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; doğrulama veri seti, modelinizi ayarlamak ve optimize etmek için kullanılır; test veri seti ise modelinizin gerçek dünya performansını değerlendirmek için kullanılır.
Veri Normalizasyon veya Standartlaştırma:
- Veri setinizdeki sayısal özellikleri genellikle belirli bir aralığa getirirsiniz. Bu, örneğin veriyi normalleştirme veya standartlaştırma süreçleriyle yapılır.
Veri Augmentation (Artırma) (Opsiyonel):
- Eğer veri setiniz küçükse, veri artırma tekniklerini kullanarak mevcut veriyi çeşitlendirebilirsiniz. Örneğin, görüntü verilerini döndürme, yansıtma veya küçültme gibi yöntemlerle artırabilirsiniz.
Girdi ve Çıkışlarını Hazırlama:
- Girdi ve çıkışları belirleyin. Girdiler, modelinize besleyeceğiniz veri setinin özellikleridir. Çıkışlar, modelinizin öğrenmeye çalıştığı hedef değerlerdir.
Veriyi Modelle Besleme:
- Hazırlanan veri setini modelinize uygun bir formatta besleyin. Bu genellikle bir eğitim döngüsü içinde yapılır.
Yukarıdaki adımlar, yapay sinir ağınızı eğitmek için hazırlanan verilerin temelini oluşturur. Bu adımlar, veri setinizin özelliğine ve modelinizin ihtiyaçlarına bağlı olarak uyarlanabilir.
Yorumlar
Yorum Gönder