• Buradasın

    Kendi veri setimi nasıl kullanabilirim?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Kendi veri setinizi kullanmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:
    1. Mevcut veriyi analiz edin ve eksik veya kullanılabilir veri noktalarını belirleyin 2.
    2. Yeni veri üretme teknikleri uygulayın:
      • Veri birleştirme: Farklı veri setlerini bir araya getirin 2.
      • Türev veri oluşturma: Mevcut verilerden yeni değişkenler üretin 2.
      • Korelasyon analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirleyin 2.
      • Tahmin modelleri kullanma: Geçmiş verilere dayanarak gelecek tahminleri yapın 2.
    3. Verileri görselleştirin: Grafikler, tablolar ve görseller kullanarak verileri daha kolay yorumlanabilir hale getirin 2.
    4. Verilerin doğruluğunu test edin: Üretilen verilerin doğruluğunu doğrulayın 2.
    5. Stratejik karar alma süreçlerinde kullanın: Yeni verileri iş süreçlerinde nasıl uygulayacağınızı belirleyin 2.
    Veri seti kullanımı için bazı platformlar:
    • Kaggle: Veri setleri indirme, analiz ve modelleme yapma imkanı sunar 4.
    • Ultralytics YOLO: Kendi veri setinizle sınıflandırma modelleri eğitme imkanı sağlar 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. alpinternational.com.tr
        1
      2. karsem.karatay.edu.tr
        2
      3. aws.amazon.com
        3
      4. gijn.org
        4
      5. akademikservis.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Derin öğrenmede kullanılan veri setleri nelerdir?

    Derin öğrenmede kullanılan bazı önemli veri setleri şunlardır: 1. CIFAR-10 ve CIFAR-100: 32x32 boyutunda renkli görüntülerden oluşan, nesne tanıma görevleri için kullanılan veri setleri. 2. ImageNet: 14 milyondan fazla etiketli görüntü içeren, büyük ve çeşitli bir veri seti, nesne tanıma ve sınıflandırma için kullanılır. 3. COCO (Common Objects in Context): 330.000'den fazla görüntü içeren, nesne tespiti ve segmentasyonunda kullanılan veri seti. 4. MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology): El yazısı rakamlarının tanınması için kullanılan, 60.000 eğitim örneği ve 10.000 test örneği içeren veri seti. 5. PASCAL VOC: Nesne tespiti ve sınıflandırma görevleri için kullanılan, çeşitli nesne sınıflarını içeren veri seti. Bu veri setleri, derin öğrenme modellerinin eğitilmesi ve test edilmesi için kritik öneme sahiptir.
    5 kaynak

    Veri işleme nedir?

    Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme süreci altı temel aşamadan oluşur: 1. Veri toplama. 2. Veri hazırlama. 3. Veri girişi. 4. İşleme. 5. Veri çıktısı ve yorumlama. 6. Veri depolama. Veri işleme, ayrıca verilerin kaydedilmesi, depolanması ve düzenlenmesi gibi işlemleri de kapsar.
    5 kaynak

    R'da nasıl veri analizi yapılır?

    R'da veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Yükleme: `read.csv()` veya `read.table()` gibi fonksiyonlarla veriler yüklenir. 2. Veri Manipülasyonu: `dplyr` paketi kullanılarak veriler filtrelenir, gruplandırılır ve dönüştürülür. Select(): Veri setini ve eklenecek değişkeni belirtir. Mutate(): Toplama, çıkarma, çarpma ve bölme işlemleri yapar. Filter(): Belirli koşullara göre veri setini filtreler. Arrange(): Verileri belirli bir değişkene göre sıralar. Group_by(): Verileri belirlenen sütundaki değerlere göre gruplandırır. Summarize(): Bir sütundaki verileri tek bir değere indirger. 3. Grafik Oluşturma: `ggplot2` gibi paketlerle veriler görselleştirilir. 4. İstatistiksel Analiz: `t.test()`, `aov()` gibi fonksiyonlarla hipotez testleri ve regresyon analizi gibi yöntemler uygulanır. R, büyük veri setlerini hızlı bir şekilde işleyebilir ve çeşitli istatistiksel analiz yöntemlerini sunar.
    5 kaynak

    Veri seti nedir?

    Veri seti, bir amaç için toplanmış, birbiriyle ilişkili verilerin bir koleksiyonudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Veri setleri genellikle büyük miktarda veri içerir ve veri analizi, makine öğrenimi veya yapay zeka gibi alanlarda kullanılırlar. Bazı veri seti kaynakları şunlardır: Kaggle; UCI Machine Learning Repository; AWS (Amazon Web Services); Microsoft Datasets; Academic Torrents.
    5 kaynak

    Veri toplama nedir?

    Veri toplama, belirli bir amaç kapsamında bilgilerin elde edilmesi için gerçekleştirilen işlemdir. Veri toplama süreci şu adımları içerir: Hangi verilerin toplanacağına karar verme. Zaman çizelgesi oluşturma. Veri toplama yöntemi belirleme. Verileri toplama. Veri toplama, farklı alanlarda çeşitli yöntemlerle gerçekleştirilebilir, örneğin: Kantitatif yöntemler. Kalitatif yöntemler. Fiziksel olay ölçümleri.
    5 kaynak

    Ücretsiz veri setleri nereden bulunur?

    Ücretsiz veri setleri bulabileceğiniz bazı platformlar: Kaggle. UCI Machine Learning Repository. Data.World. Data.gov. Avrupa Veri Portalı. Google Veri Seti Arama. Open Data Europe. UNData. Earthdata. Global Health Observatory.
    5 kaynak