• Buradasın

    Yapay zeka model kaybı nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zeka model kaybı, bir makine öğrenimi modelinin eğitildikten sonra, daha önce hiç görmediği bir veri kümesindeki performansını ölçmek için kullanılan bir metriktir 1.
    Model kaybı türleri:
    • Eğitim kaybı 1. Modelin eğitim verisine ne kadar iyi uyum sağladığını ölçer 1.
    • Test kaybı 1. Modelin eğitilmemiş, yeni bir veri seti üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini ölçer 1.
    Model kaybının kullanım alanları:
    • Model seçimi 1. Farklı modelleri karşılaştırırken test kaybı, hangi modelin daha iyi genelleme yeteneğine sahip olduğunu belirler 1.
    • Hiperparametre optimizasyonu 1. Öğrenme oranı, katman sayısı gibi hiperparametrelerin ayarlanmasında test kaybı önemli bir göstergedir 1.
    • Erken durdurma 1. Eğitim sırasında modelin performansı test kaybına göre izlenir ve kayıp düşmeyi durdurduğunda eğitim sonlandırılır 1.
    Model kaybının yüksek olmasının nedenleri:
    • Overfitting (aşırı öğrenme) 13. Model, eğitim verilerini ezberlediği için yeni verilerde başarısız olur 13.
    • Underfitting (yetersiz öğrenme) 13. Model, veri setindeki desenleri yakalamakta yetersiz kalır 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. jotform.com
        1
      2. oracle.com
        2
      3. ikas.com
        3
      4. cicasoft.com.tr
        4
      5. osbuk.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zeka AI ne işe yarar?

    Yapay zeka (AI), insan zekasını taklit ederek çeşitli görevleri yerine getirmeye yarar. Yapay zekanın bazı kullanım alanları: Önerici sistemler. Makine çevirisi. Sinyal işleme. Regresyon analizi. Görüntü işleme. Kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri. Sağlık hizmetleri. Tahmin. Otonom araçlar.
    5 kaynak

    Yapay zeka nasıl çalışır kısaca?

    Yapay zeka (YZ), aşağıdaki temel bileşenlerle çalışır: Öğrenme. Muhakeme ve karar verme. Problem çözme. Algılama. Dil işleme. YZ'nin temel bileşenleri arasında makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme, sinir ağları ve bilgisayarlı görme gibi alt alanlar bulunur.
    5 kaynak

    Yapay zeka türleri nelerdir?

    Yapay zeka türleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Dar (Zayıf) Yapay Zeka: Belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmış ve eğitilmiştir. Genel Yapay Zeka (AGI): İnsan düzeyinde bilişsel yeteneklere sahip olup, farklı alanlardaki bilgileri anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahiptir. Süper Yapay Zeka (ASI): İnsan zekasını aşan, kendi kendine öğrenen ve gelişen bir yapay zeka türüdür. Reaktif Makineler: Geçmiş deneyimleri saklamaz, belirli görevleri yerine getirmek için tasarlanmıştır. Sınırlı Hafızalı Makineler: Geçmiş deneyimleri veya verileri kısa bir süreliğine saklayabilir. Zihin Teorisi: İnsanların düşüncelerini, duygularını ve niyetlerini anlama yeteneğine sahiptir. Özbilinçli Yapay Zeka: Kendi bilincine ve farkındalığına sahiptir. Ayrıca, derin öğrenme, makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi yapay zeka alt dalları da bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Yapay zeka nedir ve örnekleri?

    Yapay zeka (YZ), bilgisayar sistemlerinin insan zekasına özgü görevleri yerine getirmesini sağlayan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Bazı YZ örnekleri: Sesli asistanlar: Siri, Alexa, Google Asistan. Otonom sürüş sistemleri: Tesla'nın otopilot özelliği. Sosyal medya haber akışları: Facebook, Instagram, Twitter. Müzik ve medya akış hizmetleri: Spotify, Netflix, YouTube. Sağlık sektörü: Hastalıkların erken tespiti ve teşhisi. Kendi kendine öğrenen sistemler: Google'ın AlphaStar ürünü, StarCraft 2 oyununu kendine karşı oynayarak kendini geliştirdi. YZ türleri: Dar YZ: Belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmış ve eğitilmiş YZ. Genel YZ (AGI): Farklı alanlardaki bilgileri anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahip YZ. Süper YZ: İnsan zekasını aşan ve her görevi insandan daha iyi yerine getirebilen YZ.
    5 kaynak