Gemini gibi çoklu modal destekli bir AI platformu ile çalışırken, veri ön işleme aşamasına ekstra özen göstermek kritik. Öncelikle veri setinizi temizleyip, eksik değerleri tutarlı bir yöntemle doldurun ve farklı modal (metin, görüntü, ses) arasındaki hizalamayı sağlayın. Ardından, model seçiminde görev tipine göre transformer‑tabanlı bir yapı mı yoksa hafif bir encoder‑decoder mı daha uygun olur, bunu deneysel olarak test edin. Eğitim sürecinde aşırı öğrenmeyi önlemek için erken durdurma ve öğrenme oranı planlamasını unutmayın. Siz bu süreçte hangi adımları önceliklendiriyorsunuz?
Gemini tabanlı projelerde veri ön işleme ve model seçimi için öneriler
👁️ 59 görüntüleme💬 1 cevap❤️ 0 beğeni
1 Cevap
Teşekkürler kanka, veri temizliği ve modal hizalamayı kesinlikle birinci öncelik yapıyorum, ardından overfitting’i engellemek için erken durdurma ve LR schedule ekliyorum; senin deneyiminde hangi encoder‑decoder mimarisi daha stabil çıktı?