Veri Kümesi Değerlendirme Metrikleri (Dataset Evaluation Metrics)
Bir veri kümesinin yapay zeka modellerini eğitmek için kalitesini, dengesini ve uygunluğunu değerlendirmek için kullanılan ölçümler.
Data-Centric AI (Veri Odaklı Yapay Zeka) yaklaşımı, veri kümesi metriklerini iyileştirmenin, algoritma ayarlarıyla oynamaktan daha iyi sonuç verdiğini savunur.
graph LR
Center["Veri Kümesi Değerlendirme Metrikleri (Dataset Evaluation Metrics)"]:::main
Rel_decentralized_credit_scoring_algorithms["decentralized-credit-scoring-algorithms"]:::related -.-> Center
click Rel_decentralized_credit_scoring_algorithms "/terms/decentralized-credit-scoring-algorithms"
Rel_risk_assessment["risk-assessment"]:::related -.-> Center
click Rel_risk_assessment "/terms/risk-assessment"
Rel_digital_certificate_management["digital-certificate-management"]:::related -.-> Center
click Rel_digital_certificate_management "/terms/digital-certificate-management"
classDef main fill:#7c3aed,stroke:#8b5cf6,stroke-width:2px,color:white,font-weight:bold,rx:5,ry:5;
classDef pre fill:#0f172a,stroke:#3b82f6,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
classDef child fill:#0f172a,stroke:#10b981,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
classDef related fill:#0f172a,stroke:#8b5cf6,stroke-dasharray: 5 5,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
linkStyle default stroke:#4b5563,stroke-width:2px;
🧒 5 yaşındaki gibi açıkla
Bir çocuğa kartlarla meyveleri öğrettiğinizi düşünün. Veri kümesi değerlendirmesi, dersten önce kartları kontrol etmektir. 50 elma ama sadece 1 muz kartınız mı var (dengesizlik)? Bazı kartlar boş mu (eksik veri)? Kartlar kötüyse, çocuk ne kadar zeki olursa olsun yanlış öğrenecektir.
🤓 Expert Deep Dive
Kategoriler: 1. Veri Kalitesi: Null (boş) değer oranı. 2. Drift (Kayma): KL Iraksaması ve PSI, eğitim verisi ile canlı veri arasındaki dağılım farkını ölçer. 3. Sınıf Dengesizliği: Dengesizlik çoksa SMOTE gibi algoritmalar gerekir. 4. Sentetik Veri: FID (Fréchet Inception Distance), yapay zeka ile üretilmiş görüntülerin gerçeğe ne kadar yakın olduğunu ölçer.
❓ Sık sorulan sorular
What is the difference between dataset metrics and model metrics?
Dataset metrics evaluate the raw data before training (e.g., checking for missing values or class imbalance). Model metrics evaluate the AI's performance after training (e.g., checking its accuracy or error rate).
What is 'data leakage' in machine learning?
Data leakage happens when the dataset accidentally includes clues about the answer that won't be available in the real world. For example, predicting if a patient has cancer, but including their 'chemotherapy' medical code in the training data.
How do you measure if a dataset has changed over time?
Data scientists use metrics like KL Divergence or Population Stability Index (PSI) to compare the original training dataset with new, real-world data to see if the statistical distribution has 'drifted'.