Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere RapidMiner programında veri ön işleme tekniklerini göstermektedir.
- Video, Transactions ve Product tablolarının birleştirilmesiyle başlayıp, veri kümelerinin nasıl birleştirileceğini anlatmaktadır. Ardından, mevcut özelliklerden yeni özellikler üretme (generate attribute) işlemi gösterilmektedir. Özellikle satış hacmi hesaplama örneği üzerinden, ürün fiyatı ve satış miktarı çarpımı ile yeni bir özellik üretme, ardından bu özelliklerin gruplanması (aggregate) işlemleri adım adım açıklanmaktadır. Video, RapidMiner'da ön işleme adı altında bulunan fonksiyonların (toplama, çıkarma, mantıksal işlemler, tarih fonksiyonları, bit operatörleri, trigonometrik ve istatistiksel fonksiyonlar) kullanımını da göstermektedir.
- 00:03RapidMiner'da Veri Birleştirme İşlemi
- Video, RapidMiner üzerinde veritabanı açısından kolonlar üzerinde işlem yapmayı anlatıyor.
- Transactions ve product tabloları birleştirilerek farklı tablolardan gelen bilgiler tek bir tablo şeklinde görüntülenebiliyor.
- Satış bilgilerindeki product id'ler, product tablosundaki product id'lerle eşleştirilerek hangi ürünün kaç tane satıldığı, kategorisi, fiyatı ve ismi görülebiliyor.
- 00:55Yeni Özellik Üretimi
- Anlamsız bilgiler (product id, customer id, kategori) kaldırılabilirken, anlamlı bilgiler (toplam satış hacmi) eklenebilir.
- Yeni özellik üretmek için "Generate Attribute" seçeneği kullanılıyor.
- Satış hacmi için "price" ve "amount" (satılan miktar) çarpılarak yeni bir özellik oluşturuluyor.
- 02:58Gruplama İşlemi
- Ürünlerin satış hacimleri gruplanarak sıralanabilir.
- Gruplama işlemi için "Aggregate" özelliği kullanılıyor.
- Product id'ye göre gruplama yapılarak toplam hacim değerleri hesaplanıyor.
- 03:54RapidMiner'da Ön İşleme Özellikleri
- RapidMiner'da yeni kolonlar "Generate Attribute" kutusuyla üretilerek ön işleme yapılabilir.
- Toplama, çıkarma, mantıksal işlemler gibi basit işlemler yapılabilir.
- Tarihle ilgili, bit operatörleri, trigonometrik ve istatistiksel fonksiyonlar hazır olarak kullanılabilir.