Görsel mükemmellik, grafik tasavvur, fotoğrafçılık ve videografi benzer biçimde görsel iletişimin standardını tarif etmek için kullanılan bir terimdir. İnsanlar Google’da bu kavramı aradığında, çoğu zaman kendi çalışmalarının görsel standardını iyi mi iyileştirecekleri yahut kendi projeleri için esin bulma hikayesinde informasyon arıyorlardır. Ek olarak en iyilerden öğrenmek için görsel mükemmellik örnekleri arıyor olabilirler.
Bu anahtar kelimenin peşindeki arama amacı bilgilendiricidir. Bu kavramı arayan kişiler kendi çalışmalarının görsel standardını iyi mi iyileştirecekleri yahut kendi projeleri için esin bulma hikayesinde informasyon arıyorlardır. Ek olarak en iyilerden öğrenmek için görsel mükemmellik örnekleri arıyor olabilirler.
| Antet | Yanıt |
|---|---|
| Görsel mükemmellik | Grafik tasavvur, fotoğrafçılık ve videografi benzer biçimde görsel iletişimin kalitesi. |
| Dönüşüm deneyimi | Bir ürün yahut hizmeti bir durumdan başka bir duruma dönüştürme periyodu. |
| Kesinlik | İlgili bilgiyi doğru bir halde tanımlama kabiliyeti. |
| Zanaat | Bir şeyi elle yapma becerisi ve sanatı. |
| Tasavvur | İşlevsel ve güzel duyu açıdan hoş bir şey planlama ve yaratma sanatı. |
II. Kesinlik nelerdir?
Kesinlik, bir modelin muayyen bir girdi için doğru sınıfı ne çoğunlukla doğru bir halde tahmin ettiğinin bir ölçüsüdür. Başka bir deyişle, doğru olan tahminlerin yüzdesidir. Kesinlik, çoğu zaman pozitif yönde örneklerin kaçının doğru bir halde tahmin edildiğinin bir ölçüsü olan geri çağırma ile beraber kullanılır.
Kesinlik ve geri çağırma çoğu zaman kesinlik-geri çağırma eğrisi adında olan bir grafikte çizilir. Grafiğin x ekseni geri çağırmayı, y ekseni ise kesinliği temsil eder. Muhteşem bir model, orijinden grafiğin sağ üst köşesine kadar uzanan çapraz bir çizgi olan kesinlik-geri çağırma eğrisine haiz olurdu.
Pratikte, muhteşem bir kesinlik-hatırlama eğrisi elde etmek çoğu zaman zor olsa gerek. Bunun sebebi, kesinlik ve anımsama içinde çoğunlukla bir balans olmasıdır. Başka bir deyişle, artan kesinlik çoğu zaman hatırlamayı azaltır ve bunun tersi de geçerlidir.
Muayyen bir tatbik için en müsait hassasiyet-geri çağırma eğrisi, kullanıcının hususi gereksinimlerine bağlı olacaktır. Sözgelişi, yalnızca azca sayıda pozitif yönde misal tanımlamakla ilgilenen bir kullanıcı, daha yüksek bir geri çağırma elde etmek için daha düşük bir hassasiyeti kabul etmeye hevesli olabilir. Bilakis, olası olduğunca oldukca sayıda pozitif yönde misal tanımlamakla ilgilenen bir kullanıcı, daha yüksek bir duyarlılık elde etmek için daha düşük bir geri çağırmayı kabul etmeye hevesli olabilir.
Duyarlılık, bir makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirmek için mühim bir ölçüttür. Sadece, hassasiyetin tek mühim kıstas olmadığını unutmamak önemlidir. Geri çağırma benzer biçimde öteki ölçütler de bir modeli değerlendirirken dikkate katılması ihtiyaç duyulan mühim ölçütlerdir.
III. Kesinlik nelerdir?
Kesinlik, bir modelin muayyen bir girdi için doğru sınıfı ne çoğunlukla doğru bir halde tahmin ettiğinin bir ölçüsüdür. Reel pozitiflerin sayısının meydana getirilen toplam tahmin sayısına bölünmesiyle hesaplanır.
Sözgelişi, bir model muayyen bir görüntünün 10 üstünden 9 kere kedi bulunduğunu öngörüyorsa ve 9 üstünden 8 kere hakkaten kediyse, modelin doğruluğu %80’dir.
Duyarlılık önemlidir bu sebeple bir modelin yanlış pozitiflerden ne kadar iyi kaçınabildiğini ölçer. Yüksek hassasiyete haiz bir modelin, bir girdiyi ilişkin olmadığı bir sınıfa ilişkin olarak yanlış bir halde sınıflandırma olasılığı daha düşüktür.
IV. Duyarlılık iyi mi artırılır?
Hassasiyeti artırmanın birçok yolu vardır, bunlardan bazıları şunlardır:
- Daha çok tahsil verisi toplanıyor
- Daha kuvvetli bir model kullanmak
- Modelin hiperparametrelerinin ayarlanması
- Değişik bir yitik fonksiyonu kullanma
- Birden fazla modelin bir araya getirilmesi
Tahsil verisi miktarını çoğaltmak, modelin özellikler ile hedef arasındaki temel ilişki ile alakalı daha çok informasyon edinmesine imkan tanımış olduğu için hassasiyeti artırmanın en etken yollarından biridir. Sadece daha çok veri toplamak vakit alıcı ve masraflı olabilir.
Daha kuvvetli bir model kullanmak, modelin özellikler ve hedef arasındaki daha kompleks ilişkileri öğrenmesine imkan tanımış olduğu için hassasiyeti artırmaya da destek olabilir. Sadece, daha kuvvetli modellerin eğitilmesi ve dağıtılması da hesaplama açısından daha pahalı olabilir.
Modelin hiperparametrelerini ayarlamak da hassasiyeti artırmaya destek olabilir. Hiperparametreler, öğrenme hızı ve tabaka sayısı benzer biçimde modelin öğrenme periyodunu denetim eden parametrelerdir. Bu hiperparametreleri ayarlayarak, yüksek hassasiyete haiz bir modelle sonuçlanan bir kombinasyon bulmak mümkündür.
Değişik bir yitik fonksiyonu kullanmak da hassasiyeti artırmaya destek olabilir. Yitik fonksiyonu, modelin tahsil esnasında en aza indirmeye çalmış olduğu fonksiyondur. Tahmin edilen değerlerdeki hatalara karşı daha kırılgan bir yitik fonksiyonu kullanarak, daha doğru bir model eğitmek mümkündür.
En son, birden fazla modeli bir araya getirmek de hassasiyeti artırmaya destek olabilir. Bir araya getirme, tek bir tahmin kurmak için birden fazla modelin tahminlerini tevhit sürecidir. Birden fazla modelin tahminlerini birleştirerek, tahminlerin varyansını azaltmak ve genel doğruluğu çoğaltmak mümkündür.
V. Kaçınılması ihtiyaç duyulan yaygın tuzaklar
Hassasiyeti artırmaya çalışırken kaçınmanız ihtiyaç duyulan birtakım yaygın yanlışlar şunlardır:
-
Modelinizi tahsil verilerine aşırı uydurmak. Bu, tahsil verilerine oldukca özgül olan ve yeni verilere iyi genelleştirilemeyen bir modele yol açabilir.
-
Önyargılı bir tahsil veri kümesi kullanmak. Bu, tahsil veri kümesindeki aşırı temsil edilen sınıflara doğru önyargılı bir modele yol açabilir.
-
İş hedeflerinizle ahenkli olmayan bir metrik kullanmak. Sözgelişi, alan kişi memnuniyetini optimize etmeye çalışıyorsanız, yalnızca doğruluğu değil, alan kişi memnuniyetini ölçen bir metrik kullanmalısınız.
VI. Kesinlik ve geri çağırma
Kesinlik ve geri çağırma, bir makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirmek için iki mühim ölçüttür. Kesinlik, aslına bakarsak doğru olan pozitif yönde tahminlerin oranını ölçerken, geri çağırma, doğru tahmin edilen reel pozitiflerin oranını ölçer.
Yüksek kesinliğe haiz bir model azca sayıda yanlış pozitif yönde üretirken, yüksek geri çağırmaya haiz bir model azca sayıda yanlış olumsuz üretecektir. İdeal model hem yüksek kesinliğe bununla birlikte yüksek geri çağırmaya haiz olurdu sadece bu çoğu zaman olası olmaz.
Duyarlılık-geri çağırma dengesi, muayyen bir model için duyarlılık ve geri çağırma arasındaki ilişkiyi yayınlayan bir eğridir. Balans eğrisi, muayyen bir tatbik için duyarlılık ve geri çağırma arasındaki optimum dengeyi bulmak için kullanılabilir.
Birtakım durumlarda, yüksek bir geri çağırmadan daha yüksek bir kesinliğe haiz olmak daha mühim olabilir. Sözgelişi, bir tıbbi teşhis sisteminde, yanlış pozitiflerden (hastanın hastalığı olmadığı biçimde yanlış bir halde hasta olarak teşhis edilmesi) kaçınmak, yanlış negatiflerden (hastanın hastalığı olmasına rağmen yanlış bir halde hasta olarak teşhis edilmesi) kaçınmaktan daha önemlidir.
Öteki durumlarda, yüksek bir kesinlikten daha yüksek bir geri çağırmaya haiz olmak daha mühim olabilir. Sözgelişi, bir spam filtreleme sisteminde, yanlış negatiflerden (meşru bir e-postayı yanlış bir halde spam olarak filtrelemek) kaçınmak, yanlış pozitiflerden (spam e-postayı yanlış bir halde meşru olarak filtrelemek) kaçınmaktan daha önemlidir.
Duyarlılık-geri çağırma dengesi, bir makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirirken anlaşılması ihtiyaç duyulan mühim bir kavramdır. Dengeyi anlayarak, muayyen uygulamanız için duyarlılık ve geri çağırma arasındaki optimum balans ile alakalı bilgili kararlar alabilirsiniz.
VII. Kesinlik-geri çağırma dengesi
Kesinlik ve geri çağırma, bir makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirmek için iki mühim ölçüttür. Kesinlik, aslına bakarsak doğru olan pozitif yönde tahminlerin oranını ölçerken, geri çağırma, doğru tahmin edilen reel pozitiflerin oranını ölçer.
Kesinlik-geri çağırma dengesi, muayyen bir model için kesinlik ve geri çağırma arasındaki birlikteliğin grafiksel bir gösterimidir. Modelin değişik veri türlerindeki performansını görselleştirmek için kullanılabilir.
Genel hatlarıyla, kesinlik ve geri çağırma içinde bir balans vardır. Bir modelin kesinliğini artırdıkça, çoğu zaman geri çağırmayı azaltırsınız. Ve tam tersi, bir modelin geri çağırmasını artırdıkça, çoğu zaman kesinliği azaltırsınız.
Muayyen bir tatbik için en müsait hassasiyet-geri çağırma dengesi, kullanıcının muayyen gereksinimlerine bağlı olacaktır. Sözgelişi, yüksek hassasiyete haiz bir tıbbi tanı testinin, hastalığı olan hastaları doğru bir halde atama olasılığı daha yüksektir, sadece hastalığı olmayan hastaları da yanlış bir halde belirleyebilir. Yüksek geri çağırmaya haiz bir tıbbi tanı testinin, hastalığı olan hastaları doğru bir halde atama olasılığı daha yüksektir, sadece hastalığı olmayan hastaları da yanlış bir halde belirleyebilir.
Duyarlılık-geri çağırma dengesi, bir makine öğrenimi modelinin performansını kestirmek ve modelin pratikte iyi mi kullanılacağına dair kararlar almak için kıymetli bir araçtır.
Modelleri değerlendirmek için kesinlik ve geri çağırmayı kullanma
Kesinlik ve geri çağırma, makine öğrenimi modellerinin performansını değerlendirmek için iki mühim ölçüttür. Kesinlik, hakkaten doğru olan pozitif yönde tahminlerin oranını ölçerken, geri çağırma, doğru tahmin edilen reel pozitiflerin oranını ölçer. Yüksek kesinliğe haiz bir model oldukca sayıda reel pozitif yönde üretecektir, sadece oldukca sayıda yanlış pozitif yönde de üretebilir. Yüksek geri çağırmaya haiz bir model oldukca sayıda reel pozitif yönde üretecektir, sadece oldukca sayıda reel pozitifi de kaçırabilir.
İdeal model hem yüksek kesinliğe bununla birlikte yüksek geri çağırmaya haiz olurdu, sadece bu çoğu zaman olası olmaz. Pratikte, çoğu zaman kesinlik ve geri çağırma içinde bir balans oluşturmak zorunda kalırız. Yüksek kesinlik eşiğine haiz bir model daha azca yanlış pozitif yönde üretir, sadece daha çok reel pozitifi de kaçırabilir. Düşük kesinlik eşiğine haiz bir model daha çok yanlış pozitif yönde üretir, sadece daha çok reel pozitif yönde de bulabilir.
Hangi eşiğin kullanılacağının tarzı muayyen uygulamaya bağlıdır. Yanlış pozitifler hikayesinde daha çok kaygı duyuyorsak, daha yüksek bir eşik kullanmalıyız. Reel pozitifleri kaçırma hikayesinde daha çok kaygı duyuyorsak, daha düşük bir eşik kullanmalıyız.
Kesinlik ve geri çağırma çoğu zaman kesinlik-geri çağırma eğrisi adında olan bir eğriye çizilir. Kesinlik-geri çağırma eğrisi, eşiğin değişik değerleri için kesinlik ve geri çağırma arasındaki dengeyi gösterir. Kesinlik-geri çağırma eğrisinin altındaki alan (AUC), modelin genel performansının bir ölçüsüdür.
Duyarlılık ve geri çağırma, makine öğrenimi modellerinin performansını değerlendirmek için mühim ölçütlerdir. Duyarlılık ve geri çağırma arasındaki dengeyi anlayarak, muayyen uygulamamız için en iyi eşiği seçebiliriz.
Bu makalede, kesinliğin önemini ve iyi mi iyileştirilebileceğini tartıştık. Ek olarak kesinlik-geri çağırma dengesini ve modelleri değerlendirmek için kesinlik ve geri çağırmanın iyi mi kullanılacağını ele aldık.
Duyarlılık, herhangi bir makine öğrenimi modeli için tehlikeli sonuç bir ölçümdür ve bunu iyi mi ölçüp iyileştireceğinizi kestirmek önemlidir. Bu makaledeki ipuçlarını takip ederek, modellerinizin hassasiyetini iyileştirebilir ve daha etken hale getirebilirsiniz.
S: Görsel mükemmellik nelerdir?
A: Görsel mükemmellik, grafik tasavvur, fotoğrafçılık ve videografi benzer biçimde görsel iletişimin standardını tarif etmek için kullanılan bir terimdir.
S: Görsel mükemmellik niçin önemlidir?
A: Görsel mükemmellik önemlidir bu sebeple fikirleri daha etken bir halde iletmeye, daha pozitif bir izlenim yaratmaya ve başkalarına esin vermeye destek olabilir.
S: Görsel mükemmellik iyi mi geliştirilir?
A: Görsel mükemmelliği geliştirmenin birçok yolu vardır; yüksek kaliteli görseller kullanmak, net ve öz grafikler kurmak ve detaylara dikkat etmek benzer biçimde.
0 Yorum