rakip modeller ne demek?

Rakip modeller, makine öğrenimi veya yapay zeka alanında, belirli bir görev için geliştirilmiş ve birbirleriyle performans açısından karşılaştırılabilir alternatif yaklaşımlardır. Bu modeller, aynı veri üzerinde eğitilir ve benzer hedeflere ulaşmayı amaçlar. Rekabet, modelin doğruluğunu, hızını, kaynak kullanımını ve genel verimliliğini artırmaya yardımcı olur.

• Temel Amaç: Belirli bir problem için en iyi çözümü bulmak.
• Değerlendirme Kriterleri: Doğruluk, hız, ölçeklenebilirlik, yorumlanabilirlik, kaynak tüketimi (bellek, işlemci vb.).
• Örnekler:
  • Sınıflandırma görevinde: Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri (SVM), Karar Ağaçları, Rastgele Ormanlar, Sinir Ağları.
  • Regresyon görevinde: Lineer Regresyon, Polinom Regresyon, Karar Ağaçları, Rastgele Ormanlar, Sinir Ağları.
• Model Seçimi: Veri setinin özelliklerine, görevin gereksinimlerine ve kaynak kısıtlamalarına bağlıdır. Genellikle, farklı modeller denenir ve en iyi performansı veren model seçilir. Hiperparametre optimizasyonu bu süreçte önemli bir rol oynar.
• Ensemble Yöntemleri: Birden fazla modelin birleştirilmesiyle daha iyi sonuçlar elde etmeyi amaçlayan yaklaşımlar (Boosting, Bagging).