Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) bağlamında bir Veri Eğitim Seti, dikkatlice seçilmiş veri noktaları veya örnekleri koleksiyonunu ifade eder. Verilen verilerde mevcut olan temel kalıplara ve ilişkilere dayalı olarak öğrenmek, genelleştirmek ve doğru tahminler yapmak için AI ve ML algoritmalarını ve modellerini eğitmek için kullanılır. Eğitim setleri, makine öğrenimi modellerinin oluşturulması, ince ayar yapılması ve doğrulanması ve belirli görevleri çözmede verimli ve doğru performans göstermelerini sağlamak için çok önemlidir.
Veri Eğitim Setinin bileşimi doğrudan nihai sonucun kalitesine bağlıdır; veriler ne kadar iyi ve temsil edici olursa, iyi performans gösteren ve sağlam bir yapay zeka modelinin olasılığı da o kadar yüksek olur. İyi bir Veri Eğitim Seti, modelin uygulaması sırasında karşılaşması muhtemel tüm olası değer ve girdi aralığını kapsayan çok sayıda farklı örnek içerir. Verilerin temiz, doğru ve gürültüsüz olmasını sağlamak, modelin aşırı veya yetersiz uyumdan kaçınmasına yardımcı olacaktır; bu durumların her ikisi de gerçek dünya senaryolarında düşük performansa yol açabilir.
AppMaster gibi no-code bir platform bağlamında Veri Eğitim Seti, kullanıcıların kapsamlı yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri oluşturmak için programlama dilleri veya yazılım geliştirme konusunda uzman olmasına gerek olmadığından büyük değer taşıyabilir. Bunun yerine platformun sezgisel araçlarını ve arayüzlerini kullanarak veri modellerini, iş mantığını ve veritabanı şemasını görsel olarak oluşturabilir ve yapılandırabilirler. Daha sonra AI ve ML modelleri, kullanıcının girdisinden ve sağlanan Veri Eğitim Setinden otomatik olarak oluşturulur ve derlenir.
Yüksek kaliteli bir Veri Eğitim Seti oluşturmanın birkaç temel faktörü vardır. En önemli yönlerden biri, verilerin temsili olmasını ve çözülen sorunla ilgili tüm temel değişkenleri ve özellikleri kapsamasını sağlamaktır. Bunu sağlamak için, verileri eğitim ve doğrulama alt kümelerine yinelemeli olarak bölmek için k-katlı çapraz doğrulama gibi çapraz doğrulama teknikleri kullanılabilir, böylece modelin görünmeyen veriler üzerindeki performansına ilişkin tarafsız bir tahmin sağlanır.
Bir diğer önemli faktör de Veri Eğitim Seti için uygun boyutun seçilmesidir. Daha büyük bir veri seti tipik olarak modelin daha iyi doğruluğuna ve genelleştirilmesine olanak tanır, ancak aynı zamanda eğitim süresinin artmasına ve hesaplama karmaşıklığına da yol açabilir. Bunun aksine, daha küçük bir veri kümesi, girdi değişkenlerinin tüm yelpazesini kapsayacak yeterli veri noktasına sahip olmayabilir ve bu da zayıf genelleme ve performansa yol açabilir. Veri artırma, yeniden örnekleme ve önyükleme gibi stratejilerin uygulanması, ek veri noktaları oluşturulmasına ve eğitim setinin çeşitliliğini ve sağlamlığını artırmaya yardımcı olabilir.
Veri Eğitim Setinin uygun şekilde dengelendiğinden emin olmak için, verilerdeki ML modelinin tahminlerini çarpıtabilecek potansiyel önyargıların farkında olmak önemlidir. Örnekleme yanlılığı, ölçüm hataları gibi faktörlerden ve hatta kullanılan belirli veri kaynaklarından dolayı önyargılar mevcut olabilir. Aşırı örnekleme, yetersiz örnekleme ve Sentetik Azınlık Aşırı Örnekleme Tekniği (SMOTE) gibi teknikler, dengesiz ve önyargılı verilerin modelin performansı üzerindeki etkisini azaltmaya yardımcı olabilir.
Veri Eğitim Seti oluşturmak, özellikle karmaşık, gerçek dünya sorunlarıyla uğraşırken zorlayıcı ve zaman alıcı olabilir. Çoğu zaman, kamuya açık kaynaklardan önceden var olan eğitim veri kümelerinin kullanılması, sürecin hızlandırılmasına ve belirli bir sorun için temel performans kıyaslamalarının sağlanmasına yardımcı olabilir. Ancak, çözülmekte olan alana özgü sorunla uyumluluğu sağlamak ve yanlışlıkla herhangi bir önyargı veya yanlışlığın ortaya çıkmasını önlemek için harici veri kaynakları kullanılırken dikkatli olunmalıdır.
AppMaster gibi no-code platformlar bağlamında, iyi seçilmiş bir Veri Eğitim Seti sağlamak, teknik bilgisi olmayan kullanıcıların bile sağlam ve doğru AI ve ML modelleri oluşturmasına olanak tanıyabilir. Bu onlara karmaşık programlama dilleri veya yazılım geliştirme metodolojileri konusunda uzmanlığa ihtiyaç duymadan web, mobil ve arka uç uygulamalarında gelişmiş yapay zeka algoritmalarından ve araçlarından yararlanma olanağı sağlar. İyi tasarlanmış bir Veri Eğitim Seti ve doğru no-code platform ile minimum teknik bilgi birikimi ve büyük kolaylıkla güçlü, ölçeklenebilir uygulamalar oluşturmak mümkündür.
