VeriBilimi

Evet, Karadeniz Teknik Üniversitesi'nde yapay zeka bölümü bulunmaktadır. Üniversitede açılan "Yapay Zeka ve Veri Bilimi Bölümü", 2024 yılında Yükseköğretim Kurulu (YÖK) tarafından onaylanmıştır.

PCA (Principal Component Analysis), kümeleme (clustering) öncesinde kullanılır çünkü: 1. Boyut Azaltma: PCA, yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir uzaya dönüştürerek boyut karmaşıklığını azaltır. Bu, kümeleme algoritmalarının daha verimli çalışmasını sağlar. 2. Gürültü Azaltma: İlgili olmayan veya gereksiz özellikleri ortadan kaldırarak veri gürültüsünü minimize eder. 3. Kümelerin Ayırt Edilmesi: Kümeler arasındaki kontrastı artırarak, kümelerin daha net bir şekilde ayrılmasını sağlar. 4. Hesaplama Hızlandırması: Kümeleme sürecini daha hızlı hale getirir, çünkü PCA ile işlenmiş veriler daha az bellek kullanır.

Veri Teknik Bilişim olarak belirtilen bir meslek veya iş tanımı bulunamadı. Ancak, veri bilimi ve veri mühendisliği gibi ilgili alanlar hakkında bilgi verilebilir. Veri Bilimcileri, verilerden içgörü elde etmek için istatistiksel ve makine öğrenimi tekniklerini kullanan profesyonellerdir. Görevleri arasında: - Veri Toplama ve Temizleme: Çeşitli kaynaklardan gelen verileri toplamak ve temizlemek. - Veri Analizi ve Modelleme: Verileri analiz ederek desenler ve trendler keşfetmek, matematiksel ve istatistiksel modeller oluşturmak. - Makine Öğrenimi Uygulamaları: Bilgisayarların öğrenmesini sağlayan algoritmalar geliştirmek. - Veri Görselleştirme ve Raporlama: Bulguları grafikler ve tablolar aracılığıyla görselleştirmek ve raporlamak. Veri Mühendisleri ise, veri toplama, depolama ve işleme ile ilgilenen yazılım geliştiricileridir. Görevleri arasında: - Büyük veri platformları kurmak ve veri işleme sistemlerini geliştirmek. - Veri depolama teknolojilerini optimize etmek.

Mean Squared Error (MSE) aralığı, modelin performansına bağlı olarak değişir ve sıfıra yakın olması istenir. Daha spesifik bir aralık vermek gerekirse: - Düşük MSE, modelin tahminlerinin gerçek değerlere iyi uyduğunu gösterir. - Yüksek MSE, modelin tahminlerinin gerçeklikten önemli ölçüde saptığını işaret eder.

UNAM'da (Bilkent Üniversitesi Ulusal Nanoteknoloji Araştırma Merkezi) bölümler şu şekildedir: 1. Lisans Programları: - Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi. - Veri Bilimi ve Analitiği. 2. Ön Lisans Programları: - Ön Yüz Yazılım Geliştirme. - Arka Yüz Yazılım Geliştirme. - Otonom Sistemler Teknikerliği. - Büyük Veri Analistliği. - Dijital Dönüşüm Elektroniği. - Bulut Bilişim Operatörlüğü. - Oyun Geliştirme ve Programlama. - Kurumsal Bilişim Uzmanlığı. - İnsansız Araç Teknikerliği. Ayrıca, UNAM bünyesinde nanoteknoloji mühendisliği gibi alanlarda da araştırmalar yapılmaktadır.

Veri Bilimi ve Yapay Zeka (YZ) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Odak Noktası: - Veri Bilimi: Büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için istatistik, matematik ve bilgisayar bilimlerini kullanır. - Yapay Zeka: Bilgisayar sistemlerinin insan benzeri düşünme, öğrenme, problem çözme ve karar verme yeteneklerini taklit etmesini sağlar. 2. Yöntemler: - Veri Bilimi: Veri toplama, temizleme, analiz, modelleme ve görselleştirme gibi teknikleri içerir. - Yapay Zeka: Makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve uzman sistemler gibi yöntemleri kullanır. 3. Uygulama Alanları: - Veri Bilimi: Pazarlama, sağlık, finans, perakende ve ulaşım gibi birçok alanda kullanılır. - Yapay Zeka: Otomasyon, otomatik sürüş, tıp, dil çevirisi gibi geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Bu iki alan birbirini tamamlar; veri bilimi, yapay zekanın eğitilmesi için gerekli verileri sağlarken, yapay zeka da veri biliminin bulgularını uygulamaya döker.

MRMR (Maximum Relevance — Minimum Redundancy) yöntemi, özellik seçimi için kullanılan bir algoritmadır. Bu yöntem, hedef değişkenle güçlü bir ilişkiye sahip olan (yüksek alaka düzeyi) ancak diğer öngörücü özelliklerle zayıf bir ilişkiye sahip olan özellikleri tercih eder ve seçer. MRMR algoritması şu şekilde çalışır: 1. Tüm öngörücü değişkenlerin alaka düzeyini belirler ve en yüksek alaka düzeyine sahip özelliği seçer. 2. Kalan özellikler arasında, seçilen özelliklerle olan gereksizliği (redundancy) hesaplar. 3. Alaka düzeyi ile gereksizliğin farkını veya oranını kullanarak her bir özelliğe bir önem puanı atar ve en yüksek puana sahip özelliği seçer. 4. Bu işlemi, istenen sayıda özellik seçilene kadar tekrar eder. MRMR yöntemi, ilk olarak biyoinformatik alanında mikroarray gen ifadesi verileri için kullanılmış, daha sonra Uber tarafından pazarlama modellerinde popüler hale getirilmiştir.

Veri Analisti ve Veri Bilimcisi arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Görev Kapsamı: - Veri Analisti, mevcut verileri analiz ederek iş kararları için içgörüler sağlar. - Veri Bilimcisi, karmaşık ve büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarır. 2. Teknik Beceriler: - Veri Analistleri, SQL, Excel ve temel istatistiksel yazılımlara (R veya Python gibi) odaklanır. - Veri Bilimcileri, programlama, derin öğrenme, doğal dil işleme ve bulut bilişim gibi daha ileri düzey teknik becerilere sahiptir. 3. Çalışma Ortamı: - Veri Analistleri, genellikle iş birimleri ile yakın çalışarak veri analizlerini iş hedeflerine uyarlar. - Veri Bilimcileri, ürün geliştirme ve yürütme süreçlerine daha fazla dahil olur ve çapraz fonksiyonel projelerde yer alırlar.

Bootstrap yöntemi, makine öğreniminde veri örnekleme tekniği olarak kullanılır ve istatistiksel bir dağılımın tahminini tekrarlı rastgele örneklerle yapar. Makine öğreniminde bootstrap yönteminin bazı kullanım alanları: - Veri çoğaltma (data augmentation): Az sayıda örneğe sahip veri setlerini genişletmek için kullanılır. - Bagging (bootstrap aggregating): Birden fazla modeli farklı eğitim setleri üzerinde eğiterek daha iyi tahminler elde etmek için kullanılır. - Kendi kendine öğrenme (self-training): Modelin kendi tahmin ettiği sonuçları kullanarak tekrar eğitilmesi. Bootstrap yöntemi, modelin performansını değerlendirmek, aşırı uyumu önlemek ve güven aralıklarını hesaplamak için de faydalıdır.

Sürekli veri örnekleri şunlardır: 1. İnsan boyu: 1,54 m, 1,79 m, 1,93 m gibi her değeri alabilir. 2. Oda sıcaklığı: 25°C, 19,50°C, 12,83°C gibi değerler. 3. Sporcunun 100 metre koşma süresi: 9,81 s, 10,02 s, 9,52 s gibi süreler. 4. Günde içilen su miktarı: 2,1 L, 3,4 L, 1,5 L gibi miktarlar. 5. Hisse senetlerinin fiyatı: 3,41 Dolar, 4,19 Dolar, 2,01 Dolar gibi değerler. 6. İki yer arası mesafe: 45 km, 0,82 km, 634 km gibi mesafeler. 7. Bir arabanın hızı: 58,00 km/saat, 34,25 km/saat, 29,50 km/saat gibi değerler. 8. Bilgisayarın depolama kapasitesi: 109 GB, 251,68 GB, 981,92 GB gibi değerler. Ayrıca, sürekli veri akış halinde olup, sensörler, cihazlar ve ağlar tarafından sürekli olarak üretilen verileri de içerir.

Zekz ifadesi, belgelerde veya kaynaklarda tanımlanmamış bir terimdir. Ancak, "yapay zeka mühendisi" olarak bilinen bir meslek grubu bulunmaktadır. Yapay zeka mühendisleri, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve veri bilimi gibi alanlarda uzmanlaşmış profesyonellerdir. Görevleri arasında: Veri toplama ve işleme: Projeler için gerekli verileri toplamak ve işlemek. Algoritma geliştirme: Belirli problemleri çözmek için özel algoritmalar geliştirmek. Model eğitimi ve değerlendirme: Geliştirilen algoritmaları büyük veri kümeleri üzerinde eğitmek ve performanslarını değerlendirmek. Yazılım geliştirme ve entegrasyon: Yapay zeka modellerini gerçek dünya uygulamalarına entegre etmek. Araştırma ve geliştirme: Yeni teknolojileri ve yöntemleri araştırarak mevcut sistemleri geliştirmek.

Makine öğrenimi mülakatında sorulabilecek bazı temel sorular şunlardır: 1. Makine Öğrenimi Nedir?: Makine öğreniminin temel prensiplerini ve amacını açıklayın. 2. Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme: Bu iki öğrenme türü arasındaki farkları ve örnek uygulamaları anlatın. 3. Aşırı Uydurma (Overfitting): Aşırı uydurmanın ne olduğunu ve nasıl önlenebileceğini açıklayın. 4. Hiperparametre Optimizasyonu: Hiperparametre optimizasyonunun ne olduğunu ve bir yöntemi örneklerle açıklayın. 5. ROC Eğrisi ve AUC: ROC eğrisi ve AUC'nin ne olduğunu ve ne amaçla kullanıldığını anlatın. 6. Model Performansını Ölçme Metodları: Sınıflandırma ve regresyon için kullanılan bazı performans metriklerini açıklayın. 7. Çapraz Doğrulama: Çapraz doğrulamanın ne olduğunu ve neden kullanıldığını açıklayın. 8. Karar Ağaçları: Karar ağaçlarının avantajlarını ve dezavantajlarını belirtin. 9. Büyük Verilerle Çalışma: Büyük verilerle çalışırken performansı optimize etmek için kullanılan yöntemleri anlatın. 10. Özellik Mühendisliği: Özellik mühendisliğinin ne olduğunu ve neden önemli olduğunu açıklayın.

"Python A-Z™: Veri Bilimi ve Machine Learning" kursu ücretsiz değildir. Kursun ücreti yaklaşık 4000 INR olarak belirtilmiştir.

CatBoost algoritması, aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Kategorik verilerin işlenmesi: CatBoost, özellikle kategorik özelliklerle çalışan veri setlerinde etkilidir ve bu tür verileri manuel ön işleme gerekmeden işleyebilir. 2. Yüksek performans ve hız: Büyük ve karmaşık veri setlerinde hızlı ve doğru tahminler yapar, bu da onu zaman serisi tahmini gibi uygulamalarda avantajlı kılar. 3. Overfitting'in önlenmesi: Ordered boosting gibi teknikler kullanarak modelin aşırı öğrenmesini engeller ve genelleme performansını artırır. 4. GPU desteği: Eğitim sürecini hızlandırmak için GPU desteği sunar, bu da özellikle büyük veri kümeleri için faydalıdır. CatBoost, tavsiye sistemleri, dolandırıcılık tespiti, görüntü ve metin sınıflandırması gibi çeşitli alanlarda da yaygın olarak kullanılır.

Makine öğrenmesinde veri hazırlama, ham verilerin bir makine öğrenimi modeline uyum sağlamak ve değerlendirmek için kullanılmadan önce önceden işlenmesi sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Veri Temizleme: Verilerdeki hataları veya aykırı değerleri tespit edip düzeltmek. 2. Özellik Seçimi: Görevle en alakalı giriş değişkenlerini belirlemek. 3. Veri Dönüşümleri: Değişkenlerin ölçeğini veya dağılımını değiştirmek. 4. Özellik Mühendisliği: Mevcut verilerden yeni değişkenler türetmek. 5. Boyutsallığın Azaltılması: Verilerin kompakt projeksiyonlarını oluşturmak. Ayrıca, verilerin makine öğrenimi algoritmasının beklentisine uygun bir formata dönüştürülmesi de veri hazırlamanın önemli bir parçasıdır.

Veri analistliği, veri bilimi alanının bir alt dalıdır.

Leave-one-out ve k-fold çapraz doğrulama yöntemleri arasındaki temel farklar şunlardır: - Leave-one-out: Bu yöntem, k'nın veri setindeki gözlem sayısına eşit olduğu özel bir k-fold çapraz doğrulama durumudur. - k-fold: Veri seti, k eşit boyutlu alt kümeye ayrılır ve model, k-1 kat üzerinde eğitilip kalan kat üzerinde test edilir.

Görüntü kümeleme, benzer pikselleri veya nesneleri bir araya getirerek görüntüleri bölümlendirme işlemidir. Bu işlem için çeşitli yöntemler ve algoritmalar kullanılabilir: 1. K-Means Kümeleme: Görüntüyü girdi olarak alır ve pikselleri elde edilmek istenen sınıf kadar gruplar. 2. Derin Öğrenme: Görüntüleri sınıflandırmak ve kümelemek için önceden eğitilmiş derin sinir ağları kullanılır. 3. Hiyerarşik Kümeleme: Görüntüleri bir ağaç yapısı içinde gruplandırır. Görüntü kümeleme, nesne tanıma ve anomali tespiti gibi çeşitli uygulamalarda kullanılır.

İstatistik mezunları yüksek lisans için aşağıdaki bölümlere başvurabilirler: 1. Veri Bilimi: Büyük veri analizi, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi konularla ilgilenenler için uygundur. 2. Ekonomi ve Finans: İstatistik bilgisini bu alanlarda derinleştirmek isteyenler için ekonomi veya finans yüksek lisansı önerilir. 3. Matematik: Analitik becerilerini geliştirmek isteyenler için matematik alanında yüksek lisans yapılabilir. 4. Sağlık Bilimleri: Epidemiyoloji ve biyoistatistik gibi alanlarda uzmanlaşmak isteyenler için sağlık bilimleri yüksek lisansı uygundur. 5. Sosyal Bilimler: Psikoloji, sosyoloji ve eğitim gibi alanlarda istatistiksel analiz kullanarak araştırma yapmak isteyenler için sosyal bilimler yüksek lisansı önerilir. Ayrıca, bankacılık, sigorta, yazılım ve teknoloji gibi çeşitli sektörlerde de kariyer imkanları bulunmaktadır.

İstatistik, çeşitli olaylara ilişkin verinin toplanması, özetlenmesi, analiz edilmesi ve analiz sonuçlarının yorumlanmasını kapsayan bir veri bilimidir.