• Buradasın

    Kaggle güvenilir mi?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Kaggle platformu, genellikle güvenilir olarak kabul edilir 35.
    • Google şirketi bünyesinde faaliyet gösteren Kaggle, açık kaynaklı veri setleri, yarışmalar ve topluluk desteği sunar 13.
    • Ücretsiz olarak birçok temel özelliğe erişim sağlar, bunlar arasında veri setleri, not defterleri ve kurslar bulunur 2.
    Ancak, bazı ücretli özellikler ve kullanıcıların karşılaştığı zorluklar da vardır:
    • GPU/TPU erişimi sınırlıdır ve daha fazla kaynak için Google Cloud gibi harici hizmetler gerekebilir 23.
    • Gerçek dünya problemlerinin tam bir yansıması olmayan yarışmalar, veri bilimcilerin karşılaştığı tüm görevleri tam olarak simüle etmeyebilir 4.
    Sonuç olarak, Kaggle'ın kullanımı, bireysel ihtiyaçlara ve deneyim seviyesine bağlı olarak değerlendirilmelidir.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. techcareer.net
        1
      2. mljourney.com
        2
      3. patika.dev
        3
      4. builtin.com
        4
      5. scam-detector.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Kaggle'da para kazanılır mı?

    Evet, Kaggle'da para kazanılabilir çeşitli yollarla: 1. Kaggle Yarışmaları: Kaggle, şirketlerin düzenlediği yarışmalara ev sahipliği yapar ve bu yarışmalarda başarılı olanlar para ödülü kazanır. 2. Kaggle Kernels: Bu platformda oluşturulan ve paylaşılan kod defterleri (Kernels) üzerinden de gelir elde edilebilir. 3. Kaggle Danışmanlığı: Veri bilimi alanında uzman olanlar, Kaggle üzerinden danışmanlık hizmetleri sunarak şirketlere gerçek dünya problemlerini çözmelerinde yardımcı olabilir ve bu hizmetlerden gelir elde edebilir.
    5 kaynak

    Kaggle'da para kazanılır mı?

    Evet, Kaggle'da para kazanılabilir çeşitli yollarla: 1. Kaggle Yarışmaları: Kaggle, şirketlerin düzenlediği yarışmalarda başarılı olanlara para ödülleri sunar. 2. Kaggle Kernels: Bu platformda oluşturulan ve paylaşılan kod defterleri (Kernels) üzerinden ödüller kazanılabilir. 3. Freelance Danışmanlık: Kaggle'da uzmanlığını sunarak şirketlere danışmanlık hizmeti vermek ve gerçek dünya problemlerini çözmek için para kazanılabilir. 4. Veri Setleri Satışı: Oluşturulan veya bulunan yüksek kaliteli veri setlerini lisanslayarak veya doğrudan satarak gelir elde edilebilir.
    5 kaynak

    Kaggle ne işe yarar?

    Kaggle çeşitli amaçlarla kullanılan bir platformdur: 1. Veri Bilimi Yarışmaları: Kaggle, veri bilimcilerin gerçek dünya problemlerini çözmek için yarıştığı yarışmalar düzenler. 2. Veri Setleri: Binlerce açık kaynaklı veri setine erişim sağlar, bu da kullanıcıların farklı sektörlerden verilerle pratik yapmalarını mümkün kılar. 3. Kod Defterleri (Notebooks): Python ve R gibi programlama dillerinde kod yazma ve paylaşma imkanı sunar. 4. Topluluk: Veri bilimi alanında çalışan kişilerin bilgi alışverişi yapabileceği, projeler üzerinde işbirliği yapabileceği ve yeni teknikler öğrenebileceği bir topluluk sunar. 5. Eğitim Kaynakları: Tutoriallar ve interaktif dersler gibi öğrenme kaynakları sağlar.
    5 kaynak

    Kaggle ücretli mi?

    Kaggle'ın temel özellikleri ücretsiz olarak sunulmaktadır. Ancak, bazı ücretli seçenekler de mevcuttur: - Kaggle Pro Üyeliği: Kaggle'ın standart tekliflerinin dışında kalan, belirli yarışmalar veya veriler için gerekli olan bir üyelik türüdür. - GPU/TPU Erişimi: Ücretsiz erişim sınırlı olup, daha fazla kaynak için Google Cloud kredileri veya ücretli hizmetler gerekebilir. - Dış Veri Depolama: Google Cloud ile entegrasyonda, ücretsiz kotayı aşan kullanımlar için ek depolama veya hesaplama gücü ücreti ödenmelidir. - Özel Kullanım: İşletmeler veya kuruluşlar için özel veri setleri ve güvenli bilgi işlem ortamları, Google Cloud AI çözümleri ile sağlanabilir.
    5 kaynak

    Kaggle veri setleri nasıl kullanılır?

    Kaggle veri setlerini kullanmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Kaggle hesabı oluşturmak: Kaggle'ın web sitesine gidip e-posta adresi veya sosyal medya hesapları ile kayıt olmak. 2. Veri setlerini keşfetmek: Arama çubuğu ve filtreler kullanarak ilgi alanınıza uygun veri setlerini bulmak. 3. Lisansları kontrol etmek: Veri setinin lisans koşullarını ve kullanım kısıtlamalarını incelemek, çünkü bazı setler sadece eğitim veya ticari olmayan kullanım için uygundur. 4. Veri setini indirmek: Uygun bir veri seti bulunduğunda, "Download" butonuna tıklayarak seti bilgisayara kaydetmek. 5. Verileri anlamak: Dokümantasyon veya metadata inceleyerek veri setinin yapısı, değişkenleri ve ön işleme gereksinimleri hakkında bilgi edinmek. 6. Verileri temizlemek ve işlemek: Eksik değerleri işlemek, kategorik değişkenleri kodlamak ve özellikleri ölçeklendirmek gibi işlemler için Python'un pandas ve scikit-learn gibi araçlarından yararlanmak. 7. Araştırma yapmak: Veri analizi, istatistiksel yöntemler, makine öğrenimi algoritmaları veya diğer araştırma metodolojilerini uygulamak. 8. Bulguları paylaşmak: Kaggle topluluğu ve daha geniş araştırma topluluğu ile analizleri ve bulguları paylaşmak. Ayrıca, Kaggle API entegrasyonu kullanarak veri setlerine programatik erişim sağlamak da mümkündür.
    5 kaynak