AutoML İçin Veri Seti Nasıl Hazırlanır?

Adı : AutoML İçin Veri Seti Nasıl Hazırlanır?

AutoML, endüstriyel bulma süreçlerinin otomatikleştirilmesine yardımcı olmak için kullanılan bir makine öğrenimi teknolojisidir. Bu teknoloji, birçok farklı model ve algoritmayı bir arada kullanarak otomatik olarak daha iyi bir modele sahip olmayı hedefler. Bu nedenle, AutoML kullanmak için doğru bir veri seti oluşturmak çok önemlidir. Bu yazıda, AutoML için veri seti hazırlama konusunda ayrıntılı bilgi vereceğiz.
Öncelikle, AutoML ile başlamadan önce, iyi bir veri seti oluşturmanız gerekmektedir. Bu nedenle, güvenilir kaynaklardan en doğru ve güncel verileri almanız gerekir. Doğru ve özgün verileri elde etmek için de öncelikle gereksinimlerin belirlenmesi gerekmektedir.
Veri Seti Hazırlama Adımları
1. Verilerin temizlenmesi: Veri setinin güvenilir ve doğru olması için verilerin temizlenmesi gerekmektedir. Verileri temizlerken, tüm eksik, gereksiz, çelişkili ve hatalı verileri tespit etmeniz ve düzenlemeniz gerekmektedir. Bu adımı gerçekleştirmek için farklı veri seti temizleme teknikleri kullanabilirsiniz.
2. Verileri dönüştürme: Veri setinin bir parçası olarak yüksek boyutlu bir veri kümesi oluşturmanız gerekmektedir. Bu adımda, farklı veri dönüştürme tekniklerini kullanarak verilerin dönüştürülmesi ve standardize edilmesi gerekmektedir. Örneğin; normalizasyon işlemi ile verileri scale etmek, feature selection teknikleri ve preprocessing teknikleri kullanarak verileri düzenlemek bu aşamalardan bazılarıdır.
3. Etiketlenmiş veriler oluşturma: Veri setinde yer alan verilerin her birine bir etiket ya da tag atamanız gerekmektedir. Etiketler, modelin doğru bir şekilde eğitilmesi için gereklidir. Doğru etiketlerin eklenmesi, AutoML'ye uygun bir model oluşturmanıza yardımcı olur.
4. Veri setini bölme: Veri seti bölme işlemi, verileri eğitim ve test setlerine bölmek için yapılır. Böylece, modelin doğru bir şekilde eğitilmesi sağlanır. Test verileri, modelin doğruluğunu değerlendirmek için kullanılır.
5. Veri setinizi kontrol edin: Son olarak, veri setinizi kontrol etmeniz, mümkün olan en iyi modeli hayata geçirmenize yardımcı olur. Veri setinizi kontrol ederken, verilerin doğru bir şekilde kodlandığından, etiketlendiğinden, test edildiğinden ve bölündüğünden emin olun.
AutoML İçin Veri Seti Örnekleri
AutoML için veri setleri, farklı alanlardan gelirler ve kimya, tedavi, makine öğrenimi vb. alanlar için kullanılabilirler. Örneğin, hastalık taraması yapan bir model için, önce COVID-19 test verileri kapsayan bir veri kümesi oluşturulabilir. Bir diğer örnek ise sayısız alçak hava kalitesi verilerinden, hava kirliliğinin nedenleri ve etkileri üzerine bir model oluşturulabilir.
Sık Sorulan Sorular
S. AutoML için en iyi veri seti kaynağı hangisidir?
Cevap: AutoML için en iyi veri seti kaynağı, veri analizi, bilimsel araştırmalar ve endüstriyel işlemlere yönelik veri kaynaklarıdır.
S. AutoML veri seti için en uygun boyut nedir?
Cevap: AutoML için uygun veri seti boyutu, veri sayısına ve kullanılacak modelin türüne bağlıdır. Genellikle, 500'den 10.000 örneğe kadar veri setleri uygun olabilir.
S. AutoML'de veri setinin consistence önemi nedir?
Cevap: AutoML için veri kümesi consistence, veri setinde tutarlılık sağlar ve modele yüksek bir doğruluk oranı sağlar.