‫Şu halimize bak.
‫Git.
‫Bu çerçeveye Yıldırım Hızıyla geçiyoruz.
‫Sorun tanımını yaptık.
‫Verilere baktık.
‫Bir değerlendirme ölçütü belirlemeye karar verdik.
‫Verilerimizde sahip olduğumuz özelliklerden birkaçını anladık.
‫Şimdi beşinci adıma, yani modellemeye geldik.
‫Şimdi modelleme için birkaç bölüm var, bu yüzden bunu dört farklı bölüme ayırdık ve bu birinci
‫bölümdeyiz.
‫Bu, muhtemelen makine öğrenimindeki en önemli kavram olan üç kümedir.
‫Ve şimdi tüm modelleme boyunca, sorunumuza ve verilerimize dayanarak soruyu yanıtlamak istiyoruz.
‫Hangi makine öğrenimi modelini kullanmalıyız?
‫Modelleme üç bölüme ayrılabilir.
‫Bir model seçme ve eğitme.
‫Bir modelin ayarlanması ve model karşılaştırması.
‫Modellemenin birinci bölümünde bunlara geçmeden önce, tüm bu kurs boyunca tartışılacak
‫en önemli konu, makine öğrenimindeki en önemli kavram olan eğitme doğrulama ve test bölmeleri veya
‫genellikle üç set olarak adlandırılır.
‫Şimdi, geleceği tahmin etmek için bazı veriler hakkında içgörü kazanmak üzere makine öğrenimi modellerini kullanmak istediğinizden,
‫gerçek dünyada ne kadar iyi gideceklerini ve yapacaklarını test etmek önemlidir.
‫Bunu yapmak için verilerinizi üç farklı sete ayırırsınız: modelinizi eğitmek için bir eğitim seti, modelinizi çalkalamak için
‫bir doğrulama seti ve farklı modellerinizi test etmek ve karşılaştırmak için bir test seti.
‫Bu neden önemli?
‫Şöyle düşünün.
‫Üniversitedeyken, dönem boyunca ders materyallerini çalışabilirsiniz.
‫Daha sonra final sınavından önce, bir deneme sınavında bilginizi nasıl geliştirebileceğinizi görebilirsiniz.
‫Deneme sınavında başarılı olduktan sonra, final sınavında da başarılı olacağınızdan eminsiniz.
‫Final sınavına girdiğinizde ve daha önce hiç görmediğiniz bazı sorularla karşılaştığınızda,
‫çalışma materyallerinden öğrendiğiniz bilgileri final sınavındaki biraz farklı ama benzer sorulara uyarlayabiliyorsunuz.
‫Bu sayede final sınavını yüksek notlarla geçiyorsunuz.
‫Kurs materyalleri ve alıştırma sınavlarından final sınavına kadar sahip olduğunuz bu adaptasyon, makine öğreniminde genelleme
‫veya bir makine öğrenimi modelinin başka bir veri setinde öğrendikleri nedeniyle daha önce görmediği
‫veriler üzerinde iyi performans gösterme yeteneği olarak adlandırılır.
‫Şimdi, bu iş nerede yanlış gidebilir?
‫Eğer profesörünüz yanlışlıkla final sınavını herkesin pratik yapması için gönderdiyse, gerçek sınav
‫zamanı geldiğinde herkes bunu çoktan görmüş olurdu.
‫Artık insanlar ne beklemeleri gerektiğini bildikleri için sınava giriyorlar ve tüm soruları kolaylıkla
‫yanıtlıyorlar ve herkes en yüksek notları alıyor.
‫Şimdi, en yüksek notlar iyi görünebilir, ancak öğrenciler gerçekten bir şey öğrendiler mi yoksa sadece uzman
‫ezber makineleri miydiler?
‫Makine öğrenimi modellerinizin gelecekte bir şeyi tahmin etmede değerli olması için.
‫Görünmeyen verilerde, onların ezber makinesi olmalarını önlemek isteyeceksiniz.
‫Eğitim, doğrulama ve test bölümleri burada devreye girer.
‫Kalp hastalığı örneğimizde, diyelim ki 100 hasta vardı.
‫100 ile başlıyoruz.
‫Bu bölünmeleri oluşturmanın bir yolu, bu hastaları karıştırmak ve ardından eğitim için %70'ini seçmektir.
‫Bu da yaklaşık 70 hasta kaydı olacağı ve %15'inin doğrulama, %15'inin de test için kullanılacağı anlamına gelir;
‫bu da eğitim setinde 70 hasta olacağı anlamına gelir.
‫Doğrulama bölümünde 15 hasta ve test bölümünde 15 hasta.
‫Bunların her birinin yüzdesi değişebilir, ancak standart uygulama genellikle eğitim için %70
‫ila 80, doğrulama için 10 ila 15 ve test için 10 ila 15 civarındadır.
‫Bazı örneklerde bazı setlerin veya bazı veri kümelerinin yalnızca eğitim ve test olarak ayrıldığını görebilirsiniz, ancak bu
‫duruma göre değişen bir senaryodur.
‫Genellikle üç farklı setiniz olur.
‫Ardından, seçtiğiniz bir modeli kullanarak bu bölünmeleri elde ettikten sonra, eğitim verilerini veya bu 70
‫hasta kaydının bilgilerini beslersiniz.
‫Modeliniz eğitildikten sonra sonuçlarını kontrol edebilir ve doğrulama kümesinde bunları geliştirip geliştiremeyeceğinizi görebilirsiniz.
‫Burası model ayarlaması yapacağınız yerdir.
‫Yani makine öğrenimi modelleriniz hasta kayıtları üzerinde bir dizi sonuç elde ettiği için, aslında bunları iyileştirebilirsiniz.
‫Bunu, doğrulama ayrımı ile ilgili gelecekteki bir derste göreceğiz.
‫Doğrulama bölümü, geliştirip geliştiremeyeceğinizi görmek için test etmeniz gereken yerdir.
‫Ve son olarak, modelinizi geliştirdikten sonra, modelin sonuçlarının yanı sıra test seti üzerinde deney yaparken yapmış
‫olabileceğiniz diğer modellerin sonuçlarını da kontrol edebilirsiniz.
‫Unutulmaması gereken şey, bu üç setin de birbirinden ayrı olduğudur.
‫Eğitim sırasında model hiçbir zaman doğrulama bölünmesini veya test bölünmesini görmez.
‫Ve test sırasında bunu eğitim seti üzerinde değil, test bölümü üzerinde yapıyorsunuz.
‫Tıpkı sınava çalıştığınız zamanki gibi.
‫Pratik yaparken final sınavını görseydiniz, bu kopya çekmek olurdu ve final sonucunuz ne kadar iyi
‫öğrendiğinizi yansıtmazdı.
‫Şimdilik.
‫En son ne zaman bir sınava girdiğinizi düşünün.
‫Önceden alıştırma yaptınız mı?
‫Yaptığınız alıştırmalar sınav için faydalı oldu mu?
‫Bunu düşünürken, bir makine öğrenimi modelinin eğitim sırasında bir test seti veya test verisi
‫bölünmesi görmesine izin vermemenin neden önemli olduğu ile nasıl uyumlu olduğunu düşünmeye çalışın.