Merhaba; bir soru sormak isterim. Diyelim ki veri setimizde oluşturduğumuz yapay sinir ağı çok güzel çalıştı. doğruluk oranları da mükemmel. Bundan sonrası yani bu modeli elimizdeki yeni değere uygulamak için cebirsel bir fonksiyon veriyor mu ? Yani yeni hastamız var değerleri var hsta olup olmama ihtimalini ortaya çıkarmak istiyoruz. bunu o girdi değerleri ile hesaplatacak katsayı ve ağırlıkları veriyor mu ? Teşekkürler
1. grafiği daha iyi görmek için tekrar tekrar train yapmanız saçma orda epoch artırmanız lazımdı 2. en son daki karşılaştırdığınız değerlerin anlamı 0.5 den küçğn ise anlam yok büyük se anlam yakınlık var anlamında 3. bi kaç bilgi aldım teşekür ederim son olarak matlab da normalize komutu kulanarak tğm verierli normalize edebilirsiniz haddimi aştıysam özür dilerim
Yorumunuz ve bilgilendirmeniz için teşekkür ederim, videoda bahsettiklerimi ben de ilkkez kendi kendime öğrendiğim için bazı eksik ya da yanlış denemelerim olduğunu dusunuyordum zaten. Matlab ile normalizasyon işlemini çok daha kolay yapabileceğimi biliyordum ancak videoyu çekerken eksik bilgimden kaynaklı normalizasyon işleminde hatalı sonuclar aldım bu yüzden Excel üzerinde yaptım. Geri bildiriminiz benim için çok kıymetli, teşekkür ederim :)
MERHABA input olaraktan kulandigimiz verilerin icerisinden 15% isini verilein secip test olarak kullanbilimiyim acaba ? farkli bir durum icin konusuyorum
Merhaba, matlab sonuçlarında normalize edilmiş olarak gelen tahmin verilerinin gerçek değerlerini nasıl bulabiliriz? Acil ihtiyacım var ama yardımcı olabilir misiniz?
Merhaba. Kullanmış olduğumuz veri setinde çok sayıda veri bulunmakta. Çıkış değerlerimiz her ne kadar 0 ve 1 değerlerinden ibaret olsa da giriş değerlerimiz birbirinden çok farklı değer aralıklarına sahip. Dolayısıyla eğitimi kolaylaştırmak ve yapılan tahminden daha doğru bir sonuç almak için normalizasyon işlemi yapıyoruz. Bu sayede de bütün giriş verilerimizi 0 ile 1 arasındaki değerlere indirgemiş oluyoruz. Artık birbirinden alakasız değerler yerine en yüksek değerin 1, en düşük değerin 0 olduğu ve diğer değerlerin de bu aralıkta dağılım gösterdiği aynı aralıkta değerler elde ediyoruz. Bu da daha doğru bir sonuç elde etmemizi sağlıyor.
@@aysegulkubrakuzucu7560 cevap için teşekkürler. Bende bir uygulama yapıyorum. 10 bin veri var elimde ve o verilerde de normalizayon yapmam gerekiyor mu acaba bilemedim? Bir de modelimizin iyi öğrendiğini hangi parametrelerden tam olarak anlayabilşyoruz. Yani regresyonun 0.9999 olması iyi mi ? Veya başka bir parametre var mı
@@Semsinng Elinizdeki veri seti ile direk olarak eğitimi gerçekleştirip tahmin sonuclarina bakın bir tutarsizlik varsa normalizasyon yaparsınız. Ben de bu şekilde deneyerek normalizasyon işlemi yapmaya ihtiyaç duydum. Regresyon grafiği ile ilgi de şunu söyleyebilirim, grafik üzerinde görmüş olduğumuz çizgi gerçek verilere ait çizgiye ne kadar yakınsa eğitim o kadar başarılı olmuş demektir. Yani 0.9999 ise bu çok iyi demektir. Bunu %99 başarı olarak yorumlayabiliriz. Bu sonuç daha düşük çıkarsa eğitim işlemi daha iyi bir sonuç elde edilene kadar birkac kere tekrarlanabilir. Siz de bu sonuca bakarak gerekirse normalizasyon yapabilirsiniz. İyi çalışmalar.
@@aysegulkubrakuzucu7560 cevap için teşekkür ederim. İstenmeyen bir duum olan Modelin ezberlemesi R:1 olunca mı oluyor ? Bir de video da gizli katmanları deneme yanılma yoluyla mı 8-10 arasında seçtiniz veya bir hesabı var mı ?
Elindeki veriler doğru veriler olduğu halde ysa ile sonuç elde edemedin. Doğrusu hiç doğru dürüst bi tahmin elde edebilen de görmedim. Herkesin son cümlesi aynı "siz daha iyi verilerle daha iyi sonuçlar elde edebilirsiniz". Hayır, elindeki verileri zaten doğru ve kapsamlı ancak ysa bu işi başaramıyor kendimizi kandırmayalım. Bu ysa biraz boş iş.
Haklısınız burada asıl yapmaya çalıştığımız şey aslında bir ysa nasıl modellenir onu görmek. Fakat ben bu verilerin yeterli doğrulukta olduğuna inanmıyorum en azından tahmin yapmaya uygun değiller. Ancak dediğim gibi bir ysa nasıl tasarlanır onu görüyoruz
veri setindeki normalizasyonu neden matlabde yapmadınız anlamadım tek komutta tüm veri setini normalize edebilirsiniz matlab ile.
Çok faydali olmuş çok teşekkürler
Merhaba; bir soru sormak isterim. Diyelim ki veri setimizde oluşturduğumuz yapay sinir ağı çok güzel çalıştı. doğruluk oranları da mükemmel. Bundan sonrası yani bu modeli elimizdeki yeni değere uygulamak için cebirsel bir fonksiyon veriyor mu ? Yani yeni hastamız var değerleri var hsta olup olmama ihtimalini ortaya çıkarmak istiyoruz. bunu o girdi değerleri ile hesaplatacak katsayı ve ağırlıkları veriyor mu ? Teşekkürler
merhaba veri setinin excel dosyasını atabilir misiniz
Teşekkürler
Kaç aylık derdimize derman oldunuz teşekkürrler :)))
Yorumunuz için teşekkür ederim 😌
Merhabalar test verilerini siz mi oluşturuyorsunuz
Merhaba buradaki katman sayısını 2 seçtik k katmanlı çapraz dogrulamayı bu aracılılla mı yapıyoruz?
Merhaba,
video için teşekkürler. Fuzzy logic ile ilgili bilginiz var mı ? ANN ve Fuzzy logic öğrenmeye çalışıyorum. Bir kaç sorum olacaktı :)
Merhabalar, dediğiniz konular hakkında daha önce hiç araştırma yapmadım bu sebeple bilgim yok
Hocam verileri paylaşabilir misiniz?
1. grafiği daha iyi görmek için tekrar tekrar train yapmanız saçma orda epoch artırmanız lazımdı
2. en son daki karşılaştırdığınız değerlerin anlamı 0.5 den küçğn ise anlam yok büyük se anlam yakınlık var anlamında
3. bi kaç bilgi aldım teşekür ederim
son olarak matlab da normalize komutu kulanarak tğm verierli normalize edebilirsiniz
haddimi aştıysam özür dilerim
Yorumunuz ve bilgilendirmeniz için teşekkür ederim, videoda bahsettiklerimi ben de ilkkez kendi kendime öğrendiğim için bazı eksik ya da yanlış denemelerim olduğunu dusunuyordum zaten. Matlab ile normalizasyon işlemini çok daha kolay yapabileceğimi biliyordum ancak videoyu çekerken eksik bilgimden kaynaklı normalizasyon işleminde hatalı sonuclar aldım bu yüzden Excel üzerinde yaptım. Geri bildiriminiz benim için çok kıymetli, teşekkür ederim :)
MERHABA input olaraktan kulandigimiz verilerin icerisinden 15% isini verilein secip test olarak kullanbilimiyim acaba ? farkli bir durum icin konusuyorum
Dediğiniz gibi test verisini o şekilde oluşturabilirsiniz
Hocam merhaba , kadın ve erkek olarak veri girişini nasıl yapmalıyız matlab'a. Sözel olarak e veya k olarak giriş yapınca matlab kabul etmiyor.
Kadın için "0" Erkek için "1" şeklinde sayısal olarak ifade edebilirsiniz.
Merhaba, matlab sonuçlarında normalize edilmiş olarak gelen tahmin verilerinin gerçek değerlerini nasıl bulabiliriz? Acil ihtiyacım var ama yardımcı olabilir misiniz?
Merhaba mail adresinizi yazarsanız gönderebilirim
Meraba ben bikaç soru sormak istiyorum emailinize nasıl ulaşabilirim
Paylaşım için teşekkürler. Normalizasyonun yapılma amacı nedir acaba ?
Merhaba. Kullanmış olduğumuz veri setinde çok sayıda veri bulunmakta. Çıkış değerlerimiz her ne kadar 0 ve 1 değerlerinden ibaret olsa da giriş değerlerimiz birbirinden çok farklı değer aralıklarına sahip. Dolayısıyla eğitimi kolaylaştırmak ve yapılan tahminden daha doğru bir sonuç almak için normalizasyon işlemi yapıyoruz. Bu sayede de bütün giriş verilerimizi 0 ile 1 arasındaki değerlere indirgemiş oluyoruz. Artık birbirinden alakasız değerler yerine en yüksek değerin 1, en düşük değerin 0 olduğu ve diğer değerlerin de bu aralıkta dağılım gösterdiği aynı aralıkta değerler elde ediyoruz. Bu da daha doğru bir sonuç elde etmemizi sağlıyor.
@@aysegulkubrakuzucu7560 cevap için teşekkürler. Bende bir uygulama yapıyorum. 10 bin veri var elimde ve o verilerde de normalizayon yapmam gerekiyor mu acaba bilemedim? Bir de modelimizin iyi öğrendiğini hangi parametrelerden tam olarak anlayabilşyoruz. Yani regresyonun 0.9999 olması iyi mi ? Veya başka bir parametre var mı
@@Semsinng Elinizdeki veri seti ile direk olarak eğitimi gerçekleştirip tahmin sonuclarina bakın bir tutarsizlik varsa normalizasyon yaparsınız. Ben de bu şekilde deneyerek normalizasyon işlemi yapmaya ihtiyaç duydum. Regresyon grafiği ile ilgi de şunu söyleyebilirim, grafik üzerinde görmüş olduğumuz çizgi gerçek verilere ait çizgiye ne kadar yakınsa eğitim o kadar başarılı olmuş demektir. Yani 0.9999 ise bu çok iyi demektir. Bunu %99 başarı olarak yorumlayabiliriz. Bu sonuç daha düşük çıkarsa eğitim işlemi daha iyi bir sonuç elde edilene kadar birkac kere tekrarlanabilir. Siz de bu sonuca bakarak gerekirse normalizasyon yapabilirsiniz. İyi çalışmalar.
@@aysegulkubrakuzucu7560 cevap için teşekkür ederim. İstenmeyen bir duum olan Modelin ezberlemesi R:1 olunca mı oluyor ? Bir de video da gizli katmanları deneme yanılma yoluyla mı 8-10 arasında seçtiniz veya bir hesabı var mı ?
Merhaba Ayşegül hanım veri setini bana da atabilir misiniz acaba?
@aysegulkubrakuzucu7560
good
Merhaba Ayşegül hanım veri setini bana da atabilir misiniz acaba atarsanız çok sevinirim
Tabiki lütfen mail adresinizi yazın gün içinde yollamış olurum
Merhaba veri setini bana da gönderebilir misiniz?
Merhaba, mail adresinizi yazarsaniz gönderebilirim
maalesef anlatim oldukca kotu detayli analtilmamis nedenlerle aciklanmamis alternatiflerden bahsedilmemis bir cok noktada akilda soru isareti kaliyor
Elindeki veriler doğru veriler olduğu halde ysa ile sonuç elde edemedin. Doğrusu hiç doğru dürüst bi tahmin elde edebilen de görmedim. Herkesin son cümlesi aynı "siz daha iyi verilerle daha iyi sonuçlar elde edebilirsiniz". Hayır, elindeki verileri zaten doğru ve kapsamlı ancak ysa bu işi başaramıyor kendimizi kandırmayalım. Bu ysa biraz boş iş.
Haklısınız burada asıl yapmaya çalıştığımız şey aslında bir ysa nasıl modellenir onu görmek. Fakat ben bu verilerin yeterli doğrulukta olduğuna inanmıyorum en azından tahmin yapmaya uygun değiller. Ancak dediğim gibi bir ysa nasıl tasarlanır onu görüyoruz
Merhabalar data setini indiremedim de acaba excel dosyasını atabilirmisiniz ?
melihmarmara@outlook.com
Merhaba, veri setlerini mail adresinize gönderdim. Kolay gelsin
@@aysegulkubrakuzucu7560 mailinize bakabilirmisiniz ?
@@melihmarmara9185 merhaba sorunuzu yanıtladım
Elinizde hala mevcut mu dosyalar