Görsel Mükemmellik Hassasiyetle Güvenli Deneyimler Tasarlamanın Sanatı

II. Kesinlik nelerdir?

III. Duyarlılık niçin önemlidir?

IV. Duyarlılık iyi mi artırılır?

V. Kaçınılması ihtiyaç duyulan yaygın tuzaklar

VI. Kesinlik ve geri çağırma

VII. Kesinlik-geri çağırma dengesi

VIII. Standardize hassasiyeti

IX. Modellerinizi geliştirmek için hassasiyeti kullanma

Temel Sorular

Hususiyet	Tarif
Görsel mükemmellik	Kullanıcılar için görsel açıdan cazibeli bir edinim yaratmak amacıyla yüksek kaliteli görsellerin, videoların ve grafiklerin kullanılması.
Güvenli edinim	Kullanıcıları siber saldırılardan ve veri ihlallerinden korumak için emniyet önlemlerinin kullanılması.
Kesinlik	Bir modelin pozitif yönde neticeleri doğru bir halde tespit edebilme kabiliyeti.
Zanaatkarlık	Bir ürün ya da hizmetin yaratılmasında yayınlanan ihtimam ve kaliteli iş.
Kullanıcı deneyimi	Bir kullanıcının bir ürün ya da hizmetle etkileşime girdiğinde yaşamış olduğu genel edinim.

II. Kesinlik nelerdir?

Kesinlik, bir modelin olumlu bir örneği ne çoğunlukla doğru bir halde tanımladığının bir ölçüsüdür. Başka bir deyişle, bütün tahmin edilen pozitifler arasından reel pozitiflerin yüzdesidir. Mesela, bir model örneklerin olumlu bulunduğunu ve bunların hakikaten olumlu bulunduğunu tahmin ederse, modelin kesinliği %’dir.

Kesinlik önemlidir bu sebeple bizlere bir modelin tahminlerine ne kadar güvenebileceğimizi söyler. Yüksek kesinliğe haiz bir modelin olumlu örnekleri doğru bir halde atama olasılığı daha yüksektir, bu da tahminlerine daha çok güvenebileceğimiz anlama gelir.

III. Kesinlik nelerdir?

Kesinlik, bir modelin doğru etiketi ne çoğunlukla doğru tahmin ettiğinin bir ölçüsüdür. Reel pozitiflerin sayısının meydana getirilen toplam tahmin sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Yüksek kesinliğe haiz bir model nadiren hata meydana getiren bir modeldir, düşük kesinliğe haiz bir model ise fazlaca sayıda hata meydana getiren bir modeldir.

Duyarlılık önemlidir bu sebeple bir modelin ne kadar iyi performans gösterdiğini anlamamıza destek verir. Yüksek hassasiyete haiz bir modelin pratikte yararlı olma olasılığı daha yüksektir bu sebeple hata yapma olasılığı daha düşüktür.

Hassasiyeti artırmanın birçok yolu vardır. Bir yol daha kompleks bir model kullanmaktır. Daha kompleks bir modelin verilerin nüanslarını öğrenmesi ve daha azca hata yapması daha ihtimaller içindedir. Hassasiyeti artırmanın bir öteki yolu daha çok veri kullanmaktır. Daha çok veri, modelin özellikler ve etiketler arasındaki ilişkiler ile alakalı daha çok şey öğrenmesini sağlar ve bu da daha azca hataya yol açabilir.

En son, modelin aşırı ahenk sağlamasını önlemek önemlidir. Aşırı ahenk, modelin özellikler ve etiketler arasındaki reel ilişkiler yerine verilerdeki gürültüyü öğrenmesi niteliğinde meydana gelir. Bu, yeni verilerde birçok hata meydana getiren bir modele yol açabilir.

IV. Duyarlılık iyi mi artırılır?

Modellerinizin hassasiyetini artırmanın birçok yolu vardır. İşte birkaç ipucu:

• Daha çok öğrenim verisi kullanın. Daha çok veri, modelinizin özellikler ve hedef değişken arasındaki ilişkileri öğrenmesine destek olacak ve bu da daha iyi tahminlere yol açacaktır.
• Modelinizi düzenleyin. Tertip, öğrenim verilerine fazlaca özgül olan ve yeni verilere iyi genelleştirilemeyen modellere neden olabilen aşırı uyumu önlemeye destek verir.
• Daha kompleks bir model kullanın. Daha kompleks bir model, özellikler ve hedef değişken arasındaki daha kompleks ilişkileri öğrenebilecek ve bu da daha iyi tahminlere yol açacaktır.
• Değişik bir yitik fonksiyonu kullanın. Modelinizi eğitmek için kullandığınız yitik fonksiyonu, tahminlerinizin kesinliğini etkileyebilir.
• Değişik bir değerlendirme metriği kullanın. Modelinizi değerlendirmek için kullandığınız değerlendirme metriği, tahminlerinizin kesinliğini etkileyebilir.

Bu ipuçlarını takip ederek modellerinizin hassasiyetini artırabilir ve daha doğru tahminlerde bulunabilirsiniz.

V. Kaçınılması ihtiyaç duyulan yaygın tuzaklar

Hassasiyeti iyileştirmek için çalışırken, kaçınılması ihtiyaç duyulan birkaç yaygın tuzak vardır. Bunlar şunları ihtiva eder:

* Çıtayı fazlaca yükseğe geçirmekBir çok durumda % hassasiyete ulaşmak olası olmadığından, duyarlılık için realist hedefler belirlemek önemlidir.
* Aşırı ahenk. Bir model aşırı ahenk sağladığında, öğrenim verilerini fazlaca iyi öğrenir ve yeni verilere iyi genelleme yapmaz. Bu, öğrenim verilerinde yüksek hassasiyete, sadece kontrol verilerinde düşük hassasiyete yol açabilir.
* Kifayetsiz ahenk. Bir model kifayetsiz ahenk sağladığında, öğrenim verilerini yeterince iyi öğrenmez ve yeni verilere iyi genelleme yapmaz. Bu, hem öğrenim verilerinde bununla beraber kontrol verilerinde düşük hassasiyete yol açabilir.
* Yanlış ölçümleri kullanmakHassasiyeti değerlendirmek için doğru metrikleri kullanmak önemlidir, bu sebeple değişik metrikler değişik sonuçlar verebilir.
* Yanlış olumlu ve yanlış olumsuz sonuçların maliyetini hesaba katmamak. Kesinliği değerlendirirken, yanlış pozitiflerin ve yanlış negatiflerin maliyetini göz önünde bulundurmak önemlidir. Bu, kesinlik ve geri çağırma arasındaki optimum dengeyi belirlemenize destek olacaktır.

Bu tuzaklardan kaçınarak modellerinizin hassasiyetini artırabilir, daha doğru ve emin tahminler oluşturabilirsiniz.

VI. Kesinlik ve geri çağırma

Kesinlik ve geri çağırma, bir makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirmek için iki mühim ölçüttür. Kesinlik, aslen doğru olan olumlu tahminlerin oranını ölçerken, geri çağırma, doğru tahmin edilen reel pozitiflerin oranını ölçer.

Yüksek duyarlılık, modelin yanlış pozitiflerden kaçınmada iyi olduğu anlamına gelirken, yüksek geri çağırma, modelin bütün reel pozitifleri bulmada iyi olduğu anlama gelir. İdeal model hem yüksek hassasiyete bununla beraber yüksek geri çağırmaya haiz olurdu, sadece bu çoğu zaman olası olmaz.

Kesinlik-geri çağırma takası, kesinlik ve geri çağırma arasındaki bir takastır. Bir modelin kesinliğini artırdıkça, geri çağırma azalacaktır ve bunun tersi de geçerlidir. Bunun sebebi, birtakım yanlış pozitifler yapmadan bütün reel pozitifleri bulmanın daha zor olmasıdır.

Muayyen bir tatbik için duyarlılık ve geri çağırmanın doğru dengesini seçmenin en iyi yolu, kullanıcının hususi gereksinimlerine bağlıdır. Mesela, bir tıbbi teşhis sisteminin, yanlış olumlu yapmaktan ziyade olumlu bir teşhisi kaçırmaktan kaçınmak daha mühim olduğundan, daha düşük bir hassasiyete haiz olduğu anlamına gelse bile, yüksek bir geri çağırmaya haiz olması gerekebilir.

Genel hatlarıyla, hassasiyet-geri çağırma dengesi, bir makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirirken mühim bir husustur. Dengeyi anlayarak, muayyen bir tatbik için bir modeli kullanmanın en iyi yolu ile alakalı bilgili kararlar verebilirsiniz.

VII. Kesinlik-geri çağırma dengesi

Kesinlik ve geri çağırma, bir makine öğrenimi modelinin performansını ölçmek için iki mühim ölçüttür. Kesinlik, aslen doğru olan pozitif yönde tahminlerin oranıdır, geri çağırma ise doğru tahmin edilen reel pozitif yönde tahminlerin oranıdır.

Kesinlik-geri çağırma dengesi, bu iki standardize arasındaki ilişkiyi tanımlayan makine öğrenimindeki temel bir kavramdır. Genel hatlarıyla, bir modelin kesinliğini artırdıkça geri çağırmasını azaltırsınız ve bunun tersi de geçerlidir.

Duyarlılık-geri çağırma dengesinde her insana uyan tek bir çözüm yoktur. Bu iki standardize arasındaki optimum balans, muayyen uygulamaya bağlı olarak değişecektir. Mesela, bir tıbbi teşhis sistemi yüksek hassasiyete öncelik verebilirken, bir spam filtresi yüksek geri çağırmaya öncelik verebilir.

Bir makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirirken hassasiyet-geri çağırma dengesini tahmin etmek önemlidir. Uygulamanızın gereksinimlerini dikkatlice göz önünde bulundurarak duyarlılık ve geri çağırma arasındaki optimum balans ile alakalı bilgili kararlar verebilirsiniz.

Standardize hassasiyeti

Kesinlik, modelinizin olumlu sınıfı ne çoğunlukla doğru tahmin ettiğinin bir ölçüsüdür. Aşağıdaki biçimde hesaplanır:

Kesinlik = Doğru pozitifler / (Doğru pozitifler + Yanlış pozitifler)

Mesela, modeliniz bir hastanın 10 üstünden 10 defa kanser bulunduğunu doğru bir halde tahmin ediyorsa, hal böyle olunca kesinliği %’dir. Sadece, modeliniz bir hastanın 10 üstünden 5 defa kanser bulunduğunu yanlış bir halde tahmin ediyorsa, hal böyle olunca kesinliği yalnızca %’dir.

Duyarlılık önemlidir bu sebeple modelinizin olumlu sınıfı doğru bir halde tanımlama olasılığının ne kadar bulunduğunu söyler. Yüksek duyarlılık, modelinizin olumlu sınıfı tanımlamada iyi olduğu anlamına gelirken, düşük duyarlılık, modelinizin hata yapma olasılığının daha yüksek olduğu anlama gelir.

Modelinizin hassasiyetini artırmanın birçok yolu vardır. Birtakım yaygın yöntemler şunlardır:

• Daha çok öğrenim verisi kullanma
• Daha kompleks bir model kullanmak
• Modelinizin hiperparametrelerini ayarlama

Bu ipuçlarını izleyerek modelinizin hassasiyetini artırabilir ve olumlu sınıfı doğru bir halde atama olasılığını artırabilirsiniz.

IX. Modellerinizi geliştirmek için hassasiyeti kullanma

Duyarlılık, makine öğrenimi modellerinin performansını değerlendirmek için kıymetli bir ölçüttür. Hassasiyeti iyi mi iyileştireceğinizi anlayarak, modellerinizi daha doğru ve kullanışlı hale getirebilirsiniz. İşte modellerinizi iyileştirmek için hassasiyeti kullanmaya yönelik birtakım ipuçları:

• Evvela kesinlik ile geri çağırma arasındaki dengeyi anlayarak başlamış olalım.
• Modelinizin performansını değerlendirmek için bir doğrulama kümesi kullanın.
• Modeliniz için en iyi değerleri bulmak amacıyla değişik hiperparametrelerle denemeler yapın.
• Modelinizin performansını tertipli olarak izleyin ve gerektiğinde ayarlamalar yapın.

Bu ipuçlarını izleyerek makine öğrenimi modellerinizin hassasiyetini artırabilir ve bu tarz şeyleri işletmeniz için daha müessir hale getirebilirsiniz.

S: Duyarlılık nelerdir?

A: Kesinlik, tahminlerinizin reel değerlere ne kadar yakın bulunduğunun bir ölçüsüdür.

S: Duyarlılık niçin önemlidir?

A: Kesinlik önemlidir bu sebeple yanlış pozitifleri önlemenize destek verir.

S: Duyarlılık iyi mi artırılabilir?

A: Hassasiyeti artırmanın birçok yolu vardır, bunlar içinde şunlar yer alır:

• Daha çok öğrenim verisi kullanma
• Daha kompleks bir model kullanmak
• Modelinizin hiperparametrelerini ayarlama

S: Kaçınılması ihtiyaç duyulan yaygın tuzaklar

A: Hassasiyeti artırmaya çalışırken kaçınılması ihtiyaç duyulan birtakım yaygın yanlışlar vardır, bunlar şunlardır:

• Modelinize aşırı ahenk sağlama
• Oldukca kompleks bir model kullanmak
• Modelinizin hiperparametrelerini fazlaca agresif bir halde ayarlıyorsunuz

S: Duyarlılık ve geri çağırma

A: Duyarlılık ve geri çağırma, makine öğrenimi modellerini değerlendirmek için iki mühim ölçüttür.

Duyarlılık, modelinizin icra ettiği tahminlerin ne kadarının doğru bulunduğunun bir ölçüsüdür.

Geri çağırma, modelinizin kaç adet reel olumlu netice bulduğunun bir ölçüsüdür.

Kesinlik-geri çağırma dengesi, kesinlik ile geri çağırma arasındaki bir dengedir.

Modelinizin hassasiyetini arttırdıkça geri çağırma azalacaktır.

Modelinizin geri çağrılabilirliğini arttırdıkça, kesinlik azalacaktır.

S: Duyarlılık-geri çağırma dengesi

A: Kesinlik-geri çağırma dengesi, kesinlik ile geri çağırma arasındaki bir dengedir.

Modelinizin hassasiyetini arttırdıkça geri çağırma azalacaktır.

Modelinizin geri çağrılabilirliğini arttırdıkça, kesinlik azalacaktır.

S: Standardize hassasiyeti

A: Kesinlik, reel pozitiflerin sayısının toplam tahmin sayısına bölünmesiyle ölçülür.

Duyarlılık = TP / (TP + FP)

Nerede:

• TP reel pozitiflerin sayısıdır
• FP yanlış pozitiflerin sayısıdır

S: Modellerinizi geliştirmek için hassasiyeti kullanma

A: Duyarlılık, yanlış pozitiflerden kaçınmanıza destek olarak modellerinizi iyileştirmek için kullanılabilir.

Modelinizin hassasiyetini artırarak modelinizin icra ettiği yanlış tahminlerin sayısını azaltabilirsiniz.

Bu, gelişmiş performans ve doğruluk sağlayabilir.