Son Webloti

  Yapay sinir ağı (YSA) için eğitim verileri hazırlamak, modelin doğru öğrenme ve genelleme yapabilmesi için önemlidir. İşte yapay sinir ağı için eğitim verilerini hazırlamanın temel adımları: Veri Toplama: İlk adım, modelinizi eğitmek istediğiniz konuyla ilgili uygun ve çeşitli veri setlerini toplamaktır. Veri seti, modelinizi gerçek dünya verilerine uyum sağlayacak şekilde temsil etmelidir. Veri Temizleme: Toplanan verileri inceleyin ve gerekiyorsa temizleyin. Bu, eksik veya bozuk verileri düzeltmeyi, aykırı değerleri ele almayı ve veri setini genel olarak düzenlemeyi içerir. Özellik Mühendisliği: Modelinize besleyeceğiniz özellikleri belirleyin. Bu, verilerden anlamlı özellikleri çıkarmayı ve gerekirse yeni özellikler oluşturmayı içerir. Özellikler, modelinize girdi olarak sunulan veri öğelerinin öznitelikleridir. Veri Bölme: Genellikle topladığınız veriyi eğitim, doğrulama ve test veri setleri olmak üzere üçe bölersiniz. Eğitim veri seti, modelinizi eğitmek için kullanılır; doğrula

  Yapay sinir ağı (YSA) aktivasyon fonksiyonları, bir sinir hücresinin (nöronun) çıkışını belirleyen matematiksel fonksiyonlardır. Bu fonksiyonlar, bir nöronun girdi toplamını alır ve belirli bir eşik veya sınıra göre nöronun çıkışını belirler. Aktivasyon fonksiyonları, sinir ağlarının karmaşıklığını artırmak, öğrenmeyi iyileştirmek ve modelin genelleme yeteneğini artırmak için kullanılır. İşte yaygın olarak kullanılan bazı aktivasyon fonksiyonları: Sigmoid Fonksiyonu (Logistic Fonksiyon): � ( � ) = 1 1 + � − � σ ( x ) = 1 + e − x 1 ​ Çıkış aralığı ( 0 , 1 ) ( 0 , 1 ) arasındadır. Özellikle iki sınıflı (binary) sınıflandırma problemlerinde çıkış katmanında kullanılır. Hiperbolik Tanjant Fonksiyonu (tanh): tanh ⁡ ( � ) = � � − � − � � � + � − � tanh ( x ) = e x + e − x e x − e − x ​ Çıkış aralığı ( − 1 , 1 ) ( − 1 , 1 ) arasındadır. Sigmoid fonksiyonuna benzer, ancak çıkış aralığı genişletilmiştir. ReLU (Rectified Linear Unit): � ( � ) = max ⁡ ( 0 , � ) f ( x ) = max ( 0 , x ) Pozi