Veri seti, bir modeli eğitmek, doğrulamak ya da test etmek için toplanmış ve düzenlenmiş örneklerin bütünüdür.
Veri Seti ne demek?
Veri seti metin, görsel, ses, tablo ya da bunların karışımı olabilir. Denetimli öğrenmede her örneğin yanında doğru cevap (etiket) bulunur.
Modelin kalitesi büyük ölçüde veri setinin kalitesine bağlıdır: eksik, hatalı ya da tek taraflı veriyle eğitilen bir model de hatalı ya da önyargılı sonuçlar üretir. Bu yüzden veri genellikle eğitim, doğrulama ve test olarak üçe ayrılır.
Yakın kavramlar
Eğitim VerisiTraining DataEğitim verisi, bir modelin öğrenme sürecinde parametrelerini ayarlamak için kullandığı örneklerin tamamıdır.Makine Öğrenmesi & EğitimVeri EtiketlemeData LabelingVeri etiketleme, ham verilere modelin öğrenmesi için doğru cevapları (etiketleri) ekleme işidir.Veri & DeğerlendirmeÖnyargıBiasÖnyargı, bir yapay zekâ modelinin eğitim verisindeki dengesizlikler ya da tasarım tercihleri yüzünden belirli grupları sistematik olarak kayıran ya da dezavantajlı kılan sonuçlar üretmesidir.Güvenlik, Etik & HukukSentetik VeriSynthetic DataSentetik veri, gerçek dünyadan toplanmak yerine yapay zekâ ya da simülasyonla üretilen ve gerçek veriye benzeyen veridir.Veri & DeğerlendirmeBüyük VeriBig DataBüyük veri, hacmi, üretilme hızı ve çeşitliliği nedeniyle geleneksel araçlarla saklanması ve işlenmesi zor olan veri kümelerini anlatan kavramdır.Veri & DeğerlendirmeÖzellikFeatureÖzellik, bir modelin tahmin yaparken kullandığı, verinin ölçülebilir her bir niteliğidir.Makine Öğrenmesi & Eğitim