Veri Toplama, Etiketleme ve Gizlilik
Amaca uygun, izinli, dengeli ve izlenebilir veri kümesi oluşturma.
Tahmini süre: 50 dakika
Ders kartı
Sınıf: 11. sınıf Ders: Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Ünite: Veri ve Öğrenme Konu: Veri Toplama, Etiketleme ve Gizlilik Dersin amacı: Amaca uygun, izinli, dengeli ve izlenebilir veri kümesi oluşturma. Ders sonunda: • veri kümesi kavramını doğru bağlamda açıklarsın. • etiket, onay, anonimleştirme arasındaki ilişkiyi bir örnekle gösterirsin. • Uygulamayı normal, sınır ve hatalı durumlarla test edersin. • Çalışmanı kısa bir kanıt veya ekran görüntüsüyle sunarsın.
Konu anlatımı
Amaca uygun, izinli, dengeli ve izlenebilir veri kümesi oluşturma. Anahtar kavramlar: veri kümesi, etiket, onay, anonimleştirme. Bu konuyu öğrenirken önce “veri kümesi” kavramının neyi çözdüğünü belirle; ardından etiket, onay, anonimleştirme kavramlarıyla ilişkisini bir örnek üzerinde göster. Ezber yerine neden–sonuç ilişkisi kur: hangi girdi alınır, hangi karar verilir, hangi çıktı veya kanıt beklenir? Ders sonunda konuyu kendi cümlenle açıklayabilmeli, küçük bir örnek üzerinde uygulayabilmeli ve sonucu ölçülebilir bir testle doğrulayabilmelisin.
11. sınıf bilişim laboratuvarı
Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi dersi için kavramları gerçek bir üretim ortamıyla ilişkilendiren ders görseli.
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y
)Bu konunun testi
Öğrenci hesabınla giriş yaparak sonucu ve açıklamalı geribildirimi kaydedebilirsin.