Bir model, kullanıcının bir sorunu çözmek veya bu durumda bir soruyu yanıtlamak amacıyla gerçekte bir sorunu dikte etmesini sağlar. Başka bir deyişle, çeşitli girdilerin sonuçlarını analiz etmek için durumları manipüle etmek için bir araç sunar. Bu, onu değişen bir dizi varsayıma tabi tutarak yapılır. Pekala, bu buzdağının sadece görünen kısmı! Ben size makine öğrenimindeki bir model portföyünün yanı sıra bir model görüntüleme denetleyicisi ve bir araba modeli hakkında bilmeniz gereken her şeyi anlatırken bizi izlemeye devam edin.
Model nedir?
Bir sistemin veya sürecin modeli, yöntemin veya sürecin nasıl çalıştığını veya çalışabileceğini anlamanıza yardımcı olabilecek teorik bir tanımdır. Bir model, bir veya daha fazla bağımsız değişkenin ve bunların, araştırmacıların bağımlı değişkenlerindeki değişimi açıklamak için kullandıkları tahmin edilen etkileşimlerinin toplamıdır. Birçok şekil, boyut ve stilde gelirler. Bu nedenle, bir modelin gerçek dünya olmadığını, yalnızca gerçek dünya sistemlerini daha iyi anlamamıza yardımcı olmak için insan yapımı olduğunu belirtmek önemlidir. Tüm modellerde genellikle bir bilgi girişi, bir bilgi işlemci ve beklenen sonuçların bir çıktısı bulunur.
Modeller, bir dizi veriden türetilen ve daha sonra tahminlerde bulunmak, önerilerde bulunmak veya olasılıksal bir değerlendirmeye dayalı bir eylem önermek için kullanılan algoritmalardır. Ek olarak, çıktıyla bir ilişki oluşturan verilerdeki kalıpları tanımlamak için algoritmalar kullanırlar. Modeller, felaket hava olayları veya bir hastanede yakın ölüm riski taşıyan biri gibi olayları insanlardan daha doğru bir şekilde gerçekleşmeden önce tahmin edebilir.
4 Çeşit Model Nedir?
Bunların her biri, dört ana kategoriden oluşan genel bir sınıflandırmaya uyar: fiziksel modeller, şematik modeller, sözel modeller ve matematiksel modeller.
Makine Öğreniminde Model Nedir?
Günümüzün BT dünyası, makine öğrenimine ve yapay zekaya giderek daha fazla uyum sağlıyor. Sonuç olarak, daha fazla endüstri, insan müdahalesini gerektirmeden tekrarlayan işlerle ilgili kararları makinelere ve bilgisayarlara vermenin faydalarını fark ediyor ve böylece insanları daha kritik görevleri yapmak için serbest bırakıyor. Bu nedenle, makine öğrenimi modelleri, etiketli, etiketsiz veya karışık veriler kullanılarak eğitilen makine öğrenimi algoritmalarından oluşturulur.
Ayrıca, farklı makine öğrenimi algoritmaları, sınıflandırma veya tahmin modellemesi gibi farklı hedeflerle eşleşir, bu nedenle veri bilimcileri, farklı modeller için temel olarak farklı algoritmalar kullanır. Veriler belirli bir algoritmaya dahil edildiğinde, belirli bir görevi daha iyi yönetmek için değiştirilir ve bir makine öğrenimi modeli haline gelir. Örneğin, doğal dil işlemede makine öğrenimi modelleri, daha önce duyulmamış cümlelerin veya kelime kombinasyonlarının arkasındaki amacı yorumlayabilir ve doğru bir şekilde tanıyabilir.
Model ve Örnek nedir?
Gemi, bina vb. gibi mevcut bir nesnenin ölçeğine göre yapılmış küçük bir kopyası veya taklidi. Webster'ın Yeni Dünyası. Bir şeyin hazırlayıcı temsili, genellikle daha büyük olan nihai nesnenin inşa edileceği plan olarak hizmet eder.
Makine Öğrenimi Modeli Ne Zaman Kullanılmalı?
İyi makine öğrenimi modelleri genellikle aşağıdaki ortak özelliklere sahiptir:
- Otomatikleştirmek istediğiniz ve tutarlı sonuçlara ihtiyaç duyduğunuz, tekrarlanan bir karar veya değerlendirme içerirler.
- Bir kararın arkasındaki çözümü ya da kriterleri açıkça tarif etmek zor ya da imkansızdır.
- Durumu tanımlayabileceğiniz ve doğru sonuçla eşleştirebileceğiniz verileri veya mevcut örnekleri etiketlediniz.
Makine Öğrenimi Modellerinin Türleri
Pek çok farklı makine öğrenimi sınıflandırması olduğu gibi, makine öğrenimi modellerinin de birçok sürümü vardır. Elbette, makine öğrenimi modellerinin tam sayısı veya dökümü konusunda herkes hemfikir değil.
1 numara. Denetimli Öğrenme
Denetimli öğrenme, girdi verilerinin eğitim verileri olarak adlandırıldığı ve çıktı olarak bilinen bir etikete veya sonuca sahip olduğu anlaşılması en basit makine öğrenimi modelidir. Yani girdi-çıktı çiftleri prensibine göre çalışır. Ayrıca, bir eğitim veri seti kullanılarak eğitilebilecek bir fonksiyon oluşturmayı gerektirir ve ardından bilinmeyen verilere uygulanır ve bazı tahminler yapar. Denetimli öğrenme göreve dayalıdır ve etiketli veri kümeleri üzerinde test edilir.
2 numara. Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz makine öğrenimi modelleri, denetimli öğrenimin tersine öğrenme sürecini uygular; bu, etiketlenmemiş eğitim veri kümesinden öğrenmeyi etkinleştirdikleri anlamına gelir. Model, etiketlenmemiş veri kümesine dayanarak çıktıyı tahmin eder. Denetimsiz öğrenmeyi kullanan model, veri kümesindeki gizli kalıpları herhangi bir denetim olmadan kendi kendine öğrenir.
#3. Yarı Denetimli Öğrenme
Yarı denetimli öğrenme, bir algoritmayı eğitmek için etiketli ve etiketsiz verilerin bir karışımını kullanır. Bu süreçte, algoritma önce az miktarda etiketlenmiş veri ile eğitilir, ardından çok daha büyük miktarda etiketlenmemiş veri ile eğitilir.
Makine Öğrenimi Modeli Nasıl Oluşturulur
İyi bir makine öğrenimi modeli oluşturmanın birkaç adımı vardır.
1 numara. İş problemini ve Başarıyı Neyin Başlattığını Anlayın
Bir sorunu çözmeden önce anlamanız gerekir. Bu anlayış, proje sahibi ile çalışmayı ve gereksinimleri ve hedefleri belirlemeyi içerir. Ardından, iş hedefinin hangi bölümlerinin bir makine öğrenimi çözümüne ihtiyaç duyduğunu ve ne zaman başarılı olduğunuzu nasıl bileceğinizi öğrenin.
2 numara. Verileri Anlayın ve Tanımlayın.
Makine öğrenimi modelleri, öğrenilecek temiz, bol miktarda eğitim verisine dayanır. Ne tür verilere ihtiyacınız olduğunu ve bunların proje için yeterince iyi durumda olup olmadığını belirleyin. Bunun nedeni, verilerin nereden geldiğini, ne kadar ihtiyacınız olduğunu ve durumunu belirlemenize yardımcı olacaktır. Ayrıca, makine öğrenimi modelinin gerçek zamanlı verilerle nasıl çalışacağını ve çalışıp çalışmayacağını anlamalısınız.
#3. Verilerinizi Toplayın ve Hazırlayın
Artık veri kaynaklarınızı bildiğinize göre, verileri makine öğrenimi eğitimi için uygun bir şeye dönüştürmeniz gerekir. Ancak bu süreç, verilerin birçok kaynaktan toplanmasını, standartlaştırılmasını, yanlış bilgilerin bulunmasını ve değiştirilmesini, mükerrer ve gereksiz bilgilerin çıkarılmasını ve verilerin eğitim, test ve doğrulama kümelerine bölünmesini içerir.
#4. Modelinizi Eğitin
Şimdi eğlenceli kısım geliyor. Topladığınız ve işlediğiniz kaliteli verilerden öğrenmek için modelinizi eğitmelisiniz. Bu adım, bir teknik seçmeyi, eğitimi, algoritmaları seçmeyi ve model optimizasyonunu içerir. Seçenekleriniz için yukarıda belirtilen makine öğrenimi model türlerine bakın.
# 5. Modelin Performansını Değerlendirin ve Standart Oluşturun
Ancak bu adım, uygulama geliştirmenin kalite güvence yönüne benzer. Modelinizin performansını, gerçek dünyada ne kadar iyi çalışmasını bekleyebileceğinizi belirleyen yerleşik gereksinimler ve ölçütlere göre değerlendirmelisiniz.
#6. Modelle Deney Yapın ve Beklendiği Gibi Performans Gösterdiğinden Emin Olun
Bu adım alternatif olarak modeli işlevselleştirme olarak bilinir. Ardından, performansını sürekli olarak ölçebileceğiniz ve izleyebileceğiniz bir şekilde devreye alın. Bulut ortamları bunun için idealdir. Ardından, modelinizin gelecekteki yinelemelerini ölçmek için kullanabileceğiniz bir standart geliştirin. Ardından, genel performansını iyileştirmek için modelinizin çeşitli yönlerini sürekli olarak yineleyin.
#7. Modelinizi Ayarlamaya ve Tekrarlamaya Devam Edin
Modelinizi izlemeye ve geliştirmeye devam edin. Ne de olsa, teknolojiler gelişir ve değişir, iş gereksinimleri gelişir ve gerçek dünya zaman zaman bazı şeyleri alt üst eder. Bu faktörlerden herhangi biri potansiyel olarak yeni gereksinimler anlamına gelebilir. Bu nedenle, modelin doğruluğunu ve performansını geliştirmeye devam edin. Makine öğrenimi modelinizi bir mobil uygulama olarak düşünün. Uygulamanın her zaman ince ayar, güncelleme ve iyileştirmeye ihtiyacı olacaktır. Aynı şey, makine öğrenimi modeliniz için de geçerlidir.
Model Araba Nedir?
Farklı araba modelleri hakkında daha fazla bilgi edinmenin ve hangisinin sizin için en iyi olduğunu keşfetmenin en iyi yollarından biri, internete girip bir araba konfigüratörü bulmaktır. Bu nedenle, çoğu üretici size web sitelerine gitme, ürün serilerinden bir araba seçme ve seçtiğiniz bir arabayı "inşa etme" olanağı sunar. Bununla birlikte, istediğiniz deseni seçebilirsiniz ve yapılandırıcı, mevcut her bir trim seviyesinde ve sunduğu özelliklerde size yol gösterecektir.
Araba modeli, bir üreticinin ürün yelpazesindeki belirli bir arabaya verilen isimdir. Bunun nedeni, farklı modellerin teknoloji, bileşenler, temeller ve/veya stil ve görünüm açısından ayırt edilebilir olmasıdır. Ayrıca birçok lüks otomobil üreticisi, modellerini bir dizi rakam ve harfle belirtir. Mercedes-Benz, BMW ve Audi gibi Alman üreticiler bunu yapmaları ve modelleri birbirinden ayırmaya çalışmaları ile ünlüdür.
Araba Modeli Seçerken Dikkat Edilmesi Gereken Faktörler
Bir araba modeli seçmek, vereceğiniz en önemli kararlardan biridir, çünkü bir araba satın almak çok maliyetlidir. Hazır değilseniz, araba satın alma süreci de uzun ve tatsız olabilir. Neyse ki sizin için araba satın alma sürecinden önce ve sırasında dikkate alınması gereken şeylerin bir listesi var.
- Kalite
- Mülkiyet maliyeti
- Güvenilirlik
- Ücret
- Özellikler
- Satış değeri
- Bakım
- Araba markası
Model Görünümü Denetleyicisi Nedir?
Model görünümü denetleyicisi, bir uygulamadaki nesnelere üç rolden birini atayan yazılım tasarımındaki bir modeldir: model, görünüm veya denetleyici. Model, yalnızca nesnelerin uygulamada oynadıkları rolleri değil, aynı zamanda nesnelerin birbirleriyle iletişim kurma şeklini de tanımlar. Yazılımın iş mantığı ile gösterimi arasındaki ayrımı vurgular.
Bu "endişelerin ayrılması", daha iyi bir işbölümü ve iyileştirilmiş bakım sağlar. Tipik olarak, bir model görünümü denetleyicisi, etki alanının modellenmesinin, sunum bilgilerinin ve kullanıcı girdisine dayalı olarak gerçekleştirilen eylemlerin gevşek bir şekilde birleştirilmesini ve ayrı sınıflar olarak sürdürülmesini sağlamak için kullanılan bir tasarım ve mimari modeldir. Model görünümü denetleyici deseni kısaca şöyledir:
Model verileri temsil eder ve başka hiçbir şey yapmaz. Denetleyiciye veya görünüme bağlı değildirler.
Görünüm, verilerin kopyasını görüntüler ve kullanıcı eylemlerini (örn. düğme tıklamaları) denetleyiciye gönderir. Görünüm şunları yapabilir:
- hem modelden hem de denetleyiciden bağımsız olun; veya
- aslında denetleyici olun ve bu nedenle modele bağlı olun.
Denetleyici, görünüme model verileri sağlar ve tıklamalar gibi kullanıcı eylemlerini yorumlar. Denetleyici, görünüme ve modele bağlıdır. Bazı durumlarda, denetleyici ve görünüm aynı nesnedir.
Model Portföy Nedir?
Model portföyler, yatırım yapmak için DIY yaklaşımını benimsemek istemeyen yatırımcılar için harika seçeneklerdir. Ancak, zor kazanılan paranızı bir model portföye yatırmadan önce, portföyün nasıl çalıştığını anlamak önemlidir. Bu nedenle, bir model portföy, temel yatırımcının sahip olduğu ve sürekli olarak profesyonel yatırım yöneticileri tarafından yönetilen varlıkların bir koleksiyonudur. Model portföyler ayrıca belirli bir getiri ve risk dengesini veya portföy hedefini hedeflemek için çeşitlendirilmiş bir yatırım yaklaşımı kullanır.
Model Portföyü Nasıl Seçilir?
Yatırım hedefleriniz için bir model portföyün mantıklı olduğunu düşünüyorsanız, doğru uyumu bulmak için şu birkaç adımı uygulayın:
1 numara. Hedeflerinizi ve zamanınızı belirleyin
Farklı stratejiler kullanan çok çeşitli model portföyleri vardır, bu nedenle ne yapmak istediğinize karar vermeniz gerekir. FINRA yatırımcı bilgi sınavını kullanmak, başlamak için iyi bir yerdir.
2 numara. Karşılaştırmak
Farklı model portföylerini karşılaştırın. Hangi portföylerin mevcut olduğunu görmek için Morningstar veya ValueEngine gibi hizmetleri kullanın.
#3. Geçmiş Performansı, Ücretleri ve Kuralları Değerlendirin
Her bir örnek fon, kapsamlı performans verileri ve ücretler ve kurallar hakkında diğer bilgileri içeren bir açıklama veya özel yerleştirme notu (PPM) sunar. Bunlara genellikle fon yöneticisinin veya mali danışmanın web sitesinde erişilebilir.
#4. Model Yöneticisinin Yorumunu Takip Edin
McFadden, model yöneticinizin ne düşündüğünü görmek için genel yorumlarını izlemenizi önerir. Bu şekilde onların piyasaya bakış açılarını görebilir ve yatırım inançlarının sizinkiyle uyuşmaya devam ettiğini görebilirsiniz.
# 5. Mali Müşavirinizle Konuşun
Bir model portföy seçerseniz, finansal danışmanınız fonu kullanmaya başlamanızı sağlayacaktır. Birlikte, uzun vadeli finansal hedefleriniz için doğru portföyü bulabilirsiniz.
Danışmanlar Neden Model Portfolyoları Kullanır?
Mali müşavirler, bazı yatırım yönetimi görevlerini dışarıdan temin etmek için modeller kullanır ve diğer müşteri ihtiyaçlarına odaklanmak için zaman kazandırır.
Referanslar
- Mali Kontrolör: Görevler, Beceriler, Maaş, Nitelikler (ayrıntılı kılavuz)
- YÖNETİM MUHASEBESİ: Kapsamlı 2023 Kılavuzu (Güncellendi)
- GELİR MODELLERİ: Anlamı, Pratik Örnekler, Çeşitleri (Ayrıntılı Kılavuz)
- PROJE PORTFÖYÜ: Anlamı, Nasıl Oluşturulur, Yazılım, Yönetim ve Yönetici
- GELİR MODELİ: Tanım, Türler ve Örnekler
- 17'TE ÖĞRENİLECEK 2023+ EN İYİ ÇEVRİMİÇİ PAZARLAMA VE KARİYER KURSU
