Yapay zeka (YZ) eğitimi, büyük miktarda veri ve karmaşık algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilir 1. İşte YZ modelinin eğitilmesi için genel adımlar:
- Problem Tanımlama: YZ'nin hangi sorunu çözeceği veya görevi yerine getireceği belirlenir 1.
- Veri Toplama: Metin, resim, ses veya video gibi farklı formatlarda ilgili veriler toplanır 12.
- Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, YZ modelinin kullanabileceği bir formata dönüştürülür 12. Bu işlem, eksik verilerin temizlenmesi, hatalı verilerin düzeltilmesi ve verilerin normalize edilmesi gibi adımları içerir 1.
- Model Seçimi: Sorununuza ve verilerinize uygun bir YZ modeli seçilir 1.
- Model Eğitimi: Seçilen model, toplanan veriler üzerinde eğitilir 12. Bu işlem, modelin verilerdeki örüntüleri öğrenmesini ve problemleri çözmeyi öğrenmesini sağlar 1.
- Model Değerlendirmesi: Eğitilmiş model, yeni veriler üzerinde test edilerek performansı değerlendirilir 1. Modelin istenilen doğruluk ve hassasiyete sahip olup olmadığı kontrol edilir 1.
- Model Dağıtımı: Model, üretim ortamına dağıtılır ve kullanıcılara sunulur 1.
YZ eğitimi için araçlar ve kütüphaneler mevcuttur ve bu süreç, bilgisayar bilimi, matematik, istatistik ve psikoloji gibi alanlarda bilgi sahibi olmayı gerektirir 1.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: