Önce verinin hangi özellikleri taşıdığını bulun. Sonra modelin eğitim sırasında hangi metriği güncellediğini, en son tahmin ve değerlendirme sonucunu takip edin.
Dataset, feature, model ve prediction kavramlarını ayırt etmek.
Eğitim sırasında loss ve accuracy gibi metriklerin neden değiştiğini açıklamak.
Bir giriş verisinin modelden geçip tahmin sonucuna dönüşmesini izlemek.
HTML
Ne İşe Yarar?
—
Ne İşlem Yapar?
—
Sonuç
—
Bu panel nasıl çalışır?
Oynat düğmesine bastığınızda her adımın amacı, çalışma mantığı, sonucu, yaygın hatası ve sizin yapacağınız küçük deneme burada görünür.
Kalıcı beceri kontrol listesi
Hata ayıklama: Önce veri boyutunu ve beklenen girişleri kontrol edin. Sonra modelin eğitim durumu, loss/accuracy değerleri ve tahmin çıktısını ayrı ayrı izleyin.
Test: Modeli eğitim verisiyle sınırlı bırakmayın; farklı bir örnek, boş değer ve beklenmeyen aralıkla deneyip tahmin ve metrik değişimini karşılaştırın.
Güvenlik: Kişisel verileri gereksiz yere modele taşımayın; veri kaynağını, izinleri ve model çıktısının güvenilirlik sınırlarını kontrol edin.
Sürdürülebilirlik: Veri hazırlama, eğitim, tahmin ve metrik hesaplamasını ayrı fonksiyonlarda tutun; değişken isimlerinde veri ile model kavramlarını açıkça belirtin.
Konsol Çıktısı0 log
Kod yazıldıkça console.log/info/warn/error çıktıları burada görünecek.
Kod Satırı
0 / 154
Hazır
ElevenLabs sunucu sesi seç—Ses Kredisi
Dengeli ve doğal Multilingual v2 sesleri.
Tarz
Dil
Ses kataloğu hazırlanıyor...
ElevenLabs sunucu sesi seç— Ses Kredisi
Seslendirme Modu
Şu an seslendirme kapalı. Bir mod seçtiğinizde ders başladığında anlatımlar okunur.
Bu modeli destekleyen ElevenLabs sesleri listelenir.
Tarz
Dil
Ses kataloğu hazırlanıyor...
Profesyonel Ses Hatası
Çözüm:Ses kredinizi kontrol edip tekrar deneyin.
Ders seslendirmesi
Sesli anlatıma başlamak için giriş yapın
Ses seçiminiz kaydedildi. Satır satır seslendirmeyi başlatmak için hesabınıza giriş yapmanız gerekiyor.
Giriş yaptıktan sonra bu dersi yeniden açıp Play düğmesine basmanız yeterli.