Teknik Yazılar

Veri bilimi, yapay zekâ ve yazılım geliştirme üzerine kısa teknik notlar.

Makine Öğrenmesi Projelerinde Veri Sızıntısı

Modelin eğitim sırasında görmemesi gereken bilgilerin sızması, doğruluk oranlarını yanıltıcı biçimde yükseltebilir.

Veri sızıntısı nedir?

Veri sızıntısı, test kümesinden veya gelecekte erişilemeyecek bilgilerden öğrenme sürecine veri taşınmasıdır. Örneğin tüm veri üzerinde ölçekleme yapıp sonra eğitim ve test ayırmak değerlendirmeyi etkileyebilir.

Nasıl önlenir?

Önce eğitim ve test verisini ayırın. Ölçekleme ve özellik seçimi gibi işlemleri yalnızca eğitim kümesinde öğrenin; dönüşümleri test kümesine uygulayın. Scikit-learn Pipeline bu süreci yönetmeye yardımcı olur.

Ne raporlamalı?

Ayrı tutulan test sonucu, veri bölme yöntemi, sınıf dengesi ve uygun metrikler birlikte açıklanmalıdır. Tek başına yüksek doğruluk her zaman güvenilir performans anlamına gelmez.

CNN ve Transfer Öğrenme Arasındaki Fark

Bir modeli sıfırdan eğitmekle önceden öğrenilmiş görsel özellikleri kullanmak arasındaki temel farkları keşfedin.

Custom CNN

Özel bir CNN tasarımında filtre, katman ve eğitim stratejisi doğrudan hazırlanır. Esneklik sağlar ancak genellikle daha fazla veri ve ayar gerektirir.

Transfer öğrenme

MobileNetV2 gibi mimariler önceden öğrenilmiş görsel özellikleri kullanabilir. Son sınıflandırma katmanları yeni göreve uyarlanır; gerekirse bazı katmanlar ince ayar için açılır.

Değerlendirme

Modelleri aynı veri bölmesi ve metriklerle karşılaştırın. Tıbbi görüntülerde sınıf bazlı performans ve veri sızıntısının önlenmesi özellikle önemlidir. Bu bilgiler klinik tanı tavsiyesi değildir.

Python ile Veri Analizi İş Akışı

Ham veriden anlaşılır sonuçlara ulaşmak için kullanılabilecek temel iş akışı.

Veriyi tanıyın

Sütun tiplerini, eksik değerleri, tekrar eden satırları ve hedef değişkenin dağılımını incelemek iyi bir başlangıçtır.

Temizleme ve keşif

Pandas ile temizleme, Seaborn ile dağılım ve ilişkilerin görselleştirilmesi mümkündür. Uygulanan her dönüşümü neden yaptığınızı belgeleyin.

İletişim

Bulguları yalnızca grafiklerle değil, hangi soruyu cevapladıklarıyla birlikte sunun. Varsayımları ve veri sınırlamalarını açıkça belirtin.