VeriBilimi

Mustafa Kabul, farklı alanlarda çeşitli görevler üstlenmiştir. Eğitimci: Uzun yıllar boyunca çeşitli okullarda matematik öğretmenliği yapmış ve okul müdürlüğü görevlerinde bulunmuştur. Eğitim Materyali Yazarı: Matematik alanında çeşitli kaynaklar ve yardımcı materyaller geliştirmiştir. İş Dünyası: Şu anda Şok Marketler'de mağaza müdürü olarak çalışmaktadır. Ayrıca, Mustafa Kabul'ün YouTube'da eğitim videoları yayınladığı bir kanalı bulunmaktadır.

CRISPR (Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats), bakterilerin kendilerini virüslerden kaynaklanan saldırılara karşı korumak için kullandıkları bir savunma sistemidir. CRISPR-Cas9, bu sistemin bir gen düzenleme aracı olarak kullanılmasıdır. CRISPR-Cas9'un çalışma prensibi: Cas9 enzimi. Rehber RNA (gRNA). Bu teknoloji, genetik hastalıkların tedavisi, kanser araştırmaları, tarım ve endüstri gibi birçok alanda kullanılmaktadır.

R programlama dili, istatistiksel hesaplama, grafik ve veri analizi için kullanılır. Kullanım alanlarından bazıları: Veri bilimi ve analitiği. Veri görselleştirme. Makine öğrenmesi. Metin madenciliği ve duygu analizi. Büyük veri. Biyoinformatik. Sosyal medya uygulamaları. R, genellikle akademik alanda kullanılırken, Python daha çok geliştirme alanında popülerdir.

Kaggle'ın temel özellikleri için kullanım ücretsizdir. Ancak, bazı durumlarda ücretli özellikler de mevcuttur: Kaggle Pro Üyeliği: Bazı yarışmalar veya veri setleri için kurumsal erişim gerekebilir ve bu, Kaggle'ın standart tekliflerinin dışında olabilir. GPU/TPU Kotası Limitleri: Kaggle, ücretsiz GPU ve TPU erişimi sunar, ancak bu erişimde haftalık sınırlar vardır. Dış Veri Depolama: Google Cloud ile entegrasyon mevcuttur, ancak ücretsiz kullanım sınırlarını aşarsanız ek depolama veya bilgi işlem gücü için ödeme yapmanız gerekebilir.

Zaman serisi analizinde train-test split yapmak için şu adımlar izlenebilir: 1. Verilerin düzenlenmesi. 2. Verilerin bölünmesi. 3. Modelin eğitilmesi. 4. Modelin test edilmesi. Zaman serisi verilerinde rastgele karıştırma (shuffling) yerine kronolojik bir bölme yapılmalıdır, çünkü bu, veri sızıntısını önler. Bazı train-test split yöntemleri: Rastgele bölme. Tabakalı bölme. Zaman serisi verileri için `scikit-learn` kütüphanesindeki `train_test_split` yöntemi kullanılabilir.

Sabancı Üniversitesi'nde hangi ders programının daha iyi olduğu, kişisel ilgi alanları, beceriler ve kariyer hedeflerine bağlıdır. Sabancı Üniversitesi'nde sunulan bazı ders programları: Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği, Elektronik Mühendisliği, Endüstri Mühendisliği, Mekatronik Mühendisliği, Moleküler Biyoloji, Genetik ve Biyomühendislik. Sanat ve Sosyal Bilimler Fakültesi: Medya Çalışmaları, Kültür Çalışmaları, Siyaset Bilimi, Tarih. Yönetim Bilimleri Fakültesi: İşletme, İktisat, Uluslararası İlişkiler, Yönetim Bilişim Sistemleri. Ders programı seçerken, ilgi alanlarını, becerileri ve değerleri belirlemek için Sabancı Üniversitesi'nin kariyer ofisi ve fakülte web sitelerinden yararlanılabilir.

Araştırma uzmanları, çeşitli mesleklere geçiş yapabilir. Bu meslekler arasında: Portföy yöneticisi ve satış ekipleri. Yatırım danışmanı. Fon yöneticisi. Pazar araştırma analisti. Pazarlama müdürü veya satış müdürü. Bağımsız danışman. Ayrıca, bazı araştırma uzmanları denetim veya yönetim pozisyonlarına da yükselebilir. Geçiş yapılabilecek meslekler, araştırma uzmanının deneyim, eğitim ve sertifikalarına bağlı olarak değişebilir.

Ergül Demir'in "R Diliyle İstatistik Uygulamaları" adlı kitabı, R dilinin ne olduğunu şu şekilde açıklamaktadır: R, istatistiksel hesaplamalar ve grafiksel gösterimler için GNU sertifikalandırma sistemine göre düzenlenmiş, web ve bulut tabanlı, açık kaynak kodlu ve ücretsiz bir programlama dilidir. John Chambers tarafından 1976 yılında geliştirilmiş S dilinin genişletilmiş bir uygulaması olarak değerlendirilir. R, 1992 yılında bir GNU projesi olarak tasarlanmış ve ilk defa 1993 yılında s-news e-mail listesinde duyurulmuştur. R, kendine özgü semboller ve biçimler içeren bir dildir. R'ın etkin bir şekilde kullanılabilmesi, gerekli istatistiksel bilgi ve becerilere sahip olmaya, daha önemlisi gerekli alan uzmanlığına sahip olmaya bağlıdır.

Yapay zeka arşivi oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Dijitalleştirme: Fiziki ortamdaki materyaller dijitalleştirilir. 2. Yapay Zeka Uygulamaları: Metin madenciliği, resim işleme ve doğal dil işleme gibi yapay zeka uygulamaları kullanılır. 3. Sınıflandırma ve İndeksleme: Materyaller, yüz tanıma, nesne tanıma ve mekan tespiti gibi özelliklerle otomatik olarak sınıflandırılır ve indekslenir. 4. Arama ve Erişim: Kullanıcılar, anahtar kelime, tarih veya konum bilgisiyle kolayca arama yapabilir. 5. Eğitim ve Güncelleme: Arşiv personeline yapay zeka konusunda eğitim verilir ve sistem, güncel mevzuat ve standartlara uygun olarak sürekli güncellenir. Bazı yapay zeka destekli fotoğraf ve video arşiv çözümleri: Monument: Yapay zeka algoritması ile görselleri kategorize eder, tarih, konum ve içerik gibi kriterlere göre gruplandırır. Yapay Zeka Destekli Fotoğraf Arşivleme Programları: Görselleri analiz ederek belirli kategorilere ayırır ve güvenle saklar.

Multimodal analiz yöntemleri farklı alanlarda çeşitli şekillerde uygulanabilir. İşte bazı örnekler: Malzeme Bilimi: 2D malzemelerin multimodal analizi, taramalı prob mikroskobu gibi tekniklerle yapının, elektronik davranışın ve mekanik özelliklerin farklı perspektiflerden incelenmesini sağlar. Deprem Mühendisliği: Çok modlu itme analizi, yapıların plastikleşme ve çatlama gibi deformasyonlarını dikkate alarak daha kapsamlı bir performans değerlendirmesi sunar. Finansal Analiz: MULTIMOORA yöntemi, finansal performans değerlendirmesinde çok kriterli karar verme tekniklerinden biridir. Bazı spesifik çok modlu analiz yöntemleri: Gupta ve Kunnath Yöntemi: Rijitlik matrisindeki değişimlere dayanarak klasik spektrum analizi yapar. Antoniou ve diğerleri Yöntemi: Her mod için kat kuvvetlerini belirler ve bunları belirli bir yük faktörü ile artırarak tekrar analiz yapar. Chopra ve Goel Yöntemi: Her moda ait statik itme diyagramları elde eder ve bunları iki doğrulu hale getirerek analiz yapar.

En iyi sınıflandırma yöntemi, problemin türüne ve veri setinin özelliklerine bağlı olarak değişir. İşte bazı popüler sınıflandırma yöntemleri: Karar Ağaçları (Decision Trees). Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine - SVM). Naive Bayes Sınıflandırıcısı. K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbor - KNN). Sınıflandırma yöntemleri hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: web.itu.edu.tr adresindeki "Sınıflandırma Yöntemleri" başlıklı slayt; miuul.com'daki "Sınıflandırma Problemleri İçin Kullanılabilecek Yöntemler" başlıklı yazı; ocw.metu.edu.tr'deki "Sınıflandırma" başlıklı belge.

Yüksek varyans, her zaman iyi bir durum değildir. Yüksek varyans, verilerin ortalamadan daha çok saptığını ve daha değişken veya düzensiz bir yapı sergilediğini ifade eder. Ancak, varyansın yüksek olduğu durumlar da olabilir. Örneğin, bir şirketin aylık satışlarında büyük iniş çıkışlar varsa, bu durum yüksek varyans olarak değerlendirilir ve bu tür veriler için yüksek varyans, belirli durumlarda istenen bir özellik olabilir. Varyans ve iyi ya da kötü olup olmadığı, kullanıldığı bağlama göre değerlendirilmelidir.

Veri bilimi, dünyayı çeşitli şekillerde değiştirmiştir: Sağlık Sektörü: Yapay zeka modelleri, hastalık teşhisi koyma ve tedavi önerileri sunma konusunda önemli rol oynamaktadır. Finans Sektörü: Dolandırıcılık tespiti ve piyasa analizi gibi konularda yapay zeka kullanılmaktadır. Perakende: Müşteri verilerinden faydalanarak kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri oluşturulmaktadır. Akıllı Şehirler: Büyük veri analitiği ile trafik yönetimi, enerji tüketimi optimizasyonu ve kamu güvenliği sağlanmaktadır. Tarım: Drone ve uydu görüntüleriyle bitki sağlığı, toprak verimliliği ve hava durumu hakkında bilgi sunulmaktadır. Ancak, veri biliminin bazı dezavantajları da vardır: Önyargılı Kararlar: Kredi notu tahmin modelleri gibi uygulamalar, eski verilere dayandığı için önyargılı kararlara yol açabilir. Etik ve Güvenlik Sorunları: Veri mahremiyeti ve güvenliği önemli bir endişe kaynağıdır.

Hayır, Anaconda ve Python aynı değildir. Python, genel amaçlı bir programlama dilidir ve web geliştirme, veri bilimi, makine öğrenimi gibi çeşitli alanlarda kullanılır. Anaconda ise, Python'un bir dağıtımıdır ve özellikle veri bilimi, makine öğrenimi ve bilimsel hesaplama için gerekli ek araçlar ve önceden yüklenmiş paketlerle birlikte gelir. Dolayısıyla, Python programlama dilinin kendisi iken, Anaconda bu dilin bir dağıtımıdır.

Koç Üniversitesi'nde veri bilimi alanında sunulan yüksek lisans programı 2 yıl sürmektedir.

Jaccard benzerliği ve kosinüs benzerliği arasındaki temel farklar şunlardır: Kullanım Alanı: Jaccard benzerliği, ikili veriler (binary data) veya kümeler için kullanılır. Kosinüs benzerliği, metin analizi veya belge karşılaştırmaları gibi vektör temsilleri için yaygın olarak kullanılır. Hesaplama Yöntemi: Jaccard benzerliği, iki kümenin kesişimindeki eleman sayısının, birleşimindeki eleman sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Kosinüs benzerliği, iki vektör arasındaki açının kosinüsünü hesaplayarak, vektörlerin yönlerine göre benzerlik ölçer. Değer Aralığı: Jaccard benzerliği, 0 ile 1 arasında değer alır; 0, ortak eleman olmadığını, 1 ise tam örtüşmeyi ifade eder. Kosinüs benzerliği, -1 ile 1 arasında değer alır; -1, vektörlerin zıt yönleri, 1 ise aynı yönü gösterdiğini belirtir. Avantaj ve Dezavantajlar: Jaccard benzerliği, basitliği ve verimliliği sayesinde düşük boyutlu veya yoğun verilerle iyi çalışır, ancak terim sıklığını dikkate almaz. Kosinüs benzerliği, yüksek boyutlu ve seyrek veriler için uygundur, ancak kelime sıklığı gibi nüansları gözden kaçırabilir.

LDA (Linear Discriminant Analysis - Doğrusal Ayrımcılık Analizi), makine öğrenmesinde denetimli sınıflandırma problemleri için kullanılan bir boyut azaltma tekniğidir. LDA'nın çalışma prensibi: Varyansı en aza indirme ve sınıf mesafesini en üst düzeye çıkarma: LDA, her iki özellikten gelen bilgileri kullanarak varyansı en aza indiren ve iki değişkenin sınıf mesafesini en üst düzeye çıkaran yeni bir eksen oluşturur. Yüksek boyutlu veri uzayını düşük boyutlu bir uzaya dönüştürme: Bu işlem, verilerin daha düşük boyutlu bir alanda sınıflandırılmasını sağlar. Doğrusal ayrılabilirlik varsayımı: LDA'nın etkili çalışabilmesi için verilerin doğrusal olarak ayrılabilir olması gerekir; yani, veriler düz bir çizgi veya düzlemle ayrılabilir olmalıdır. LDA'nın bazı kullanım alanları: Finans: Kredi riski değerlendirmesi. Sağlık: Hastalık teşhisi. LDA'nın bazı varsayımları: Gauss dağılımı: Her sınıftaki veriler normal bir dağılım izlemelidir. Eşit kovaryans matrisleri: Tüm sınıfların aynı kovaryans yapısına sahip olması gerekir.

Hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme arasındaki temel farklar şunlardır: Hiyerarşik Kümeleme: Ağaç Yapısı: Küme ağacı oluşturur ve bu ağaç, bir dendrogram ile temsil edilir. Küme Sayısı: Analiz sırasında önceden belirlenmez, algoritma veri setindeki gözlemleri ardışık olarak birleştirir veya böler. Sabit Küme Üyelikleri: Birleştirilen kümeler nihaidir, yani oluşan gruplar daha sonra başka bir kümeye dahil edilemez. Hiyerarşik Olmayan Kümeleme: Önceden Belirlenmiş Küme Sayısı: Analiz öncesinde küme sayısının belirlenmesi gerekir. Değişken Küme Üyelikleri: Küme üyelikleri, sabit kalana kadar değişir. Hiyerarşik kümeleme, hiyerarşik veri yapılarına uygunken, hiyerarşik olmayan kümeleme, küme sayısının önceden bilindiği durumlarda kullanılır.

Confusion matrix (karışıklık matrisi) hesaplamak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Verilerin hazırlanması: Gerçek değerler (actual) ve tahmin edilen değerler (predicted) belirlenir. 2. Matrisin oluşturulması: Sınıflandırma işleminin sınıf sayısı büyüklüğünde bir matrix oluşturulur. 3. Değerlerin matrise eklenmesi: - True Positive (TP): Modelin doğru tahmin ettiği pozitif sonuçlar. - False Negative (FN): Modelin yanlış tahmin ettiği negatif sonuçlar. - False Positive (FP): Modelin yanlış tahmin ettiği pozitif sonuçlar. - True Negative (TN): Modelin doğru tahmin ettiği negatif sonuçlar. 4. Metriklerin hesaplanması: Confusion matrix, doğruluk (accuracy), hassasiyet (precision), geri çağırma (recall), F1 skoru gibi çeşitli metriklerin hesaplanmasına olanak tanır. Örnek hesaplama: TP: 80, FN: 70, FP: 20, TN: 30. Doğruluk (Accuracy): (TP + TN) / (TP + FN + FP + TN) = 0,55. Hassasiyet (Precision): TP / (TP + FP) = 0,8. Geri Çağırma (Recall): TP / (TP + FN) = 0,53. F1 Skoru: (2 Precision Recall) / (Precision + Recall) = 0,64. Confusion matrix hesaplamak için sklearn kütüphanesi kullanılabilir.

Canberk'in TÜBİTAK'ta ne iş yaptığına dair bilgi bulunamadı. Ancak, TÜBİTAK'ta görev yapan bazı Canberk isimli kişiler şunlardır: Doç. Dr. Berk Canberk. Canberk Bozkuş. Ayrıca, İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Tıp Fakültesi Temel Tıp Bilimleri Bölümü Histoloji ve Embriyoloji Anabilim Dalı'nda Dr. Öğr. Üyesi Canberk Tomruk görev yapmaktadır.