VeriBilimi

Kohort ve panel analizi arasındaki temel fark, örneklemin kullanımında yatmaktadır: - Kohort analizi, ortak özelliklere sahip alt grupların (kohortlar) zaman içinde geçirdikleri değişimi ölçmeyi amaçlar. - Panel analizi ise araştırmanın tekrarlandığı her seferinde aynı örneklemden veri toplar.

Big data ve veri bilimi arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Big Data: Büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder. 2. Veri Bilimi: Büyük verinin depolanması, işlenmesi ve analiz edilmesiyle ilgilenen disiplindir.

NaN (Not a Number) değeri, çeşitli durumlarda kullanılır: 1. Eksik veya geçersiz verileri temsil etmek: Veri analizi ve işlemelerinde, eksik verileri ayırt etmek için kullanılır. 2. Matematiksel işlemlerde hata belirtmek: Sıfıra bölme gibi matematiksel olarak tanımlanmamış işlemler yapıldığında sonuç olarak NaN döner. 3. Veri tiplerini standartlaştırmak: Farklı veri kaynaklarındaki eksik verileri yönetmek ve birleştirmek için kullanılır. Bu nedenlerle, NaN değeri, veri biliminde ve programlamada önemli bir rol oynar.

BilcoTech, veri bilimi ve analitiği alanında aşağıdaki hizmetleri sunar: 1. İstatistiksel Analiz: Verilerin istatistiksel yöntemlerle incelenmesi ve anlamlı içgörüler elde edilmesi. 2. Veri Görselleştirme: Verilerin grafik, tablo ve interaktif raporlarla görselleştirilmesi. 3. SPSS ile Veri Analizi Eğitimi: SPSS yazılımı kullanılarak veri analizi ve biyoistatistik eğitimleri. 4. Microsoft Excel Eğitimi: Excel üzerinden veri işleme ve analiz eğitimleri. 5. Dijital Dönüşüm: İşletmelerin dijital dönüşüm süreçlerine destek olma ve veri odaklı stratejiler geliştirme. BilcoTech, müşteri memnuniyetini ön planda tutarak her projeye özel çözümler sunar.

Yatay veri modeli, belirli bir zaman noktasında birbirinden farklı gözlemleri içerecek şekilde elde edilen yatay kesit verisi olarak tanımlanır. Bu tür veriler, zaman sabit iken, sabit zamanda izlenen farklı birimleri kapsar.

Yapay zekâ eğitmeni olmak için aşağıdaki bölümlerden mezun olmak önerilir: 1. Veri Bilimi: Yapay zekâ ve makine öğrenimi konularında temel eğitim sunar. 2. Bilgisayar Mühendisliği: Yapay zekâ mühendisliği ve yazılım geliştirme alanlarında sağlam bir altyapı sağlar. 3. Yazılım Mühendisliği: Programlama ve algoritma konularında yetkinlik kazandırır. Ayrıca, yüksek lisans eğitimi ve sertifikalar da bu alanda uzmanlaşmayı destekler.

Veri bilimi için kullanılabilecek bazı arama motorları şunlardır: 1. Google Dataset Search: Google tarafından geliştirilen bu arama motoru, dünya genelinde çeşitli konularda açık veri setlerine erişim sağlar. 2. Kaggle: Açık ve özel veri setlerini içeren bir veri bilimi platformudur. 3. Perplexity AI: Yapay zeka destekli bu arama motoru, kapsamlı ve bağlamsal olarak alakalı yanıtlar sunar. 4. Microsoft Copilot (eski adıyla Bing AI): Microsoft'un yapay zeka arama motoru, web'in bilgisini günlük üretkenlik uygulamalarıyla birleştirir. 5. You.com: Farklı yetenekler için çeşitli yapay zeka modelleri ile entegre olan, özelleştirilebilir bir arama motorudur.

Karadeniz Teknik Üniversitesi (KTÜ) Yapay Zeka ve Veri Bilimi Uygulama ve Araştırma Merkezi şu işleri yapar: 1. Araştırma ve Geliştirme Faaliyetleri: Yapay zeka ve veri bilimi alanlarında araştırma ve geliştirme çalışmaları yürütür. 2. Uzman İnsan Kaynağı Yetiştirme: Bu alanlarda uzmanlaşmış girişimci ve araştırmacı insan gücü yetiştirir. 3. Endüstriyel Uygulamalar: Veri analitiği ve yapay zeka çözümlerinin sanayi, eğitim, sağlık, finans ve lojistik gibi sektörlerde uygulanabilir hale getirilmesini sağlar. 4. İş Birliği ve Projeler: Üniversiteler, kamu kurumları, özel sektör ve uluslararası organizasyonlarla iş birliği yaparak projeler geliştirir. 5. Eğitim ve Danışmanlık Hizmetleri: Lisans ve lisansüstü eğitimi destekler, ayrıca kamu kurumları ve özel sektör kuruluşlarına eğitim ve danışmanlık hizmeti verir.

PCA'da kaç bileşen olması gerektiği, analizin amacına ve veri setinin özelliklerine bağlıdır. Genellikle ilk 2-3 bileşen, veri setindeki varyansın büyük bir kısmını açıklamak için yeterlidir. Önerilen adımlar: 1. Scree Plot: Veri setindeki her bir bileşenin açıkladığı varyans miktarını gösteren bir scree plot oluşturulmalıdır. Bu, hangi bileşenlerin daha fazla bilgi taşıdığını belirlemeye yardımcı olur. 2. Bilgi Kaybı Toleransı: Ne kadar bilgi kaybını tolere edilebileceği belirlenmeli ve buna göre bileşen sayısı seçilmelidir. Daha karmaşık veri setlerinde, tüm önemli bilgileri yakalamak için daha fazla bileşen gerekebilir.

Yapaytec adlı şirketin ne iş yaptığı hakkında doğrudan bilgi bulunmamaktadır. Ancak, "yapay zeka mühendisi" olarak genel bir tanımlama yapılabilir. Yapay zeka mühendisleri, yapay zeka sistemleri tasarlar, geliştirir ve uygular. Görevleri arasında: Veri toplama ve işleme: Projeler için gerekli verileri toplar ve işler. Algoritma geliştirme: Belirli problemleri çözmek için özel algoritmalar geliştirir. Model eğitimi ve değerlendirme: Geliştirilen algoritmaları büyük veri kümeleri üzerinde eğitir ve performanslarını değerlendirir. Yazılım geliştirme ve entegrasyon: Yapay zeka modellerini gerçek dünya uygulamalarına entegre eder. Araştırma ve geliştirme: Yeni teknolojileri ve yöntemleri araştırarak mevcut sistemleri geliştirir.

Dendrogramda kaç küme olduğu, dendrogramın nasıl kesildiğine bağlıdır. Dendrogramı kesmek, hiyerarşik kümeleme sonucunda oluşan nihai kümeleri belirlemek için dendrogramın üzerinden bir çizgi çekmek gibidir. Bu nedenle, farklı kesim noktaları farklı küme sayılarına yol açabilir.

Kendi veri setinizi kullanmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz: 1. Mevcut Verinin Analizi: İşletmenizin veya sektörünüzün elindeki verileri inceleyin ve kullanılabilir ve eksik veri noktalarını belirleyin. 2. Yeni Veri Üretme Teknikleri: - Veri Birleştirme: Farklı veri setlerini bir araya getirerek yeni bilgiler elde edin. - Türev Veriler Oluşturma: Mevcut verilerden yeni değişkenler üretin (örneğin, "müşteri başına ortalama alışveriş miktarı" gibi). - Korelasyon Analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirleyerek yeni içgörüler türetin. - Tahmin Modelleri Kullanma: Geçmiş verilere dayanarak gelecek tahminleri yapın. 3. Verileri Görselleştirme: Grafikler, tablolar ve görseller kullanarak yeni oluşturulan verileri daha kolay yorumlanabilir hale getirin. 4. Yeni Verinin Doğrulaması ve Kullanımı: Üretilen verilerin doğruluğunu test edin ve stratejik karar alma süreçlerinde nasıl kullanabileceğinizi belirleyin. Veri seti oluşturma ayrıca aşağıdaki yöntemlerle de yapılabilir: - Belgelerden Veri Oluşturma: Ajanslardan ve devlet dairelerinden elde edilen belgelerden veri oluşturulabilir. - İnsan Kaynakları: Anketler, kamuoyu yoklamaları, kitle kaynak kullanımı, örnekleme ve test etme gibi yöntemlerle veri toplanabilir. - Araştırma veya Gözlem: Metodolojiler geliştirerek araştırma ve gözlem yoluyla veri oluşturulabilir.

MLOps (Machine Learning Operations) önemlidir çünkü: 1. Model Geliştirmeyi Optimize Eder: MLOps, makine öğrenme modellerinin geliştirilmesi, eğitilmesi ve dağıtılması süreçlerini otomatize ederek verimliliği artırır. 2. Modellerin Güvenilirliğini Sağlar: Modellerin tutarlı ve reproducible olmasını sağlayarak, hataların ve tutarsızlıkların önüne geçer. 3. Ölçeklenebilirliği Artırır: MLOps, artan veri ve hesaplama ihtiyaçlarına göre modellerin ve altyapının ölçeklendirilmesini mümkün kılar. 4. Yönetişimi İyileştirir: Modellerin izlenmesi, doğrulanması ve uyumluluk gereksinimlerinin karşılanması gibi yönetişim süreçlerini kolaylaştırır. 5. Rekabeti Sürdürür: MLOps, makine öğrenme çözümlerinin üretim ortamına hızlı ve güvenilir bir şekilde entegre edilmesini sağlayarak rekabet avantajı elde etmeyi mümkün kılar.

Metin madenciliği terimi, ilk kez 1999 yılında Marti Hearst tarafından kullanılmıştır.

Zaman serisi verilerinde Time Series Cross Validation yöntemi kullanılır. Bu yöntem, şu adımları içerir: 1. Veri Bölünmesi: Veri, kronolojik sırayla geldiği için rastgele bölünmez, belirli bir zaman diliminden önceki veriler eğitim verisi, sonraki veriler ise test verisi olarak kullanılır. 2. Model Eğitimi: Eğitim verisi kullanılarak bir zaman serisi modeli eğitilir. 3. Model Değerlendirmesi: Model, test verisi kullanılarak değerlendirilir ve tahminler yapılır. 4. Bölme Kaydırması: Zaman ilerletilir ve bir sonraki eğitim ve test verileri seçilir, bu işlem veri seti boyunca farklı zaman dilimlerindeki performansı değerlendirmek için birkaç kez tekrarlanır.

Evet, İstanbul Teknik Üniversitesi'nde (İTÜ) Veri Bilimi ve Analitiği Bölümü bulunmaktadır.

Fonksiyonel analiz iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. İşletme Yönetimi: İşletmelerin faaliyetlerini yürüten bölümlerin ve fonksiyonların analizidir. 2. İstatistik ve Veri Bilimi: Sürekli ve bir veya çok boyutlu, zamana bağlı verilerin incelenmesini ve modelleme yaklaşımlarını içeren istatistiksel analiz yöntemidir.

MSE (Ortalama Kare Hata) değerinin 0 olması, modelin mükemmel bir uyum sağladığını ve tahmin edilen değerler ile gerçek değerler arasında hiçbir fark olmadığını gösterir.

Görüntü teknolojilerinde öne çıkan bazı meslekler şunlardır: 1. Yapay Zeka Mühendisi: Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında uzmanlaşmış mühendisler, otomasyon ve görüntü tanıma gibi alanlarda çalışırlar. 2. Veri Bilimci: Büyük veri analizi ve veri madenciliği konularında uzmanlaşarak şirketlere değerli içgörüler sağlarlar. 3. Blockchain Geliştirici: Blockchain teknolojisini kullanarak güvenli ve şeffaf sistemler oluştururlar. 4. Mobil Uygulama ve Oyun Geliştirici: Cihazlar için yazılım ve uygulama tasarlarlar. 5. VFX Sanatçısı: Teknolojiyi kullanarak görüntü yaratırlar, özellikle film ve dizilerde özel efektler geliştirirler. Ayrıca, 3D Yazıcı Mühendisi ve Artırılmış Gerçeklik Geliştiricisi gibi yeni nesil meslekler de görüntü teknolojilerinin bir parçası olarak sayılabilir.

Train loss, bir makine öğrenimi modelinin eğitim aşamasında hesaplanan eğitim kaybı veya eğitim hatası olarak adlandırılır. Train loss'un hesaplanması için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Model, bilinen giriş-çıkış çiftlerine sahip bir veri kümesine maruz bırakılır. 2. Her tahmin için kayıp hesaplanır. 3. Modelin iç parametreleri (ağırlıklar ve önyargılar), kümedeki tüm veriler üzerinden biriken kaybı en aza indirmek için ayarlanır. Train loss, genellikle kayıp fonksiyonu kullanılarak, tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki farkı niceleyen bir fonksiyon yardımıyla hesaplanır.