İsveç Kraliyet Bilimler Akademisi 2023 yılı Nobel Ekonomi Ödülü ekonomi tarihçisi Claudia Goldin’e verildi. Claudia Goldin, kadınlar ve erkekler arasındaki maaş eşitsizliğini incelemişti.
Kraliyet Bilimler Akademisi Claudia Goldin’in kadınların kazançları ve kadın istihdamı piyasası ilişkisine dair yaptığı çalışmayı duyurdu. Goldin’in yaptığı bu çalışma…
Karar ağaçları sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritması olup veri bilimi için kullanılır. Bir dizi kararın ve bu kararların olası sonuçlarının o gözlemin özelliklerine dayalı olarak yeni bir gözlemin sonucunu tahmin etme amacı ile grafiksel bir temsilidir.
Karar Ağaçları Nedir?
Karar ağaçları özelliklerin değerlerine göre verileri daha küçük ve daha küçük alt kümelere bölerek ve her alt küme için ayrı bir karar ağacı oluşturarak çalışır. Ağaç, kök düğümden başlanarak ve daha sonra ağaç boyunca ilerleyerek, özelliklerin değerlerine dayalı olarak her düğümde kararlar alınarak oluşturulur. Nihai karar, gözlemin tahmin edilen sonucunu temsil eden yaprak düğümde verilir.
Karar ağaçları, anlaşılması …
Lojistik regresyon istatistiğin temel yaklaşımlarından olup veri biliminde önemli bir araçtır. Lojistik regresyon bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak meydana gelen bir olayın olasılığını tahmin edilmesine olanak tanır.
Lojistik Regresyon Nedir?
Lojistik regresyon bir olayın meydana gelme olasılığı veya iki kategoriden birine sınıflandırma gibi ikili sonuçları modellemek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Öngörülen olasılığı 0 ile 1 arasında bir değere eşleyen bir sigmoid eğrisi olan lojistik fonksiyona dayanır.
Lojistik regresyon modelleri bağımlı değişken (bir olayın meydana gelme olasılığı) ile bağımsız değişkenler (olasılığı tahmin etmek için kullanılan değişkenler) arasındaki ilişkiyi tanımlayan en uygun eğriyi bulma fikrine dayanır. Model tahmin edilen olasılıklar göz önüne alındığında gözlemlenen …
Lojistik Ve Linear Regresyon istatistiksel modelleme teknikleri olup, farklı türde problemleri çözmek için kullanılır. Linear regresyon bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin etmek için kullanılırken, lojistik regresyon ise iki sınıflı sınıflandırma problemlerinde olasılıkları modellemek için tercih edilir. Linear (doğrusal) regresyon tahminleri nicelik ifade ederken, lojistik regresyon tahminleri iki sınıfın olasılıklarını yansıtır.
Her iki yöntemin kısa açıklaması
Öncelikle Lojistik ve Linear Regresyon metotlarının hangi durumlarda kullanıldığını hızlıca inceleyelim:
Doğrusal Regresyon (Linear regresyon):
Linear regresyon ile ne amaçlarız
Amaç: Bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılır. Temelde, bağımsız değişkenlerin doğrusal bir kombinasyonunu kullanarak bağımlı değişkeni tahmin etmeye çalışır.
Veri Türü: Sürekli ve sayısal …
Lineer regresyon veri biliminde sıkça kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi modellemek için kullanılır. Değişkenler arasındaki ilişkiyi en uygun çizgi veya eğri ile açıklama amacını taşır ve genellikle bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak bağımlı değişkenin tahmin edilmesinde kullanılır. Lojistik regresyondan farklıdır.
Lineer Regresyon Nedir
Lineer regresyon, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi ifade eden istatistiksel bir yöntemdir. Bu yaklaşım, bağımsız değişkenlerin değerlerinde meydana gelen değişikliklerin, bağımlı değişkenin değerinde sabit bir değişikliğe yol açtığı varsayımına dayanır. Bu ilişki düz bir çizgi ile temsil edilir, bu nedenle …
Derin öğrenme veri analizi ve yapay zeka alanında büyük bir yeri olan bir konsepttir. Karmaşık veri analizi, yapay sinir ağları, öğrenme yeteneği ve uygulamalarıyla derin öğrenme geleceğin teknolojik dünyasında büyük bir rol oynayacak.
Derin Öğrenme: Karmaşık Veri Analizi ve Öğrenme
Derin öğrenme modern makine öğreniminin ve veri bilimi için en çarpıcı ve etkili alt dallarından biridir. Bu yaklaşım, büyük miktarda veriyi işleyerek karmaşık desenleri öğrenme ve anlama yeteneği sunar. Özellikle yapay sinir ağlarının kullanıldığı derin öğrenme, insan beyninin sinir ağlarından ilham alır ve veri içindeki derinlemesine bağlantıları ortaya çıkarmaya odaklanır.
Örneğin derin öğrenme ile tıp alanında kanser teşhisi yapılabilir. Bir yapay sinir ağı, …
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. Dil çevirisi, metin sınıflandırması ve duyarlılık analizi gibi çeşitli görevleri desteklemek için kullanılır.
Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir? Buna Neden İhtiyacımız Var?
Doğal dil işleme 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.
Doğal Dil İşleme Örnekleri
Dil çevirisi: …
Veri madenciliği, büyük ve karmaşık veri kümelerinden anlamlı bilgi ve desenleri çıkarma sürecidir. Bu süreç istatistik, yapay zeka, veritabanı yönetimi ve makine öğrenimi tekniklerini bir araya getirerek verilerdeki gizli yapıları keşfetmeyi amaçlar.
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: Verilerin analiz için temizlenmesini ve hazırlanmasını içerir. Bu, hataları ve tutarsızlıkları belirlemeyi ve …
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, analiz yapılacak verilerin eksik, hatalı veya anormal değerler içeren yönlerini düzeltmek ve analizde daha güvenilir sonuçlar elde etmek amacıyla gerçekleştirilen bir aşamadır. Veri bilimi ve istatistiksel yaklaşımlar veri temizleme ve hazırlama aşamasında verilerin doğruluğunu artırarak analizde daha güvenilir sonuçlar elde etmemize yardımcı olur.
Eksik verileri doldurmak için istatistiksel yöntemler kullanılabilir; ortalama, medyan veya en yakın komşu …
Keşifsel veri analizi özelliklerini ve modellerini anlamak için bir veri kümesini analiz etme ve özetleme sürecidir. Verilerdeki eğilimleri, anormallikleri tanımlamaya yardımcı olduğundan ve daha fazla analiz ve modellemeye rehberlik edebilecek içgörüler sağlar. Bu yüzden veri analizi sürecinde önemli bir adımdır. Keşifsel veri analizine açınsayıcı veri çözümlemesi (exploratory data analysis) ismi de verilmektedir.
Keşifsel Veri Analizi Nedir?
Keşifsel veri analizi verinin özelliklerini anlamak için bir kullanılan özetleme süreci olarak düşünülebilir. Verilerdeki eğilimleri, desenleri ve anormallikleri tanımlamaya yardımcı olur. Sonraki analiz ve modelleme yöntemlerinin seçimlerinde önemlidir. Veriye dair içgörüler sağlar. Temel olarak verilerin görselleştirilmesi, istatistiksel ölçümler kullanılarak verilerin özetlenmesi ve verilerdeki ilişkilerin ve desenlerin tanımlanması …
Veri modelleme verilerin yapılandırılmış bir temsilini oluşturma sürecidir. Analiz veri kullanımı ihtiyaçlarını desteklemek için verilerin belirli bir şekilde tasarlanmasını ve düzenlenmesini içerir.
Veri Modelleme Nedir?
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 daha ayrıntılı bir …
