SıradakiYapay Zeka Temelleri'nde sonraki adım
Yapay Zeka Nasıl Öğrenir?
Temeller
Temel Bilgiler KILAVUZU
Makine Öğreniminin Temelleri
Makine öğrenimi, davranışları tamamen açık kurallar olarak yazılmak yerine örneklerden uyarlanan modeller oluşturur.
Bu kılavuzu dinleyinAI tarafından anlatılan · ~2 min
Bu sayfada2 dakika okuma
Genel Bakış
Yararlı bir model, yeni girdiler üzerinde amaçlanan görevi yerine getirmelidir. Bir veri kümesini ezberlemek veya etkileyici bir gösteri oluşturmak, bu yeteneğin yeterli kanıtı değildir.
Önemli çıkarımlar
- Mimariden önce görevi tanımlayın.
- Basit bir temel çizgiyle karşılaştırın.
- Başarısızlıkları ve sonraki sonuçları değerlendirin.
Derin Dalış
Somut bir tahmin veya karar destek göreviyle başlayın. Bir sayıyı tahmin etmek regresyondur; Bir kategori atamak sınıflandırmadır. Etiketlenmemiş örneklerin gruplanması kümelemedir. Yeni metin veya görseller oluşturmanın farklı amaçları ve değerlendirme yöntemleri vardır. Çıktıyı tanımlamadan önce modaya uygun bir mimari seçmekten kaçının. Pratik bir iş akışında veri toplama, hazırlama, model uydurma, değerlendirme, dağıtım ve izleme bulunur. Hatalar her aşamada ortaya çıkabilir. İyi biçimlendirilmiş kayıtlar üzerinde eğitilen bir model, bir üretim hizmeti birimleri değiştirdiğinde veya iki giriş sütununu değiştirdiğinde başarısız olabilir. Karmaşık bir modeli yerleştirmeden önce bir temel oluşturun. Tahmin için önceki değer yararlı bir temel olabilir; sınıflandırma için en yaygın sınıf minimum karşılaştırmayı sağlar. Bir temel çizgi, ekstra karmaşıklığın yararlı bilgilere katkıda bulunup bulunmadığını ortaya koyar. Parametreleri sığdırmak için eğitim örneklerini ve performansı değerlendirmek için ayrı örnekleri kullanın. Son test setini tekrarlanan ayarlamalardan uzak tutun. Hataların sonuçlarını yansıtan ölçümleri seçin ve gerçek başarısız vakaları inceleyin. Ortalama olarak iyi performans gösteren bir sistem, nadir fakat önemli durumlarda hâlâ kullanılamayabilir.
04Çalışılan örnek
Karmaşıklığı artırmadan önce temel çizgiyi geçin
80 sıradan mesaj ve 20 acil mesajdan oluşan bir oyuncak veri seti oluşturun. Her zaman sıradan olanı tahmin etmek %80 doğruluk sağlar.
%82 puan alan bir model, acil mesajların çoğunu hâlâ atlıyorsa çok az değer katabilir.
Doğru şekilde tanımlanan acil mesajları ve hatalı şekilde iletilen sıradan mesajları sayın. Gerçek iş akışını hangi tercihin karşılayacağına karar verin.
Ne gösteriyor?
Bu açıklayıcı sayımlar, temel ve göreve özgü ölçümlerin değerlendirmeyi nasıl daha bilgilendirici hale getirdiğini gösterir.
Gerçek Dünya Uygulaması
Geçmiş gözlemlerden günlük talebi tahmin edin.
Etiketli örnekleri kullanarak belgeleri önceden tanımlanmış kategorilere ayırın.
Uygulamaya koymak
Neden önemli?
- Daha net kararlar. Açık teknik iddiaları pazarlama dilinden ayırmanıza yardımcı olur.
- Maliyet ve bütçe. Para veya zaman harcamadan önce daha iyi uygulama soruları sorabilirsiniz.
- Ekip ve iş akışı. Ortak anlayışa sahip ekipler daha iyi ürün, politika ve öğrenme kararları verir.
Dikkat edin
- Farklı ekipler aynı terimi farklı şekilde kullanabilir; bu nedenle kapsamı erken tanımlayın.
- Gerçek dünya performansı dengesizken karşılaştırmalar güçlü görünebilir.
- Veri kalitesini ve değerlendirme planlarını göz ardı etmek çoğu zaman hassas sonuçlar doğurur.
Sonraki adımlar
- İhtiyacınız olan sonucun sade bir dille tanımlanmasıyla başlayın.
- Test etmeden önce bir başarı ölçüsü ve bir başarısızlık koşulu seçin.
- Gösterişli bir demo seti yerine, temsili verilerle küçük bir pilot çalışma yürütün.
- Makine Öğrenimi Temellerinin nerede yardımcı olduğunu ve daha basit yöntemlerin nerede daha iyi olduğunu belgeleyin.
Kaynaklar ve ek okuma
- GoogleMakine öğrenimine giriş
Keşfetmeye Devam Edin
Ücretsiz bülten
Günlük AI brifingini alın
Hafta içi her sabah sade İngilizce yazılmış, doğrulanmış üç yapay zeka hikayesi. Sonsuza kadar ücretsiz, reklam yok.
Hafta içi her gün bir e-posta. Tek tıklamayla aboneliğinizi iptal edin. Adresinizi asla satmayız veya paylaşmayız.
Kendinizi test edin
Take the Machine Learning Basics quiz
Her yanıtla ilgili anında geri bildirim ve bir kursu geçtiğinizde doğrulanabilir bir kimliğe sahip paylaşılabilir bir sertifika.
Ücretsiz AI eğitimini destekleyin. AI Understanding, bir 501(c)(3) kâr amacı gütmeyen kuruluştur; hiçbir zaman reklam yoktur, ödeme duvarı yoktur. Bağış yap
Sık sorulan sorular
Her yapay zeka sistemi makine öğrenimini kullanıyor mu?
Hayır. Bazı sistemler açık kurallara, aramaya, optimizasyona veya öğrenilmiş ve programlanmış bileşenlerin kombinasyonlarına dayanır.
Öğrenmeye devam et
İlgili kılavuzlar
Bu konu için daha fazla rehber seçildi