Ensemble İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Ensemble İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Ensemble Nedir?

Ensemble, birden fazla modelin bir araya getirilerek daha iyi bir sonuç elde etmek amacıyla kullanıldığı makine öğrenmesi bir yöntemidir.

Örnek cümleler:

1. Ensemble methods are often used to improve the accuracy of machine learning models. (Ensemble yöntemleri, makine öğrenmesi modellerinin doğruluğunu artırmak için sıkça kullanılır.)
2. The random forest is an ensemble method that uses multiple decision trees to make predictions. (Rastgele orman, tahminler yapmak için birden fazla karar ağacı kullanan bir ensemble yöntemidir.)
3. Bagging and boosting are two popular ensemble methods used in machine learning. (Bagging ve boosting, makine öğrenmesinde kullanılan iki popüler ensemble yöntemidir.)
4. The performance of an ensemble model is often better than that of a single model. (Ensemble bir modelin performansı genellikle tek bir modele göre daha iyidir.)
5. Stacking is a type of ensemble method that combines the predictions of multiple models using another model. (Stacking, başka bir model kullanarak birden fazla modelin tahminlerini birleştiren bir ensemble yöntemidir.)
6. In an ensemble model, the individual models are often diverse to improve the overall performance. (Ensemble bir modelde, genel performansı artırmak için bireysel modeller genellikle çeşitlidir.)
7. AdaBoost is an ensemble method that assigns weights to misclassified samples to improve model accuracy. (AdaBoost, model doğruluğunu artırmak için yanlış sınıflandırılan örnekler için ağırlık atayan bir ensemble yöntemidir.)
8. The ensemble method called gradient boosting is often used in regression and classification tasks. (Gradyan artırımı olarak adlandırılan ensemble yöntemi, genellikle regresyon ve sınıflandırma görevlerinde kullanılır.)
9. In ensemble learning, the models can be combined using different techniques such as averaging and weighting. (Ensemble öğrenmede, modeller ortalama ve ağırlıklandırma gibi farklı teknikler kullanılarak birleştirilebilir.)
10. The bagging ensemble method involves training multiple models on different subsets of the training data. (Bagging ensemble yöntemi, eğitim verilerinin farklı alt kümelerinde birden fazla modelin eğitilmesini içerir.)
    11. Ensemble methods are often used in competitions such as Kaggle to improve model performance. (Kaggle gibi yarışmalarda, model performansını artırmak için sıkça ensemble yöntemleri kullanılır.)
    12. The final prediction of an ensemble model is often made by combining the predictions of individual models. (Bir ensemble modelin son tahmini, bireysel modellerin tahminlerinin birleştirilmesiyle genellikle yapılır.)
    13. The idea behind ensemble learning is that the combined models can compensate for each other’s weaknesses. (Ensemble öğrenmenin fikri, birbirlerinin zayıflıklarını telafi edebilen birleştirilmiş modellerdir.)
    14. The accuracy of an ensemble model can be improved by adding more diverse models to the ensemble. (Ensemble bir modelin doğruluğu, daha çeşitli modellerin ensemble‘a eklenmesiyle artırılabilir.)
    15. A voting ensemble method involves combining the predictions of multiple models using a majority vote. (Bir oylama ensemble yöntemi, bir çoğunluk oyu kullanarak birden fazla modelin tahminlerini birleştirmeyi içerir.)
    16. The ensemble method called extreme gradient boosting (XGBoost) is known for its speed and accuracy. (Aşırı gradiyent artırımı olarak bilinen XGBoost, hızı ve doğruluğuyla ünlü bir ensemble yöntemidir.)
    17. An ensemble model can be overfit if the individual models in the ensemble are too similar. (Ensemble bir model, ensemble‘da bulunan bireysel modeller çok benzerse, aşırı uyumlu olabilir.)
    18. The performance of an ensemble model can be evaluated using techniques such as cross-validation and out-of-bag error. (Bir ensemble modelin performansı, çapraz doğrulama ve çanta dışı hata gibi teknikler kullanılarak değerlendirilebilir.)
    19. The idea of ensemble learning can be applied to other areas such as computer vision and natural language processing. (Ensemble öğrenme fikri, bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme gibi diğer alanlara da uygulanabilir.)
        20