Epoch
Eğitim verisinin tamamının modelden bir kez geçirilmesi anlamına gelen eğitim birimi.
Epok (epoch), bir makine öğrenmesi modelinin eğitim veri kümesindeki tüm örnekleri bir kez baştan sona görüp, bu örneklere dayanarak ağırlıklarını güncellediği tam bir döngüyü ifade eden temel bir eğitim birimidir. Pratikte veri kümesi genellikle tek seferde belleğe sığmayacak kadar büyük olduğundan, bir epok küçük gruplara (batch veya mini-batch) bölünerek işlenir; her batch işlendiğinde bir güncelleme adımı atılır ve tüm batch'ler tamamlandığında bir epok bitmiş olur. Bir modelin kaç epok boyunca eğitileceği, eğitim sürecinin en önemli hiperparametrelerinden biridir.
Modeller genellikle tek bir epokta yeterince öğrenemez; bu yüzden aynı veri üzerinden onlarca hatta yüzlerce kez geçilerek ağırlıklar kademeli olarak iyileştirilir. Ancak epok sayısını artırmanın da bir bedeli vardır: çok fazla epok, modelin eğitim verisini ezberlemesine, yani aşırı öğrenmeye yol açabilir. Bu nedenle pratikte, doğrulama veri kümesindeki başarım epoklar ilerledikçe izlenir ve başarım artık iyileşmediğinde veya kötüleşmeye başladığında eğitim erken durdurulur (early stopping). Epok kavramı, büyük dil modellerinden görüntü sınıflandırıcılara kadar hemen hemen tüm gözetimli ve gözetimsiz derin öğrenme eğitim süreçlerinde standart bir ölçü birimi olarak kullanılır.
Modeller genellikle tek bir epokta yeterince öğrenemez; bu yüzden aynı veri üzerinden onlarca hatta yüzlerce kez geçilerek ağırlıklar kademeli olarak iyileştirilir. Ancak epok sayısını artırmanın da bir bedeli vardır: çok fazla epok, modelin eğitim verisini ezberlemesine, yani aşırı öğrenmeye yol açabilir. Bu nedenle pratikte, doğrulama veri kümesindeki başarım epoklar ilerledikçe izlenir ve başarım artık iyileşmediğinde veya kötüleşmeye başladığında eğitim erken durdurulur (early stopping). Epok kavramı, büyük dil modellerinden görüntü sınıflandırıcılara kadar hemen hemen tüm gözetimli ve gözetimsiz derin öğrenme eğitim süreçlerinde standart bir ölçü birimi olarak kullanılır.