VeriBilimi

TabNet iş akışları, tabular veri üzerinde derin öğrenme modelleri oluşturmak ve kullanmak için aşağıdaki adımları içerir: 1. Veri Ön İşleme: Özellikler temizlenir ve dönüştürülür. 2. Eğitim Seti Oluşturma: Veri, eğitim ve test setlerine ayrılır. 3. Model Eğitimi: TabNet modeli, eğitim seti üzerinde eğitilir. 4. Performans Değerlendirmesi: Modelin performansı, test seti üzerinde değerlendirilir. 5. Model Dağıtımı: Eğitilen model, yeni verileri tahmin etmek için üretime dağıtılır. TabNet, anomali tespiti, sınıflandırma ve regresyon gibi çeşitli tabular veri görevlerinde kullanılabilir.

Nicel veri örnekleri şunlardır: 1. Sayısal Değerler: Yaş, gelir, sıcaklık, uzaklık gibi rakamsal değerler. 2. Yüzdelikler ve Oranlar: Bir grubun yüzde dağılımı veya oranlaması. 3. Uzunluklar: Bir nesnenin boyu, genişliği gibi ölçülebilir uzunluklar. 4. Hisse Senedi Fiyatları: Belirli hisselerin günlük kapanış değerleri. 5. Anket Yanıtları: Kapalı uçlu sorularda verilen cevaplar, örneğin "1500$", "4000$" gibi.

SAS ve İstinye Üniversitesi iş birliği, veri bilimi alanında bir eğitim programı geliştirmek amacıyla yapılan bir ortaklıktır. Bu iş birliği kapsamında, İSÜ-SAS Veri Bilimi Eğitimi adlı bir program oluşturulmuştur. Eğitim programı, Şubat 2025'te başlamış olup, katılımcılara büyük veri analizleri, makine öğrenmesi ve yapay zeka gibi konularda beceriler kazandırmayı amaçlamaktadır.

Veri dizimi, ham verilerin işlenerek daha anlamlı ve kullanılabilir hale getirilmesi sürecidir. İşte bu süreçte izlenen temel adımlar: 1. Veri Keşfi: Veri setinin genel yapısını anlamak için boyut, sütunlar, özellikler ve değerler incelenir. 2. Eksik Veri İşleme: Veri setindeki eksik değerler belirlenir ve bu değerlerin nedenleri analiz edilir. 3. Aykırı Değer İşleme: Veri setindeki aykırı değerler tespit edilir ve filtreleme, değiştirme veya makul bir aralıkta sınırlandırma gibi yöntemlerle ele alınır. 4. Özellik Mühendisliği: Var olan özelliklerden yeni özellikler oluşturulur veya mevcut özellikler dönüştürülür. 5. Veri Normalizasyonu ve Standartlaştırma: Sayısal özelliklerin ölçekleri normalleştirilir veya standartlaştırılır. 6. Veri Kümesini Bölme: Veri seti, eğitim, doğrulama ve test kümeleri olmak üzere ayrı kümelere ayrılır. 7. Veri Kodlama ve Dönüştürme: Kategorik özellikler sayısal değerlere dönüştürülür veya kodlanır. Veri dizimi, genellikle veri bilimcileri veya özel ekip üyeleri tarafından yapılır.

Veri Bilimi öğrenmek zor olabilir, çünkü bu alan birden fazla disiplinin kesişim noktasında yer alır ve geniş bir bilgi yelpazesi gerektirir. Veri Bilimi öğrenmek için bazı zorluklar şunlardır: - Karmaşık yöntemler ve araçlar: İş problemlerini çözmek için çeşitli karmaşık yöntemler ve çok sayıda araç kullanımı gereklidir. - Güncel kalma zorunluluğu: Her zaman en yeni araçlar ve teknolojilerle güncel kalmak önemlidir. - Rehberlik eksikliği: Bu alanda uygun rehberlik eksikliği yaşanabilir. Ancak, veri bilimi aynı zamanda çok ödüllendirici bir alan olarak da kabul edilir, çünkü sunulan fırsatlar ve sektördeki etkisi düşünüldüğünde, karşılaşılan zorlukların üstesinden gelmek değerlidir. Veri Bilimi öğrenmek için online kurslar, eğitim platformları ve üniversitelerin lisans/yüksek lisans programları gibi çeşitli eğitim yolları mevcuttur.

Underfitting — makine öğrenimi modelinde, verilerdeki temel kalıpları ve ilişkileri yeterince yakalayamayacak kadar basit olması durumudur. Bu durumda model, hem eğitim verilerinde hem de yeni, görünmeyen verilerde kötü performans gösterir. Underfitting'in bazı nedenleri: Aşırı basit model mimarisi. Yetersiz eğitim süresi veya veri hacmi. Etiketlenmiş veri eksikliği. Suboptimal hiperparametreler. Underfitting'in belirtileri: yüksek eğitim hatası, eğitim ve test verilerinde benzer hata, aşırı basit tahminler, düşük doğruluk, yüksek hata oranları ve diğer kötü performans göstergeleri.

"Go (Golang)" programlama dili, yüksek performans gerektiren yazılım projeleri için geliştirilmiştir ve aşağıdaki alanlarda kullanılır: Web geliştirme: API'ler ve web uygulamaları geliştirmek için. Mikro hizmetler: Hafif ve hızlı olması nedeniyle mikro hizmet mimarisinde tercih edilir. Sistem programlama: Linux gibi işletim sistemleri için performans odaklı uygulamalar geliştirmek. Ağ programlama: Yüksek eşzamanlılık yetenekleri sayesinde ağ tabanlı uygulamalarda yaygın olarak kullanılır. Veri bilimi ve makine öğrenimi: Bazı kütüphanelerle veri analizi ve yapay zeka projelerinde. Oyun geliştirme: Hafif yapısı sayesinde oyun motorlarında da tercih edilebilir. "Grox" ise xAI tarafından geliştirilen, yapay zeka tabanlı bir bilgi aracıdır ve insanlara hızlı, doğru ve bağlamsal bilgiler sunar.

Hata matrisi (Confusion Matrix), sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılır ve dört ana değer üzerinden hesaplanır: True Positive (TP), False Positive (FP), True Negative (TN) ve False Negative (FN). Hesaplama adımları: 1. TP: Modelin doğru bir şekilde pozitif sınıf olarak tahmin ettiği örneklerin sayısı. 2. FP: Modelin yanlış bir şekilde pozitif olarak tahmin ettiği, aslında negatif sınıfa ait olan örneklerin sayısı. 3. TN: Modelin doğru bir şekilde negatif sınıf olarak tahmin ettiği örneklerin sayısı. 4. FN: Modelin yanlış bir şekilde negatif olarak tahmin ettiği, aslında pozitif sınıfa ait olan örneklerin sayısı. Bu değerler kullanılarak doğruluk (Accuracy), kesinlik (Precision), hatırlama (Recall) ve F1-Score gibi performans metrikleri hesaplanır.

Makine öğrenimi (ML) öğrenmek için aşağıdaki adımları izlemek faydalı olabilir: 1. Temel Programlama ve Python: ML'ye başlamadan önce programlama ve Python öğrenmek gereklidir. 2. Matematik: Lineer cebir, çok değişkenli analiz ve istatistik gibi konularda temel bilgiler edinmek önemlidir. 3. Veri Yapıları ve Algoritmalar: İlişkisel ağlar, karar ağaçları ve sıralama algoritmaları gibi konularda bilgi sahibi olmak, ML projelerinde daha verimli olmayı sağlar. 4. Popüler Kütüphaneler: ML için Python'da Scikit-learn, TensorFlow ve Keras gibi kütüphaneleri öğrenmek gereklidir. 5. Proje Deneyimi: Öğrendiklerinizi pekiştirmek için gerçek dünya projeleri üzerinde çalışmak ve veri setlerini analiz etmek önemlidir. Ek olarak, Coursera ve edX gibi platformlarda ML üzerine ücretsiz ve sertifikalı kurslar da bulunmaktadır.

K-Means algoritmasında küme sayısı (K) şu adımlarla belirlenir: 1. Deneysel Süreç: Küme sayısının belirlenmesi genellikle deneysel bir süreçtir ve verinin doğasına bağlıdır. 2. Başlangıç Küme Merkezlerinin Seçimi: Rastgele olarak K adet veri noktası seçilir ve bu noktalar her bir kümenin merkezini temsil eder. 3. Dirsek Yöntemi: Farklı küme sayıları için küme içi hata kareler toplamı (WCSS) hesaplanır ve bir grafik çizilir. 4. İterasyon: Küme merkezleri değişmeyene veya belirli bir sayıda iterasyon tamamlanana kadar veriler tekrar kümelere atanır ve merkezler güncellenir.

Teknik analist olmak için aşağıdaki üniversite bölümlerinden mezun olmak önerilir: 1. İstatistik. 2. Veri Bilimi. 3. Matematik. 4. Bilgisayar Bilimleri. Ayrıca, İşletme, İktisat, Yazılım Mühendisliği, Kimya Mühendisliği gibi bölümlerden mezun olanlar da teknik analist olarak çalışabilirler.

Hacettepe Üniversitesi'nde bilgisayar mühendisliği mezunları, çeşitli sektörlerde geniş bir yelpazede işler yapabilirler. Başlıca çalışma alanları: - Yazılım Geliştirme: Yazılım şirketleri, teknoloji startup'ları veya bağımsız yazılım geliştirici olarak çalışma. - Sistem ve Ağ Mühendisliği: Büyük ölçekli ağ yapılarının kurulumu, konfigürasyonu ve yönetimi. - Veri Bilimi ve Büyük Veri Analizi: Veri madenciliği, makine öğrenimi ve yapay zeka teknolojilerini kullanarak bilgi çıkarımı yapma. - Donanım Mühendisliği ve Gömülü Sistemler: Elektronik cihazlar ve bilgisayar donanımları için devre tasarımı ve geliştirme. - Bilgi Güvenliği: Kurumların siber güvenlik stratejilerini geliştirme ve uygulama. - Yapay Zeka ve Robotik: Yapay zeka algoritmaları geliştirme ve robotik sistemler için yazılım geliştirme. - Danışmanlık ve Teknik Destek: Teknoloji danışmanlığı şirketlerinde veya bağımsız danışman olarak teknolojik çözümler sunma. - Akademik Kariyer: Üniversitelerde öğretim üyesi olarak ders verme ve araştırmalar yapma.

Hüseyin Pekkan farklı alanlarda çeşitli işler yapmaktadır: 1. Schneider Electric'te Global Pazarlama ve Veri Analisti: GIS ve makine öğrenimi kullanarak kentsel planlama için öngörücü modeller ve iş akışları geliştirmektedir. 2. TOBB ETÜ'de Araştırma Görevlisi: Veri bilimi ve yapay zeka alanında yenilikçi çözümler geliştirmekle ilgilenmektedir. 3. Jotform'da Stajyer: Full-stack web geliştirme ve dolandırıcılık tespit uygulamaları üzerinde çalışmıştır. 4. GitHub'da Yapay Zeka Mühendisi: Derin öğrenme, TensorFlow, doğal dil işleme ve görüntü işleme gibi teknolojilerde deneyim sahibidir.

"Coluns" kelimesi, belgelerde farklı anlamlarla karşılaşılabilecek bir terimdir. 1. İlaç Kullanımı: "Kolsin" adlı ilacın kullanımı, genellikle doktor tavsiyesi ile olmalıdır. 2. Veri Bilimi: Python'da "DataFrame.columns" ifadesi, bir veri çerçevesindeki sütunlara erişmek veya yeni sütunlar eklemek için kullanılır.

Yapay zeka ve arkadaşları serisinde yer alan meslekler arasında aşağıdakiler öne çıkmaktadır: 1. Veri Bilimcisi: Büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkararak işletmelere katma değer sağlar. 2. Yapay Zeka Mühendisi: Makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi teknolojiler kullanarak yapay zeka sistemleri geliştirir. 3. Robotik Uzmanı: Robotik sistemlerin tasarımı, geliştirilmesi ve bakımında uzmanlaşır. 4. Yapay Zeka Etik Uzmanı: Yapay zeka sistemlerinin etik ve güvenlik ilkelerine uygun olmasını sağlar. 5. Dijital Pazarlama Analisti: Yapay zeka destekli pazarlama araçları kullanarak tüketici davranışlarını analiz eder ve kişiselleştirilmiş pazarlama stratejileri oluşturur. Bu meslekler, yapay zekanın iş dünyasında giderek daha fazla önem kazanmasıyla birlikte kariyer fırsatları sunmaktadır.

IDF (Ters Belge Frekansı) değerinin kaç olması gerektiği konusunda kesin bir sınır yoktur, çünkü bu değer, belgenin tamamındaki belge sayısının, terimin geçtiği belge sayısına bölünmesi ve sonucun logaritmasının alınmasıyla hesaplanır. IDF değeri, 0 ile 1 arasında bir sayı olarak kabul edilir.

Pandalar kütüphanesine üye olabilecek kişiler, genellikle Python programlaması ile ilgilenen ve veri bilimi alanında çalışan kişilerdir. Ayrıca, kütüphaneye üye olmak için belirli bir yaş sınırı bulunmamaktadır; 6 yaş ve üzeri kullanıcılar, kütüphane kurallarını kabul edip uymaları koşuluyla üye olabilirler.

Julia ve Python'un her ikisi de kendi alanlarında güçlü programlama dilleridir, bu nedenle hangisinin daha iyi olduğu, projenin özel gereksinimlerine bağlıdır. Julia'nın avantajları: - Performans: JIT derleme özelliği sayesinde Julia, C seviyesine yakın performans sunar, bu da onu hesaplamalı olarak yoğun görevler ve büyük veri setleri için uygun hale getirir. - Matematik ve bilimsel hesaplama: Julia, karmaşık matematiksel ve istatistiksel programlama için idealdir ve bu tür görevler için özel olarak tasarlanmış bir sözdizimine sahiptir. - Ekosistem: Julia, C ve Fortran kütüphaneleri ile doğrudan çalışabilir ve Pkg paket yöneticisi, Git ile entegre olup kullanımı kolaydır. Python'un avantajları: - Geniş kütüphane desteği: NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow ve PyTorch gibi popüler kütüphaneler, Python'u çeşitli veri bilimi görevleri için çok yönlü bir dil yapar. - Topluluk ve popülerlik: Python, geniş bir geliştirici topluluğuna sahiptir ve bu da onu daha yaygın olarak kullanılan ve desteklenen bir dil haline getirir. - Kullanım kolaylığı: Python'un sözdizimi, yeni başlayanlar için bile öğrenmesi ve kullanması kolaydır.

Makine öğrenimi, yeni başlayanlar için zorlayıcı olabilecek bir alandır. Bunun nedeni, makine öğreniminin aşağıdaki gibi çeşitli karmaşık unsurları bir arada içermesidir: Karmaşık matematiksel kavramlar. İleri düzey programlama becerileri. Veri işleme ve ön işleme. Algoritmik karmaşıklık. Ancak, özveri ve doğru yaklaşımla makine öğreniminde uzmanlaşmak mümkündür.

Sınıflandırmada doğruluk, doğru sınıflandırılmış piksel sayısının toplam piksel sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Formül: Doğruluk = (Doğru Tahminler / Toplam Tahminler). Ayrıca, hata matrisi kullanılarak da çeşitli sınıflandırma doğruluk kriterleri hesaplanabilir: - Üretici Doğruluğu: Her sınıf için doğru sınıflandırılmış piksel sayısının, o sınıf için kullanılan referans piksellerinin sayısına bölünmesiyle bulunur. - Kullanıcı Doğruluğu: Her sınıf için doğru sınıflandırılmış piksel sayısının, o sınıfa atanan piksellerin toplamına bölünmesiyle bulunur.