YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Veri Seti (Dataset)
Dataset
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Veri seti, yapay zekâ ve makine öğrenmesi modellerini eğitmek, doğrulamak ve test etmek amacıyla bir araya getirilmiş yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veri topluluğudur.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiYapay zekâ modellerinin başarısı ve yetenekleri, üzerinde eğitildikleri veri setlerinin kalitesine, büyüklüğüne ve çeşitliliğine doğrudan bağlıdır. Veri setleri tablolardan (satır ve sütunlar), görüntülerden, ses dosyalarından veya metin koleksiyonlarından oluşabilir.
Çalışma mantığı: Ham veriler toplanır, temizlenir, formatlanır ve genellikle eğitim (%70-80), doğrulama (%10-15) ve test (%10-15) alt kümelerine ayrılır. Model, veri setindeki öznitelikler ile hedef çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenir.
Kullanım alanları: Görüntü tanıma (örn. ImageNet), dil modelleri eğitimi (örn. Common Crawl), finansal tahmin, tıbbi teşhis ve otonom araç algılama sistemleri.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Veri setindeki dengesizlikler (imbalance), eksik veya hatalı etiketler ve temsil eksikliği, modelin yanlı ve hatalı kararlar vermesine neden olur. 'Çöp girerse çöp çıkar' (Garbage in, garbage out) ilkesi geçerlidir.
Çalışma mantığı: Ham veriler toplanır, temizlenir, formatlanır ve genellikle eğitim (%70-80), doğrulama (%10-15) ve test (%10-15) alt kümelerine ayrılır. Model, veri setindeki öznitelikler ile hedef çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenir.
Kullanım alanları: Görüntü tanıma (örn. ImageNet), dil modelleri eğitimi (örn. Common Crawl), finansal tahmin, tıbbi teşhis ve otonom araç algılama sistemleri.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Veri setindeki dengesizlikler (imbalance), eksik veya hatalı etiketler ve temsil eksikliği, modelin yanlı ve hatalı kararlar vermesine neden olur. 'Çöp girerse çöp çıkar' (Garbage in, garbage out) ilkesi geçerlidir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaİstatistik ve makine öğrenmesinde veri seti; gözlemler (örnekler/satırlar) ve değişkenlerden (öznitelikler/sütunlar) oluşan matrisel veya koleksiyon yapısındaki veri bütünüdür. Denetimli öğrenmede bağımsız değişkenlerin yanında bağımlı (hedef) değişkeni de içerir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir konut fiyat tahmin modeli geliştirmek için son 5 yılda satılan 50.000 evin metrekaresi, oda sayısı, konumu ve satış fiyatını içeren tablo bir veri setidir.