Teknoloji- Sayfa 2

/

SQL

SQL (Structured Query Language), ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerinde (RDBMS) depolanan verileri yönetmek ve işlemek için kullanılan standart bir programlama dilidir. Veritabanlarını oluşturmak, değiştirmek ve sorgulamak için kullanılır ve çeşitli alanlarda ve uygulamalarda yaygın olarak kullanılır. SQL’in temel özelliklerinden ve yeteneklerinden bazıları şunlardır:…

Lojistik Ve Lineer Regresyon Arasındaki Farklar ve Benzerlikler

/

Lojistik Ve Lineer Regresyon Arasındaki Fark Lojistik regresyon ile lineer regresyon arasında birkaç önemli fark vardır: Sonuç: Lojistik regresyon ile lineer regresyon arasındaki temel fark, tahmin edilen sonucun türüdür. Lojistik regresyon, bir olayın meydana gelme olasılığı veya iki kategoriden birine sınıflandırma gibi ikili sonuçları modellemek için kullanılırken doğrusal regresyon, sayısal bir değer gibi sürekli sonuçları modellemek için kullanılır. Öngörülen değerler: Lojistik ve doğrusal regresyon arasındaki diğer bir önemli fark, tahmin edilen değerlerin aralığıdır. Lojistik regresyonda tahmin edilen değerler 0 ile 1 arasında değişen olasılıklardır, lineer regresyonda tahmin edilen değerler ise veri aralığında herhangi bir değeri alabilen sürekli değerlerdir. Model formu:…

Lineer Regresyon Nedir?

/

Lineer Regresyon Nedir Doğrusal regresyon, bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi modellemek için veri biliminde sıklıkla kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Değişkenler arasındaki ilişkiyi açıklayan en uygun çizgiyi veya eğriyi bulma fikrine dayanır ve genellikle bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak bağımlı değişkenin değeri hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılır. Doğrusal regresyon, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi modellemek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Değişkenler arasındaki ilişkiyi açıklayan en uygun çizgiyi veya eğriyi bulma fikrine dayanır ve genellikle bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak bağımlı değişkenin değeri hakkında tahminlerde bulunmak için…

Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları (YSA)

/

Derin Öğrenme Nedir? Derin öğrenme, insan beyninin yapısından ve işlevinden, özellikle de beyni oluşturan sinir ağlarından ilham alan makine öğreniminin bir alt alanıdır. Örüntü tanıma ve karar verme gibi görevleri yerine getirmek için beynin yapısı ve işlevine göre modellenen bilgisayar sistemleri olan yapay sinir ağlarının kullanılmasını içerir. Derin öğrenme algoritmaları, geri yayılım adı verilen bir işlem kullanılarak büyük veri kümeleri üzerinde eğitilen çok sayıda yapay sinir ağı katmanından oluşur. Bir derin öğrenme modelindeki her katman, girdi verilerini işler ve bir sonraki katmana iletir ve son katman, modelin çıktısını üretir. Veriler ağın katmanlarından geçerken dönüştürülür ve soyutlanır, bu da modelin verilerdeki…

Tahmine Dayalı Modelleme Nedir?

/

Tahmine Dayalı Modelleme Nedir? Tahmine dayalı modelleme, gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında tahminler yapmak için veri ve algoritmaların kullanılmasını içeren istatistiksel bir tekniktir. Geçmiş verilerin gelecekteki olaylar hakkında bilinçli tahminler yapmak için kullanılabileceği fikrine dayanmaktadır. Tahmine dayalı modelleme, verilere dayalı bir sistemin veya sürecin matematiksel bir temsili olan bir model oluşturmayı içerir. Model, modele uyması için kullanılan bir veri koleksiyonu olan bir veri kümesi üzerinde eğitilmiştir. Model daha sonra, eğitim verilerinde tanımlanan kalıplara ve ilişkilere dayalı olarak gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında tahminler yapmak için kullanılır. Tahmine dayalı modelleme, karar vermeyi desteklemek ve gerçek dünya sorunlarını çözmek için finans, pazarlama,…

Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir?

/

Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir? Buna Neden İhtiyacımız Var? Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarlar ve insan (doğal) dilleri arasındaki etkileşime odaklanan bir yapay zeka alanıdır. İnsan dilini işlemek, analiz etmek ve anlamak için makine öğrenimi algoritmalarını ve diğer teknikleri kullanmayı içerir ve dil çevirisi, metin sınıflandırması ve duyarlılık analizi dahil olmak üzere çeşitli görevleri desteklemek için kullanılır. NLP önemlidir, çünkü bilgisayarların karmaşık ve yapılandırılmamış bir veri biçimi olan insan dilini anlamasını ve işlemesini sağlar. NLP tekniklerini kullanarak, metinden ve konuşulan dilden anlam ve bilgi çıkarmak ve bu bilgiyi karar vermeyi desteklemek ve gerçek dünya problemlerini çözmek için kullanmak mümkündür. NLP’nin…

Veri Madenciliği Nedir?

/

Veri Madenciliği Nedir? Veri madenciliği, büyük veri kümelerindeki kalıpları ve ilişkileri keşfetme sürecidir. Verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için makine öğrenimi algoritmalarının ve istatistiksel tekniklerin uygulanmasını içerir ve genellikle karar vermeyi desteklemek ve gerçek dünya sorunlarını çözmek için kullanılabilecek iç görüleri keşfetmek için kullanılır. Veri madenciliği tipik olarak aşağıdakiler de dahil olmak üzere birkaç farklı adımı içerir: Veri hazırlama: Bu, verilerin analiz için temizlenmesini ve hazırlanmasını içerir. Bu, hataları ve tutarsızlıkları belirlemeyi ve düzeltmeyi, eksik değerleri ele almayı ve verileri uygun bir formata dönüştürmeyi içerebilir. Veri keşfi: Bu, kalıpları ve eğilimleri belirlemek için verileri keşfetmeyi içerir. Bu, verilerin görselleştirilmesini, istatistiksel…

Veri Temizleme Ve Hazırlama Nedir Ve Buna Neden İhtiyacımız Var?

//

Veri Temizleme Ve Hazırlama Nedir Ve Buna Neden İhtiyacımız Var? Veri temizleme ve hazırlama, hataları ve tutarsızlıkları tespit edip düzelterek ve verilerin amaçlanan analize uygun formata dönüştürülerek analize hazırlanması sürecidir. Verilerin doğru ve güvenilir olmasını ve kolayca analiz edilebilecek bir formatta olmasını sağlamaya yardımcı olduğu için veri analiz sürecinde önemli bir adımdır. Veri temizleme ve hazırlama gereklidir çünkü gerçek dünyadaki veriler genellikle dağınık ve kusurludur. Hatalar, tutarsızlıklar ve eksik değerler içerebilir ve istenilen analize uygun formatta olmayabilir. Veri temizleme ve hazırlama, bu sorunları belirleyip düzeltmeye ve verilerin doğru ve güvenilir olmasını sağlamaya yardımcı olur. Veri temizleme ve hazırlama için kullanılabilecek…

Keşifsel Veri Analizi

//

Keşifsel Veri Analizi? Bu Nedir Ve Neden Buna İhtiyacımız Var? Keşifsel veri analizi (EDA), özelliklerini ve modellerini anlamak için bir veri kümesini analiz etme ve özetleme sürecidir. Verilerdeki eğilimleri, kalıpları ve anormallikleri tanımlamaya yardımcı olduğundan ve daha fazla analiz ve modellemeye rehberlik edebilecek içgörüler sağlayabildiğinden, veri analizi sürecinde önemli bir adımdır. EDA tipik olarak, verilerin görselleştirilmesi, istatistiksel ölçümler kullanılarak verilerin özetlenmesi ve verilerdeki ilişkilerin ve kalıpların tanımlanması dahil olmak üzere bir dizi farklı teknik içerir. Bu yinelemeli bir süreçtir ve veriler keşfedilip analiz edilirken genellikle çok sayıda analiz ve görselleştirme aşaması içerir. EDA, verileri daha iyi anlamaya ve verilerle ilgili…

Veri Modelleme Nedir?

//

Veri Modelleme Nedir? Veri modelleme, verilerin yapılandırılmış bir temsilini oluşturma sürecidir. Kuruluşun veya uygulamanın ihtiyaçlarını desteklemek için verilerin belirli bir şekilde tasarlanmasını ve düzenlenmesini içerir. Veri modelleme, verileri mantıklı ve tutarlı bir şekilde organize etmek ve yapılandırmak için bir yol sağladığından, veri yönetiminin önemli bir parçasıdır. Ayrıca verilerin doğru, tutarlı ve kolay anlaşılır olmasını sağlamaya yardımcı olur. Kavramsal modelleme, mantıksal modelleme ve fiziksel modelleme dahil olmak üzere birçok farklı veri modelleme türü vardır. Kavramsal modelleme, verilerdeki varlıklara ve ilişkilere odaklanarak verilerin üst düzey bir temsilini oluşturmayı içerir. Mantıksal modelleme, her varlık için nitelikler ve veri türleri dahil olmak üzere verilerin…

Makine Öğrenimi Nedir?

//

Makine Öğrenimi Nedir? Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve açıkça programlanmadan tahminler veya kararlar almasını sağlamak için algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanmayı içeren bir yapay zeka alt alanıdır. Makinelerin deneyimlerden öğrenebileceği ve performanslarını zaman içinde geliştirebileceği fikrine dayanmaktadır. Ayrıca veri görselleştirme işlemlerinde dee performans artabilir. Makine öğreniminde veriler, belirli bir görevi gerçekleştirmek üzere bir modeli eğitmek için kullanılır. Model, çok sayıda örnekle sunulur ve görevi nasıl gerçekleştireceğini öğrenmek için bu örnekleri kullanır. Model eğitildikten sonra, yeni verilere dayalı olarak tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için kullanılabilir. Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi birçok farklı makine öğrenimi türü vardır. Denetimli…