Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Giriş
Bu modül bir soruyla başlar.
Aşağıdaki yanıtlardan birini seçin:
Makine öğrenimi projenizde aşağıdaki alanlardan birine öncelik vermeniz gerekirse hangisi en fazla etkiye sahip olur?
Veri kümenizin kalitesini iyileştirme
Veriler her şeyin üzerindedir.
Veri kümesinin kalitesi ve boyutu, modelinizi oluşturmak için kullandığınız parlak algoritmadan çok daha önemlidir.
Modelinizi eğitmek için daha akıllı bir kayıp işlevi uygulama
Daha iyi bir kayıp işlevinin modelin daha hızlı eğitilmesine yardımcı olabileceği doğrudur ancak bu listedeki diğer bir öğeye kıyasla yine de ikinci sıradadır.
Daha da yönlendirici bir soru:
Makine öğrenimi projenizde genellikle veri hazırlama ve dönüştürme işlemlerine ne kadar zaman ayırıyorsunuz?
Proje süresinin yarısından fazlası
Evet, makine öğrenimi uzmanları zamanlarının büyük bir kısmını veri kümeleri oluşturarak ve özellik mühendisliği yaparak geçirir.
Proje süresinin yarısından az
Daha fazlası için plan yapın. Genelde makine öğreniminin% 80'inde
veri kümelerini oluşturmak ve verileri dönüştürmek için harcanıyor.
Bu modülde, makine öğreniminin özellikleri ve
verilerinizi hazırlayarak yüksek kaliteli sonuçlar elde etmek için
ve değerlendirme sürecidir.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 2025-07-27 UTC."],[[["This module emphasizes the critical role of data quality in machine learning projects, highlighting that it significantly impacts model performance more than algorithm choice."],["Machine learning practitioners typically dedicate a substantial portion of their project time (around 80%) to data preparation and transformation, including tasks like dataset construction and feature engineering."],["The module covers key concepts in data preparation, such as identifying data characteristics, handling unreliable data, understanding data labels, and splitting datasets for training and evaluation."],["Learners will gain insights into techniques for improving data quality, mitigating issues like overfitting, and interpreting loss curves to assess model performance."],["This module builds upon foundational machine learning concepts, assuming familiarity with topics like linear regression, numerical and categorical data handling, and basic machine learning principles."]]],[]]
