WYour Attractive Heading

Model Geliştirme ve Eğitim

Modelin başarısı için gerekli olan verilerin toplanması ve işlenmesi süreci.

Verilerin güvenilir kaynaklardan toplanması.

Veri temizleme ve ön işleme tekniklerinin uygulanması.

Özellik mühendisliği ile verinin model için optimize edilmesi.

İhtiyaçlara uygun yapay zeka modellerinin belirlenmesi ve tasarlanması.

Problemin doğasına göre uygun algoritmaların seçimi.

Model mimarisinin oluşturulması (örneğin, denetimli, denetimsiz öğrenme).

Hedeflerin belirlenmesi ve başarı kriterlerinin tanımlanması.

Geliştirilen modelin verilerle eğitilmesi süreci.

Eğitim verilerinin kullanılmasıyla modelin öğrenme sürecinin başlatılması.

Hiperparametre ayarlamaları ile modelin performansının optimize edilmesi.

Overfitting ve underfitting durumlarının önlenmesi için stratejilerin uygulanması.

Eğitilen modelin performansının test edilmesi ve değerlendirilmesi.

Test verileri ile modelin doğruluğunun ölçülmesi.

Çeşitli performans metriklerinin analizi (örneğin, doğruluk, F1 skoru, AUC-ROC).

Modelin güçlü ve zayıf yönlerinin belirlenmesi.

Model performansını artırmak için yapılan geliştirme çalışmaları.

Yeniden eğitim ve ince ayar süreçleri.

Gelişmiş algoritmalar ve tekniklerin entegrasyonu.

Sürekli iyileştirme için geri bildirim döngülerinin oluşturulması.

Geliştirilen modelin gerçek dünya uygulamalarına entegrasyonu.

Modelin üretim ortamına taşınması.

API ve diğer sistemlerle entegrasyon süreçleri.

Kullanıcı dostu arayüzlerin geliştirilmesi.