MAKİNE ÖĞRENMESİ · Başlangıç
Makine Öğrenmesi Testi — Başlangıç
Gözetimli ve gözetimsiz kurguların ayrımını, etiketli veriyle ölçüt seçimini ve aşırı uyumun ilk belirtilerini ölçen test.
- Soru
- 6
- Süre
- 8 dk
- Ölçülen beceri
- 4
- Seviye
- Başlangıç
Kimler çözmeli?
Alan terimlerini yeni öğrenen ürün, analiz ve yazılım çalışanları için; önkoşul yalnızca temel istatistik sezgisidir.
Ölçülen beceriler
- Öğrenme kurgusu ayrımı
- Veri hazırlığı okuryazarlığı
- Başarı ölçütü seçimi
- Temel risk farkındalığı
Testi çöz
Her cevaptan sonra doğru yanıt ve açıklaması gösterilir. Sonuçta beceri bazlı kırılım ve eksik alan önerisi alırsın.
6 soruluk testi çözmeye hazır mısın?
Her cevaptan sonra doğru yanıt ve açıklaması gösterilir. Sonuçta beceri bazlı kırılım ve eksik alanlar için öneri alırsın.
Bu test neyi ölçüyor?
Test sonrası ne bildiğini değil, hangi beceride eksik olduğunu görürsün.
- 01
Gözetimli, gözetimsiz ve pekiştirmeli kurguları birbirinden ayırt etmek
- 02
Bir probleme uygun etiket ve başarı ölçütünü seçmek
- 03
Aşırı uyum belirtilerini eğitim ve doğrulama sonuçlarından tanımak
Sorular sayfada görünür
Eğitim içeriği JavaScript arkasına gizlenmez. Aşağıdaki üç örnek soru, doğru cevapları ve açıklamalarıyla birlikte taranabilir durumdadır.
- Soru 01makine-ogrenmesi-baslangic-1Öğrenme kurguları · Başlangıç · Öğrenme kurgusu ayrımı
Geçmiş başvurulara ait "geri ödedi / ödemedi" kaydı bulunan bir veriyle yeni başvuruların sonucunu tahmin etmek hangi öğrenme kurgusudur?
- AGözetimli öğrenme; her örnek istenen çıktı etiketiyle birlikte verilir
- BGözetimsiz öğrenme; model başvurular arasındaki örüntüyü kendisi bulur
- CPekiştirmeli öğrenme; doğru tahmin ödül, yanlış tahmin ceza sayılır
- DYarı gözetimli öğrenme; etiketler geçmişe ait, tahmin geleceğe yapılır
Açıklama
Her örnekte istenen çıktının bulunması gözetimli öğrenmenin tanımıdır; model girdi ile etiket arasındaki eşlemeyi öğrenir. Ödül-ceza çerçevesi çekici görünür, ancak pekiştirmeli öğrenmede sinyal art arda gelen eylemlerin sonucundan doğar, hazır etiketlerden değil.
Machine Learning girdisini oku - Soru 02makine-ogrenmesi-baslangic-2Aşırı uyum · Başlangıç · Temel risk farkındalığı
Bir modelin eğitim verisindeki doğruluğu yüksek, daha önce görmediği veride belirgin biçimde düşükse ilk akla gelmesi gereken açıklama nedir?
- AModel yetersiz uymuş; kapasitesi verideki örüntüyü yakalamaya yetmemiştir
- BEğitim kümesi fazla büyük olduğu için model örüntüyü geç öğrenmiş
- CModel eğitim örneklerine aşırı uymuş; örüntü yerine ayrıntıyı ezberlemiş
- DBaşarı ölçütü yanlış seçilmiş; doğruluk yerine kesinlik raporlanmalıydı
Açıklama
Eğitimde yüksek, görülmeyen veride düşük başarı aşırı uyumun tanımlayıcı belirtisidir: model genellenebilir örüntü yerine örneklere özgü ayrıntıyı taşımıştır. Yetersiz uyum seçeneği çekicidir, ama o durumda başarı her iki kümede birlikte düşük kalır.
Machine Learning girdisini oku - Soru 03makine-ogrenmesi-baslangic-3Veri ayrımı · Başlangıç · Veri hazırlığı okuryazarlığı
Model seçimi yapılırken test kümesinin eğitim sırasında hiç kullanılmaması neden istenir?
- ATest kümesi küçük tutulduğunda eğitim döngüsü daha hızlı tamamlanır
- BEğitimde kullanılan test kümesi modelin parametre sayısını gereksiz biçimde büyütür
- CEtiketlerin dengeli dağılımı yalnızca ayrı tutulmuş bir kümede sağlanabilir
- DEğitimde görülen veride ölçülen başarı, görülmeyen veride beklenen başarıyı şişirir
Açıklama
Eğitimde görülmüş veride ölçülen başarı, modelin o örneklere uyumunu da içerdiği için görülmeyen veride beklenen başarıyı olduğundan iyi gösterir. Dengeli dağılım seçeneği ayrı bir konudur: katmanlı örnekleme eğitim kümesinde de uygulanır, ayrı tutmanın gerekçesi değildir.
Evaluation girdisini oku
Skor nasıl okunur?
AI Curious
0–35
Kavramları duymuş, henüz haritası yok.
AI Explorer
36–60
Temelleri biliyor, uygulamada boşluklar var.
AI Practitioner
61–80
Uygulama kurabiliyor, değerlendirme eksik.
AI Builder
81–100
Üretim sistemi kurabiliyor ve ölçebiliyor.
Ölçmeye devam et
- Makine ÖğrenmesiMachine Learning Testi7 soru · 12 dk
- Makine ÖğrenmesiMakine Öğrenmesi Testi — İleri6 soru · 15 dk
- Yapay Zekâ TemelleriAI Temelleri Testi7 soru · 8 dk
- Derin ÖğrenmeDeep Learning Testi6 soru · 12 dk
- Derin ÖğrenmeDerin Öğrenme Testi — Orta6 soru · 12 dk
- Üretken Yapay ZekâGenerative AI Testi6 soru · 9 dk
LEARN
Eksik çıkan beceriyi kapat
Test sonucun beceri grafiğine işlenir; sistem hangi dersle devam etmen gerektiğini söyler.