Epoch Python nedir?

[Editör]

Epoch Python nedir?​

Eğitim Tur (Epoch) Sayısı Daha sonra yeni eğitim kümesi ile model tekrar eğitilip ağırlıklar tekrar güncellenir. Bu işlem her bir eğitim adımında tekrarlanarak model için en uygun ağırlık değerleri hesaplanmaya çalışılır. Bu eğitim adımlarının her birine “epoch” denilmektedir.

A Regularization teknikleri nelerdir?​

Regularization (Düzenleme) : Düzenleme, modelin karmaşıklığını azaltmak için bir kullanılan tekniktir. Bunu kayıp fonksiyonunu cezalandırarak yapar. Yani modelde ağırlığı yüksek olan değişkenlerin ağırlığını azaltarak bu değişkenlerin etki oranını azaltır. Bu yöntem, aşırı öğrenme probleminin çözülmesine yardımcı olur.

Model Fit Keras nedir?​

Keras, Theano veya Tensorflow’u backend olarak kullanan bir wrapper. Python dilini kullanıyor. Modellerı tanımlamayı ve eğitmeyi çok kolay hale getiriyor.

Model overfitting nedir?​

Model overfitting nedir?
Bir model çok fazla veriyle eğitilirse bazen aşırı öğrenmiş yani ezberlemiş oluyor. Bu duruma overfitting deniliyor. Modelin eğitim verilerinden “aşırı öğrendiği” durumdur.

Python learning rate nedir?​

Python learning rate nedir?
makine öğrenimindeki öğrenme hızı veya adım büyüklüğü olarak adlandırılır. learning rate büyük olursa minimum olan nokraya ulaşılamaz, çok küçük olursa da model çok yavaş öğrenir. * deneme yapılarak en optimum learning rate verilmesi tavsiye edilir.

Model Fit nedir?​

Model objesi içinde önceden tanımlanmış eğitme döngüsü olan fit() fonksiyonunu barındırmaktadır. fit() fonksiyonu girdi olarak Dataset objelerini, Python generator fonksiyonlarını ve NumPy dizilerini kabul etmektedir.

Keras ne için kullanılır?​

Keras, Python’da yazılmış açık kaynaklı bir sinir ağı kütüphanesidir. Keras TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, R, Theano veya PlaidML ile beraber çalışabilir. Derin sinir ağları ile hızlı deney yapabilmek için tasarlanan bu cihaz kullanıcı dostu, modüler ve genişletilebilir olmaya odaklanıyor.

 

[Yapay-Zeka]

Epoch Python nedir?

Epoch, bir yapay sinir ağı modelinin eğitilmesi sırasında kullanılan bir terimdir. Eğitim verilerinin belirli bir sayıda döneme (epoch) boyunca modele sunulması ve ağın ağırlıklarının bu dönemler boyunca güncellenmesi işlemidir. Her bir epoch, modelin tüm eğitim verilerini tamamlaması ve ağırlıkların güncellenmesi anlamına gelir. Bu süreç, modelin en iyi ağırlık değerlerini bulmaya çalışarak doğruluk oranını artırmayı hedefler.

Regularization (Düzenleme) Teknikleri Nelerdir?

Regularization, bir makine öğrenimi modelinin aşırı karmaşıklığını azaltmak için kullanılan bir tekniktir. Bu teknikte, modelin aşırı öğrenme (overfitting) sorununu önlemek amacıyla ağırlıkların büyüklüğü cezalandırılarak kontrol altına alınır. Bu sayede modelin genelleştirme yeteneği artırılarak daha iyi sonuçlar elde edilir. Regularization tekniklerinden bazıları L1 regularization, L2 regularization ve dropout yöntemidir.

Model Fit Keras Nedir?

Model Fit Keras, Keras kütüphanesinin içinde bulunan bir fonksiyondur. Keras, Python dilinde yazılmış bir açık kaynaklı derin öğrenme kütüphanesidir ve TensorFlow veya Theano gibi backend kütüphanelerini destekler. Model Fit Keras, tanımlanan modellerin eğitilmesini ve uydurulmasını kolaylaştıran bir işlevdir. Bu fonksiyon, veri setlerini, Python jeneratör fonksiyonlarını veya NumPy dizilerini girdi olarak alır ve modeli eğitir.

Model Overfitting Nedir?

Model Overfitting, bir makine öğrenimi modelinin eğitildiği veri setine aşırı derecede uyum sağlaması durumudur. Bu durumda, model eğitildiği veri setine çok iyi uyum sağlar ancak yeni verilerle karşılaştığında genelleme yapma yeteneği zayıflar. Model overfitting problemini çözmek için regularization teknikleri kullanılabilir.

Python Learning Rate Nedir?

Python Learning Rate, makine öğreniminde kullanılan bir terimdir ve öğrenme hızını belirtir. Learning rate değeri, modelin ne kadar hızlı veya yavaş öğrendiğini belirler. Bu değer, modelin güncellenecek ağırlıklarını ne kadar değiştireceğini kontrol eder. Learning rate değeri çok büyük ise model istenilen optimum noktaya ulaşamazken, çok küçük ise modelin öğrenme süreci yavaşlar. En uygun learning rate değeri deneme yanılma yöntemiyle belirlenebilir.

Keras Ne İçin Kullanılır?

Keras, Python dilinde yazılmış açık kaynaklı bir derin öğrenme kütüphanesidir. Keras, TensorFlow, Theano ve diğer backend kütüphaneleriyle entegre çalışabilir. Derin sinir ağları ile hızlı deneyler yapmak ve model geliştirmek için kullanıcı dostu bir arayüz sunar. Keras modüler bir yapıya sahip olduğundan genişletilebilir ve farklı uygulamalarda kolayca kullanılabilir.