Küçük Verilerle Makine Öğrenimi: Pratik Stratejiler

Etkili yapay zeka sistemleri oluşturmak için her zaman milyonlarca veri noktasına ihtiyacınız yoktur. Uzmanlaşmış teşhislerden niş iş uygulamalarına kadar birçok gerçek dünya senaryosunda, sınırlı verilerle çalışmak normdur. Bu metin tabanlı kurs, veri az olduğunda makine öğrenimi modellerini başarılı bir şekilde tasarlamayı, eğitmeyi ve değerlendirmeyi öğretir. Aşırı uyum (overfitting) ile mücadele etmekten, her bir veri noktasının değerini en üst düzeye çıkaran modern teknikleri güvenle uygulamaya geçeceksiniz. Neler öğreneceksiniz: Aşırı uyum (overfitting), yüksek varyans ve değerlendirme yanlılığı dahil olmak üzere küçük veri kümelerinin temel zorluklarını anlayın; Eğitim setlerinizi genişletmek için veri artırma (data augmentation) ve sentetik veri üretimi tekniklerini uygulayın; Minimum özel veriyle yüksek doğruluk elde etmek için transfer öğrenimi (transfer learning) ve önceden eğitilmiş temel modellerden yararlanın; Küçük örnek rejimleri için optimize edilmiş düzenlileştirme (regularization), topluluk yöntemleri (ensemble methods) ve çapraz doğrulama (cross-validation) stratejilerini yapılandırın; Hangi veri noktalarının bir sonraki etiketleneceğini önceliklendirmek için aktif öğrenme (active learning) iş akışlarını uygulayın. Kurs, örnek karmaşıklığı ve aşırı uyum (overfitting) gibi temel kavramlarla başlar, ardından veri genişletme, model seçimi ve sağlam doğrulama için pratik, uygulamalı stratejilere geçer. Programlama ve temel makine öğrenimi kavramları hakkında temel bilgiye sahip, verilerin sınırlı olduğu gerçek dünya problemlerini çözmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Verilerin nadiren mükemmel veya bol olduğu gerçek dünya için makine öğreniminde ustalaşmaya başlayın.