Yapay Zeka Optimizasyon Teknikleri: Daha İyi Modeller İçin

Yapay zeka modellerinin performansını artırmak için optimizasyon teknikleri büyük önem taşır. Bu yazıda, yapay zeka optimizasyon tekniklerini inceleyeceğiz.

Hiperparametre Optimizasyonu

Hiperparametre optimizasyonu, modelin performansını artırmak için en uygun hiperparametreleri bulma işlemidir. Grid Search, Random Search ve Bayesian Optimization gibi yöntemler kullanılır.

Avantajları:

• Model performansını maksimize eder.
• Otomatik ve verimli arama.
• Zaman tasarrufu sağlar.

Gradient Descent ve Türevleri

Gradient Descent, model parametrelerini optimize etmek için kullanılan temel bir yöntemdir. SGD, Adam ve RMSprop gibi türevleri vardır.

Avantajları:

• Hızlı yakınsama.
• Büyük veri setlerinde etkilidir.
• Esnek ve uyarlanabilir.

Aşırı Öğrenmeyi Önleme (Overfitting Prevention)

Aşırı öğrenme, modelin eğitim verilerine çok iyi uyum sağlayıp test verilerinde başarısız olmasıdır. Regularization, Dropout ve Early Stopping gibi tekniklerle önlenir.

Avantajları:

• Model genelleme yeteneğini artırır.
• Daha dengeli öğrenme.
• Test performansını iyileştirir.