[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"blog-post-overfitting-ve-underfitting-tespit-ve-onleme-kilavuzu":3},{"dataItem":4,"heading":36,"metaData":38,"schema":81},["Reactive",5],{"id":6,"title":7,"summary":8,"content":9,"seo_title":10,"seo_description":11,"seo_keywords":12,"slug":13,"createdAt":14,"updatedAt":14,"blog_categories":15,"authors":19,"image":24,"thumb":25,"image_webp":26,"thumb_webp":27,"rating":28,"heading_title":7,"heading_sub_title":17,"readingTime":29,"url":34,"comments":35,"meta_cover":24},22871,"Overfitting ve Underfitting: Tespit ve Önleme Kılavuzu","Bu kılavuz, overfitting (aşırı öğrenme) ve underfitting (yetersiz öğrenme) kavramlarını pratik işaretler üzerinden açıklar. Eğitim/validasyon metrikleri, cross-validation ve düzenlileştirme gibi tekniklerle sorunları nasıl teşhis edip azaltabileceğinizi adım adım özetler.","\u003Ch2>Overfitting ve underfitting neden bu kadar önemli?\u003C/h2>\n\u003Cp>Makine öğreniminde hedef yalnızca \u003Cem>eğitim verisinde\u003C/em> iyi sonuç almak değildir; asıl amaç, modelin \u003Cstrong>görülmemiş yeni verilerde\u003C/strong> de tutarlı performans göstermesidir. Bu noktada iki klasik sorun karşımıza çıkar:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Overfitting (aşırı öğrenme):\u003C/strong> Model eğitim verisini fazla “ezberler” ve yeni örneklerde performansı düşer.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Underfitting (yetersiz öğrenme):\u003C/strong> Model, eğitim verisinde bile yeterince iyi öğrenemez; genellikle çok basit kalır veya temsil gücü yetersizdir.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Bu iki kavram, pratikte doğru teşhis ve doğru müdahale olmadan deneme-yanılmayı uzatabilir. Aşağıdaki bölümlerde, gerçek projelerde işinize yarayacak şekilde \u003Cstrong>tespit\u003C/strong> ve \u003Cstrong>önleme\u003C/strong> adımlarını bir araya getiriyoruz.\u003C/p>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>Hızlı tanımlar: Overfitting ve underfitting\u003C/h2>\n\u003Ch3>Overfitting (aşırı öğrenme) nedir?\u003C/h3>\n\u003Cp>Overfitting, modelin eğitim verisinde hatayı çok düşürmesine rağmen validasyon/test gibi eğitimde görülmeyen veride hatanın daha yüksek kalması veya zamanla artması durumudur. Pratikte bu, \u003Cstrong>eğitim metriği iyileşirken validasyon metriğinin iyileşmemesi\u003C/strong> veya \u003Cstrong>eğrilerin ayrışması\u003C/strong> olarak gözlenir. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting\">Google Machine Learning Crash Course\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Ch3>Underfitting (yetersiz öğrenme) nedir?\u003C/h3>\n\u003Cp>Underfitting ise modelin eğitim setinde bile tatmin edici performans verememesidir. Bu; modelin aşırı basit olması, özelliklerin (feature’ların) yetersizliği veya eğitimin/optimizasyonun doğru yapılandırılmaması gibi nedenlerden kaynaklanabilir. (Kaynaklar: \u003Ca href=\"https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting\">Google ML Crash Course\u003C/a>, \u003Ca href=\"https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_underfitting_overfitting.html\">scikit-learn örneği\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>Belirtiler: Hangi işaret neye işaret eder?\u003C/h2>\n\u003Cp>Aşağıdaki tablo, günlük pratikte en sık karşılaşılan sinyalleri ve olası yorumları özetler:\u003C/p>\n\u003Ctable>\n\u003Cthead>\n\u003Ctr>\n\u003Cth>Gözlem\u003C/th>\n\u003Cth>Olası durum\u003C/th>\n\u003Cth>Ne kontrol edilir?\u003C/th>\n\u003C/tr>\n\u003C/thead>\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Eğitim performansı çok iyi, validasyon/test belirgin düşük\u003C/td>\n\u003Ctd>Overfitting\u003C/td>\n\u003Ctd>Model karmaşıklığı, regularization, veri bölme kurgusu\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Eğitim performansı da düşük, validasyon/test de düşük\u003C/td>\n\u003Ctd>Underfitting\u003C/td>\n\u003Ctd>Model kapasitesi, özellikler, eğitim/optimizasyon ayarları\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Eğitim kaybı düşerken validasyon kaybı bir noktadan sonra yükseliyor\u003C/td>\n\u003Ctd>Overfitting (özellikle eğitim uzadıkça)\u003C/td>\n\u003Ctd>Erken durdurma, düzenlileştirme, veri/özellik stratejisi\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Hem eğitim hem validasyon kaybı yüksek ve plato yapıyor\u003C/td>\n\u003Ctd>Underfitting veya öğrenememe\u003C/td>\n\u003Ctd>Özellik mühendisliği, model türü seçimi, hedef/etiket kalitesi\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>Adım adım tespit: “Sorun var” demeden önce ölçün\u003C/h2>\n\u003Ch3>1) Doğru veri bölme (train/validation/test) ile başlayın\u003C/h3>\n\u003Cp>Overfitting/underfitting konuşmadan önce kritik bir ön koşul, değerlendirme verisinin (validation/test) eğitimden ayrı tutulması ve modelin \u003Cem>görülmemiş veride\u003C/em> ölçülmesidir. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting\">Google ML Crash Course\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Cp>Pratikte, aşağıdaki gibi durumlar sonuçlarınızı olduğundan iyi/kötü gösterebilir; bu yüzden bölme ve veri hazırlama adımlarını gözden geçirmek faydalıdır:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Etikete çok yakın sinyal taşıyan alanlar\u003C/strong> (ör. sonuç oluştuktan sonra türeyen sütunlar) değerlendirme metriklerini gerçekçi olmayan şekilde yükseltebilir.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Zaman bağımlılığı\u003C/strong> (ör. zaman serisi) varsa, rastgele bölme bazı senaryolarda yanıltıcı olabilir; bölme stratejisinin probleme uygunluğunu kontrol edin.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Çok benzer/tekrarlı örneklerin\u003C/strong> farklı bölümlere düşmesi, validasyon sonucunu yapay olarak iyileştirebilir.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Ch3>2) Eğitim ve validasyon eğrilerini birlikte izleyin\u003C/h3>\n\u003Cp>En pratik teşhis yöntemlerinden biri, eğitim süreci boyunca eğitim/validasyon kaybı (loss) ve ilgili metriklerin birlikte izlenmesidir:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Overfitting tipik deseni:\u003C/strong> Eğitim kaybı düzenli azalırken validasyon kaybı bir noktadan sonra durur veya artar.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Underfitting tipik deseni:\u003C/strong> Eğitim kaybı da yüksek kalır; model daha fazla eğitimle bile istenen seviyeye gelmez.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Bu yaklaşım, özellikle “aşırı öğrenme” belirtilerini erken yakalamak için yaygın olarak önerilir. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting\">Google ML Crash Course\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Ch3>3) Cross-validation (çapraz doğrulama) ile kararlılık ölçün\u003C/h3>\n\u003Cp>Tek bir validasyon bölmesi bazen “şans eseri” iyi/kötü sonuç verebilir. \u003Cstrong>k-katlı cross-validation\u003C/strong>, modeli farklı bölmelerde tekrar tekrar değerlendirerek hata tahminini daha kararlı hale getirir ve model seçimine yardımcı olur. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_underfitting_overfitting.html\">scikit-learn örneği\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Cp>Pratik kullanım önerisi:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Model ve hiperparametreleri karşılaştırırken cross-validation skorlarının \u003Cstrong>ortalamasını\u003C/strong> ve mümkünse \u003Cstrong>dağılımını\u003C/strong> (oynaklığını) takip edin.\u003C/li>\n\u003Cli>Skorlar katlar arasında çok değişiyorsa; veri azlığı, bölme stratejisi veya model kararsızlığı söz konusu olabilir.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>Neden olur? Bias–variance dengesi ile doğru çerçeve\u003C/h2>\n\u003Cp>Overfitting/underfitting çoğu zaman \u003Cstrong>bias–variance dengesi\u003C/strong> ile açıklanır: Basit modeller genellikle daha yüksek bias ile underfitting’e yatkındır; çok esnek/karmaşık modeller ise variance’ı yükselterek overfitting riskini artırabilir. Bu çerçeve, model karmaşıklığı ile genelleme arasındaki gerilimi anlamak için kullanılır. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://cs229.stanford.edu/index_jan_4_2025.html\">Stanford CS229 materyalleri\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Cp>Bu nedenle “modeli büyütmek” bazen çözüm, bazen de sorunun kendisi olabilir. Kritik olan, ölçüme dayalı ilerlemektir.\u003C/p>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>Overfitting’i önleme: En etkili pratik yöntemler\u003C/h2>\n\u003Ch3>1) Model karmaşıklığını kontrol edin\u003C/h3>\n\u003Cp>Overfitting’i azaltmanın en doğrudan yolu, model kapasitesini ihtiyaçla uyumlu hale getirmektir. Örnekler:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Polinom derecesini düşürmek, ağaç derinliğini sınırlamak, daha az parametreli bir mimariye geçmek.\u003C/li>\n\u003Cli>Gereksiz özellikleri kaldırmak veya özellik uzayını sadeleştirmek.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>scikit-learn’ün underfitting/overfitting örneği, model karmaşıklığı arttıkça eğitim başarısının artabileceğini; ancak validasyon performansının bir noktadan sonra bozulabileceğini görselleştirmeyi amaçlar. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_underfitting_overfitting.html\">scikit-learn örneği\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Ch3>2) Regularization (düzenlileştirme) kullanın\u003C/h3>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Regularization\u003C/strong>, modelin aşırı karmaşık çözümlere gitmesini sınırlayarak genellemeyi iyileştirmeye çalışır. Uygulamada sık kullanılan yaklaşımlar:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>L2 (weight decay):\u003C/strong> Ağırlıkların çok büyümesini cezalandırır.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>L1:\u003C/strong> Bazı ağırlıkları sıfıra çekmeye eğilimlidir; seyrek (sparse) çözümleri teşvik edebilir.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Regularization, overfitting’i azaltmada en yaygın yöntemler arasında sayılır. (Kaynaklar: \u003Ca href=\"https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting\">Google ML Crash Course\u003C/a>, \u003Ca href=\"https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_underfitting_overfitting.html\">scikit-learn örneği\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>İpucu:\u003C/strong> Düzenlileştirme gücü (hiperparametre), probleme göre değişebileceğinden küçük bir tarama ile validasyon performansına bakmak genellikle daha sağlıklı bir yaklaşımdır.\u003C/p>\n\u003Ch3>3) Erken durdurma (early stopping) uygulayın\u003C/h3>\n\u003Cp>Eğitim uzadıkça validasyon hatası yükselmeye başlıyorsa, \u003Cstrong>erken durdurma\u003C/strong> modelin overfitting’e gitmeden önce durdurulmasına yardımcı olabilir. Bu yaklaşım, özellikle iteratif öğrenme yapan yöntemlerde pratik bir “emniyet kemeri” gibi çalışır. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting\">Google ML Crash Course\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Cp>Uygulama mantığı basittir: validasyon metriği belirli bir süre iyileşmiyorsa eğitim durdurulur ve en iyi noktadaki ağırlıklar korunur.\u003C/p>\n\u003Ch3>4) Veri miktarını ve çeşitliliğini artırın (mümkünse)\u003C/h3>\n\u003Cp>Daha fazla ve daha çeşitli eğitim verisi, modelin daha genel örüntüler öğrenmesine yardımcı olabilir. Görüntü, ses ve metin gibi alanlarda \u003Cstrong>veri artırma (data augmentation)\u003C/strong> teknikleri de bu amaca hizmet eder. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting\">Google ML Crash Course\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Dikkat:\u003C/strong> Veri artırma stratejilerini, probleme uygunluk ve validasyon metriği üzerinden doğrulamak önemlidir.\u003C/p>\n\u003Ch3>5) Değerlendirme kurgusu: Tek metrik her şeyi anlatmayabilir\u003C/h3>\n\u003Cp>Bazı problemler (özellikle sınıf dağılımı dengesiz olanlar) için tek bir metrik, performansın hangi yönde “iyi” ya da “kötü” olduğunu tam yansıtmayabilir. Bu yüzden, iş hedefinize uygun metrik(ler)i seçip validasyon/test üzerinde tutarlı şekilde izlemek faydalıdır.\u003C/p>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>Underfitting’i giderme: Model “öğrenmiyorsa” ne yapmalı?\u003C/h2>\n\u003Ch3>1) Model kapasitesini artırın (ama kontrollü)\u003C/h3>\n\u003Cp>Underfitting çoğu zaman modelin veri içindeki örüntüyü temsil edecek kadar güçlü olmamasından kaynaklanır. Çözüm seçenekleri:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Daha esnek bir model sınıfına geçmek (ör. doğrusal modelden ağaç tabanlı yönteme).\u003C/li>\n\u003Cli>Modelin karmaşıklık ayarlarını artırmak (derinlik, derece, katman sayısı gibi), fakat validasyon performansını izleyerek.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Bu yaklaşımın overfitting riskini de yükseltebileceği unutulmamalıdır. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_underfitting_overfitting.html\">scikit-learn örneği\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Ch3>2) Özellik (feature) mühendisliğini iyileştirin\u003C/h3>\n\u003Cp>Model iyi bir sinyal görmüyorsa, daha karmaşık bir modele geçmek tek başına işe yaramayabilir. Şunları deneyin:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Özelliklerin ölçekleme/normalizasyon ihtiyacı (özellikle bazı yöntemlerde).\u003C/li>\n\u003Cli>Problem alanına uygun yeni özellikler (oranlar, etkileşimler, zaman pencereleri).\u003C/li>\n\u003Cli>Hatalı veya aşırı gürültülü özellikleri temizleme.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Ch3>3) Eğitim sürecini kontrol edin\u003C/h3>\n\u003Cp>Bazen “underfitting” gibi görünen durum, yanlış eğitim ayarlarından kaynaklanır:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Yetersiz eğitim süresi (model henüz yakınsamadı).\u003C/li>\n\u003Cli>Optimizasyon ayarları (öğrenme oranı gibi) nedeniyle öğrenememe.\u003C/li>\n\u003Cli>Yanlış hedef/etiket tanımı veya etiket kalitesi sorunları.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>Pratik teşhis akışı: 30 dakikalık kontrol listesi\u003C/h2>\n\u003Cp>Aşağıdaki adımlar, hızlı bir şekilde “sorun nerede?” sorusuna yaklaşmanıza yardımcı olur:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Veri bölmeyi doğrula:\u003C/strong> Eğitim ve değerlendirme verisinin ayrıldığından emin ol.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Basit bir temel model kur:\u003C/strong> Karmaşıklığı düşük bir başlangıç noktası belirle.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Eğitim + validasyon eğrilerini izle:\u003C/strong> Ayrışma var mı, plato nerede?\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Cross-validation ile doğrula:\u003C/strong> Sonuçlar katlar arasında tutarlı mı? (Kaynak: \u003Ca href=\"https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_underfitting_overfitting.html\">scikit-learn örneği\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Müdahale seç:\u003C/strong>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Overfitting ise: regularization, erken durdurma, karmaşıklığı azaltma, veri/çeşitlilik iyileştirme.\u003C/li>\n\u003Cli>Underfitting ise: kapasite/özellik/optimizasyon iyileştirme.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Tekrar ölç:\u003C/strong> Her değişiklikten sonra aynı değerlendirme düzenini koru.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>Yeni yaklaşımlar: Validasyon gerektirmeyen göstergeler var mı?\u003C/h2>\n\u003Cp>Son dönemde bazı çalışmalar, overfitting’i \u003Cem>ayrı bir validasyon seti olmadan\u003C/em> daha erken sezmeye yönelik göstergeler önermektedir. Örneğin arXiv’de yayımlanan bir ön baskı, weight decay (L2 benzeri düzenlileştirme) perspektifinden “Overfitting–Underfitting Indicator (OUI)” gibi bir yaklaşımı tartışır. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://arxiv.org/abs/2504.17160\">arXiv ön baskı\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Önemli not:\u003C/strong> Bu tür yöntemler araştırma düzeyinde olabilir; farklı veri kümeleri ve gerçek dünya senaryolarında tutarlılık göstereceği garanti değildir. Üretim ortamında kullanmadan önce, klasik validasyon/cross-validation yaklaşımlarıyla karşılaştırmalı denemeler yapmak daha güvenli bir yoldur.\u003C/p>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>Sık yapılan hatalar (ve daha güvenli alternatifler)\u003C/h2>\n\u003Ch3>Hata 1: Test setini model seçimi için kullanmak\u003C/h3>\n\u003Cp>Test seti “son değerlendirme” içindir. Model seçimi ve hiperparametre ayarı test setine göre yapılırsa, test metriği artık gerçek genellemeyi temsil etmeyebilir. Alternatif: model seçimini validation veya cross-validation ile yapın; test setini en sona saklayın. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting\">Google ML Crash Course\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Ch3>Hata 2: Tek bir bölme ile kesin karar vermek\u003C/h3>\n\u003Cp>Özellikle veri azsa, tek bir validasyon bölmesi yanıltıcı olabilir. Alternatif: k-katlı cross-validation gibi yöntemlerle sonuçların kararlılığını ölçün. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_underfitting_overfitting.html\">scikit-learn örneği\u003C/a>)\u003C/p>\n\u003Ch3>Hata 3: “Bir ayar her yerde çalışır” varsayımı\u003C/h3>\n\u003Cp>Regularization gücü, model karmaşıklığı veya eğitim süresi için evrensel bir reçete yoktur. Alternatif: küçük bir deneme planı oluşturun, değişkenleri tek tek oynatın ve her adımda validasyon metriğini izleyin.\u003C/p>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>Özet: Hangi durumda ne yapmalı?\u003C/h2>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Overfitting\u003C/strong> görüyorsanız: değerlendirme verisinin eğitimden ayrılıp ayrılmadığını kontrol edin; ardından regularization, erken durdurma, model karmaşıklığını azaltma ve veri/çeşitlilik iyileştirme gibi araçları deneyin. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting\">Google ML Crash Course\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Underfitting\u003C/strong> görüyorsanız: model kapasitesini ve özellikleri güçlendirin; eğitim/optimizasyon ayarlarının doğru olduğundan emin olun. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_underfitting_overfitting.html\">scikit-learn örneği\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003Cli>Model seçimini daha sağlam yapmak için \u003Cstrong>cross-validation\u003C/strong> ile doğrulayın ve sonuçların oynaklığını takip edin. (Kaynak: \u003Ca href=\"https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_underfitting_overfitting.html\">scikit-learn örneği\u003C/a>)\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Bu kılavuz, overfitting ve underfitting’i yalnızca tanımlamakla kalmaz; aynı zamanda ölçüme dayalı şekilde yönetmenize yardımcı olacak pratik bir çerçeve sunar.\u003C/p>","Overfitting ve Underfitting Nasıl Tespit Edilir ve Önlenir?","Overfitting ve underfitting’i validation ve cross-validation ile tespit edin; regularization ve early stopping kullanarak genelleme performansını iyileştirin.","overfitting, underfitting, validation, cross-validation, regularization, early stopping, bias-variance, makine öğrenimi","overfitting-ve-underfitting-tespit-ve-onleme-kilavuzu","2026-03-21T13:01:27.000Z",{"id":16,"title":17,"slug":18},632,"Makine Öğrenimi Terimleri","makine-ogrenimi-terimleri",{"id":20,"name":21,"nickname":22,"slug":23},160,"Elçin Yavuz","AIExplorer","elcin-yavuz","/media/blog/95dc1bb8c8468d6ecaeee0851022e54c.jpg","/media/blog/95dc1bb8c8468d6ecaeee0851022e54c_thumb.jpg","/media/blog/95dc1bb8c8468d6ecaeee0851022e54c.webp","/media/blog/95dc1bb8c8468d6ecaeee0851022e54c_thumb.webp",null,{"minutes":30,"wordCount":31,"imageCount":32,"formatted":33},8,1425,0,"8 dk okuma süresi","/blog/makine-ogrenimi-terimleri/overfitting-ve-underfitting-tespit-ve-onleme-kilavuzu",[],["Reactive",37],{"title":7,"subTitle":17,"image":24},["Reactive",39],{"title":10,"meta":40,"link":75},[41,43,45,48,51,54,57,60,63,66,69,71,73],{"hid":42,"name":42,"content":11},"description",{"hid":44,"name":44,"content":12},"keywords",{"hid":46,"name":46,"content":47},"author","Ai Terimler",{"hid":49,"name":49,"content":50},"robots","index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1",{"hid":52,"property":52,"content":53},"og:type","website",{"hid":55,"property":55,"content":56},"og:title","Ai Terimler - Blog Yazarları İçin Güncel Yapay Zeka Terimleri",{"hid":58,"property":58,"content":59},"og:description","Ai Terimler, blog yazarları ve sosyal medya içericileri için güncel yapay zeka terimleri ve açıklamalar sunan rehber bilgi blogudur.",{"hid":61,"property":61,"content":62},"og:image","https://aisozluk.net/media/blog/95dc1bb8c8468d6ecaeee0851022e54c.jpg",{"hid":64,"property":64,"content":65},"og:url","https://aisozluk.net/blog/makine-ogrenimi-terimleri/overfitting-ve-underfitting-tespit-ve-onleme-kilavuzu",{"hid":67,"name":67,"content":68},"twitter:card","summary_large_image",{"hid":70,"name":70,"content":56},"twitter:title",{"hid":72,"name":72,"content":59},"twitter:description",{"hid":74,"name":74,"content":62},"twitter:image",[76,78],{"rel":77,"href":65},"canonical",{"rel":79,"href":80},"amphtml","https://amp.aisozluk.net/blog/makine-ogrenimi-terimleri/overfitting-ve-underfitting-tespit-ve-onleme-kilavuzu",["Reactive",82],{"@context":83,"@graph":84},"https://schema.org",[85,98],{"@type":86,"headline":10,"image":62,"author":87,"publisher":90,"datePublished":14,"dateModified":14,"mainEntityOfPage":96,"description":11},"BlogPosting",{"@type":88,"name":21,"url":89},"Person","https://aisozluk.net/yazarlar/elcin-yavuz",{"@type":91,"name":47,"logo":92},"Organization",{"@type":93,"url":94,"width":95,"height":95},"ImageObject","https://aisozluk.net/img/icons/favicon.png",32,{"@type":97,"@id":65},"WebPage",{"@type":99,"itemListElement":100},"BreadcrumbList",[101,106,110,113],{"@type":102,"position":103,"name":104,"item":105},"ListItem",1,"Ana Sayfa","https://aisozluk.net",{"@type":102,"position":107,"name":108,"item":109},2,"Blog","https://aisozluk.net/blog",{"@type":102,"position":111,"name":17,"item":112},3,"https://aisozluk.net/blog/makine-ogrenimi-terimleri",{"@type":102,"position":114,"name":7,"item":65},4]