç için toplanmış, birbiriyle ilişkili verilerin bir koleksiyonudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Veri setleri genellikle büyük miktarda veri içerir ve veri analizi, makine öğrenimi veya yapay zeka gibi alanlarda kullanılırlar. Bazı veri seti kaynakları şunlardır: Kaggle; UCI Machine Learning Repository; AWS (Amazon Web Services); Microsoft Datasets; Academic Torrents.
    5 kaynak