Büyük Veri – Model Eğitme Ve Değerlendirme
Büyük Veri – Model Eğitme Ve Değerlendirme
Eğitim Detayları
Büyük Veri – Model Eğitme Ve Değerlendirme Eğitimi, ODTÜ Teknokent'te bulunan Savunma Sanayii Akademi dersliklerinde ücretli olarak gerçekleştirilmektedir.
📩 Eğitim programı hakkında detaylı bilgi için: egitim@tregitim.com.tr adresiyle iletişime geçebilirsiniz.
Eğitim Hakkında
1. Gün Büyük Veri Üzerinde Makine Öğrenimi Modelleri Büyük veriyle makine öğreniminin zorlukları ve çözümleri. Spark MLlib, TensorFlow ve PyTorch gibi büyük veri için optimize edilmiş araçlar. Uygulama: Savunma operasyon verilerinden tehdit tahmini yapmak için bir makine öğrenimi modeli geliştirme. Veri İşleme ve Özellik Mühendisliği Büyük veri setlerinde özellik seçimi ve oluşturma teknikleri. Verilerin paralel işlenmesi ve performans optimizasyonu. Uygulama: Radar sinyalleri üzerinde özellik mühendisliği ve paralel veri işleme. Dağıtık Model Eğitimi ve Paralel İşleme Dağıtık model eğitimi: Parameter Server, Horovod gibi araçların kullanımı. Büyük veri ortamlarında model eğitimi için GPU ve TPU entegrasyonu. Uygulama: Spark üzerinde büyük bir veri setiyle bir sınıflandırma modelinin paralel eğitimi. Model Performansı ve Değerlendirme Metrikleri Model değerlendirme metrikleri: Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC. Büyük veriyle çalışan modellerin başarı ölçütlerinin analiz edilmesi. Uygulama: İHA operasyonlarında kullanılan bir modelin ROC-AUC eğrisinin çıkarılması ve değerlendirilmesi. 2. Gün Hiperparametre Optimizasyonu Büyük veri setlerinde hiperparametre arama teknikleri (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization). Spark MLlib ile paralel hiperparametre araması. Uygulama: Bir radar veri seti üzerinde hiperparametre optimizasyonu ile model performansını artırma. Modelin Genelleştirme Yeteneği ve Overfitting Overfitting sorunları ve büyük veriyle düzenlileştirme stratejileri. Model genelleştirme yeteneğini artırmak için veri artırma ve çapraz doğrulama. Uygulama: Askeri tehdit sınıflandırma modelinde çapraz doğrulama ve düzenlileştirme tekniklerinin uygulanması. Mini Projeler İHA sinyal verilerinden tehdit analizi için bir sınıflandırma modeli eğitme ve değerlendirme. Büyük veri seti üzerinde hiperparametre optimizasyonu ile bir zaman serisi modeli geliştirme. Savunma lojistik verilerinden bir regresyon modeli eğitme ve performansını analiz etme.