‫Ya da Rado Rado Rak modelleme bölüm üç akort.
‫Modelinizin eğitim veri setinizdeki ilk performansından memnun olduğunuzda, bir sonraki adım onu geliştirmeye
‫çalışmaktır.
‫Son derste söylediğimiz gibi, bir otomobil farklı sürüş tarzlarına göre nasıl ayarlanabilir?
‫Bir model, özellikle sizin verileriniz olmak üzere farklı veri türleri için ayarlanabilir.
‫Genellikle bu eğitim bir doğrulama verisi bölünmesi üzerinde gerçekleştirilecektir.
‫Ancak, eğitim, doğrulama ve test verilerinizi nasıl ayırdığınıza bağlı olarak bir doğrulama setine erişiminiz
‫yoksa, bu durum eğitim verilerinde de meydana gelebilir.
‫Birçok modelin ayarlanabilen farklı tipte parametreleri vardır.
‫Bunları bir fırının üzerindeki Dol'larla aynı şekilde düşünebilirsiniz.
‫Örneğin, en sevdiğiniz tavuk yemeğini pişirmeyi öğrenirken, o lezzetli, tatlı ballı
‫hardal yemeği.
‫Bu dersleri hazırlarken acıktım.
‫Bir saat boyunca 180 derecede pişirmenin biraz çiğ çıkmasına neden olduğunu fark ettiniz.
‫İdeal değil, değil mi?
‫Bu tavuğun güzel ve çıtır çıtır olmasını istiyoruz, ancak 200 derecede, zaferi elde ettiğimiz yer burası.
‫Bir saat için 200 derece.
‫Tavuk tam kıvamında oldu.
‫Yani, küçük bir kadran gibi.
‫Fırınınızı bu şekilde ayarlayabilirsiniz.
‫Bunu 180 dereceden 200 dereceye kadar değiştirebilirsiniz.
‫Eğer 180 derecede bırakırsanız tavuk iyi olmaz.
‫Eğer 200 dereceye çıkarırsanız, tavuk iyi olur.
‫Ne tür bir model kullandığınıza bağlı olarak, ne tür hiper parametreleri ayarlayabileceğinize bağlı olacaktır.
‫Örneğin, rastgele bir orman ağaç sayısını ayarlamanıza izin verecektir.
‫Bunda üç ağacımız var.
‫Bunda da beş ağacımız var.
‫Merak etme.
‫Rastgele ormana bir göz atacağız.
‫Bu, gelecekteki bir derste inceleyeceğimiz makine öğrenimi algoritması türüdür.
‫Ve bir sinir ağı, katman sayısını ayarlamanıza izin verecektir.
‫Yine, gelecekteki bir derste bir sinir ağına bakacağız.
‫Sadece bir fırının sıcaklığı gibi farklı hiper parametrelere örnek veriyorum.
‫Farklı algoritma türlerine göre ayarlayabilirsiniz.
‫Hatırlamanız gereken en önemli şey, makine öğrenimi modellerinin hiper parametrelere sahip olduğudur.
‫Ayarlayabilirsin.
‫Ancak, hangi modeli kullanacağınıza bağlı olarak hiper parametreler farklı olacaktır.
‫Hibrit parametreleri ayarlamanın amacı modelinizin performansını iyileştirmektir ve model ayarlamasını
‫eğitim ve / veya doğrulama kümelerinizde yapmalısınız, yani bir başlangıç hiper parametre kümesi kullanarak bir modeli eğitirsiniz.
‫Bunlar varsayılan ayarlar olabilir, örneğin tavuk malzemelerinizi fırına koyarsınız,
‫tavuğa basarsınız, fırında tavuk kızartırsınız ve fırının varsayılan ayarlarında bir saat gider.
‫Ve sonra istediğiniz gibi sonuçlanmadığını görürsünüz.
‫İlerledikçe bazı ayarlamalar yapabilirsiniz.
‫Bir makine öğrenimi modeliyle yapacağınız şey tam olarak budur.
‫Bir makine öğrenimi modelini başlangıçta varsayılan hiper parametreler kümesiyle deneyebilirsiniz ve sonuçta iyi
‫iş çıkarır, ancak tam olarak istediğiniz gibi olmaz.
‫Bu yüzden bazı hiper parametreleri ayarlayarak iyileştirmeyi deneyebilirsiniz.
‫Sırada model karşılaştırması var.
‫Şimdi, bu sizin deneyleriniz sırasında gerçekleşir.
‫Yani aynı veri seti üzerinde birden fazla farklı modeli eğittiniz.
‫Bunları nasıl karşılaştırabileceğinize bakacağız.
‫Ve bu test verileri üzerinde yapılır.
‫O zaman yapalım.