O durumda one hot encoding yapmanın bize kazandırdığı yegane fayda işlem hızından kazanmak olacaktır. Değerlerin 0-255 aralığı yerine 0-1 arasında işlem kolaylığı sağlanması ana kazanç olarak belirtilmişti sanırım.
O durumda one hot encoding yapmanın bize kazandırdığı yegane fayda işlem hızından kazanmak olacaktır. Değerlerin 0-255 aralığı yerine 0-1 arasında işlem kolaylığı sağlanması ana kazanç olarak belirtilmişti sanırım.
O durumda one hot encoding yapmanın bize kazandırdığı yegane fayda işlem hızından kazanmak olacaktır. Değerlerin 0-255 aralığı yerine 0-1 arasında işlem kolaylığı sağlanması ana kazanç olarak belirtilmişti sanırım.
O durumda one hot encoding yapmanın bize kazandırdığı yegane fayda işlem hızından kazanmak olacaktır. Değerlerin 0-255 aralığı yerine 0-1 arasında işlem kolaylığı sağlanması ana kazanç olarak belirtilmişti sanırım.
"One-hot encoding" tekniğinin amacı, diğer tekniklerde olduğu gibi "string" veri tipinde olan etiketleri sayısal ifadelere çevirmektir. Başka bir ifadeyle, bilgisayarların anlayabileceği matematiksel ifadelere dönüştürmektir. Tahmin edebileceğin gibi matematik bilgisayarların kullandığı dildir.
Kategorik etiketleri temel olarak "sıralı" ve "sırasız" olarak iki ana alt başlığa ayırabiliriz. Örneğin, "kırmızı", "yeşil", "mavi" gibi etiketlerin birbiriyle herhangi bir sıralama ilişkisi yoktur. Fakat diyelim ki elimizde "az kilolu", "çok kilolu", "aşırı kilolu" gibi etiketler olsun. Bu durumda bahsi geçen etiketler arasında sıralılık özelliği vardır. Örneğin, "az kilolu" demek 65kg'a kadar olan kiloları temsil ediyorsa, "çok kilolu" biri kesinlikle 65kg'dan fazladır, vb. Eğer "one-hot encoding" tekniğini uygulamazsak, "integer encoding" ile etiketleri 1, 2, 3 vb. gibi ardışık sayılara çevirirsek, modelimiz istemediğimiz bir yanlılığa (=bias) sahip olabilir. Ayrıca girdi verilerini modeli uygun bir şekilde eğitebilmek için belirli bir standarta sokman gerektiği gibi, çıktıda da benzer bir standartlaştırmayı yapman gerekmektedir. Yukarıda bahsettiğim sebeplerden dolayı "one-hot encoding" tekniğini kullanmak gereklidir.
Bir One Hot Encoding, kategorik verilerin temsilinin daha etkileyici ve kolay olmasını sağlar.
Birçok makine öğrenimi algoritması doğrudan kategorik verilerle çalışamaz bu yüzden, kategoriler sayılara dönüştürülmelidir. Bu işlem kategorik olan giriş ve çıkış değişkenleri için gereklidir.
Kaynak: https://womaneng.com/one-hot-encoding-nedir-nasil-yapilir/
Derin öğrenme ve yapay zeka gibi alanlarda kodlamadan daha önemli olan bir adım olarak veri önce işleme(Data Preprocessing) adımı bulunmaktadır. Bu adım kullanacağınız veri modeline, algoritmalara göre değişiklik göstermektedir. Bu sebeple Preprocessing adımı zamandan ve maliyetten kazancın yanında kullanıcıya sonuç doğruluğu olarak da bir kazanç sağlar.
Bir One Hot Encoding, kategorik verilerin temsilinin daha etkileyici ve kolay olmasını sağlar.
Birçok makine öğrenimi algoritması doğrudan kategorik verilerle çalışamaz bu yüzden, kategoriler sayılara dönüştürülmelidir. Bu işlem kategorik olan giriş ve çıkış değişkenleri için gereklidir.
Kaynak: https://womaneng.com/one-hot-encoding-nedir-nasil-yapilir/
Derin öğrenme ve yapay zeka gibi alanlarda kodlamadan daha önemli olan bir adım olarak veri önce işleme(Data Preprocessing) adımı bulunmaktadır. Bu adım kullanacağınız veri modeline, algoritmalara göre değişiklik göstermektedir. Bu sebeple Preprocessing adımı zamandan ve maliyetten kazancın yanında kullanıcıya sonuç doğruluğu olarak da bir kazanç sağlar.
Bir One Hot Encoding, kategorik verilerin temsilinin daha etkileyici ve kolay olmasını sağlar.
Birçok makine öğrenimi algoritması doğrudan kategorik verilerle çalışamaz bu yüzden, kategoriler sayılara dönüştürülmelidir. Bu işlem kategorik olan giriş ve çıkış değişkenleri için gereklidir.
Kaynak: https://womaneng.com/one-hot-encoding-nedir-nasil-yapilir/
Derin öğrenme ve yapay zeka gibi alanlarda kodlamadan daha önemli olan bir adım olarak veri önce işleme(Data Preprocessing) adımı bulunmaktadır. Bu adım kullanacağınız veri modeline, algoritmalara göre değişiklik göstermektedir. Bu sebeple Preprocessing adımı zamandan ve maliyetten kazancın yanında kullanıcıya sonuç doğruluğu olarak da bir kazanç sağlar.
Anladım 2 sinide denedim iki model arasında 0.05 gibi bir acc farkı var yani one-hot az da olsa fayda sağlamış. Tabi binary ile mulit class'ı sadece acc ile karşılaştırmak ne kadar mantıklı.
Anladım 2 sinide denedim iki model arasında 0.05 gibi bir acc farkı var yani one-hot az da olsa fayda sağlamış. Tabi binary ile mulit class'ı sadece acc ile karşılaştırmak ne kadar mantıklı.
iki model kurup test ettim on-hot lı model 0.05 acc daha başarılı çıktı. Bu noktada sadece acc ye bakarak kıyaslamak ne kadar mantıklı bilmiyorum.
iki model kurup test ettim on-hot lı model 0.05 acc daha başarılı çıktı. Bu noktada sadece acc ye bakarak kıyaslamak ne kadar mantıklı bilmiyorum.