Refit İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Refit İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Refit Nedir?

Refit, bir makine öğrenimi modelinin yeniden eğitilmesi işlemidir. Bu işlem, mevcut bir modelin yeni verilere uygun hale getirilmesini sağlar.

Refit İle İlgili Örnek Cümleler:

1. I need to refit the model with the latest data to improve its accuracy. (Modelin doğruluğunu artırmak için son verilerle modeli yeniden eğitmek gerekiyor.)

2. After making some changes to the feature set, we need to refit the model. (Özellik setinde bazı değişiklikler yaptıktan sonra, modeli yeniden eğitmek gerekiyor.)

3. The model was overfitting, so we had to refit it with a smaller feature set. (Model aşırı öğrenmeye eğilimliydi, bu nedenle daha küçük bir özellik setiyle yeniden eğitmemiz gerekti.)

4. We decided to refit the model with more training data to see if its performance improves. (Performansının iyileşip iyileşmeyeceğini görmek için daha fazla eğitim verisiyle modeli yeniden eğitmeye karar verdik.)

5. The original model was too simple, so we had to refit it with more complex features. (Orijinal model çok basitti, bu yüzden daha karmaşık özelliklerle yeniden eğitmek zorunda kaldık.)

6. We refit the model with a different algorithm and got much better results. (Farklı bir algoritmayla modeli yeniden eğittik ve çok daha iyi sonuçlar elde ettik.)

7. It’s important to regularly refit machine learning models to keep them up to date with new data. (Yeni verilerle güncel kalmak için makine öğrenimi modellerini düzenli olarak yeniden eğitmek önemlidir.)

8. Refitting the model was time-consuming, but it was worth it to improve its accuracy. (Modeli yeniden eğitmek zaman alıcıydı, ancak doğruluğunu artırmak için değerdi.)

9. We refit the model using a different loss function and got much better results. (Farklı bir kayıp fonksiyonu kullanarak modeli yeniden eğittik ve çok daha iyi sonuçlar elde ettik.)

10. The original model was trained on a small dataset, so we had to refit it with more data to avoid overfitting. (

11. After discovering a mistake in the training data, we had to refit the model to correct the error. (Eğitim verisinde bir hata keşfettikten sonra, hatayı düzeltmek için modeli yeniden eğitmek zorunda kaldık.)

12. Refitting the model with additional features improved its performance significantly. (Ek özelliklerle modeli yeniden eğitmek, performansını önemli ölçüde iyileştirdi.)

13. We decided to refit the model with a different regularization parameter to improve its generalization ability. (Genelleştirme yeteneğini artırmak için farklı bir düzenleme parametresiyle modeli yeniden eğitmeye karar verdik.)

14. Refitting the model on a GPU reduced the training time by a factor of ten. (Modeli bir GPU üzerinde yeniden eğitmek, eğitim süresini on kat azalttı.)

15. After refitting the model, we found that it was now able to make accurate predictions on new, unseen data. (Modeli yeniden eğittikten sonra, artık yeni, görülmemiş veriler üzerinde doğru tahminler yapabildiğimizi fark ettik.)

16. Refitting the model with a different activation function improved its performance on nonlinear problems. (Farklı bir aktivasyon fonksiyonu kullanarak modeli yeniden eğitmek, doğrusal olmayan problemlerde performansını artırdı.)

17. We decided to refit the model with a larger batch size to improve its training speed. (Eğitim hızını artırmak için daha büyük bir grup boyutuyla modeli yeniden eğitmeye karar verdik.)

18. After refitting the model with a more complex architecture, we were able to achieve state-of-the-art performance on the task. (Daha karmaşık bir mimariyle modeli yeniden eğittikten sonra, görevde en son teknoloji performansına ulaşmayı başardık.)

19. Refitting the model with a different learning rate allowed us to avoid getting stuck in local minima. (Farklı bir öğrenme oranıyla modeli yeniden eğitmek, yerel minimumlarda takılı kalmamıza izin verdi.)

20. We had to refit the model several times before we were able to achieve satisfactory performance on the task. (Görevde tatmin edici bir performans elde etmeden önce, modeli birkaç kez yeniden eğitmek zorunda kaldık.)