tag HataGiderme

Bu sayfada HataGiderme etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Overfitting (aşırı öğrenme ya da ezberleme), bir makine öğrenimi modelinin eğitim verilerine çok fazla odaklanarak o verilerdeki istisnaları, gürültüleri ve hataları ezberlemesi; bu yüzden daha önce hiç görmediği yeni verilerle karşılaştığında genelleme yapamayıp başarısız olması durumudur. Bir öğrencinin sınav sorularının mantığını kavramak yerine cevap şıklarını ezberleyip farklı sorularda sıfır almasına benzer: model, eğitim setinde neredeyse kusursuz sonuçlar verirken gerçek dünya verisinde ciddi biçimde yanılır. Sorunun özü, modelin verideki gerçek örüntü ile rastlantısal gürültüyü ayırt edememesidir. Model gereğinden karmaşıksa (çok fazla parametre içeriyorsa), eğitim verisi azsa veya eğitim gereğinden uzun sürmüşse, model sinyal yerine gürültüyü öğrenmeye başlar. Bu durum istatistikteki bias-variance dengesinin varyans tarafına savrulmak demektir: eğitim hatası düşer, doğrulama hatası yükselir ve iki eğri arasındaki makas açılır. Overfitting'in pratikte önemi büyüktür, çünkü bir modelin gerçek değeri eğitim setindeki skoru değil, görülmemiş veri üzerindeki performansıdır. Kredi riski tahmininden tıbbi teşhise, spam filtresinden öneri sistemlerine kadar her uygulamada ezberlemiş bir model, laboratuvarda parlak görünüp sahada güvenilmez sonuçlar üretir. Bu yüzden makine öğrenimi pratiğinin önemli bir bölümü overfitting'i tespit etmeye (eğitim-doğrulama-test ayrımı, çapraz doğrulama, öğrenme eğrileri) ve önlemeye (regularizasyon, dropout, erken durdurma, veri artırma, daha fazla veri toplama) ayrılır. Tersine durum olan underfitting (eksik öğrenme) ise modelin veriyi hiç kavrayamayacak kadar basit kalmasıdır; iyi bir model bu iki uç arasındaki dengeyi tutturur.

compress

Overfitting (Aşırı Öğrenme / Ezberleme)

Overfitting (aşırı öğrenme ya da ezberleme), bir makine öğrenimi modelinin eğitim verilerine çok fazla odaklanarak o verilerdeki istisnaları, gürültüleri ve hataları ezberlemesi; bu yüzden daha önce hiç görmediği yeni verilerle karşılaştığında genelleme yapamayıp başarısız olması durumudur. Bir öğrencinin sınav sorularının mantığını kavramak yerine cevap şıklarını ezberleyip farklı sorularda sıfır almasına benzer: model, eğitim setinde neredeyse kusursuz sonuçlar verirken gerçek dünya verisinde ciddi biçimde yanılır. Sorunun özü, modelin verideki gerçek örüntü ile rastlantısal gürültüyü ayırt edememesidir. Model gereğinden karmaşıksa (çok fazla parametre içeriyorsa), eğitim verisi azsa veya eğitim gereğinden uzun sürmüşse, model sinyal yerine gürültüyü öğrenmeye başlar. Bu durum istatistikteki bias-variance dengesinin varyans tarafına savrulmak demektir: eğitim hatası düşer, doğrulama hatası yükselir ve iki eğri arasındaki makas açılır. Overfitting'in pratikte önemi büyüktür, çünkü bir modelin gerçek değeri eğitim setindeki skoru değil, görülmemiş veri üzerindeki performansıdır. Kredi riski tahmininden tıbbi teşhise, spam filtresinden öneri sistemlerine kadar her uygulamada ezberlemiş bir model, laboratuvarda parlak görünüp sahada güvenilmez sonuçlar üretir. Bu yüzden makine öğrenimi pratiğinin önemli bir bölümü overfitting'i tespit etmeye (eğitim-doğrulama-test ayrımı, çapraz doğrulama, öğrenme eğrileri) ve önlemeye (regularizasyon, dropout, erken durdurma, veri artırma, daha fazla veri toplama) ayrılır. Tersine durum olan underfitting (eksik öğrenme) ise modelin veriyi hiç kavrayamayacak kadar basit kalmasıdır; iyi bir model bu iki uç arasındaki dengeyi tutturur.

arrow_forward