overfit model
aşırı uyum modeli
avoid overfitting
aşırı uyumu önleyin
overfitting data
aşırı uyum verisi
overfitted features
aşırı uyumlu özellikler
prevent overfitting
aşırı uyumu önleyin
checking for overfitting
aşırı uyumu kontrol etme
easily overfit
kolayca aşırı uyum
overfitting risk
aşırı uyum riski
model overfits
model aşırı uyum sağlıyor
overfit prevention
aşırı uyum önleme
the model started to overfit the training data, losing its ability to generalize.
model, eğitim verilerine aşırı uyum sağlamaya başladı ve genelleme yeteneğini kaybetti.
we need to prevent the neural network from overfitting by using regularization techniques.
sinirlenmeden kaçınmak için nöral ağı düzenlileştirme teknikleri kullanarak önlememiz gerekiyor.
overfitting is a common problem when training complex machine learning models.
karmaşık makine öğrenimi modelleri eğitirken aşırı uyum yaygın bir problemdir.
to avoid overfitting, we split the data into training, validation, and testing sets.
aşırı uyumu önlemek için verileri eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayırıyoruz.
the decision tree overfit the data, creating a very complex and specific structure.
karar ağacı, çok karmaşık ve özel bir yapı oluşturarak veriye aşırı uyum sağladı.
cross-validation helps identify if a model is likely to overfit the data.
çapraz doğrulama, bir modelin veriye aşırı uyum sağlama olasılığını belirlemeye yardımcı olur.
early stopping is a technique used to prevent overfitting during training.
erken durdurma, eğitim sırasında aşırı uyumu önlemek için kullanılan bir tekniktir.
regularization can help reduce the risk of overfitting in linear regression models.
düzenlileştirme, doğrusal regresyon modellerinde aşırı uyum riskini azaltmaya yardımcı olabilir.
the model's performance on the test set was significantly worse, indicating overfitting.
modelin test kümesi üzerindeki performansı önemli ölçüde daha kötüydü, bu da aşırı uyumu gösteriyordu.
we used dropout layers to mitigate the risk of overfitting in our deep learning model.
derin öğrenme modelimizde aşırı uyum riskini azaltmak için dropout katmanları kullandık.
careful feature selection can help prevent the model from overfitting.
dikkatli özellik seçimi, modelin aşırı uyum sağlamasını önlemeye yardımcı olabilir.
overfit model
aşırı uyum modeli
avoid overfitting
aşırı uyumu önleyin
overfitting data
aşırı uyum verisi
overfitted features
aşırı uyumlu özellikler
prevent overfitting
aşırı uyumu önleyin
checking for overfitting
aşırı uyumu kontrol etme
easily overfit
kolayca aşırı uyum
overfitting risk
aşırı uyum riski
model overfits
model aşırı uyum sağlıyor
overfit prevention
aşırı uyum önleme
the model started to overfit the training data, losing its ability to generalize.
model, eğitim verilerine aşırı uyum sağlamaya başladı ve genelleme yeteneğini kaybetti.
we need to prevent the neural network from overfitting by using regularization techniques.
sinirlenmeden kaçınmak için nöral ağı düzenlileştirme teknikleri kullanarak önlememiz gerekiyor.
overfitting is a common problem when training complex machine learning models.
karmaşık makine öğrenimi modelleri eğitirken aşırı uyum yaygın bir problemdir.
to avoid overfitting, we split the data into training, validation, and testing sets.
aşırı uyumu önlemek için verileri eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayırıyoruz.
the decision tree overfit the data, creating a very complex and specific structure.
karar ağacı, çok karmaşık ve özel bir yapı oluşturarak veriye aşırı uyum sağladı.
cross-validation helps identify if a model is likely to overfit the data.
çapraz doğrulama, bir modelin veriye aşırı uyum sağlama olasılığını belirlemeye yardımcı olur.
early stopping is a technique used to prevent overfitting during training.
erken durdurma, eğitim sırasında aşırı uyumu önlemek için kullanılan bir tekniktir.
regularization can help reduce the risk of overfitting in linear regression models.
düzenlileştirme, doğrusal regresyon modellerinde aşırı uyum riskini azaltmaya yardımcı olabilir.
the model's performance on the test set was significantly worse, indicating overfitting.
modelin test kümesi üzerindeki performansı önemli ölçüde daha kötüydü, bu da aşırı uyumu gösteriyordu.
we used dropout layers to mitigate the risk of overfitting in our deep learning model.
derin öğrenme modelimizde aşırı uyum riskini azaltmak için dropout katmanları kullandık.
careful feature selection can help prevent the model from overfitting.
dikkatli özellik seçimi, modelin aşırı uyum sağlamasını önlemeye yardımcı olabilir.
Sıkça aranan kelimeleri keşfedin
Kelimeleri daha verimli öğrenmek ister misiniz? DictoGo uygulamasını indirin ve daha fazla kelime ezberleme ve tekrar özelliğinin keyfini çıkarın!
DictoGo'yu Hemen İndir