Foundations
Makine Öğrenmesi
Veriden örüntü çıkaran yöntemler: gözetimli, gözetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme; eğitim/doğrulama/test ayrımı; aşırı öğrenme ve düzenlileştirme; özellik mühendisliği. Değerlendirme ve MLOps konularının önkoşuludur.
- Gündem
- 0
- Kavram
- 0
- Analiz
- 0
- Radar momentum
- —
ALT KONULAR
Makine Öğrenmesi altındaki 1 başlık
Her alt konu kendi merkezine sahiptir; kavram, haber, ders ve test orada toplanır.
07LEARN
Öğren ve ölç
Aynı konunun öğretim ve ölçüm formatları.
Testler
- Machine Learning Testi7 soruGenelleme, metrik seçimi, veri sızıntısı, doğrulama tasarımı ve özellik mühendisliğini ölçen test.
- Makine Öğrenmesi Testi — Başlangıç6 soruGözetimli ve gözetimsiz kurguların ayrımını, etiketli veriyle ölçüt seçimini ve aşırı uyumun ilk belirtilerini ölçen test.
- Makine Öğrenmesi Testi — İleri6 soruDoğrulama kurgusu, veri sızıntısı, dağılım kayması ve eşik kararlarında mimari gerekçe üretme yetkinliğini ölçen test.
- Deep Learning Testi6 soruEğitim dinamikleri, düzenlileştirme, normalizasyon, transfer öğrenme ve dikkat mekanizmasının maliyetini ölçen test.
- Derin Öğrenme Testi — Orta6 soruEğitim eğrisi belirtilerini, düzenlileştirme ödünleşimlerini ve genelleme ölçümündeki bölme hatalarını ölçen test.