Derin öğrenme algoritmaları, eğitim verilerinden öğrenirler. Eğitim verileri, algoritmaların örüntüleri keşfetmesini ve tahminler yapmasını sağlayan verilerin bir koleksiyonudur. Eğitim verilerinin kalitesi ve miktarı, derin öğrenme modellerinin başarısı için çok önemlidir.
Derin öğrenme için kullanılan veri kümeleri, genellikle büyük ve karmaşık verilerden oluşur. Örneğin, görüntü tanıma için kullanılan veri kümeleri, milyonlarca etiketlenmiş görüntü içerebilir. Doğal dil işleme için kullanılan veri kümeleri, devasa metin koleksiyonlarını içerebilir.
Derin öğrenme modellerinin performansını artırmak için, veri kümeleri etiketlenmeli ve temizlenmelidir. Etiketleme, verilere anlamlı bilgiler ekleme sürecidir. Temizleme, hata, eksik veri ve gürültüyü giderme sürecidir.
Derin öğrenme için kullanılan veri kümeleri, genellikle büyük ve karmaşık verilerden oluşur. Örneğin, görüntü tanıma için kullanılan veri kümeleri, milyonlarca etiketlenmiş görüntü içerebilir. Doğal dil işleme için kullanılan veri kümeleri, devasa metin koleksiyonlarını içerebilir.
Derin öğrenme modellerinin performansını artırmak için, veri kümeleri etiketlenmeli ve temizlenmelidir. Etiketleme, verilere anlamlı bilgiler ekleme sürecidir. Temizleme, hata, eksik veri ve gürültüyü giderme sürecidir.