‫Tamam o zaman.
‫Artık makine öğrenimi modellerimizi değerlendirmek için farklı yollar bulduğumuza göre, muhtemelen.
‫Bir sonraki soru, bu ölçümleri nasıl geliştirebiliriz?
‫İşte bir sonraki bölüm olan beşinci bölümde ele alacağımız konu da bu, yani bir modelin geliştirilmesi.
‫O halde burada bir başlık açalım.
‫Bir model geliştirerek beşe çıkacağız.
‫Şimdi, burada hatırlanması gereken şey, genellikle aslında çoğu zaman, bir model üzerinde yaptığınız ilk
‫tahminler onun son doğrusu değildir.
‫Ve bu ilk tahminler genellikle İlk tahminler, eşit temel
‫tahminler ve ilk model genellikle temel model olarak adlandırılır.
‫İlerledikçe yapmaya çalışacağınız şey, ilk tahminleri yapıp değerlendirdikten ve temel model gibi ilk modeli oluşturduktan sonra
‫bunu geliştirmeye çalışmaktır. k. tahminlerinizi geliştirin
‫ve modelinizi iyileştirin.
‫Peki şimdi bunu nasıl yapabiliriz?
‫İki ana yol var.
‫Birincisi veri perspektifinden, daha fazla veri toplayabilir miyiz gibi sorular soracaksınız.
‫Çünkü daha fazla veri, bir makine öğrenimi modelinin bu veriler içindeki kalıpları öğrenme şansının daha fazla olabileceği anlamına
‫gelir.
‫Makine öğreniminde genellikle ne kadar çok veri o kadar iyidir diye bir söz vardır.
‫Ve bu, bir şey üzerinde pratik yaparsanız ve normalden biraz daha fazla pratik yaparsanız,
‫o şeyde biraz daha iyi olmanıza benzer, belki aşırı derecede daha iyi değilsinizdir, ama kesinlikle on
‫seans pratik yaparsanız, muhtemelen biraz daha iyi olursunuz.
‫Eğer bir seans pratik yaparsanız.
‫Aynı şey makine öğrenimi için de geçerli, değil mi?
‫Bir şeyin 1000 örneği yerine 10.000 örneği varsa, bu verilerde örüntüler varsa, makine öğrenimi modelinin
‫bunları bulma ihtimali vardır.
‫İkincisi ise verilerimizi geliştirebilir miyiz?
‫Bu, örneğin, bir arabanın satış fiyatını tahmin etmek için markasını, rengini, kilometre sayacını ve kapı
‫sayısını kullandığımız araba satış problemimiz olsaydı böyle olurdu.
‫Şimdi, eğer size bu bilgi verilseydi, o arabanın satış fiyatını tahmin etmek biraz zor olurdu.
‫Doğru.
‫Yani burada arayacağınız şey, her bir araç hakkında daha fazla özellik olabilir, böylece her bir örnek hakkında daha fazla bilgiye
‫sahip olursunuz.
‫Yani daha fazla örnekten ziyade, her bir örnekte daha fazla bilgi derinliğine sahip olursunuz.
‫Daha sonra model perspektifinden odaklanacağımız şey ise şu soruyu sormak olacak: Kullanabileceğimiz
‫daha iyi bir model var mı?
‫Yani devre öğrenme makine öğrenimi haritasına bakarsak.
‫Bunun bir örneğini daha önce görmüştük.
‫Örneğin, bunu takip ettiğimizde ve doğrusal bir SVC ile başladığımızda ve bu sonuçların
‫sınıflandırma problemimizde çok iyi olmadığını anladık.
‫Sonra yukarı çıktık ve bir topluluk sınıflandırıcı denedik.
‫Şimdi bununla ne demek istiyoruz, kullanabileceğimiz daha iyi bir model var mı?
‫Peki basit bir modelle başladıysanız, daha karmaşık bir model kullanabilir miyiz?
‫Bununla kastettiğim şey, birisi basit model dediğinde, genellikle yapacağınız şey modellerdir, burada karşılaştığınız
‫ilk modeller, burada sona erecek olanlara kıyasla nispeten basittir.
‫Ve şimdi daha basit bir modelle başlamanızın nedeni, genellikle bu modellerin sahip olduğunuz hesaplama
‫gücünde eğitilmesinin daha hızlı olmasıdır.
‫Ve rastgele orman gibi bir topluluk sınıflandırıcı veya genel olarak topluluk modelleri genellikle daha karmaşık
‫olarak kabul edilir çünkü aynı anda bir grup küçük küçük modeli eğitirsiniz.
‫İşte bu noktada basit modele karşı karmaşık model terimini duyacaksınız.
‫Doğrusal SVC genellikle daha basit bir model olarak adlandırılır ve daha karmaşık olarak adlandırdıkları birçok
‫farklı modelin gücünü kullandığı için topluluk sınıflandırıcıları gibi buraya gelir.
‫Yani zaten denediğimiz şey bu, değil mi?
‫Daha basit bir modelle başladık ve daha sonra rastgele orman ile daha karmaşık bir modele geçtik.
‫Ve eğer bir topluluk yöntemi gibi daha karmaşık bir şey deniyorsak a. k. Rastgele orman sınıflandırıcımızı
‫kullanarak mevcut modeli geliştirebilir miyiz?
‫Şimdi bu durumda, kullandığımız model kutudan çıkar çıkmaz iyi performans gösteriyorsa, ki rastgele
‫orman sınıflandırıcımız bunu yapıyor, bu modelin hiper parametrelerini daha da iyi hale getirmek için geliştirebilir miyiz?
‫Şimdi burada küçük bir not, makine öğrenimimizin bulduğu verilerdeki kalıplar genellikle veri parametreleri
‫olarak adlandırılır.
‫Parametreler ve hiper parametreler arasındaki fark ise bir makine öğrenimi modelinin verilerdeki örüntüleri kendi
‫başına bulmaya çalışmasıdır.
‫Yani bir makine öğrenimi modeli verilerdeki parametreleri kendi başına bulacaktır, oysa hiper parametreler bir model üzerinde
‫ayarlayabileceğiniz ayarlardır.
‫Bu yüzden bunu buraya koyacağız parametreler eşittir model verilerdeki bu kalıpları bulur ve hiper parametreler eşittir ayarlayabileceğiniz
‫bir model üzerindeki ayarlar.
‫Şimdi bunu parantez içine alacağız çünkü bu, kalıpları bulma yeteneğini potansiyel olarak
‫geliştirmek için biraz deneme yanılma sürecidir.
‫Şimdi, daha kodu görmeden sadece bu tek hücrede epeyce yol kat ettik, değil mi?
‫Ancak bu, önümüzdeki birkaç videoda ele alacaklarımız için bir tür çerçeve oluşturuyor.
‫Şuraya koyalım.
‫Burada biraz kafa karıştırıcı bir durum var.
‫Buraya küçük bir başlık koyabiliriz, hiper parametrelere karşı parametreler.
‫Şimdi, bir modelin hiper parametrelerini nasıl bulursunuz?
‫Bu güzel bir soru.
‫Şuna bir bakalım.
‫Skyline Dot Ensemble'dan rastgele orman sınıflandırıcısını içe aktaracağız.
‫Clef equals burada bir rastgele orman sınıflandırıcı örnekleyecektir.
‫Rastgele orman sınıflandırıcı.
‫Harika.
‫Şimdi, bir modeli örnekledikten sonra, üzerindeki fonksiyonu çağırarak hiper parametrelerini bulabilirsiniz.
‫Paramları al.
‫Harika.
‫Şimdi, bunların hepsi rastgele orman sınıflandırıcımızda ayarlayabileceğimiz farklı hiper parametrelerdir.
‫Ve şimdi bunlara bakıp, vay canına, burada çok şey var, bu çok kafa karıştırıcı diye düşünüyorsanız.
‫Her biri hakkında daha fazla bilgiyi nereden bulabileceğinizi göstereceğim.
‫Peki, rastgele orman sınıflandırıcısını öğrenmeye gidelim.
‫Harika.
‫Dolayısıyla, bu dokümantasyonu gözden geçirecek olursak, burada göreceğimiz şey parametrelerdir.
‫Şimdi, burası kafa karıştırıcı olabilir çünkü hiper parametreler kelimesini kullandım, ancak psişik öğrenme onları
‫bir tür parametre olarak tanımlar.
‫Burada parametreler olmasının nedeni, Python terimleriyle, bunların her birinin ayarlamak için
‫bu işlevi iletebileceğiniz bir parametre olmasıdır.
‫Ancak gerçekte bunlar hiper parametrelerdir.
‫İşte bu liste buradan geliyor.
‫Bunların hepsini okuyacak olsaydık, sokete gelebilir, rastgele ormanı öğrenebilir, belgeleri
‫sınıflandırabilir ve hepsini okuyup tam olarak ne olduklarını öğrenebilirdik.
‫Ve eğer buraya gelirsek, rastgele orman sınıflandırıcısı hakkında birkaç not ve hiper parametreleri nasıl ayarlayabileceğimize
‫dair küçük ipuçları da dahil olmak üzere her şeyi öğrenebilirim.
‫Şimdi, aynı şey seçebileceğiniz diğer modeller için de geçerli.
‫Bunlardan herhangi birine tıklarsanız, size modelleri ve ayarlayabileceğiniz hiper parametreleri söyleyen
‫bu belgeye benzer bir şeyle karşılaşırsınız.
‫Tamam.
‫Şimdi, hala hiper parametre kavramını anlamadığımı düşünüyor olabilirsiniz.
‫Ve işte bu küçük diyagrama geldik.
‫Bu, anlamanıza yardımcı olabilir.
‫Hiper parametre ayarlama yoluyla bir modelin iyileştirilmesi.
‫Buradaki gıda kaynağını verimiz olarak hayal edersek ve bir makine öğrenimi modelinin yapmasını istediğimiz şey, en
‫sevdiğimiz yemeği yapmak için kullanabileceği kalıpları bulmaktır.
‫En sevdiğiniz yemeği pişiriyorsanız, burada pişiren sizseniz, bir makine öğrenimi modeli değil.
‫Fırını 180 derecede bir saat beklettiğinizde, en sevdiğiniz yemek olan kızarmış tavuk yemeğinin tam olarak
‫istediğiniz gibi çıkmadığını görebilirsiniz.
‫Ancak biraz pratik yaptıktan sonra, biraz deneme yanılma yöntemiyle, 200
‫derecede bir saat pişirdiğinizde yemeğinizin tam istediğiniz gibi çıktığını görüyorsunuz.
‫Mükemmel.
‫Şimdi, buradaki analojiyi anlamak için, bizim durumumuzda hiper parametreleri ayarlamak fırının sıcaklığını
‫ayarlamak gibidir.
‫Kutudan çıkar çıkmaz ilk makine öğrenimi modelimiz, belki de buradaki fırın 180 derecede
‫bir saat pişiriyordur.
‫Ve en sevdiğimiz yemeği elde etmek için bu malzemeleri nasıl bir araya getireceğimize dair bazı kalıplar bulabilir.
‫Ancak tam olarak istediğimiz gibi olmayabilir.
‫Bu yüzden birkaç farklı parametre, birkaç farklı hiper parametre denedik ve sonunda sıcaklığı
‫200 dereceye değiştirmek istediğimizi anladık.
‫Bu da mükemmel yemeğimizi ortaya çıkarıyor, tam istediğimiz gibi.
‫Aynı şey makine öğrenimi modellerimiz için de geçerli.
‫Rastgele orman sınıflandırıcımızı olduğu gibi, varsayılan parametreleriyle kutudan çıktığı gibi kullanırsak,
‫buradakiler, verilerimizdeki kalıpları oldukça iyi bulabilir, ki öyle.
‫Yaklaşık %85 isabet oranı var.
‫Ancak yapabileceğimiz şey, bunları fırınımızdaki ayarlara benzer şekilde ayarlamak ve böylece verilerdeki bu kalıpları
‫kutudan çıktığı halinden biraz daha iyi bulmasını sağlamak olabilir.
‫Şimdi, yine, bunu anlamak çok zor, ama endişelenmeyin, benim de bu kavramı anlamam biraz zaman
‫aldı.
‫Önümüzdeki birkaç videoda hiper parametreleri ayarlamanın üç yolunu inceleyeceğiz.
‫Birincisi el ile, bu yüzden onları el ile ayarlamaya çalışacağız.
‫İkincisi, ikinci satırdaki bir fonksiyon olan rastgele arama CV'si ile rastgele.
‫Üçüncüsü ise kapsamlı bir şekilde ızgara aramasıdır.
‫CV.
‫Tamam.
‫Bu yüzden bunu biraz okuyun.
‫Sadece burayı okuyun.
‫Henüz tam olarak kavrayamadıysanız, bu tamamen sorun değil.
‫Ancak unutmayın, bu bölümde ele alacağımız şey, hiper parametre ayarına
‫odaklanan bir modeli geliştireceğiz ve hiper parametreler, verilerdeki kalıpları bulma yeteneğini potansiyel olarak geliştirmek
‫için ayarlayabileceğiniz bir model üzerindeki ayarlardır.
‫En sevdiğiniz yemeği pişiriyor olsaydınız, fırınınızın sıcaklığını 180 derece olan temel ayarından
‫ayarlayabilirdiniz.
‫En sevdiğiniz yemeğin mükemmel sonucunu elde etmek için.
‫Bunu aklınızda tutun ve bir sonraki videoda görüşmek üzere.