Bir Bilgisayar Görüşü Projesindeki Temel Adımları Anlama

Giriş

Bilgisayar görüşü, bilgisayarların dünyayı insanlar gibi görmesine ve anlamasına yardımcı olan yapay zeka'nın (AI) bir alt alanıdır. Bilgi çıkarmak, kalıpları tanımak ve bu verilere dayanarak kararlar almak için görüntüleri veya videoları işler ve analiz eder.

İzle: Nasıl Yapılır Bilgisayar Görüntüsü Projeler | Adım Adım Kılavuz

Nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve örnek segmentasyonu gibi bilgisayar görüşü teknikleri, otonom sürüşten tıbbi görüntülemeye kadar çeşitli sektörlerde uygulanabilir ve değerli bilgiler elde edilebilir.

Kendi bilgisayar görüşü projeleriniz üzerinde çalışmak, bilgisayar görüşü hakkında daha fazla şey anlamak ve öğrenmek için harika bir yoldur. Ancak, bir bilgisayar görüşü projesi birçok adımdan oluşabilir ve ilk başta kafa karıştırıcı görünebilir. Bu kılavuzun sonunda, bir bilgisayar görüşü projesinde yer alan adımlara aşina olacaksınız. Her bölümün neden önemli olduğunu açıklayarak, bir projenin başından sonuna kadar her şeyi adım adım inceleyeceğiz. Hadi başlayalım ve bilgisayar görüşü projenizi bir başarıya dönüştürelim!

Bir Bilgisayarlı Görü Projesine Genel Bakış

Bir bilgisayar görüşü projesinde yer alan her adımın ayrıntılarını tartışmadan önce, genel sürece bir göz atalım. Bugün bir bilgisayar görüşü projesine başlasaydınız, aşağıdaki adımları izlerdiniz:

• İlk önceliğiniz projenizin gereksinimlerini anlamak olacaktır.
• Ardından, modelinizi eğitmenize yardımcı olacak görüntüleri toplayıp doğru bir şekilde etiketlersiniz.
• Ardından, verilerinizi temizler ve model eğitimi için hazırlamak üzere artırma teknikleri uygularsınız.
• Model eğitiminden sonra, modelinizin farklı koşullar altında tutarlı bir şekilde performans gösterdiğinden emin olmak için modelinizi kapsamlı bir şekilde test edip değerlendirirsiniz.
• Son olarak, modelinizi gerçek dünyaya dağıtır ve yeni içgörüler ve geri bildirimlere göre güncellersiniz.

Ne bekleyeceğimizi bildiğimize göre, adımlara dalalım ve projenizi ilerletelim.

Adım 1: Projenizin Hedeflerini Tanımlama

Herhangi bir bilgisayarlı görü projesindeki ilk adım, çözmeye çalıştığınız sorunu açıkça tanımlamaktır. Nihai hedefi bilmek, bir çözüm oluşturmaya başlamanıza yardımcı olur. Bu, özellikle bilgisayarlı görü söz konusu olduğunda doğrudur, çünkü projenizin amacı doğrudan hangi bilgisayarlı görü görevine odaklanmanız gerektiğini etkileyecektir.

İşte proje hedeflerine ve bu hedeflere ulaşmak için kullanılabilecek bilgisayar görüşü görevlerine bazı örnekler:

• Amaç: Otoyollardaki farklı araç türlerinin akışını izleyebilen ve yönetebilen, trafik yönetimini ve güvenliğini iyileştiren bir sistem geliştirmek.

  • Bilgisayarlı Görü Görevi: Nesne tespiti, birden fazla aracı verimli bir şekilde bulup tanımladığı için trafik izleme için idealdir. Bu görev için gereksiz ayrıntılar sağlayan görüntü segmentasyonundan daha az işlem gücü gerektirir ve daha hızlı, gerçek zamanlı analiz sağlar.

• Amaç: Tıbbi görüntüleme taramalarında radyologlara tümörlerin kesin, piksel düzeyinde ana hatlarını sağlayarak yardımcı olan bir araç geliştirmek.

  • Bilgisayarlı Görü Görevi: Görüntü segmentasyonu, boyut, şekil ve tedavi planlamasını değerlendirmek için çok önemli olan tümörlerin doğru ve ayrıntılı sınırlarını sağladığı için tıbbi görüntüleme için uygundur.

• Amaç: Kurumsal verimliliği ve belge alımını iyileştirmek için çeşitli belgeleri (örneğin, faturalar, makbuzlar, yasal evraklar) kategorilere ayıran dijital bir sistem oluşturmak.

  • Bilgisayarlı Görü Görevi: Görüntü sınıflandırma, bir seferde tek bir belgeyi ele alması ve belgenin görüntüdeki konumunu dikkate almasına gerek olmaması nedeniyle burada idealdir. Bu yaklaşım, sıralama sürecini basitleştirir ve hızlandırır.

Adım 1.5: Doğru Model ve Eğitim Yaklaşımını Seçme

Proje hedefini ve uygun bilgisayar görüşü görevlerini anladıktan sonra, proje hedefini tanımlamanın önemli bir parçası doğru modeli seçmek ve eğitim yaklaşımını belirlemektir.

Amaca bağlı olarak, modeli ilk önce veya 2. Adımda hangi verileri toplayabileceğinizi gördükten sonra seçmeyi tercih edebilirsiniz. Örneğin, projenizin belirli veri türlerinin kullanılabilirliğine büyük ölçüde bağımlı olduğunu varsayalım. Bu durumda, bir model seçmeden önce verileri toplamak ve analiz etmek daha pratik olabilir. Öte yandan, model gereksinimleri hakkında net bir anlayışa sahipseniz, önce modeli seçebilir ve ardından bu özelliklere uyan verileri toplayabilirsiniz.

Sıfırdan eğitim yapmak veya transfer öğrenimi kullanmak, verilerinizi nasıl hazırlayacağınızı etkiler. Sıfırdan eğitim, modelin anlayışını temelden oluşturmak için çeşitli bir veri kümesi gerektirir. Öte yandan, transfer öğrenimi, önceden eğitilmiş bir modeli kullanmanıza ve onu daha küçük, daha spesifik bir veri kümesiyle uyarlamanıza olanak tanır. Ayrıca, eğitilecek belirli bir modeli seçmek, görüntüleri yeniden boyutlandırmak veya modelin özel gereksinimlerine göre ek açıklamalar eklemek gibi verilerinizi nasıl hazırlamanız gerektiğini belirleyecektir.

Not: Bir model seçerken, uyumluluk ve performansı sağlamak için dağıtımını göz önünde bulundurun. Örneğin, hafif modeller, kaynak kısıtlı cihazlardaki verimlilikleri nedeniyle uç bilişim için idealdir. Projenizi tanımlamayla ilgili temel noktalar hakkında daha fazla bilgi edinmek için, projenizin hedeflerini tanımlama ve doğru modeli seçme konusundaki kılavuzumuzu okuyun.

Bir bilgisayar görüşü projesinin uygulamalı çalışmalarına başlamadan önce, bu ayrıntıları net bir şekilde anlamak önemlidir. 2. Adıma geçmeden önce aşağıdakileri göz önünde bulundurduğunuzdan emin olun:

• Çözmeye çalıştığınız sorunu açıkça tanımlayın.
• Projenizin nihai hedefini belirleyin.
• Gerekli olan belirli bilgisayar görüşü görevini belirleyin (örneğin, nesne tespiti, görüntü sınıflandırması, görüntü segmentasyonu).
• Bir modeli sıfırdan mı eğiteceğinize yoksa transfer öğrenmeyi mi kullanacağınıza karar verin.
• Göreviniz ve dağıtım ihtiyaçlarınız için uygun modeli seçin.

Adım 2: Veri Toplama ve Veri Etiketleme

Bilgisayar görüşü modellerinizin kalitesi, veri kümenizin kalitesine bağlıdır. İnternetten resim toplayabilir, kendi resimlerinizi çekebilir veya önceden var olan veri kümelerini kullanabilirsiniz. Yüksek kaliteli veri kümelerini indirmek için bazı harika kaynaklar şunlardır: Google Veri Kümesi Arama Motoru, UC Irvine Makine Öğrenimi Deposu ve Kaggle Veri Kümeleri.

Ultralytics gibi bazı kütüphaneler, çeşitli veri kümeleri için yerleşik destek sağlayarak yüksek kaliteli verilerle başlamayı kolaylaştırır. Bu kütüphaneler genellikle popüler veri kümelerini sorunsuz bir şekilde kullanmak için yardımcı programlar içerir, bu da projenizin başlangıç aşamalarında size çok zaman ve çaba kazandırabilir.

Ancak, resim toplamayı veya kendi fotoğraflarınızı çekmeyi seçerseniz, verilerinizi etiketlemeniz gerekir. Veri etiketleme, modelinize bilgi aktarmak için verilerinizi etiketleme işlemidir. Kullanacağınız veri etiketleme türü, belirli bilgisayar görüşü tekniğinize bağlıdır. İşte bazı örnekler:

• Görüntü Sınıflandırması: Tüm görüntüyü tek bir sınıf olarak etiketleyeceksiniz.
• Nesne Algılama: Görüntüdeki her nesnenin etrafına sınırlayıcı kutular çizer ve her kutuyu etiketlersiniz.
• Görüntü Bölütleme: Görüntüdeki her pikseli ait olduğu nesneye göre etiketleyerek ayrıntılı nesne sınırları oluşturursunuz.

Veri toplama ve etiketleme zaman alan manuel bir çaba olabilir. Etiketleme araçları bu süreci kolaylaştırmaya yardımcı olabilir. İşte bazı kullanışlı açık etiketleme araçları: LabeI Studio, CVAT ve Labelme.

Adım 3: Veri Artırma ve Veri Kümenizi Bölme

Görüntü verilerinizi topladıktan ve etiketledikten sonra, veri artırma gerçekleştirmeden önce veri kümenizi eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayırmak önemlidir. Veri kümenizi artırmadan önce bölmek, modelinizi orijinal, değiştirilmemiş veriler üzerinde test etmek ve doğrulamak için çok önemlidir. Modelin yeni, görülmemiş verilere ne kadar iyi genellendiğini doğru bir şekilde değerlendirmeye yardımcı olur.

İşte verilerinizi nasıl böleceğiniz:

• Eğitim Kümesi: Modelinizi eğitmek için kullanılan, verilerinizin genellikle %70-80'ini oluşturan en büyük bölümüdür.
• Doğrulama Kümesi: Genellikle verilerinizin yaklaşık %10-15'i; bu küme, aşırı öğrenmeyi önlemeye yardımcı olarak, hiperparametreleri ayarlamak ve eğitim sırasında modeli doğrulamak için kullanılır.
• Test Kümesi: Verilerinizin kalan %10-15'i test kümesi olarak ayrılır. Eğitim tamamlandıktan sonra modelin görülmemiş veriler üzerindeki performansını değerlendirmek için kullanılır.

Verilerinizi böldükten sonra, veri kümenizin boyutunu yapay olarak artırmak için görüntüleri döndürme, ölçekleme ve çevirme gibi dönüşümler uygulayarak veri artırma gerçekleştirebilirsiniz. Veri artırma, modelinizi varyasyonlara karşı daha sağlam hale getirir ve görünmeyen görüntülerdeki performansını artırır.

OpenCV, Albumentations ve TensorFlow gibi kütüphaneler, kullanabileceğiniz esnek artırma fonksiyonları sunar. Ek olarak, Ultralytics gibi bazı kütüphaneler, süreci basitleştirerek doğrudan model eğitim fonksiyonu içinde yerleşik artırma ayarlarına sahiptir.

Verilerinizi daha iyi anlamak için, görüntüleri görselleştirmek ve dağılımlarını ve özelliklerini analiz etmek için Matplotlib veya Seaborn gibi araçları kullanabilirsiniz. Verilerinizi görselleştirmek, kalıpları, anormallikleri ve artırma tekniklerinizin etkinliğini belirlemenize yardımcı olur. Ayrıca, semantik arama, SQL sorguları ve vektör benzerliği araması ile bilgisayarlı görü veri kümelerini keşfetmek için bir araç olan Ultralytics Explorer'ı da kullanabilirsiniz.

Verilerinizi doğru bir şekilde anlayarak, bölerek ve artırarak, gerçek dünya uygulamalarında iyi performans gösteren, iyi eğitilmiş, doğrulanmış ve test edilmiş bir model geliştirebilirsiniz.

Adım 4: Model Eğitimi

Veri kümeniz eğitim için hazır olduğunda, gerekli ortamı kurmaya, veri kümelerinizi yönetmeye ve modelinizi eğitmeye odaklanabilirsiniz.

İlk olarak, ortamınızın doğru şekilde yapılandırıldığından emin olmanız gerekir. Tipik olarak, bu şunları içerir:

• TensorFlow, PyTorch veya Ultralytics gibi temel kütüphaneleri ve çerçeveleri kurma.
• Bir GPU kullanıyorsanız, CUDA ve cuDNN gibi kitaplıkları yüklemek, GPU hızlandırmasını etkinleştirmeye ve eğitim sürecini hızlandırmaya yardımcı olacaktır.

Ardından, eğitim ve doğrulama veri kümelerinizi ortamınıza yükleyebilirsiniz. Yeniden boyutlandırma, biçim dönüştürme veya artırma yoluyla verileri normalleştirin ve ön işleyin. Modeliniz seçildikten sonra, katmanları yapılandırın ve hiperparametreleri belirtin. Kayıp fonksiyonu, optimize edici ve performans metriklerini ayarlayarak modeli derleyin.

Ultralytics gibi kütüphaneler eğitim sürecini basitleştirir. Verileri minimum kodla modele besleyerek eğitime başlayabilirsiniz. Bu kütüphaneler, ağırlık ayarlamalarını, geri yayılımı ve doğrulamayı otomatik olarak yönetir. Ayrıca, ilerlemeyi izlemek ve hiperparametreleri kolayca ayarlamak için araçlar sunarlar. Eğitimden sonra, modeli ve ağırlıklarını birkaç komutla kaydedin.

Veri kümesi yönetiminin verimli eğitim için hayati önem taşıdığını unutmamak önemlidir. Değişiklikleri izlemek ve tekrarlanabilirliği sağlamak için veri kümeleri için sürüm kontrolü kullanın. DVC (Veri Sürüm Kontrolü) gibi araçlar, büyük veri kümelerini yönetmeye yardımcı olabilir.

Adım 5: Model Değerlendirmesi ve Model İnce Ayarı

Modelinizin performansını çeşitli metrikler kullanarak değerlendirmek ve doğruluğu artırmak için iyileştirmek önemlidir. Değerlendirme, modelin hangi alanlarda başarılı olduğunu ve hangi alanlarda iyileştirilmesi gerektiğini belirlemeye yardımcı olur. İnce ayar, modelin mümkün olan en iyi performans için optimize edilmesini sağlar.

• Performans Metrikleri: Modelinizin performansını değerlendirmek için doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1-skoru gibi metrikleri kullanın. Bu metrikler, modelinizin ne kadar iyi tahminlerde bulunduğuna dair bilgiler sağlar.
• Hiperparametre Ayarlama: Model performansını optimize etmek için hiperparametreleri ayarlayın. Izgara araması veya rastgele arama gibi teknikler, en iyi hiperparametre değerlerini bulmanıza yardımcı olabilir.
• İnce Ayar: Performansı artırmak için model mimarisinde veya eğitim sürecinde küçük ayarlamalar yapın. Bu, öğrenme oranlarını, batch boyutlarını veya diğer model parametrelerini ayarlamayı içerebilir.

Model değerlendirmesi ve ince ayar teknikleri hakkında daha derin bir anlayış için model değerlendirme içgörüleri kılavuzumuza göz atın.

Adım 6: Model Testi

Bu adımda, modelinizin tamamen görülmemiş veriler üzerinde iyi performans gösterdiğinden emin olabilir ve dağıtıma hazır olduğunu doğrulayabilirsiniz. Model testi ve model değerlendirmesi arasındaki fark, yinelemeli olarak iyileştirmek yerine son modelin performansını doğrulamaya odaklanmasıdır.

Ortaya çıkabilecek yaygın sorunları kapsamlı bir şekilde test etmek ve hatalarını ayıklamak önemlidir. Modelinizi eğitim veya doğrulama sırasında kullanılmayan ayrı bir test veri kümesinde test edin. Bu veri kümesi, modelin performansının tutarlı ve güvenilir olduğundan emin olmak için gerçek dünya senaryolarını temsil etmelidir.

Ayrıca, aşırı öğrenme, yetersiz öğrenme ve veri sızıntısı gibi yaygın sorunları ele alın. Bu sorunları belirlemek ve düzeltmek için çapraz doğrulama ve anomali tespiti gibi teknikler kullanın. Kapsamlı test stratejileri için model test kılavuzumuza bakın.

Adım 7: Model Dağıtımı

Modeliniz iyice test edildikten sonra, onu dağıtma zamanı gelir. Model dağıtımı, modelinizi bir üretim ortamında kullanılabilir hale getirmeyi içerir. İşte bir bilgisayarlı görü modelini dağıtma adımları:

• Ortamı Kurma: İster bulut tabanlı (AWS, Google Cloud, Azure) ister uç tabanlı (yerel cihazlar, IoT) olsun, seçtiğiniz dağıtım seçeneği için gerekli altyapıyı yapılandırın.
• Modeli Dışa Aktarma: Modelinizi dağıtım platformunuzla uyumluluğu sağlamak için uygun formata (örneğin, YOLO11 için ONNX, TensorRT, CoreML) aktarın.
• Modelin Dağıtımı: API'ler veya uç noktalar kurarak ve uygulamanızla entegre ederek modeli dağıtın.
• Ölçeklenebilirliğin Sağlanması: Kaynakları yönetmek ve artan veri ve kullanıcı isteklerini işlemek için yük dengeleyiciler, otomatik ölçeklendirme grupları ve izleme araçları uygulayın.

Dağıtım stratejileri ve en iyi uygulamalar hakkında daha ayrıntılı rehberlik için model dağıtım uygulamaları kılavuzumuza göz atın.

Adım 8: İzleme, Bakım ve Belgelendirme

Modeliniz dağıtıldıktan sonra, performansını sürekli olarak izlemek, herhangi bir sorunu çözmek için bakımını yapmak ve gelecekteki referans ve iyileştirmeler için tüm süreci belgelemek önemlidir.

İzleme araçları, temel performans göstergelerini (KPI'lar) izlemenize ve anormallikleri veya doğruluktaki düşüşleri tespit etmenize yardımcı olabilir. Modeli izleyerek, modelin girdi verilerindeki değişiklikler nedeniyle zaman içinde performansının düştüğü model kaymasının farkında olabilirsiniz. Doğruluğu ve uygunluğu korumak için modeli periyodik olarak güncellenmiş verilerle yeniden eğitin.

İzleme ve bakıma ek olarak, dokümantasyon da önemlidir. Model mimarisi, eğitim prosedürleri, hiperparametreler, veri ön işleme adımları ve dağıtım ve bakım sırasında yapılan herhangi bir değişiklik dahil olmak üzere tüm süreci ayrıntılı olarak belgeleyin. İyi dokümantasyon, tekrarlanabilirliği sağlar ve gelecekteki güncellemeleri veya sorun gidermeyi kolaylaştırır. Modelinizi etkili bir şekilde izleyerek, bakımını yaparak ve belgeleyerek, yaşam döngüsü boyunca doğru, güvenilir ve yönetimi kolay kalmasını sağlayabilirsiniz.

Toplulukla Etkileşim Kurma

Bilgisayar görüşü meraklılarından oluşan bir toplulukla bağlantı kurmak, bilgisayar görüşü projenizde çalışırken karşılaştığınız sorunların üstesinden güvenle gelmenize yardımcı olabilir. İşte etkili bir şekilde öğrenmek, sorun gidermek ve ağ kurmak için bazı yollar.

Topluluk Kaynakları

• GitHub Sorunları: YOLO11 GitHub deposunu inceleyin ve soru sormak, hataları bildirmek ve yeni özellikler önermek için Sorunlar sekmesini kullanın. Aktif topluluk ve bakımcılar, belirli konularda yardımcı olmak için oradadır.
• Ultralytics Discord Sunucusu: Diğer kullanıcılar ve geliştiricilerle etkileşim kurmak, destek almak ve içgörüleri paylaşmak için Ultralytics Discord sunucusuna katılın.

Resmi Belgelendirme

• Ultralytics YOLO11 Dökümantasyonu: Farklı bilgisayar görüşü görevleri ve projeleri hakkında faydalı ipuçları içeren ayrıntılı kılavuzlar için resmi YOLO11 dökümantasyonunu inceleyin.

Bu kaynakları kullanmak, zorlukların üstesinden gelmenize ve bilgisayar görüşü topluluğundaki en son trendler ve en iyi uygulamalarla güncel kalmanıza yardımcı olacaktır.

Bilgisayar Görüşü Projenize Bugün Başlayın!

Bir bilgisayarlı görü projesine başlamak heyecan verici ve ödüllendirici olabilir. Bu kılavuzdaki adımları izleyerek, başarı için sağlam bir temel oluşturabilirsiniz. Her adım, hedeflerinizi karşılayan ve gerçek dünya senaryolarında iyi çalışan bir çözüm geliştirmek için çok önemlidir. Deneyim kazandıkça, projelerinizi geliştirmek için gelişmiş teknikler ve araçlar keşfedeceksiniz. Meraklı kalın, öğrenmeye devam edin ve yeni yöntemleri ve yenilikleri keşfedin!

SSS

Projem için doğru bilgisayar görüşü görevini nasıl seçerim?

Doğru bilgisayar görüşü görevini seçmek, projenizin nihai hedefine bağlıdır. Örneğin, trafiği izlemek istiyorsanız, gerçek zamanlı olarak birden fazla araç türünü bulup tanımlayabildiği için nesne tespiti uygundur. Tıbbi görüntüleme için, tümörlerin ayrıntılı sınırlarını sağlayarak tanı ve tedavi planlamasına yardımcı olduğu için görüntü segmentasyonu idealdir. Nesne tespiti, görüntü sınıflandırması ve örnek segmentasyonu gibi belirli görevler hakkında daha fazla bilgi edinin.

Bilgisayar görüşü projelerinde veri etiketleme neden çok önemlidir?

Veri etiketleme, modelinize kalıpları tanımasını öğretmek için hayati öneme sahiptir. Etiketleme türü göreve göre değişir:

• Görüntü Sınıflandırması: Tüm görüntü tek bir sınıf olarak etiketlenir.
• Nesne Algılama: Nesnelerin etrafına çizilen sınırlayıcı kutular.
• Görüntü Segmentasyonu: Her piksel, ait olduğu nesneye göre etiketlenir.

Label Studio, CVAT ve Labelme gibi araçlar bu süreçte yardımcı olabilir. Daha fazla ayrıntı için veri toplama ve açıklama kılavuzumuza bakın.

Veri kümemi etkili bir şekilde artırmak ve bölmek için hangi adımları izlemeliyim?

Artırmadan önce veri kümenizi bölmek, model performansını orijinal, değiştirilmemiş veriler üzerinde doğrulamaya yardımcı olur. Şu adımları izleyin:

• Eğitim Kümesi: Verilerinizin %70-80'i.
• Doğrulama Kümesi: Hiperparametre ayarlama için %10-15.
• Test Kümesi: Nihai değerlendirme için kalan %10-15.

Böldükten sonra, veri kümesi çeşitliliğini artırmak için döndürme, ölçekleme ve çevirme gibi veri artırma teknikleri uygulayın. Albumentations ve OpenCV gibi kütüphaneler yardımcı olabilir. Ultralytics ayrıca kolaylık sağlamak için yerleşik artırma ayarları da sunar.

Eğitilmiş bilgisayarlı görme modelimi dağıtım için nasıl dışa aktarabilirim?

Modelinizi dışa aktarmak, farklı dağıtım platformlarıyla uyumluluğu sağlar. Ultralytics, ONNX, TensorRT ve CoreML dahil olmak üzere birden çok format sunar. YOLO11 modelinizi dışa aktarmak için bu kılavuzu izleyin:

• Şunu kullanın: export fonksiyonunu istediğiniz format parametresiyle kullanın.
• Dışa aktarılan modelin, dağıtım ortamınızın (örneğin, uç cihazlar, bulut) özelliklerine uyduğundan emin olun.

Daha fazla bilgi için model dışa aktarma kılavuzuna göz atın.

Dağıtılmış bir bilgisayarlı görü modelini izlemek ve sürdürmek için en iyi uygulamalar nelerdir?

Bir modelin uzun vadeli başarısı için sürekli izleme ve bakım şarttır. Temel Performans Göstergelerini (KPI'lar) izlemek ve anormallikleri tespit etmek için araçlar uygulayın. Modeldeki sapmayı önlemek için modeli güncellenmiş verilerle düzenli olarak yeniden eğitin. Modeli yeniden üretilebilirliğini ve gelecekteki güncellemelerin kolaylığını sağlamak için model mimarisi, hiperparametreler ve değişiklikler dahil olmak üzere tüm süreci belgeleyin. İzleme ve bakım kılavuzumuzda daha fazla bilgi edinin.

📅 1 yıl önce oluşturuldu ✏️ 19 gün önce güncellendi

Yorumlar