+- Artı Teknoloji - Teknolojiye Artı (https://www.artiteknoloji.com)
+-- Forum: Güncel Haberler & Gelişmeler (https://www.artiteknoloji.com/forumdisplay.php?fid=9)
+--- Forum: Teknoloji Dünyası (https://www.artiteknoloji.com/forumdisplay.php?fid=3)
+---- Forum: Yapay Zeka (https://www.artiteknoloji.com/forumdisplay.php?fid=4)
+---- Konu Başlığı: Derin öğrenme modellerinin başarısında veri miktarının ve kalitesinin rolü (/showthread.php?tid=234)
Derin öğrenme modellerinin başarısında veri miktarının ve kalitesinin rolü - Wertomy® - 23-04-2026
Derin öğrenme modellerinin başarısında veri miktarı ve veri kalitesi birbirini tamamlayan iki kritik faktördür.
Büyük veri miktarı, modelin genelleme yeteneğini artırır ve daha karmaşık desenleri öğrenmesine olanak tanır, ancak veri kalitesi düşükse (örneğin gürültülü, etiketsiz veya yanlı etiketlenmiş veriler) model hatalı çıkarımlar yapabilir. Veri kalitesi yüksek olduğunda ise daha az veriyle bile başarılı sonuçlar alınabilir. Aşırı öğrenme sorunu, model eğitim verisine aşırı uyum sağlayıp yeni verilerde başarısız olduğunda ortaya çıkar. Bu sorunu çözmek için kullanılabilecek yöntemler:
1) Düzenlileştirme (regularization) teknikleri: L1 veya L2 düzenlileştirme ile ağırlıkların büyümesi kısıtlanır.
2) Dropout: Eğitim sırasında rastgele nöronlar devre dışı bırakılarak modelin bağımlılıkları azaltılır.
3) Erken durdurma (early stopping): Doğrulama hatası artmaya başladığında eğitim durdurulur.
4) Veri artırma (data augmentation): Mevcut verilere dönüşümler uygulanarak daha fazla çeşitlilik sağlanır. Örneğin, bir görüntü sınıflandırma modelinde aşırı öğrenme görülüyorsa, mevcut görüntülere döndürme, kırpma veya parlaklık değişiklikleri eklenerek modelin genelleme yeteneği geliştirilebilir.