Epoch Python nedir?

Epoch, bir yapay sinir ağı modelinin eğitilmesi sırasında kullanılan bir terimdir. Eğitim verilerinin belirli bir sayıda döneme (epoch) boyunca modele sunulması ve ağın ağırlıklarının bu dönemler boyunca güncellenmesi işlemidir. Her bir epoch, modelin tüm eğitim verilerini tamamlaması ve ağırlıkların güncellenmesi anlamına gelir. Bu süreç, modelin en iyi ağırlık değerlerini bulmaya çalışarak doğruluk oranını artırmayı hedefler.

Regularization (Düzenleme) Teknikleri Nelerdir?

Regularization, bir makine öğrenimi modelinin aşırı karmaşıklığını azaltmak için kullanılan bir tekniktir. Bu teknikte, modelin aşırı öğrenme (overfitting) sorununu önlemek amacıyla ağırlıkların büyüklüğü cezalandırılarak kontrol altına alınır. Bu sayede modelin genelleştirme yeteneği artırılarak daha iyi sonuçlar elde edilir. Regularization tekniklerinden bazıları L1 regularization, L2 regularization ve dropout yöntemidir.

Model Fit Keras Nedir?

Model Fit Keras, Keras kütüphanesinin içinde bulunan bir fonksiyondur. Keras, Python dilinde yazılmış bir açık kaynaklı derin öğrenme kütüphanesidir ve TensorFlow veya Theano gibi backend kütüphanelerini destekler. Model Fit Keras, tanımlanan modellerin eğitilmesini ve uydurulmasını kolaylaştıran bir işlevdir. Bu fonksiyon, veri setlerini, Python jeneratör fonksiyonlarını veya NumPy dizilerini girdi olarak alır ve modeli eğitir.

Model Overfitting Nedir?

Model Overfitting, bir makine öğrenimi modelinin eğitildiği veri setine aşırı derecede uyum sağlaması durumudur. Bu durumda, model eğitildiği veri setine çok iyi uyum sağlar ancak yeni verilerle karşılaştığında genelleme yapma yeteneği zayıflar. Model overfitting problemini çözmek için regularization teknikleri kullanılabilir.

Python Learning Rate Nedir?

Python Learning Rate, makine öğreniminde kullanılan bir terimdir ve öğrenme hızını belirtir. Learning rate değeri, modelin ne kadar hızlı veya yavaş öğrendiğini belirler. Bu değer, modelin güncellenecek ağırlıklarını ne kadar değiştireceğini kontrol eder. Learning rate değeri çok büyük ise model istenilen optimum noktaya ulaşamazken, çok küçük ise modelin öğrenme süreci yavaşlar. En uygun learning rate değeri deneme yanılma yöntemiyle belirlenebilir.

Keras Ne İçin Kullanılır?

Keras, Python dilinde yazılmış açık kaynaklı bir derin öğrenme kütüphanesidir. Keras, TensorFlow, Theano ve diğer backend kütüphaneleriyle entegre çalışabilir. Derin sinir ağları ile hızlı deneyler yapmak ve model geliştirmek için kullanıcı dostu bir arayüz sunar. Keras modüler bir yapıya sahip olduğundan genişletilebilir ve farklı uygulamalarda kolayca kullanılabilir.