YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Eğitim Verisi (Training Data)
Training Data
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Eğitim verisi, bir makine öğrenmesi veya derin öğrenme modelinin parametrelerini güncellemek ve örüntüleri öğrenmesini sağlamak için kullanılan ana veri kümesidir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiModelin öğrenme sürecinde doğrudan gördüğü ve matematiksel ağırlıklarını ayarlamak için kullandığı veridir. Model, eğitim verisindeki girdiler ile beklenen çıktılar arasındaki bağıntıları analiz ederek genelleme yapmayı hedefler.
Çalışma mantığı: Eğitim aşamasında model, eğitim verisindeki her örneği işler, bir tahmin yapar, hatasını hesaplar ve optimizasyon algoritmalarıyla iç parametrelerini (ağırlık ve sapmaları) günceller.
Kullanım alanları: Chatbot'ların dil kalıplarını öğrenmesi, görsel tanıma sistemlerinin nesne biçimlerini kavraması, spam filtrelerinin istenmeyen e-posta kelimelerini analiz etmesi.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Model yalnızca eğitim verisindeki örüntüleri ezberlerse (aşırı öğrenme / overfitting), gerçek dünyada daha önce karşılaşmadığı yeni verilerde başarısız olur. Bu nedenle eğitim verisi daima test verisinden tamamen ayrı tutulmalıdır.
Çalışma mantığı: Eğitim aşamasında model, eğitim verisindeki her örneği işler, bir tahmin yapar, hatasını hesaplar ve optimizasyon algoritmalarıyla iç parametrelerini (ağırlık ve sapmaları) günceller.
Kullanım alanları: Chatbot'ların dil kalıplarını öğrenmesi, görsel tanıma sistemlerinin nesne biçimlerini kavraması, spam filtrelerinin istenmeyen e-posta kelimelerini analiz etmesi.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Model yalnızca eğitim verisindeki örüntüleri ezberlerse (aşırı öğrenme / overfitting), gerçek dünyada daha önce karşılaşmadığı yeni verilerde başarısız olur. Bu nedenle eğitim verisi daima test verisinden tamamen ayrı tutulmalıdır.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaDenetimli ve denetimsiz öğrenmede kayıp fonksiyonunu minimize etmek ve modelin ağırlık matrislerini geriye yayılım veya diğer optimizasyon yöntemleriyle güncellemek için kullanılan veri alt kümesidir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir spam e-posta tespit filtresi geliştirilirken, sistemin spam olan ve olmayan e-postaları tanıması için modele sunulan 100.000 adet etiketli e-posta eğitim verisini oluşturur.