VeriBilimi

Veri temizleme yöntemleri şunlardır: 1. Bölme (Split): Verinin yer aldığı dosyada tekrarlayan özelliklere göre bölme işlemi. 2. Kesme (Cut): Bir örüntü oluşturan ve tekrarlayan verinin veri setinden çıkarılması. 3. Çıkarma (Extract): Belirtilen bir örüntüye dayanarak hücre bölümlerinin çıkarılması ve yeni bir sütuna yerleştirilmesi. 4. Düzenleme (Edit): Belirli bir hücredeki değerlerin düzenlenmesi. 5. Doldurma (Fill): Bitişik verilerin belirli bir kural çerçevesinde kopyalanarak çoğaltılması. 6. Silme (Delete): Gereksiz verinin silinmesi ve veri setinden çıkarılması. 7. Birleştirme (Merge): Farklı hücrelerde tutulan bilgilerin belirli bir amaç çerçevesinde birleştirilmesi. 8. Taşıma (Move): İhtiyaç doğrultusunda satırların sütun adlarına taşınması işlemi. 9. Dönüştürme (Convert): Sütunların satırlara veya satırların sütunlara dönüştürülmesi. 10. Kaydırma (Shift): İhtiyaç halinde hücrelerin gerek duyulan yöne kaydırılması. Bazı yaygın veri temizleme araçları: - OpenRefine: Boş hücrelerin temizlenmesi ve benzerliklere dayanan kümeler yaratılması. - R dataMaid Package: Temizlenmemiş verileri değişken bazında değerlendirmek için kullanılan bir R paketi. - TIBCO Clarity: Web üzerinden hizmet sağlayan bir veri temizleme aracı.

Derin öğrenme, bazı açılardan zor olabilir. Bunun başlıca nedenleri şunlardır: 1. Büyük Veri ve Yüksek Hesaplama Gücü: Derin öğrenme, milyonlarca veri noktasını işleyebilen sinir ağları gerektirir ve bu da büyük işlem gücü ve geniş veri setleri gerektirir. 2. Karmaşık Modeller: Derin öğrenme modelleri, birçok parametre ve gizli katman içerir, bu da modellerin nasıl çalıştığını anlamayı zorlaştırır. 3. Etiketli Veri İhtiyacı: Derin öğrenme modellerinin etkili olabilmesi için geniş ve yeterince çeşitli etiketli veri kümelerine ihtiyaç vardır. 4. Yorumlanabilirlik: Derin öğrenme modellerinin tahminleri, kara kutu olarak kabul edilir ve bu da sonuçların yorumlanmasını zorlaştırır.

PCA (Principal Component Analysis), kümeleme (clustering) için kullanılır çünkü: 1. Boyut Azaltma: PCA, yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir uzaya taşıyarak kümeleme algoritmalarının daha kolay çalışmasını sağlar. 2. Gürültü Azaltma: PCA, veri içindeki gürültüyü filtreleyerek, kümelerin daha net ve anlamlı olmasını sağlar. 3. Korelasyon Giderme: PCA, özellikler arasındaki korelasyonu ortadan kaldırarak, kümelerin daha iyi ayrılmasını ve yorumlanmasını kolaylaştırır. 4. Görselleştirme: Yüksek boyutlu verilerin iki veya üç boyutlu olarak görselleştirilmesini mümkün kılar, bu da kümeleme yapısının daha iyi anlaşılmasını sağlar.

Veri bilimi yüksek lisansına kesin kayıt yaptırmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Başvuru: İlgili üniversitenin lisansüstü eğitim enstitüsünün web sitesinden online başvuru yapılmalıdır. 2. Gerekli Belgeler: Kesin kayıt için istenen belgeler arasında lisans diploması, ALES veya eşdeğer sınav sonuç belgesi, yabancı dil belgesi, transkript, özgeçmiş, iki adet referans mektubu ve niyet mektubu bulunmaktadır. 3. Değerlendirme: Başvurular, ilgili anabilim dalı başkanlığı tarafından bilimsel kriterler doğrultusunda değerlendirilir. 4. Ödeme: Kayıt için belirlenen harç ücretinin ödenmesi gerekmektedir. 5. Kesin Kayıt: Adayların, istenen tüm belgelerin asıllarını veya noter onaylı suretlerini bizzat getirerek kesin kayıtlarını tamamlamaları gerekmektedir.

Çapraz doğrulamada hangi yöntemin daha iyi olduğu, projenin özelliklerine ve ihtiyaçlarına bağlıdır. İşte bazı yaygın yöntemler ve kullanım alanları: 1. K-Fold Cross Validation: Veri seti eşit büyüklükte K parçaya bölünür ve her parça sırayla doğrulama verisi olarak kullanılır. 2. Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV): Her veri noktası sırayla test verisi olarak kullanılır ve geri kalan veriler eğitim için kullanılır. 3. Stratified K-Fold Cross Validation: Her katmanda sınıf dağılımının orijinal veri setindeki dağılıma benzer olmasını sağlar. 4. Repeated Cross Validation: K-Fold Cross Validation yöntemini birden fazla kez tekrarlar, daha güvenilir performans tahminleri sağlar. 5. Bootstrap: Veri setinden rastgele örnekler çekerek yeni veri setleri oluşturur. Ayrıca, Holdout ve Validation Set gibi diğer yöntemler de çapraz doğrulama için kullanılabilir.