• Buradasın

    Veri artırma nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri artırma (data augmentation), mevcut verilerde küçük değişiklikler yaparak veri kümesini yapay olarak genişletme işlemidir 4. İşte veri artırma adımları:
    1. Veri Kümesi Keşfi: Mevcut veri kümesinin analizi ve özelliklerinin anlaşılması 4. Bu aşamada, verilerin boyutu, dağılımı veya metin yapısı gibi özellikler belirlenir 4.
    2. Uygun Teknik Seçimi: Veri türüne ve istenen sonuçlara göre farklı veri artırma teknikleri seçilir 4. Örneğin, görüntü veri kümesini büyütmek için kırpma, ölçeklendirme veya döndürme işlemleri yapılabilir 4.
    3. Veri Dönüşümü: Seçilen büyütme tekniği uygulanarak veri kümesindeki veri noktaları veya görüntü örnekleri dönüştürülür ve bir dizi yeni artırılmış örnek oluşturulur 4.
    4. Yeni Verilerin Orijinal Verilerle Birleştirilmesi: Yeni, artırılmış veriler, orijinal verilerle birleştirilerek ML modeli için daha büyük bir eğitim veri kümesi oluşturulur 4.
    Veri artırma, makine öğrenimi modellerinin performansını artırmak için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. zaferbilisim.com
        1
      2. 1i10.com
        2
      3. appmaster.io
        3
      4. aws.amazon.com
        4
      5. luyiz.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Büyük veri nedir?

    Büyük veri (Big Data), geleneksel veri işleme teknolojilerinin yetersiz kaldığı, çok dağınık kaynaklardan çok yüksek frekansta veri toplanması anlamına gelir. Özellikleri: - Volume (Veri Büyüklüğü): Yüksek hacimli ve yapılandırılmamış verileri işler. - Velocity (Hız): Verilerin alınma veya eyleme geçme hızını ifade eder. - Variety (Çeşitlilik): Yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış veri türlerini içerir. - Verification (Doğrulama): Verilerin güvenirlik seviyesini belirler. - Value (Değer): İşlenen verilerin şirket için bir değer yaratması beklenir. Kullanım alanları: Finans, sağlık, eğitim, e-ticaret, sigorta ve elektronik gibi birçok sektörde kullanılır.
    5 kaynak

    Veri toplama nedir?

    Veri toplama, istatistiksel çalışmalarda ve analizlerde kullanılmak üzere farklı kaynaklardan bilgi toplanması sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Problem Tanımı: Çözülecek problemin ve araştırma hedeflerinin belirlenmesi. 2. Çalışma Tasarımı: Popülasyonun veya örneklemin, örnekleme yönteminin, toplanacak veri türünün ve veri toplama yönteminin belirlenmesi. 3. Veri Toplama Araçlarının Hazırlanması: Anket, gözlem protokolü veya görüşme gibi araçların açık, kesin ve anlaşılır şekilde hazırlanması. 4. Örnek Seçimi: Temsiliyet sağlamak için rastgele veya uygun bir örnekleme yöntemiyle örnek seçilmesi. 5. Veri Toplama: Hazırlanan araçlar ve seçilen örneklem kullanılarak veri toplama işleminin gerçekleştirilmesi. 6. Veri Doğrulaması: Verilerin doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için doğrulanması. 7. Veri Analizi: Toplanan verilerin istatistiksel teknikler ve analitik araçlar kullanılarak kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek için analiz edilmesi.
    5 kaynak

    Veri toplama yöntemleri kaça ayrılır?

    Veri toplama yöntemleri genel olarak iki ana kategoriye ayrılır: 1. Nicel Veri Toplama Yöntemleri: Sayısal verilerle ilgilenen ve istatistiksel analizlerde kullanılan yöntemlerdir. 2. Nitel Veri Toplama Yöntemleri: Açıklayıcı veya betimsel nitelik taşıyan, kategorik veya duygusal verileri toplamak için kullanılan yöntemlerdir.
    5 kaynak

    Veri toplama yöntemleri nelerdir?

    Veri toplama yöntemleri, projenin amacına ve gereksinimlerine bağlı olarak değişiklik gösterebilir. İşte bazı yaygın veri toplama yöntemleri: 1. İnternet Üzerinden Veri Scraping: Web sitelerinden veri çekmek için programlama dillerindeki kütüphaneler kullanılır. 2. API'lerden Veri Çekme: Twitter, Facebook gibi platformların API'leri aracılığıyla veri alınabilir. 3. Anketler ve Formlar: Kullanıcılardan geri bildirim toplamak için anketler ve formlar kullanılır. 4. Sensör Verileri: IoT cihazlarından veya diğer sensörlerden gelen veriler gerçek zamanlı olarak toplanabilir. 5. Medya Analizi: Gazete, dergi, televizyon ve radyo gibi kaynaklardan veri toplanır. 6. Makine Öğrenimi Modelleri: Yeterli veri yoksa, sentetik veri üretmek için makine öğrenimi modelleri kullanılır. 7. Crowdsourcing: Amazon Mechanical Turk gibi platformlar aracılığıyla insanların görüşleri ve yorumları toplanır. Veri toplama sürecinde gizlilik, etik ve yasal konulara dikkat etmek önemlidir.
    5 kaynak

    Artırma yöntemi nedir?

    Artırma yöntemleri, farklı alanlarda verimliliği ve satışları artırmak için kullanılan stratejilerdir. İşte bazı örnekler: 1. Satış Analizi ve Hedef Belirleme: Satışların detaylı analizi yapılarak geleceğe yönelik hedefler belirlenir ve hedef kitle doğru şekilde tanımlanır. 2. Müşteri Memnuniyeti ve Sadakati: Müşteri memnuniyetinin ön planda tutulması, sadakati artırarak tekrar satışları yükseltir. 3. Ürün ve Hizmet Geliştirme: Tüketici alışkanlıklarına göre ürünlerin geliştirilmesi, müşteri kitlesinin korunmasını sağlar. 4. Dijital Pazarlama ve Sosyal Medya Kullanımı: Dijital pazarlama yöntemleri, marka bilinirliğini artırır ve çift yönlü iletişim ile müşteri bağını güçlendirir. 5. Kampanya ve İndirimler: Özel günler ve dönemlerde düzenlenen kampanyalar, satışları artırır. 6. Zaman Yönetimi: Önceliklerin belirlenmesi ve zaman planlaması, verimliliği artırır. 7. Çalışma Ortamının Düzenlenmesi: Düzenli ve rahat bir çalışma ortamı, iş akışını hızlandırır ve stresi azaltır.
    5 kaynak

    Yapılandırılmış veriler nasıl eklenir?

    Yapılandırılmış veriler eklemek için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri Türünü Belirleme: Hangi tür yapılandırılmış verinin kullanılacağını belirlemek (ürün, iş, etkinlik vb.). 2. Etiketleri Eklemek: İçeriğinizi işaretlemek için doğru etiketleri eklemek, bu etiketler içeriğin hangi bölümlerinin ne anlama geldiğini arama motorlarına iletecektir. 3. Kodlama Formatı Seçimi: JSON-LD, Microdata veya RDFa gibi yapılandırılmış veri kodlama formatlarından birini seçmek. 4. Schema.org'dan Yararlanma: İçeriğinize uygun şema türlerini bulmak için Schema.org'a başvurmak, her şemanın belirli özellikleri ve uyulması gereken yönergeleri vardır. 5. Kodu Ekleme: Seçilen formata göre, yapılandırılmış veri işaretleme kodunu web sayfalarınızın HTML'sine eklemek. 6. Test Etme: Eklediğiniz yapılandırılmış verinin doğru bir şekilde görünüp görünmediğini kontrol etmek için Google'ın Yapılandırılmış Veri Test Aracı veya diğer çevrimiçi doğrulayıcıları kullanmak. Bu adımları takip ederek, web sitenizin arama motoru sonuç sayfalarındaki görünürlüğünü ve alaka düzeyini artırabilirsiniz.
    5 kaynak

    Veri seti nedir?

    Veri seti, bir amaç için toplanmış veri topluluğudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Bazı veri seti kaynakları: - Kaggle: Kolay kullanımı ve kod yazılabilen bir platform. - UCI Machine Learning Repository: Makine öğrenimi problemlerine yönelik çeşitli veri setleri içerir. - AWS (Amazon Web Services): Açık veri setleri ve örnekler sunar. - Microsoft Datasets: Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü gibi alanlarda ücretsiz veri setleri. - World Bank Open Data: Dünya Bankası'nın açık veri platformu.
    5 kaynak