weights ne demek?

Ağırlıklar (Weights), makine öğrenimi modellerinin öğrenme sürecinde elde ettiği ve modelin tahminlerini yaparken kullandığı sayısal değerlerdir. Bu değerler, girdilerin (özellikler) çıktı üzerindeki etkisini temsil eder.

• Tanım ve İşlevi: Ağırlıklar, bir modelin hangi özelliklere ne kadar önem vereceğini belirler. Örneğin, bir görüntü sınıflandırma modelinde, belirli bir pikselin veya desenin hangi sınıfa ait olduğuna dair önemini gösterir. Ağırlıkların Önemi

• Öğrenme Süreci: Model, eğitim verileri üzerinde iteratif bir şekilde çalışarak ağırlıkları ayarlar. Bu süreçte, kayıp fonksiyonu (loss function) minimize edilmeye çalışılır. Kayıp Fonksiyonu

• Model Parametreleri: Ağırlıklar, modelin öğrenilebilir parametreleridir. Bu parametreler, modelin performansını doğrudan etkiler. Model Parametreleri

• Bias (Sapma): Ağırlıklarla birlikte, bias terimi de kullanılır. Bias, modelin girdilerden bağımsız olarak yaptığı sabitleyici bir ayarlamadır. Bias (Sapma)

• Optimizasyon Algoritmaları: Ağırlıkların güncellenmesi için çeşitli optimizasyon algoritmaları (örneğin, gradyan inişi) kullanılır. Optimizasyon Algoritmaları