Derin öğrenmede epoch nedir?
Epoch Nedir?
Epoch, derin öğrenme ve makine öğrenimi alanlarında bir eğitim döngüsünü ifade eder. Eğitim verileri, modelin parametrelerinin güncellenmesi için belirli bir sayıda işlenir.Temel Özellikler:
- Bir Defa Geçiş: Tüm eğitim verisinin modelden geçişi bir epoch\'u oluşturur.
- Tekrarlar: Eğitim genellikle birden fazla epoch gerektirir. Her epoch sonrası modelin performansı değerlendirilir.
- Aşırı Uyum: Çok fazla epoch, modelin eğitim verisine aşırı uyum sağlamasına neden olabilir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi projelerinde dokümantasyon ve raporlama şablonu
- Veri sürümleme: DVC ve Git-LFS ile veri–model takibi
- Model dağıtımı (deployment) nasıl yapılır?
- Streaming veri nedir?
- Python veri bilimi için neden popülerdir?
- Train-test split nasıl yapılır?
- Bulut tabanlı veri analizi nasıl yapılır?
- Veritabanı tasarımında normalleştirme (normalization) nedir?
- Harita tabanlı veri görselleştirme nedir?
- NumPy nedir ve ne için kullanılır?
- Veri standardizasyonu nasıl yapılır?
- Kayıp fonksiyonları: log-loss, hinge ve quantile loss seçimleri
- Öğrenme eğrileri ile veri yeterliliği ve model kapasitesi teşhisi
- NLP boru hattı: temizlik, vektörleme, model ve değerlendirme akışı
- İsim–adres gibi PII verilerini maskeleme ve sentetik veri üretimi
- Optimizasyon tekniklerini kullanarak veri tabaninda büyük veri setleri üzerinde performansı artırmak için hangi matematiksel hesaplamalar ve algoritmalar kullanılabilir?
- Adil makine öğrenmesi: önyargı (bias) ölçümleri ve azaltma yöntemleri
- Görüntü işleme nasıl yapılır?
- Veri kalite kontrolleri: great_expectations ve test veri setleri
- Karar ağaçları ve rastgele orman (Random Forest) ne zaman avantaj sağlar?