‫Beşinci Adım Modelleme.
‫İkinci Bölüm Seçiliyor.
‫Son derste modellemenin üç bölümü olduğundan bahsetmiştik; bir model seçmek, bir modeli ayarlamak ve modelleri
‫karşılaştırmak.
‫Verilerinizi eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayırdıktan sonra, bu adımların her birini uygulamaya başlayabilirsiniz.
‫Bu derste, bir model seçmekle ilgili bazı noktaları ele alacağız, yani bir model seçip onu eğitim verileriniz
‫üzerinde eğiteceksiniz.
‫Kendi algoritmalarınızı sıfırdan oluşturmanın aksine, ilk başladığınızda yararlanabileceğiniz
‫birçok önceden oluşturulmuş makine öğrenimi modeli vardır.
‫Ana hedefiniz, ne tür bir problemde ne tür bir makine öğrenimi algoritması kullanacağınızı bilmek olacaktır,
‫çünkü bazı algoritmalar farklı veri türlerinde diğerlerinden daha iyi çalışır.
‫Projelerimizi uygulamaya başladığımızda bu konuya özel olarak bakacağız.
‫Ancak şimdilik, yapılandırılmış verilerle çalışıyorsanız, rastgele ormanlar gibi karar ağaçlarının ve Cat Boost
‫ve XG Boost gibi gradyan artırma algoritmalarının en iyi şekilde çalışma eğiliminde olduğunu unutmayın.
‫Yapılandırılmamış verilerle çalışıyorsanız, derin öğrenme sinir ağları ve transfer öğrenme en iyi sonucu verme
‫eğilimindedir.
‫Bir model seçtikten sonra, bir sonraki adımınız onları eğitmektir.
‫Buradaki ana hedef, giriş ve çıkışları hizalamak olacaktır.
‫Örneğin, kalp hastalığı sorunumuzda, modelimizin özellik değişkenlerine, girdilere bakmasını
‫ve ardından kalıpları bulup bunları hedef değişkeni tahmin etmek için kullanmasını istiyoruz.
‫Bir önceki dersten hatırlayacağınız üzere bu değişkenler özellik değişkenleridir.
‫Bunları hedef değişkenleri tahmin etmek için kullanmak istiyoruz.
‫Bir başka yaygın adlandırma ayarı da, Y'yi yani etiketleri tahmin etmek için veri olan X'i kullanmaktır.
‫Farklı makine öğrenimi algoritmalarının bunu yapmak için farklı yolları vardır.
‫Gelecekteki projelerde bir avuç yararlı olan için bunu nasıl yapacağımızı göreceğiz.
‫Ve unutmayın, bir modelin eğitimi, eğitim verilerinin bölünmesi üzerinde gerçekleşir.
‫Burası modelinizin kurs materyalini öğrendiği yerdir.
‫Modellerimizin kopya çekmesine ve çalışmalarını yapmadan önce final sınavını görmelerine izin vermek istemiyoruz.
‫Ne kadar veriye sahip olduğunuza ve modelinizin ne kadar karmaşık olduğuna bağlı olarak eğitim biraz zaman alabilir.
‫Bir modeli eğitirken en büyük hedeflerinizden biri, deneyler arasındaki süreleri en aza indirmektir.
‫Yani bazen bu, önce verilerinizin küçük bir bölümünü kullanmak anlamına gelecektir.
‫Örneğin, eğitim veri setinizde 100.000 örnek varsa, yalnızca ilk 10.000 örnekle bir modeli eğitmeye
‫başlayabilir ve nasıl gittiğini görebilirsiniz.
‫Başlangıçta daha az karmaşık bir model kullanmaya da karar verebilirsiniz.
‫Sinir ağları gibi derin modellerin eğitilmesi genellikle diğer model türlerine göre daha uzun sürer.
‫Şimdi, kendi modellerinizi eğitmek söz konusu olduğunda bu dikkate değer bir şeydir.
‫Örneğin, bir deney modelinizin performansında küçük bir yüzde artışı için 3 saatinizi, hatta birkaç gününüzü
‫alıyorsa, bu deneyin gerçekten buna değip değmeyeceğini düşünebilirsiniz.
‫Makine öğrenimi son derece yinelemeli olduğundan, birinci adımdan ikinci adıma ve üçüncü adıma geçebilmemiz
‫için bu deneme süresini en aza indirmek istiyoruz.
‫Ancak yine de, eğer bu kafa karıştırıcı görünüyorsa, bunu uygulamalı projelerde göreceğiz.
‫Hatırlanması gereken şeyler.
‫Bazı modeller farklı sorunlarda diğerlerinden daha iyi çalışır.
‫Bir şeyler denemekten korkmayın.
‫Ve bu gerçekten çok önemli.
‫Makine öğrenimi, daha önce de söylediğimiz gibi, oldukça yinelemeli bir süreçtir.
‫Yani denediğiniz bazı şeyler ilk seferde işe yaramayabilir ve bu da ileride o şeyi ihmal edip başka bir şey deneyeceğiniz
‫anlamına gelir.
‫Küçükten başlayın ve geliştirin.
‫İhtiyacınız olan karmaşıklığı ekleyin.
‫Bunun anlamı, örneğin 100.000 örneğiniz varsa, 10.000'den başlayacağız.
‫En büyük, en yeni ve en harika modele gitmek yerine başlangıç olarak basit bir model
‫kullanacağız.
‫Çünkü bizim peşinde olduğumuz şey pratik sonuçlar, kağıt üzerinde en iyi olan bir şey değil.
‫Gerçek dünyada kullanılabilecek bir şey görmek istiyoruz.
‫Ve deneylerinizin bir kısmı, bir arabayı ayarlamak gibi, daha iyi sonuçlar elde etmek için iyi başlangıç sonuçları gösteren
‫bir modeli ayarlamayı içerecektir.
‫Aracınız bir pistte iyi performans gösteriyorsa, başka bir pistte iyi performans göstermeyebilir.
‫Sen de ayarlarsın.
‫Bunu nasıl yapacağımıza bir göz atalım.
‫Ancak bunu arabalar yerine makine öğrenimi modelleri için yapacağız.