• 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 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

    Veri toplama nedir?

    Veri toplama, belirli bir amaç kapsamında bilgilerin elde edilmesi için gerçekleştirilen işlemdir. Veri toplama süreci şu adımları içerir: Hangi verilerin toplanacağına karar verme. Zaman çizelgesi oluşturma. Veri toplama yöntemi belirleme. Verileri toplama. Veri toplama, farklı alanlarda çeşitli yöntemlerle gerçekleştirilebilir, örneğin: Kantitatif yöntemler. Kalitatif yöntemler. Fiziksel olay ölçümleri.
    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

    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

    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 veri eklemek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Doğrudan HTML koduna ekleme (JSON-LD). İçerik yönetim sistemleri ve eklentiler. Veri işaretleme araçları kullanma. Yapılandırılmış veri eklenirken dikkat edilmesi gerekenler: Oluşturulan yapılandırılmış veri kodunun doğru ve hatasız olduğundan emin olunmalıdır. Veriler, sayfadaki mevcut içerikle alakalı olmalıdır. Kullanıcı tarafından görülmeyecek bilgiler için yapılandırılmış veri eklenmemelidir. Verilerin güncel olması önemlidir. Erişim denetimi yöntemlerinin (robots.txt veya noindex gibi) arama motoru botlarının yapılandırılmış veri işaretlemenizi okumasını engellemediğinden emin olunmalıdır. Yapılandırılmış veri eklendikten sonra, Google Zengin Sonuçlar Test Aracı (Rich Results Test) gibi araçlarla test edilmelidir.
    5 kaynak

    Veri yedeklemede en iyi yöntem nedir?

    Veri yedeklemede en iyi yöntem, işletmenin ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre değişiklik gösterebilir. Ancak, en yaygın kullanılan veri yedekleme yöntemleri şunlardır: Tam yedekleme: Tüm verilerin birebir kopyalanmasıdır. Artımlı yedekleme: Yalnızca son yedekleme işleminden bu yana değişen verilerin yedeklenmesidir. Ayna yedekleme: Sistemin veya veri tabanının tam kopyasının oluşturulmasıdır. Ayrıca, hibrit yedekleme hem yerel hem de bulut yedekleme yöntemlerini birleştirerek veri güvenliğini artırır ve hızlı geri yükleme imkanı sunar. Veri yedekleme sırasında dikkat edilmesi gerekenler arasında yedekleme sıklığı, yeri, otomatik yedekleme kullanımı ve veri şifreleme yer alır.
    5 kaynak