Neural Networks için Veri Ön İşleme: Örnek Hazırlamaya Hakim Olma

Bir Neural Network verilerinizden öğrenebilmesi için, bu verilerin temiz, yapılandırılmış ve uygun şekilde biçimlendirilmiş olması gerekir. Ham veri setleri genellikle eğitimi yavaşlatan ve model performansını düşüren gürültü, tutarsız boyutlandırma ve alakasız ayrıntılar içerir. Bu yalnızca metin tabanlı kurs, görüntü verilerine ve yapılandırılmış örneklere güçlü bir odaklanma ile Deep Learning için yüksek kaliteli veri setleri hazırlamak için gereken temel ve ileri düzey ön işleme teknikleri konusunda size rehberlik eder. Neler öğreneceksiniz: - Veri normalizasyonu, standardizasyonu ve ölçeklendirmenin temel kavramlarını anlayın. - Optimal model tüketimi için görüntü veri setlerini yeniden boyutlandırarak, kırparak ve renk kanallarını ayarlayarak hazırlayın. - Veri setinizi yapay olarak genişletmek ve overfitting'i önlemek için modern veri artırma (data augmentation) tekniklerini uygulayın. - Eksik değerler, sınıf dengesizlikleri ve gürültülü girdiler gibi yaygın gerçek dünya veri zorluklarıyla başa çıkın. - Temiz verileri doğrudan Neural Networks'ünüze besleyen verimli ön işleme boru hatlarını (pipelines) yapılandırın. Ham görüntüleri ve örnek dizileri modele hazır tensor'lara dönüştürmek için pratik adım adım açıklamalara geçmeden önce temel terminoloji ve kurucu veri kavramlarıyla başlayacaksınız. Bu kurs, kritik veri hazırlama aşamasında ustalaşmak isteyen, önceden Neural Network deneyimi gerektirmeyen makine öğrenimi ve Deep Learning'e yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Daha temiz veri setleri oluşturmak ve daha akıllı Neural Networks eğitmek için bugün okumaya başlayın.