Adam algoritması, doğrusal regresyon modelleri için hiperparametre kalibrasyonu için kullanılan gelişmiş bir algoritmadır. Doğrusal regresyon modelleri, çıkarımların yapılmasını veya çıkarımların tahmin edilmesini sağlayan bir bilgisayar algoritmasıdır. Adam algoritması, bu modellerin hiperparametrelerini öğrenmeyi ve optimize etmeyi hedefler.
Hiperparametre Kalibrasyonu
Hiperparametre kalibrasyonu, regresyon modellerinin çalışması için gerekli olan parametrelerin tespit edilmesinden ve optimize edilmesinden oluşur. Bu parametreler, modelin çıkarımlarının doğruluğunu, performansını ve özelliklerini etkileyen önemli bileşenlerdir. Hiperparametreleri belirlemek için, model manuel olarak ayarlanabilir veya otomatik bir algoritma kullanılarak ayarlanabilir. Adam algoritması, bu parametrelerin otomatik olarak ayarlanmasına yardımcı olan bir algoritmadır.
Adam Algoritmasının Çalışma Şekli
Adam algoritması, kurallara uygun olarak kodlanmış bir algoritmadır. Algoritma, giriş parametrelerini (x) ve çıkış parametrelerini
alır. Öncelikle, x ve y arasındaki ilişkiyi belirleyen bir fonksiyon kurulur. Bu fonksiyon, modelin çıkarımlarının doğruluğunu ve verimliliğini etkileyen hiperparametreleri öğrenmeyi ve optimize etmeyi amaçlar. Ardından, algoritma hangi parametrelerin doğru seçildiğini belirlemek için x ve y arasındaki ilişkiyi kullanır. Son olarak, algoritma, en iyi sonucu elde etmek için hiperparametreleri optimize eder.
Sonuç
Adam algoritması, doğrusal regresyon modellerinin performansını optimize etmek için kullanılan önemli bir algoritmadır. Algoritma, modelin çıkarımlarının doğruluğunu ve performansını etkileyen hiperparametrelerin ayarlanmasına yardımcı olur. Son olarak, algoritma, hiperparametreleri optimize etmek için giriş ve çıkış parametreleri arasındaki ilişkiyi kullanır.
Hiperparametre Kalibrasyonu
Hiperparametre kalibrasyonu, regresyon modellerinin çalışması için gerekli olan parametrelerin tespit edilmesinden ve optimize edilmesinden oluşur. Bu parametreler, modelin çıkarımlarının doğruluğunu, performansını ve özelliklerini etkileyen önemli bileşenlerdir. Hiperparametreleri belirlemek için, model manuel olarak ayarlanabilir veya otomatik bir algoritma kullanılarak ayarlanabilir. Adam algoritması, bu parametrelerin otomatik olarak ayarlanmasına yardımcı olan bir algoritmadır.
Adam Algoritmasının Çalışma Şekli
Adam algoritması, kurallara uygun olarak kodlanmış bir algoritmadır. Algoritma, giriş parametrelerini (x) ve çıkış parametrelerini
alır. Öncelikle, x ve y arasındaki ilişkiyi belirleyen bir fonksiyon kurulur. Bu fonksiyon, modelin çıkarımlarının doğruluğunu ve verimliliğini etkileyen hiperparametreleri öğrenmeyi ve optimize etmeyi amaçlar. Ardından, algoritma hangi parametrelerin doğru seçildiğini belirlemek için x ve y arasındaki ilişkiyi kullanır. Son olarak, algoritma, en iyi sonucu elde etmek için hiperparametreleri optimize eder.Sonuç
Adam algoritması, doğrusal regresyon modellerinin performansını optimize etmek için kullanılan önemli bir algoritmadır. Algoritma, modelin çıkarımlarının doğruluğunu ve performansını etkileyen hiperparametrelerin ayarlanmasına yardımcı olur. Son olarak, algoritma, hiperparametreleri optimize etmek için giriş ve çıkış parametreleri arasındaki ilişkiyi kullanır.