yerd ne demek?

YERD (Yüksek Etkili Rastgele Yer Değiştirme), makine öğrenmesinde kullanılan bir veri artırma tekniğidir. Özellikle derin öğrenme modellerinin performansını artırmak amacıyla geliştirilmiştir.

Temel İlke:

YERD, eğitim verilerindeki örneklerin rastgele yerlerini değiştirerek modelin daha genelleştirilmiş ve sağlam öğrenmesini sağlamayı hedefler. Bu yöntem, modelin belirli bir veri sırasına veya düzenine aşırı uyum sağlamasını (overfitting) önlemeye yardımcı olur.

Nasıl Çalışır?

1. Veri Karıştırma: Eğitim verisi kümesi rastgele karıştırılır.
2. Rastgele Yer Değiştirme: Karıştırılmış veri kümesindeki örneklerin bir kısmı rastgele seçilir ve yerleri değiştirilir. Bu, veri kümesinin yapısını bozarak modelin farklı varyasyonları görmesini sağlar.
3. Eğitim: Model, yer değiştirilmiş veri kümesi üzerinde eğitilir.

Faydaları:

• Overfitting'i Azaltma: Veri çeşitliliğini artırarak modelin eğitim verisine aşırı uyum sağlamasını engeller.
• Genelleme Yeteneğini Artırma: Modelin daha çeşitli veri örnekleri görmesi, gerçek dünya senaryolarında daha iyi performans göstermesini sağlar.
• Model Sağlamlığını Artırma: Gürültülü veya eksik verilere karşı modelin daha dayanıklı olmasını sağlar.

Kullanım Alanları:

• Görüntü tanıma
• Doğal dil işleme
• Ses tanıma
• Zaman serisi analizi