Çerçeve

Bu modül, bir makine öğrenimi problemi olarak nasıl çerçevelendirileceğini inceliyor ve çok çeşitli makine öğrenimi (ML) yöntemleri arasında paylaşılan temel kelime öbeklerinin çoğunu ele alıyor.

Çerçeveleme

ML sistemleri öğrenir

giriş nasıl birleştirilir

faydalı tahminler oluşturmak için

daha önce görülmemiş verilerde

  • Etiket, tahmin ettiğimiz değişkendir
    • Genellikle y değişkeniyle gösterilir
  • Etiket, tahmin ettiğimiz değişkendir
    • Genellikle y değişkeniyle gösterilir
  • Özellikler, verilerimizi tanımlayan giriş değişkenleridir
    • Genellikle {x1, x2, ..., xn} değişkenleriyle gösterilir
  • Örnek, belirli bir veri örneğidir, x
  • Etiketli örnekte {features, label} bulunur: (x, y)
    • Modeli eğitmek için kullanılır
  • Etiketsiz örnek içinde {features, ?}: (x, ?)
    • Yeni verilerle ilgili tahminde bulunmak için kullanılır
  • Örnek, belirli bir veri örneğidir, x
  • Etiketli örnekte {features, label} bulunur: (x, y)
    • Modeli eğitmek için kullanılır
  • Etiketsiz örnek içinde {features, ?}: (x, ?)
    • Yeni verilerle ilgili tahminde bulunmak için kullanılır
  • Model, örnekleri tahmini etiketlerle eşler: y'
    • Öğrenilen dahili parametrelerle tanımlanır