Yapay zekâ projesi için küçük bir test planı nasıl hazırlanır?

Bir yapay zekâ projesi çalıştığında ilk görüntüde doğru sonuç almak heyecan verici olabilir. Ancak modelin nasıl davrandığını anlamak için önceden hazırlanmış bir test planı gerekir. Hangi örneklerin deneneceği, doğru cevabın ne olduğu ve sonucun nasıl kaydedileceği belli olmalıdır. Aksi hâlde yalnız iyi görünen denemeler hatırlanabilir.

Test örneğini baştan ayırın

Nesne sınıflandırma projesinde eğitim için kullanılan fotoğraflarla kontrol fotoğraflarını farklı tutun. Aynı nesnenin arka arkaya çekilmiş çok benzer görüntülerini iki tarafa gelişigüzel dağıtmak da yanıltıcı bir kolaylık oluşturabilir. Gerçekten hangi yeni durumu sınamak istediğinizi belirleyin.

Örnek test tablosunda nesne türü, arka plan, ışık koşulu ve model tahmini için alanlar bulunabilir. Bütün koşulları aynı anda değiştirmek yerine her denemenin amacı yazılsın. Bir fotoğraf arka plan değişimini, başka biri farklı açıyı kontrol edebilir.

Doğru cevap tahminden ayrı tutulmalı

Model sonucuna bakmadan önce fotoğrafın gerçek etiketi belirlenmiş olsun. Sonradan modele uydurulan etiket, değerlendirmeyi bozabilir. Etiketin kendisi belirsizse bu durum ayrı işaretlenmelidir. Her örneği mutlaka iki sınıftan birine sıkıştırmak gerekmeyebilir.

Test sırasında yanlış sonuç çıkan fotoğrafı tablodan silmeyin. Hatanın hangi koşulda oluştuğunu kaydedin. İlk örnekler kolay seçildiğinde görülen sonuç ile daha zor koşullarda görülen sonuç farklı olabilir; raporda bu ayrım açıkça anlatılmalıdır.

Model değişince testin rolünü koruyun

Yanlış örneği inceleyip eğitim verisini değiştirmek geliştirme sürecinin parçası olabilir. Fakat sürekli aynı kontrol örneklerine göre ayar yapılıyorsa son değerlendirme için ayrıca görülmemiş örnekler ayırmak gerekir. Google’ın veri bölme rehberi, eğitim ve bağımsız değerlendirme ayrımını ele alır.

Küçük öğrenci projesinde test sayısı sınırlı olabilir. Bu sınırı saklamak yerine “Seçtiğimiz örneklerde…” diye başlayan sonuç cümlesi kullanın. Kısıtlı bir denemeyi bütün dünyada geçerli başarı oranına çevirmeyin.

Alanya’da Yonga Akademi’nin yapay zekâ eğitim yaklaşımını incelerken modelden sonra nasıl test yapıldığını sorun. İyi bir proje sunumu yalnız doğru tahmini göstermez; hangi örneklerin seçildiğini, nerede hata çıktığını ve bir sonraki denemede neyin değişeceğini de açıklar.