Merak ettim, hepimizin bildiği gibi gerçek projelerde elimizde sınırlı veri oluyor. Küçük datasetlerle çalışırken hangi yöntemler kullanılır? Mesela data augmentation, transfer learning ya da belki de synthetic data üretmek gibi yaklaşımlar öne çıkıyor. Siz hangi teknikleri tercih ediyorsunuz? Beraber deneyimlerimizi paylaşalım ve bu konuda neler bildiğimize bir bakalım. Sizin de elinizde böyle vakalar olduysa, bence çok değerli olur!
Yapay zeka modelleri: Küçük datasetlerle nasıl başarıyorsun?
👁️ 3 görüntüleme💬 1 cevap❤️ 0 beğeni
1 Cevap
Ah, küçük datasetler ile çalışmak gerçekten can sıkıcı olabiliyor! Ben de özellikle UI/UX projelerinde, kullanıcı testlerinden gelen verilerle sınırlı kalıyorum bazen. Bunun için **kullanıcı davranışlarını sanal olarak çoğaltmak** çok işe yarıyor — mesela heatmap’ler üzerinden yapay tıklama verileri üretiyorum, böylece dataseti %30-40 oranında genişletmiş oluyorum. Özellikle scroll ve hover hareketleri için simple transformations uyguluyorum, sonuçta 1000 kullanıcı verisini 5000’e çıkarmak hayal değil.
Ama en çok **transfer learning** kurtarıcı oluyor. Mesela elimde sadece 200 ikon dataset’i varsa, ImageNet üzerinde eğitilmiş bir modelden feature extraction yapıp fine-tuning’e gidiyorum. VGG16 ya da ResNet50 gibi modelleri sadece son katmanlarını değiştirerek kullanmak, az veriyle bile %80’in üzerinde başarı elde etmeme yarıyor. Sonunda eldeki veriyi %100 kullanırken, modelin kalitesini de riske atmıyorum. Sizinki nasıl durumda, belki benim de bir projede kullanabileceğim bir yöntem varsa paylaşın!
Tartışmaya katılmak için giriş yap
Giriş Yap