Makine Öğrenmesi Yaşam Döngüsü

Makine öğrenmesi, belirli aşamalardan oluşan bir yaşam döngüsüne sahiptir. Bu aşamalar, projelerin başarıyla tamamlanması için kritik öneme sahiptir.

1. Veri Hazırlama

Veri hazırlama, modelin performansını etkileyen en önemli aşamalardan biridir. Bu aşamada:

• Veri toplama: Gerekli verilerin toplanması.
• Veri temizleme: Hatalı ve eksik verilerin düzeltilmesi.
• Veri dönüştürme: Verilerin uygun formata getirilmesi.
• Veri bölme: Eğitim ve test kümeleri oluşturulması.

2. Eğitim

Eğitim aşaması, modelin veriler üzerinden öğrenme sürecidir. Bu aşamada:

• Seçim: Uygun algoritmanın seçilmesi.
• Modelleme: Modelin kurularak, eğitilmesi.
• Hiperparametre ayarlama: Modelin performansını artırmak için ayarlamaların yapılması.

3. İzleme

İzleme, modelin performansını ve güvenilirliğini sürekli olarak değerlendirmeyi içerir. Bu aşamada:

• Performans ölçümü: Modelin doğruluk ve hata oranlarının analizi.
• Geri bildirim: Kullanıcılardan ve sistemlerden gelen geri bildirimlerin değerlendirilmesi.
• Model güncelleme: Yeni verilerle modelin periyodik olarak güncellenmesi.

Bu aşamalar, makine öğrenmesi projelerinin başarıya ulaşması için kritik ve birbirini tamamlayan süreçlerdir.