Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Yapay zeka eğitmek için aşağıdaki adımlar izlenir:
- Veri Toplama 13. Eğitimin temeli verilere dayanır ve toplanan verilerin kalitesi, yapay zeka modelinin doğruluğunu etkiler 13.
- Veri Temizleme ve Ön İşleme 13. Verilerdeki gereksiz bilgiler kaldırılır ve hatalar düzeltilir 13.
- Veri Etiketleme 13. Veriler, yapay zeka modelinin anlayabilmesi için ilgili etiketlerle etiketlenir 13.
- Veri Artırımı 1. Mevcut verilerden yeni veriler oluşturularak veri kümesi genişletilir 1.
- Veri Kümesini Bölme 13. Veriler, eğitim ve test setleri olarak ayrılır 13.
- Veri Dengeleme ve Önyargı Azaltma 1. Veri setinin farklı grupları adil bir şekilde temsil etmesi sağlanır 1.
- Hiperparametre Ayarlama 1. Yapay zeka modelinin yapısını ve davranışını kontrol eden ayarlar yapılır 1.
- Model Değerlendirme ve Doğrulama 12. Modelin performansı değerlendirilir ve gerekli ayarlamalar yapılır 12.
Yapay zeka eğitimi için Python, C/C++, Java, R ve JavaScript gibi programlama dilleri ve Keras, TensorFlow, SymPy gibi kütüphaneler kullanılabilir 5.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: