Doğru kullanılmadığında bireylerin hayatını doğrudan olumsuz etkileyen, doğru kullanıldığında ise hayatı olanca kolaylaştıran teknoloji son yıllarda tehlike saçıyor. Bireyler teknoloji bağımlılığının bedelini bazen fiziksel bazense ruhsal bozukluklarla ödeyebiliyor. Peki nedir teknoloji bağımlılığı? Kimlere teknoloji bağımlısı denebilir? Yeşilay’a göre, teknolojinin kontrolsüz kullanımıyla ortaya…
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, 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? 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, 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, 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…
Yeni teknoloji bir sohbet robotu olan ChatGPT, 13 Ocak 2023 tarihinde yeni bir Linked-in gönderisi yayınlayarak önemli bir gelişmeyi duyurdu. Yayınlanan gönderi şu ifadeleri içeriyor, “İşte bir ilk: #ChatGPT hakemli bir makaleye ortak yazar olarak dâhil edildi. Ödevlerde ChatGPT kullanımı eleştirilirken, bir akademik makalede yazar olması tartışmaları tetikledi. Bunun Bir Etik Onay Komitesinden Geçmesi Gerekmez Mi? “Open artificial intelligence platforms in nursing education: Tools for academic progress or abuse?” (Hemşirelik eğitiminde açık yapay zekâ platformları: Akademik ilerleme veya istismar için araçlar?) başlığıyla ScienceDirect aracılığıyla yayınlanan makalede, yazarlar içinde ChatGPT eklendi. Bu durum bazı kişilere göre büyük ve heyecanlı bir…
Veri Görselleştirme Nedir? Veri görselleştirme, verilerden iç görülerin anlaşılmasına, analiz edilmesine ve iletilmesine yardımcı olmak için verilerin görsel temsillerini oluşturma sürecidir. Verileri açık ve anlaşılır bir şekilde temsil etmek için çizimleri, çizelgeleri, haritaları ve diğer görsel öğeleri kullanmayı içerir. Veri görselleştirme, veri bilimcilerin analiz sonuçlarını başkalarına hızlı ve etkili bir şekilde iletmelerine olanak tanıdığı için veri biliminin önemli bir parçasıdır. Veri bilimcileri, görsel öğeleri kullanarak, ham verilere bakıldığında hemen fark edilemeyebilecek verilerdeki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri vurgulayabilir. Excel, Tableau ve R gibi yazılım programlarının yanı sıra Matplotlib, Seaborn ve Plotly gibi programlama kitaplıkları da dahil olmak üzere veri görselleştirme için…
Veri Ne Anlama Geliyor? Veri bilimi bağlamında veri, bilgi ve içgörü elde etmek için işlenebilen ve analiz edilebilen bilgileri ifade eder. Veriler, sayılar, metin, resimler ve daha fazlası dahil olmak üzere birçok biçimde olabilir. Veriler genellikle, bir soruyu yanıtlamak veya bir karar hakkında bilgi vermek gibi belirli bir amaç için toplanır ve düzenlenir. Veriler yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilir. Yapılandırılmış veriler, belirli bir biçimde, tipik olarak bir tablo veya sabit bir şemada düzenlenen verilerdir. Araması, sıralaması ve analizi kolaydır ve bir veritabanında veya elektronik tabloda kolayca saklanabilir. Yapılandırılmış verilere örnek olarak mali kayıtlar, müşteri verileri ve ürün bilgileri verilebilir. Yapılandırılmamış veriler,…
Veri bilimi, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden bilgi ve içgörü çıkarmak için bilimsel yöntemleri, süreçleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan disiplinler arası bir alandır. Karmaşık veri kümelerini analiz etmek ve yorumlamak için matematik, istatistik, bilgisayar bilimi ve alan uzmanlığı gibi alanlardan teknikleri kullanmayı içerir. Veri bilimcileri, çeşitli kaynaklardan veri toplamak, işlemek ve analiz etmek için çeşitli araçlar ve teknikler kullanır. Bu verileri finans, sağlık, perakende ve daha fazlası dahil olmak üzere çok çeşitli sektörlerde önemli soruları yanıtlamak, tahminlerde bulunmak ve sorunları çözmek için kullanırlar. Veri bilimi, toplumun birçok alanında yenilik ve dönüşümü yönlendiren, hızla büyüyen bir alandır. Güçlü analitik, teknik ve problem…
Telefonlarınızdaki sensörlerin insan sağlığına dair önemli ipuçları verebileceğini biliyor muydunuz? Akıllı telefonlardaki hareket sensörleri aracılığıyla toplanan ve sadece 6 dakikalık yürümeden elde edilen verilerin, birinin önümüzdeki beş yıl içinde ölme riskini tahmin etmek için yeterli olabileceği konuşuluyor. Akıllı Saatler Gibi Akıllı Telefonların Da Sensörleri Kullanılabilir Yapılan bazı çalışmalar, spor saatleri gibi cihazlarda giyilebilir hareket sensörleri ile ölçülen günlük fiziksel aktivite düzeyini kullanarak ölüm riskini tahmin etmişti. Bu bilinen faydayla birlikte akıllı saatlere ve fitness takip cihazlarına yönelik popüler bir eğilim olmasına rağmen, bu cihazları kullananların sayısı kullanmayanlara göre oldukça az. Bu tip lüks görülen cihazlar maddi gücü olan bir azınlık…
