Regularization Machine Learning nedir?

[Admin]

Regularization Machine Learning nedir?​

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.

Elastic net Regression nedir?​

3) Elastic Net Regresyonu Amaç hata kareler toplamını minimize eden katsayıları bu katsayılara bir ceza uygulayarak bulmaktır. Elastic Net L1 ve L2 yaklaşımlarını birleştirir. ElasticNet regresyonunda hesaplama, Rigde ve Lasso tahmin edicilerin birleşmiş bir yapısıyla kullanılır.
Düzenlileştirme nedir?
Düzenlileştirme, aşırı öğrenme (overfitting) problemini çözmek için kullanılan bir tekniktir. Şimdi Ridge Regresyonu, Lasso Regresyonu ve Elastic Net tekniklerine bakacağız. ) eklenmesiyle elde edilir.

L1 Regularization nedir?​

Lasso Regresyon (L1 regularization) Ürettiği modelin tahmin doğruluğunu ve yorumlanabilirliğini arttırmak için hem değişken seçimi hem de regularization yapar. Aynı ridge regresyonda olduğu gibi amaç hata kareler toplamını minimize eden katsayıları, katsayılara ceza uygularayarak bulmaktır.

Veriden öğrenerek ortaya çıkan sisteme ne denir?​

Makine öğrenmesi esas olarak 1959 yılında bilgisayar biliminin yapay zekada sayısal öğrenme ve model tanıma çalışmalarından geliştirilmiş bir alt dalıdır. Makine öğrenmesi yapısal işlev olarak öğrenebilen ve veriler üzerinden tahmin yapabilen algoritmaların çalışma ve inşalarını araştıran bir sistemdir.
Dropout ne amaçla kullanılır?
Dropout kullanılarak fully-connected layerlardaki bağlar koparılır. Böylece node’lar birbiri hakkında daha az bilgiye sahip olur ve bunun doğal sonucu olarak node’lar birbirlerinin ağırlık değişimlerinden daha az etkilenirler. Bu nedenle dropout yöntemi ile daha tutarlı (robust) modeller oluşturulabilmektedir.
Overfitting, modelinizin size verilen veri setini öğrenmek yerine ezberlemesine denir. Bunu çok basit bir şekilde anlarız. Modelimizi veriyi öğrendiği veri seti üzerinde çalıştırıldığında verdiği sonuçlarla çok iyi iş çıkartırken, görmediği bir veri setinden berbat bir sonuç verir.
Merhaba, Aşırı öğrenme (over fitting) , algoritmanın eğitim verisi üzerinden en alt kırılıma kadar çalışıp, sonuçları ezberlemesi ve sadece o veriler üzerinde başarı elde edebilmesidir. …
Deep Learning overfitting nedir?

Makine öğrenmesine giriş nedir?​

Makine öğrenmesi, insanların öğrenme şekillerini taklit etmek için veri ve algoritmaların kullanımına odaklanıp doğruluğunu kademeli olarak artıran bir yapay zeka (AI) ve bilgisayar bilimi dalıdır.