Makine Öğreniminde Vektörler ve Lineer Cebir: Önemi, Kullanımı ve Çözümleri (Basit Anlatım)

Vektörler ve Lineer Cebir Nedir?

Vektör: Bir vektör, birden fazla sayının bir listesidir. Örneğin, [1, 2, 3] gibi. Bu sayılar bir şeyleri temsil edebilir. Mesela bir insanın boyunu, kilosunu ve yaşını.

Lineer Cebir: Matematikte, vektörlerle ve matrislerle (birden fazla vektörün tablosu gibi düşünebiliriz) çalışmayı sağlayan kurallar ve yöntemler bütünüdür.

Makine Öğreniminde Neden Önemlidir?

Makine öğrenimi, bilgisayarların büyük veri yığınlarını analiz edip, bu verilerden öğrenerek tahminler yapmasını sağlar. Bu veriler genellikle vektörler ve matrisler halinde temsil edilir.

1. Verilerin Temsili:

Bir örnek düşünelim: Bir evin fiyatını tahmin etmek istiyoruz. Evin kaç odası olduğu, metrekaresi, bulunduğu semt gibi özellikleri vardır. Bu özellikler vektörlerle temsil edilir:

csharp
[Oda sayısı, Metrekare, Semt kodu]
[3, 120, 5]  // Örnek bir evin özellikleri

Bu vektörler, evlerle ilgili verileri matematiksel bir forma sokar ve bilgisayarların bu verilerle çalışmasını sağlar.

2. Hesaplamalar:

Vektörler ve matrisler sayesinde çok sayıda veriyi hızlı ve etkin bir şekilde işleyebiliriz. Lineer cebir kuralları, bu veriler üzerinde toplama, çarpma gibi işlemleri yapmamıza olanak tanır. Mesela, iki farklı evin özelliklerini toplamak veya fiyat tahmini yapmak için ağırlıklandırılmış çarpımlar yapmak gibi.

3. Model Eğitimi:

Makine öğreniminde bir modelin eğitilmesi, verilerin ve tahminlerin ne kadar iyi örtüştüğünü görmek için vektör ve matris işlemleri gerektirir. Örneğin, bir evin gerçek fiyatı ve tahmin edilen fiyatı arasındaki farkı (hata) hesaplamak için.

Hangi Problemi Çözer?

Vektörler ve lineer cebir, makine öğreniminde şu problemleri çözmeye yardımcı olur:

1. Verilerin Anlamlı Bir Şekilde Temsili: Veriler, makine öğrenimi algoritmalarının anlayabileceği bir biçime dönüştürülür.
2. Büyük Ölçekli Hesaplamalar: Çok sayıda veri ile hızlı ve etkili hesaplamalar yapmayı sağlar.
3. Model Optimizasyonu: Tahmin modellerinin doğruluğunu artırmak için gereken matematiksel işlemleri yapar.

Özet:

Vektörler ve lineer cebir, makine öğreniminde verileri anlamlı bir şekilde temsil etmek ve büyük ölçekli hesaplamalar yapmak için kullanılır. Bu sayede, bilgisayarlar verilerden öğrenebilir, tahminler yapabilir ve çeşitli problemleri çözebilir. Bu matematiksel araçlar olmadan, makine öğrenimi modelleri çalışmaz hale gelir çünkü verilerle etkili bir şekilde etkileşimde bulunamazlar.

Clasification ve deep learningde kullanılır mı?

Vektörler ve lineer cebir, sınıflandırma ve derin öğrenme gibi makine öğrenimi alanlarında kritik bir öneme sahiptir. Detaylandırarak açıklayalım:

Sınıflandırma ve Vektörler/Lineer Cebir

Sınıflandırma: Verilerin belirli kategorilere ayrılması işlemidir. Örneğin, e-postaları "spam" ve "spam değil" olarak sınıflandırmak.

Kullanımı:

1. Veri Temsili:

   • Her veri noktası, özelliklerine göre bir vektör olarak temsil edilir. Örneğin, bir e-posta içeriği kelime sayıları gibi özelliklerle bir vektör olarak ifade edilebilir:

     csharp
     [kelime1_sayısı, kelime2_sayısı, ..., kelimeN_sayısı]
     

2. Hesaplamalar:

   • Verilerin vektör olarak temsil edilmesi, sınıflandırma algoritmalarının bu veriler üzerinde hesaplamalar yapmasına olanak tanır. Örneğin, bir karar ağacı algoritması, hangi dalda ilerleyeceğine karar verirken bu vektörleri kullanır.

3. Model Eğitimi:

   • Sınıflandırma modelleri, eğitim verilerindeki vektörler üzerinde çalışarak, her bir kategorinin (sınıfın) karakteristiklerini öğrenir. Bu süreç, lineer cebir kurallarıyla desteklenir. Örneğin, bir lojistik regresyon modeli, vektörleri kullanarak sınıflandırma sınırlarını belirler.

Derin Öğrenme ve Vektörler/Lineer Cebir

Derin Öğrenme: Çok katmanlı yapay sinir ağları kullanarak, verilerin daha karmaşık ve derin temsillerini öğrenme yöntemidir.

Kullanımı:

1. Veri Temsili:

   • Derin öğrenme modelleri, giriş verilerini vektörler halinde alır. Örneğin, bir resim, her piksel değeriyle bir vektör olarak temsil edilebilir:

     csharp
     [piksel1, piksel2, ..., pikselN]
     

2. Katmanlar Arası Geçiş:

   • Sinir ağlarındaki her bir katman, giriş vektörlerini alır ve bunları ağırlık matrisleriyle çarparak yeni vektörler oluşturur. Bu, lineer cebir işlemleriyle gerçekleştirilir.
   • Örneğin, bir katmandaki işlemi şu şekilde düşünebiliriz:

     css
     yeni_vektor = ağırlıklar * giriş_vektoru + bias
     

3. Aktivasyon Fonksiyonları:

   • Her katmandaki çıkış vektörleri, aktivasyon fonksiyonlarından geçirilir. Bu fonksiyonlar, veriyi doğrusal olmayan bir şekilde dönüştürerek modelin daha karmaşık ilişkileri öğrenmesini sağlar.

4. Geri Yayılım (Backpropagation):

   • Modelin öğrenme sürecinde hataları azaltmak için kullanılan geri yayılım algoritması, ağırlık matrislerinin güncellenmesi için lineer cebir işlemlerini kullanır. Bu süreçte, hataların türevleri (gradyanlar) hesaplanarak ağırlıklar güncellenir.

Özet

Vektörler ve lineer cebir, sınıflandırma ve derin öğrenme dahil olmak üzere makine öğreniminin temel taşlarıdır. Sınıflandırmada verileri anlamlı bir şekilde temsil eder ve algoritmaların verilerle çalışmasını sağlar. Derin öğrenmede ise, verilerin katmanlar arasında nasıl işleneceğini ve öğrenme sürecinde ağırlıkların nasıl güncelleneceğini belirler. Bu matematiksel araçlar olmadan, modern makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemleri uygulanamaz hale gelir.

Grokking Machine Learning Kitabının Özeti

Kitabın Bölümleri ve Kısa Açıklamaları

1. Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğreniminin temel kavramlarını açıklar. Sağduyu ve bilgisayar tarafından yapılması dışında makine öğreniminin nasıl çalıştığını anlamaya yönelik bir giriş sunar.

2. Makine Öğrenimi Türleri

Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi farklı makine öğrenimi türlerini açıklar. Etiketli ve etiketsiz veriler arasındaki farkları ve uygulama alanlarını anlatır.

3. Noktalarımıza Yakın Bir Çizgi Çizmek: Doğrusal Regresyon

Doğrusal regresyon yöntemini ve bunun bir evin fiyatını tahmin etme gibi uygulamalarını açıklar. Model oluşturma, hata fonksiyonu ve polinom regresyon gibi konuları ele alır.

4. Eğitim Sürecini Optimize Etme: Yetersiz Uyum, Aşırı Uyum, Test Etme ve Düzenleme

Modelin yetersiz uyum ve aşırı uyum problemlerini çözmek için kullanılan teknikleri tartışır. Model karmaşıklığı, doğrulama seti ve düzenli hale getirme konularını kapsar.

5. Noktalarımızı Bölmek için Çizgileri Kullanma: Perceptron Algoritması

Perceptron algoritmasını ve bunun sınıflandırma problemlerindeki uygulamalarını açıklar. Perceptron algoritmasının kodlanması ve hata fonksiyonu ile ilgili detaylar verir.

6. Noktaları Bölmek için Sürekli Bir Yaklaşım: Lojistik Sınıflandırıcılar

Lojistik sınıflandırıcıların ve lojistik regresyon algoritmasının nasıl çalıştığını anlatır. Ayrıca birden fazla sınıfa sınıflandırma için softmax fonksiyonunu açıklar.

7. Sınıflandırma Modellerini Nasıl Ölçersiniz? Doğruluk ve Arkadaşları

Model değerlendirme metriklerini, doğruluğu ve farklı hata türlerini tanıtır. Alıcı işletim karakteristiği (ROC) eğrisi gibi değerlendirme araçlarını açıklar.

8. Olasılığı Maksimumda Kullanmak: Naif Bayes Modeli

Naif Bayes modelini ve bunun spam algılama gibi uygulamalarını tartışır. Bayes teoreminin temel kavramlarını ve model oluşturma sürecini açıklar.

9. Soru Sorarak Verileri Bölme: Karar Ağaçları

Karar ağaçlarının nasıl çalıştığını ve bunların uygulamalarını anlatır. Karar ağaçları ile sınıflandırma ve regresyon problemlerinin nasıl çözülebileceğini açıklar.

10. Daha Fazla Güç Elde Etmek için Yapı Taşlarının Birleştirilmesi: Sinir Ağları

Sinir ağlarının temel kavramlarını ve bunların uygulamalarını tanıtır. Keras kullanarak sinir ağlarını kodlama ve eğitim süreçlerini açıklar.

11. Stil ile Sınırları Bulma: Destek Vektör Makineleri ve Çekirdek Yöntemi

Destek vektör makinelerinin ve çekirdek yönteminin nasıl çalıştığını anlatır. Scikit-Learn ile destek vektör makinelerinin kodlanması ve uygulamaları üzerinde durur.

12. Sonuçları Maksimize Etmek için Modelleri Birleştirme: Toplu Öğrenme

Toplu öğrenme yöntemlerini ve bunların güçlerini açıklar. Torbalama, AdaBoost ve Gradyan artırma gibi teknikleri tanıtır.

13. Tüm Bunları Uygulamaya Koymak: Gerçek Hayattan Bir Veri Örneği

Gerçek bir veri seti üzerinde makine öğrenimi modellerini uygulamalı olarak gösterir. Veri temizleme, özellik mühendisliği ve model eğitimi gibi adımları içerir.

Ekler

• Ek A: Her bölümün alıştırmalarının çözümleri
• Ek B: Teknik matematiksel türevler
• Ek C: Tavsiye edilen referanslar ve kaynaklar

Bu kitabın amacı, okuyucuları makine öğrenimi modelleri ve bu modellerin nasıl kullanılacağı konusunda kapsamlı bir şekilde bilgilendirmektir. Her bölüm, belirli bir modeli veya tekniği derinlemesine inceler ve pratik örnekler ve alıştırmalar sunar.

1. Bölüm: Makine Öğrenimi Nedir?

Bu bölümde, makine öğrenimi kavramının temelleri ve bu teknolojinin nasıl çalıştığı üzerine odaklanılmaktadır.

İçindekiler:

• Makine Öğrenimi Nedir? Makine öğreniminin, bilgisayarların problemleri çözme ve kararlar alma yeteneği ile ilgili olduğunu açıklar. Temel olarak, bir bilgisayarın, insanlarınkine benzer şekilde veri ve deneyimlerden öğrenme yeteneğine sahip olmasıdır.

• Makine Öğrenimi Zor mu? Bu bölümde, makine öğreniminin anlaşılması ve uygulanmasının zor olmadığı vurgulanır. Temel matematik bilgisi ve sağduyu ile bu teknolojinin öğrenilebileceği belirtilir.

• Bu Kitapta Ne Öğreneceğiz? Kitapta, makine öğreniminin temel kavramları, algoritmalar ve bu algoritmaların gerçek dünya problemlerinde nasıl uygulanabileceği öğretilmektedir. Kitap boyunca okuyucular, sağduyu ve görsel sezgi ile desteklenen yöntemler aracılığıyla konuyu öğrenirler.

• Yapay Zeka Nedir ve Makine Öğreniminden Farkı Nedir? Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi arasındaki farklar açıklanır. Makine öğrenimi, AI'nin bir alt kümesi olarak tanımlanır ve AI'nin, makine öğrenimi dışındaki yöntemleri de içerdiği belirtilir.

• İnsanlar Nasıl Düşünür ve Bu Fikirleri Bir Makineye Nasıl Enjekte Edebiliriz? İnsan düşünme süreçlerinin nasıl çalıştığı ve bu süreçlerin bir bilgisayara nasıl aktarılabileceği üzerine tartışmalar yapılır. Bu, makine öğrenimi algoritmalarının temelini oluşturan bir konudur.

• Gerçek Hayattan Bazı Temel Makine Öğrenimi Örnekleri Makine öğreniminin gerçek dünyadaki uygulamalarına dair örnekler verilir. Bu örnekler, okuyuculara konunun pratiğe dökülmüş halini görmeleri için yardımcı olur.

Özet:

Bu bölümde, makine öğreniminin temel kavramları, yapay zekadan farkı ve insan düşünme süreçlerinin bilgisayarlara nasıl aktarılabileceği üzerine genel bir giriş yapılmaktadır. Makine öğreniminin zor olmadığı, biraz temel matematik bilgisi ve sağduyu ile anlaşılabileceği vurgulanmaktadır .

2. Bölüm: Makine Öğrenimi Türleri

Bu bölümde makine öğreniminin farklı türleri tanıtılmaktadır. Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi temel makine öğrenimi yaklaşımlarının ne olduğu ve nasıl çalıştığı açıklanmaktadır.

İçindekiler:

• Denetimli Öğrenme: Denetimli öğrenmenin, etiketli veri kullanarak modeller oluşturmayı amaçladığını açıklar. Bu yöntem, veri noktalarının bilinen çıktılarla (etiketlerle) eşleştirilmesine dayanır. Örnekler arasında konut fiyatlarının tahmini ve e-posta spam tespiti yer alır.

• Denetimsiz Öğrenme: Denetimsiz öğrenmenin, etiketsiz veri kullanarak veri içindeki gizli yapıları keşfetmeyi amaçladığını açıklar. Bu yöntem, veri noktalarının doğal olarak gruplanmasına veya belirli özelliklere göre sınıflandırılmasına dayanır. Örnekler arasında müşteri segmentasyonu ve anomali tespiti yer alır.

• Pekiştirmeli Öğrenme: Pekiştirmeli öğrenmenin, bir ajanın belirli bir ortamda nasıl hareket edeceğini öğrenmesi gerektiğini açıklar. Bu yöntem, ödül ve ceza mekanizmaları kullanarak ajanın davranışlarını optimize eder. Örnekler arasında oyun oynama ve robotik kontrol yer alır.

• Etiketli ve Etiketsiz Veriler: Etiketli ve etiketsiz veriler arasındaki farkı açıklar. Etiketli veriler, her veri noktasının bilinen bir etikete sahip olduğu verilerdir (örneğin, kedi/köpek sınıflandırması). Etiketsiz veriler ise bu tür etiketlere sahip olmayan verilerdir ve genellikle veri kümesi hakkında daha az bilgi içerir.

• Sayısal ve Kategorik Veriler: Sayısal ve kategorik veriler arasındaki farkı açıklar. Sayısal veriler, sayılarla temsil edilen verilerdir (örneğin, fiyatlar, ağırlıklar). Kategorik veriler ise belirli kategoriler veya durumlarla temsil edilen verilerdir (örneğin, cinsiyet, hayvan türü).

Özet:

Bu bölümde, makine öğreniminin üç ana türü olan denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme detaylandırılmaktadır. Ayrıca etiketli ve etiketsiz veriler, sayısal ve kategorik veriler gibi temel veri türleri hakkında bilgi verilmektedir .

3. Bölüm: Noktalarımıza Yakın Bir Çizgi Çizmek: Doğrusal Regresyon

Bu bölümde doğrusal regresyon yöntemi detaylandırılmaktadır. Doğrusal regresyon, bir veri kümesi üzerinde en iyi uyan doğrusal ilişkiyi bulmayı amaçlayan bir modelleme tekniğidir.

İçindekiler:

• Doğrusal Regresyon Nedir? Doğrusal regresyonun temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını açıklar. Basit bir doğrusal model, veri noktalarının etrafında en iyi uyumu sağlayan bir doğru çizerek verileri modellemeyi hedefler.

• Bir Dizi Veri Noktasından Geçen Bir Doğrunun Uydurulması Doğrusal regresyon modelinin nasıl oluşturulduğunu ve veri noktalarına en iyi uyan doğrunun nasıl bulunduğunu açıklar. Bu süreçte en küçük kareler yöntemi kullanılır.

• Python'da Doğrusal Regresyon Algoritmasının Kodlanması Doğrusal regresyon modelinin Python programlama dili kullanılarak nasıl kodlanacağını ve uygulanacağını gösterir. Bu kısımda, bir veri kümesi üzerinde doğrusal regresyon modeli oluşturma adım adım anlatılır.

• Gerçek Bir Veri Kümesinde Konut Fiyatlarını Tahmin Etmek Üzere Doğrusal Bir Regresyon Modeli Oluşturmak için Turi Create Kullanarak Turi Create kütüphanesi kullanarak gerçek bir veri kümesi üzerinde doğrusal regresyon modeli oluşturma sürecini açıklar. Örnek olarak, konut fiyatlarını tahmin etmeye yönelik bir model oluşturulur.

• Polinom Regresyonu Nedir? Doğrusal olmayan veri kümesine daha karmaşık bir eğri uydurmak için polinom regresyonunun nasıl kullanılacağını açıklar. Polinom regresyonu, verilerin daha karmaşık ilişkilerini modellemeye yardımcı olur.

• Tıbbi Uygulamalar ve Tavsiye Sistemleri Gibi Gerçek Dünyadaki Doğrusal Regresyon Örneklerinin Tartışılması Doğrusal regresyonun tıbbi uygulamalar, tavsiye sistemleri ve diğer gerçek dünya problemlerindeki uygulamalarını tartışır. Bu örnekler, doğrusal regresyonun pratikte nasıl kullanıldığını gösterir.

Özet:

Bu bölüm, doğrusal regresyon modelinin temellerini ve uygulamalarını kapsar. Veri noktalarına en iyi uyan doğruyu bulmak, modeli Python'da kodlamak ve polinom regresyon gibi daha ileri teknikleri öğrenmek için adım adım rehberlik sağlar. Ayrıca, doğrusal regresyonun çeşitli gerçek dünya uygulamalarındaki kullanımlarını tartışır .

4. Bölüm: Eğitim Sürecini Optimize Etme: Yetersiz Uyum, Aşırı Uyum, Test Etme ve Düzenleme

Bu bölümde, makine öğrenimi modellerinin eğitim sürecinde karşılaşabilecekleri sorunlar ve bu sorunları çözmek için kullanılan teknikler ele alınmaktadır.

İçindekiler:

• Yetersiz Uyum ve Aşırı Uyum Nedir? Yetersiz uyum (underfitting) ve aşırı uyum (overfitting) kavramlarını açıklar. Yetersiz uyum, modelin veriyi yeterince öğrenememesi durumudur. Aşırı uyum ise modelin eğitim verisine çok fazla uyum sağlaması ve bu nedenle yeni verilerde başarısız olmasıdır.

• Model Karmaşıklığı ve Hata Oranı Model karmaşıklığının hata oranı üzerindeki etkisini açıklar. Daha karmaşık modellerin aşırı uyuma, daha basit modellerin ise yetersiz uyuma eğilimli olduğunu belirtir.

• Test ve Doğrulama Setleri Modelin performansını değerlendirmek için kullanılan test ve doğrulama setlerini tanıtır. Eğitim, doğrulama ve test setlerinin nasıl ayrılacağını ve bu setlerin hangi amaçlarla kullanıldığını açıklar.

• Düzenleme Teknikleri: L1 ve L2 Normları Düzenleme (regularization) tekniklerini açıklar. L1 ve L2 normlarının model karmaşıklığını nasıl kontrol ettiğini ve bu yöntemlerin aşırı uyum problemini nasıl çözdüğünü anlatır.

• Model Karmaşıklığı ve Performans Grafikleri Model karmaşıklığı ile performans arasındaki ilişkiyi görselleştiren grafikler sunar. Bu grafikler, en iyi performansı elde etmek için model karmaşıklığının nasıl optimize edilebileceğini gösterir.

Özet:

Bu bölüm, makine öğrenimi modellerinin eğitim sürecinde karşılaşabilecekleri yetersiz uyum ve aşırı uyum gibi sorunları ve bu sorunları çözmek için kullanılan test, doğrulama ve düzenleme tekniklerini kapsamaktadır. Ayrıca, model karmaşıklığının performans üzerindeki etkisini ve bu karmaşıklığın nasıl optimize edilebileceğini açıklamaktadır .

5. Bölüm: Noktalarımızı Bölmek için Çizgileri Kullanma: Perceptron Algoritması

Bu bölümde perceptron algoritması detaylandırılmaktadır. Perceptron, makine öğrenimi ve yapay sinir ağlarının temel taşlarından biri olarak, iki sınıfı ayırmak için kullanılan basit bir algoritmadır.

İçindekiler:

• Sınıflandırma Nedir? Sınıflandırma kavramını ve bunun makine öğrenimindeki önemini açıklar. Sınıflandırma, veri noktalarını belirli kategorilere ayırma işlemidir.

• Duygu Analizi: Makine Öğrenmesini Kullanarak Bir Cümlenin Mutlu mu Yoksa Üzgün mü Olduğunu Nasıl Anlarız? Duygu analizini tanıtarak, metin verilerinin sınıflandırılması örneği üzerinde durur. Cümlelerin olumlu ya da olumsuz duygular içerip içermediğini belirlemek için makine öğrenimi kullanır.

• İki Renkteki Noktaları Ayıran Bir Çizgi Nasıl Çizilir? Perceptron algoritmasının temelini oluşturan, iki sınıfı ayıran doğruyu nasıl bulacağımızı açıklar. Veri noktalarının farklı sınıflarına göre nasıl ayrılacağını ve bu çizginin nasıl oluşturulacağını gösterir.

• Perceptron Nedir ve Onu Nasıl Eğitiriz? Perceptron algoritmasının nasıl çalıştığını ve nasıl eğitildiğini detaylandırır. Ağırlık güncelleme kuralları ve hata fonksiyonu gibi temel kavramları açıklar.

• Python ve Turi Create'de Perceptron Algoritmasının Kodlanması Perceptron algoritmasını Python ve Turi Create kullanarak nasıl kodlayacağınızı ve uygulayacağınızı gösterir. Adım adım kodlama örnekleri sunar.

Özet:

Bu bölümde perceptron algoritmasının temelleri ve uygulamaları ele alınmaktadır. Perceptron, iki sınıfı ayıran çizgiyi bulmak için kullanılan basit ve etkili bir sınıflandırma algoritmasıdır. Duygu analizi gibi uygulamalarda nasıl kullanılacağı, Python ve Turi Create ile nasıl kodlanacağı adım adım anlatılmaktadır .

6. Bölüm: Noktaları Bölmek için Sürekli Bir Yaklaşım: Lojistik Sınıflandırıcılar

Bu bölümde lojistik sınıflandırıcıların temelleri ve uygulamaları ele alınmaktadır. Lojistik sınıflandırma, veri noktalarını belirli sınıflara ayırmak için kullanılan sürekli bir yaklaşımdır.

İçindekiler:

• Lojistik Sınıflandırıcı Nedir? Lojistik sınıflandırıcıların temelini açıklar ve bu yöntemin sınıflandırma problemlerindeki önemini vurgular. Lojistik sınıflandırıcı, doğrusal bir sınıflandırıcının doğrusal olmayan verileri modellemesine olanak tanır.

• Sigmoid Fonksiyonu: Sürekli Bir Aktivasyon Fonksiyonu Sigmoid fonksiyonunun, lojistik sınıflandırıcıların ana bileşeni olduğunu ve sürekli bir aktivasyon fonksiyonu olarak nasıl çalıştığını açıklar. Sigmoid fonksiyonu, girdileri 0 ile 1 arasında bir değere dönüştürür.

• Lojistik Regresyon Algoritması Lojistik regresyon algoritmasının nasıl çalıştığını ve bu algoritmanın veri noktalarını sınıflandırmada nasıl kullanıldığını detaylandırır. Lojistik regresyonun, bir veri noktasının belirli bir sınıfa ait olma olasılığını tahmin ettiğini belirtir.

• Python'da Lojistik Regresyon Algoritmasının Kodlanması Python programlama dili kullanarak lojistik regresyon algoritmasının nasıl kodlanacağını ve uygulanacağını gösterir. Adım adım kodlama örnekleri sunar.

• Film Eleştirilerinin Duyarlılığını Analiz Etmek için Lojistik Sınıflandırıcı Kullanma Turi Create kütüphanesi kullanarak lojistik sınıflandırıcıların duygu analizi gibi uygulamalarda nasıl kullanılacağını açıklar. Film eleştirilerinin olumlu veya olumsuz olduğunu belirlemek için lojistik sınıflandırıcılar kullanılır.

• İkiden Fazla Sınıf İçin Sınıflandırıcılar Oluşturmak Üzere Softmax İşlevini Kullanma Softmax fonksiyonunun, lojistik regresyonu ikiden fazla sınıfa genişletmek için nasıl kullanılacağını açıklar. Bu fonksiyon, her sınıf için olasılık tahminleri yapar ve en yüksek olasılığa sahip sınıfı seçer.

Özet:

Bu bölümde, lojistik sınıflandırıcıların temelleri ve uygulamaları detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Sigmoid fonksiyonu ve lojistik regresyon algoritmasının nasıl çalıştığı, Python'da nasıl kodlandığı ve duygu analizi gibi uygulamalarda nasıl kullanıldığı açıklanmaktadır. Ayrıca, softmax fonksiyonu kullanarak ikiden fazla sınıf için sınıflandırma yapma yöntemleri de anlatılmaktadır .

7. Bölüm: Sınıflandırma Modellerini Nasıl Ölçersiniz? Doğruluk ve Arkadaşları

Bu bölüm, sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için çeşitli teknikleri öğrenmeyi amaçlamaktadır. Bir makine öğrenimi uzmanı için modellerin performansını değerlendirmek, onları eğitmek kadar önemlidir.

İçindekiler:

• Doğruluk: Bir modelin performansını ölçmenin en basit yolu doğruluğunu hesaplamaktır. Ancak, doğruluğun tek başına yeterli olmadığı ve bazı modellerin yüksek doğruluğa sahip olsa da iyi performans göstermeyebileceği belirtilir.

• Kesinlik ve Geri Çağırma: Doğruluğun ötesine geçmek için kesinlik (precision) ve geri çağırma (recall) gibi metrikler tanıtılır. Kesinlik, pozitif olarak sınıflandırılan noktalar arasında doğru sınıflandırılanların oranıdır. Geri çağırma ise pozitif etiketli noktalar arasında doğru sınıflandırılanların oranıdır.

• F-Skoru: Kesinlik ve geri çağırmanın bir araya geldiği daha güçlü bir metrik olan F-skoru tanıtılır. F-skoru, modelin performansını daha dengeli bir şekilde değerlendirir.

• Duyarlılık ve Özgüllük: Tıbbi disiplinler gibi alanlarda yaygın olarak kullanılan duyarlılık (sensitivity) ve özgüllük (specificity) metrikleri açıklanır. Duyarlılık, pozitif vakaları doğru şekilde tanımlama yeteneğini ölçerken, özgüllük negatif vakaları doğru şekilde tanımlama yeteneğini ölçer.

• Karışıklık Matrisi: Bir modelin yapabileceği hata türlerini ve bu hataları bir tabloya yerleştirerek karışıklık matrisinin nasıl oluşturulacağını açıklar. Yanlış pozitifler ve yanlış negatifler gibi hata türleri detaylandırılır.

• ROC Eğrisi: Alıcı işletim karakteristiği (ROC) eğrisinin ne olduğu ve duyarlılık ve özgüllüğü aynı anda nasıl takip edebileceğimizi anlatır. ROC eğrisi, modellerimiz hakkında büyük bilgiler veren basit bir çizimdir.

Özet:

Bu bölümde, sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılan doğruluk, kesinlik, geri çağırma, F-skoru, duyarlılık ve özgüllük gibi çeşitli metrikler ve ROC eğrisi gibi araçlar detaylandırılmaktadır. Bu metrikler ve araçlar, modellerin kalitesini ölçmek ve en iyi performansı gösteren modeli seçmek için kullanılır .

8. Bölüm: Olasılığı Maksimum Düzeyde Kullanmak: Naif Bayes Modeli

Bu bölümde Naif Bayes modeli ve bu modelin olasılık temelli yaklaşımı açıklanmaktadır. Naif Bayes modeli, sınıflandırma problemlerinde kullanılan basit ama güçlü bir algoritmadır.

İçindekiler:

• Naif Bayes Modeli Nedir? Naif Bayes modelinin temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını açıklar. Bu model, sınıflandırma problemlerini çözmek için Bayes teoremini kullanır ve özelliklerin birbirinden bağımsız olduğunu varsayar.

• Hasta mı Sağlıklı mı? Bayes Teoreminin Kahraman Olduğu Bir Hikaye Bayes teoreminin gerçek dünya uygulamalarına yönelik bir örnek verir. Sağlık durumlarını sınıflandırmak için Bayes teoremi kullanılarak nasıl tahminler yapılabileceği gösterilir.

• Spam Algılama Modeli Naif Bayes modelinin bir uygulaması olarak spam algılama problemini ele alır. E-postaların spam olup olmadığını belirlemek için bu modelin nasıl kullanılacağını açıklar.

• Gerçek Verilerle Bir Spam Algılama Modeli Oluşturma Naif Bayes modelinin gerçek veri setleri üzerinde nasıl uygulanacağını detaylandırır. Örnek olarak, spam algılama problemini çözmek için gerçek veriler kullanılarak model eğitilir ve test edilir.

Özet:

Bu bölümde, Naif Bayes modelinin temel prensipleri ve uygulamaları detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Bayes teoreminin kullanımı, sağlık durumu sınıflandırma ve spam algılama gibi örneklerle desteklenir. Gerçek verilerle model oluşturma süreci adım adım açıklanarak, okuyuculara modelin pratikte nasıl kullanılabileceği gösterilmektedir .

9. Bölüm: Soru Sorarak Verileri Bölme: Karar Ağaçları

Bu bölümde karar ağaçları ve bu modellerin veri sınıflandırma ve regresyon problemlerinde nasıl kullanıldığı ele alınmaktadır. Karar ağaçları, veriyi bölmek ve tahmin yapmak için bir dizi "evet" veya "hayır" sorusu kullanır.

İçindekiler:

• Karar Ağacı Nedir? Karar ağaçlarının temel kavramlarını açıklar. Karar ağaçları, veriyi sınıflandırmak veya tahmin etmek için ardışık sorular soran ağaç yapısında bir modeldir.

• Sınıflandırma ve Regresyon için Karar Ağaçları Karar ağaçlarının hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinde nasıl kullanıldığını açıklar. Sınıflandırma için karar ağaçları, veri noktalarını belirli kategorilere ayırırken, regresyon için karar ağaçları, sürekli değerler tahmin eder.

• Kullanıcıların Bilgilerini Kullanarak Bir Uygulama Öneri Sistemi Oluşturmak Kullanıcıların verilerini kullanarak bir uygulama öneri sistemi geliştirme örneği sunar. Bu örnek, karar ağaçlarının pratik bir uygulamasını gösterir.

• Doğruluk, Gini İndeksi ve Entropi Karar ağaçlarının nasıl oluşturulacağını belirlemek için kullanılan metrikleri açıklar. Doğruluk, Gini indeksi ve entropi gibi ölçütlerin karar ağaçlarındaki rolünü tartışır.

• Scikit-Learn Kullanarak Bir Karar Ağacını Üniversite Kabul Veri Kümesi Üzerinde Eğitmek Scikit-Learn kütüphanesi kullanarak gerçek bir veri kümesi üzerinde karar ağacı modeli eğitme sürecini gösterir. Örnek olarak, üniversite kabul veri kümesi kullanılır.

• Regresyon için Karar Ağaçları Karar ağaçlarının regresyon problemlerinde nasıl kullanıldığını açıklar. Sürekli değişkenlerin tahmini için karar ağaçlarının nasıl yapılandırılacağını gösterir.

Özet:

Bu bölümde, karar ağaçlarının temel prensipleri ve uygulamaları detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Sınıflandırma ve regresyon problemlerinde karar ağaçlarının nasıl kullanılacağı, doğruluk, Gini indeksi ve entropi gibi metriklerin rolü ve Scikit-Learn ile karar ağacı modeli eğitme süreci açıklanmaktadır. Ayrıca, uygulama öneri sistemi ve üniversite kabul veri kümesi gibi gerçek dünya örnekleri ile karar ağaçlarının pratik kullanımı gösterilmektedir .

10. Bölüm: Daha Fazla Güç Elde Etmek için Yapı Taşlarının Birleştirilmesi: Sinir Ağları

Bu bölümde sinir ağlarının temelleri ve uygulamaları ele alınmaktadır. Sinir ağları, makine öğrenimi modellerinin en popülerlerinden biridir ve özellikle derin öğrenme alanında yaygın olarak kullanılır.

İçindekiler:

• Sinir Ağları Nedir? Sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını açıklar. Sinir ağları, insan beyninin çalışma prensiplerini taklit eder ve çok sayıda düğüm ve bağlantıdan oluşur.

• Bir Sinir Ağı Oluşturmak: Sinir ağlarının, algılayıcıların bir koleksiyonu olarak nasıl görülebileceğini açıklar. Düşük boyutlarda doğrusal sınıflandırıcılar olarak, yüksek boyutlarda ise doğrusal olmayan sınıflandırıcılar olarak çalışırlar.

• Keras Kullanarak Sinir Ağlarını Kodlamak: Keras kütüphanesi kullanarak sinir ağlarının nasıl kodlanacağını ve eğitileceğini gösterir. Adım adım kodlama örnekleri sunar ve sinir ağlarının görüntü tanıma gibi uygulamalarda nasıl kullanılacağını açıklar.

• Sinir Ağlarının Regresyon Modeli Olarak Kullanılması: Sinir ağlarının sadece sınıflandırma problemlerinde değil, aynı zamanda regresyon problemlerinde de nasıl kullanılabileceğini tartışır.

• Duygu Analizi ve Görüntü Sınıflandırması için Sinir Ağları: Duygu analizi ve görüntü sınıflandırması gibi uygulamalarda sinir ağlarının nasıl kullanılabileceğine dair örnekler sunar.

Özet:

Bu bölümde, sinir ağlarının temelleri, nasıl oluşturuldukları ve farklı uygulamalarda nasıl kullanıldıkları detaylandırılmaktadır. Sinir ağları, makine öğrenimi modellerinin güçlü bir bileşeni olarak tanıtılmakta ve Keras kütüphanesi kullanılarak pratik örneklerle desteklenmektedir. Ayrıca, sinir ağlarının hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinde nasıl kullanılabileceği açıklanmaktadır .

11. Bölüm: Stil ile Sınırları Bulma: Destek Vektör Makineleri ve Çekirdek Yöntemi

Bu bölümde, destek vektör makineleri (DVM) ve çekirdek yönteminin kullanımı ele alınmaktadır. DVM, iki sınıfı ayıran bir doğrusal sınır bulmayı amaçlayan güçlü bir sınıflandırma modelidir. Çekirdek yöntemi ise doğrusal olmayan sınıflandırma problemlerinde kullanılır.

İçindekiler:

• Destek Vektör Makineleri Nedir? Destek vektör makinelerinin temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını açıklar. DVM, veri noktalarından mümkün olduğunca uzakta bulunan doğrusal sınırı bulmayı amaçlar.

• Yeni Bir Hata Fonksiyonu Kullanma: Daha iyi sınıflandırıcılar oluşturmak için yeni bir hata fonksiyonunun nasıl kullanılacağını açıklar. Bu hata fonksiyonu, sınıflandırma hatalarını minimize etmek için optimize edilir.

• Scikit-Learn'de Destek Vektör Makinelerinin Kodlanması: Scikit-Learn kütüphanesi kullanarak DVM'lerin nasıl kodlanacağını ve uygulanacağını gösterir. Adım adım kodlama örnekleri sunar.

• Çekirdek Yöntemi: Çekirdek yönteminin, doğrusal olmayan sınıflandırma problemlerinde nasıl kullanıldığını açıklar. Çekirdek yöntemi, verileri daha yüksek boyutlu bir uzaya haritalayarak doğrusal olmayan sınırlar oluşturmayı sağlar.

• Doğrusal Olmayan Sınırlara Sahip DVM'lerin Eğitimi: Doğrusal olmayan sınıflara sahip veri kümeleri üzerinde DVM'lerin nasıl eğitileceğini açıklar. Bu yöntem, karmaşık veri kümelerinde daha yüksek doğruluk sağlar.

Özet:

Bu bölümde, destek vektör makinelerinin temel prensipleri, yeni hata fonksiyonlarının kullanımı ve çekirdek yöntemi detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Scikit-Learn kullanılarak DVM'lerin kodlanması ve doğrusal olmayan sınırlara sahip veri kümeleri üzerinde DVM'lerin eğitimi gibi konular, adım adım örneklerle açıklanmaktadır .

12. Bölüm: Sonuçları Maksimize Etmek için Modelleri Birleştirme: Toplu Öğrenme

Bu bölümde toplu öğrenme (ensemble learning) yöntemleri ele alınmaktadır. Toplu öğrenme, birden fazla modeli bir araya getirerek daha güçlü ve daha doğru tahminler yapmayı amaçlar.

İçindekiler:

• Toplu Öğrenme Nedir? Toplu öğrenmenin temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını açıklar. Toplu öğrenme, birden fazla zayıf öğreniciyi bir araya getirerek güçlü bir öğrenici oluşturmayı amaçlar.

• Torbalama (Bagging): Torbalama yönteminin nasıl çalıştığını ve bunun doğruluğu artırmada nasıl etkili olduğunu açıklar. Bu yöntemde, veri setleri rastgele örneklenir ve her bir örnek üzerinde ayrı modeller eğitilir.

• Rastgele Ormanlar (Random Forests): Rastgele ormanlar, torbalama yönteminin bir uygulaması olarak tanıtılır. Bu yöntem, birden fazla karar ağacının bir araya getirilmesiyle oluşturulan güçlü bir modeldir.

• Boosting: Boosting yönteminin nasıl çalıştığını ve zayıf öğrenicilerin ardışık olarak eğitilerek nasıl güçlendirildiğini açıklar. Her adımda hatalı sınıflandırılan veriler üzerinde daha fazla durulur.

• AdaBoost: AdaBoost algoritmasının nasıl çalıştığını ve zayıf öğrenicilerin ağırlıklandırılmasıyla nasıl güçlendirildiğini açıklar. AdaBoost, her adımda hatalı sınıflandırmaları düzelterek daha güçlü bir model oluşturur.

• Gradyan Artırma (Gradient Boosting): Gradyan artırma yönteminin nasıl çalıştığını ve hata fonksiyonunu minimize etmeye yönelik adımlar içerdiğini açıklar. Bu yöntem, her adımda hataları azaltarak modeli güçlendirir.

• Stacking: Stacking yönteminin nasıl çalıştığını ve farklı modellerin bir araya getirilmesiyle nasıl güçlü bir öğrenici oluşturulduğunu açıklar. Bu yöntem, farklı algoritmaların bir arada kullanılmasıyla daha iyi performans sağlar.

Özet:

Bu bölümde, toplu öğrenme yöntemlerinin temelleri ve uygulamaları detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Torbalama, rastgele ormanlar, boosting, AdaBoost, gradyan artırma ve stacking gibi yöntemler açıklanmakta ve bu yöntemlerin nasıl uygulanacağı adım adım gösterilmektedir .

13. Bölüm: Her Şeyi Uygulamaya Koymak: Gerçek Hayattan Bir Veri Mühendisliği ve Makine Öğrenimi Örneği

Bu bölüm, gerçek dünya verileri üzerinde makine öğrenimi modellerini uygulamalı olarak nasıl kullanabileceğinizi gösterir. Bir veri mühendisinin günlük iş akışını ve makine öğrenimi sürecini ele alır.

İçindekiler:

• Titanik Veri Kümesi: Bu bölümde, makine öğrenimini öğrenmek için popüler olan Titanik veri kümesini kullanıyoruz. Bu veri kümesi, Titanic'teki yolcuların çeşitli özelliklerini ve hayatta kalıp kalmadıklarını içerir.

• Veri İşleme ve Temizleme: Veri bilimi sürecinin ilk adımı olan veri temizleme ve ön işleme teknikleri ele alınır. Pandas kütüphanesi kullanılarak veri yükleme, temizleme ve işleme adımları gösterilir.

• Özellik Mühendisliği: Veri kümesindeki özelliklerin modellenebilir hale getirilmesi için yapılan işlemleri içerir. Özellik mühendisliği, verileri model için daha anlamlı hale getirir.

• Modellerin Eğitimi: Çeşitli makine öğrenimi modellerinin Scikit-Learn kütüphanesi kullanılarak nasıl eğitileceği açıklanır. Lojistik regresyon, karar ağaçları, naif Bayes, destek vektör makineleri, rastgele ormanlar, gradyan artırma ve AdaBoost gibi modellerin eğitimi gösterilir.

• Model Değerlendirme: Modellerin doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1-skoru gibi metrikler kullanılarak nasıl değerlendirileceği anlatılır. Modellerin karşılaştırılması ve en iyi performans gösterenin seçilmesi üzerinde durulur.

• Hiperparametre Ayarı: Modelin performansını artırmak için hiperparametre ayarlarının nasıl yapılacağı gösterilir. Izgara arama (grid search) yöntemi kullanılarak en iyi hiperparametrelerin nasıl bulunacağı açıklanır.

• Çapraz Doğrulama: K-kat çapraz doğrulama yöntemi kullanılarak model performansının değerlendirilmesi açıklanır. Bu yöntem, verileri farklı bölümler üzerinde eğitip test ederek modelin genelleştirme yeteneğini ölçmeyi sağlar.

Özet:

Bu bölümde, gerçek bir veri kümesi üzerinde makine öğrenimi modellerini uçtan uca uygulamalı olarak nasıl kullanabileceğinizi öğrenirsiniz. Veri temizleme, özellik mühendisliği, model eğitimi, model değerlendirme, hiperparametre ayarı ve çapraz doğrulama gibi adımlar detaylı bir şekilde açıklanır. Bu süreç, veri bilimcilerinin günlük iş akışında karşılaştıkları problemleri ve çözümleri anlamanıza yardımcı olur .

Ekler

Ek A: Her Bölümün Alıştırmalarının Çözümleri

Bu ek, kitabın her bölümünde yer alan alıştırmaların çözümlerini içermektedir. Alıştırmalar, okuyucunun öğrendiklerini pekiştirmesi ve uygulamalı olarak deneyimlemesi için tasarlanmıştır. Çözümler, doğru yaklaşımları ve yanıtları gösterir, böylece okuyucular kendi çözümlerini kontrol edebilir ve öğrenme süreçlerini iyileştirebilir.

Ek B: Teknik Matematiksel Türevler

Bu ek, gradyan inişi ve diğer makine öğrenimi algoritmalarının matematiksel temellerini daha derinlemesine anlamak isteyen okuyucular için hazırlanmıştır. İçerik, vektörler, türevler ve zincir kuralı gibi matematiksel kavramları kapsar. Bu bilgiler, makine öğrenimi modellerinin iç işleyişini anlamak isteyenler için faydalıdır.

Ek C: Tavsiye Edilen Referanslar ve Kaynaklar

Bu ek, makine öğrenimi konusunda daha fazla bilgi edinmek isteyenler için tavsiye edilen referanslar ve kaynakların bir listesini içerir. Kitaplar, makaleler ve çevrimiçi kaynaklar gibi çeşitli materyallerden oluşur. Bu liste, okuyucuların bilgilerini derinleştirmelerine ve makine öğrenimi alanında daha geniş bir perspektif kazanmalarına yardımcı olacak kaynakları içerir.

Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow, Pandas ne amaçla kullanılır?

 

Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow

Makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme alanlarında en sık kullanılan kütüphaneler arasındadır. Her birinin kendine has özellikleri ve kullanım alanları vardır:

Scikit-Learn: Python programlama dilinde yazılmış açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Özellikle basit ve etkili araçlar sağlamasıyla tanınır. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyut indirgeme gibi çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını içerir. Veri madenciliği ve veri analizi için çok kullanışlıdır ve genellikle giriş seviyesi ve orta seviye ML projelerinde tercih edilir.

Keras: Yüksek seviyeli bir sinir ağları API'sidir ve TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), ve Theano üzerinde çalışabilir. Kullanım kolaylığı sayesinde, özellikle derin öğrenme modellerini hızlı bir şekilde prototipleme yapmak isteyen geliştiriciler tarafından tercih edilir.

TensorFlow: Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Hem CPU hem de GPU üzerinde çalışabilir. Geniş çapta kullanımı ve esnek yapısı ile karmaşık makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasında sıkça kullanılır. TensorFlow, özellikle büyük ölçekli ve karmaşık derin öğrenme projelerinde popülerdir.

Bu üç kütüphane, makine öğrenimi ve derin öğrenme alanlarında çok sayıda araştırmacı ve geliştirici tarafından kullanılmaktadır ve geniş bir kullanıcı kitlesi ve topluluk desteğine sahiptirler. Her biri, farklı ihtiyaç ve beceri seviyelerine hitap edebilir, bu yüzden projenizin gereksinimlerine göre en uygun olanı seçmek önemlidir.

Pandas ne amaçla kullanılır?

Pandas, makine öğrenimi (ML) ve veri analizi için oldukça popüler bir Python kütüphanesidir, ancak kullanım alanı ve amacı Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow gibi kütüphanelerden farklıdır. Pandas, veri manipülasyonu ve analizi için tasarlanmıştır ve özellikle veri temizleme, dönüştürme ve analizi işlemlerinde çok kullanışlıdır.

Pandas'ın ML ve veri bilimi uygulamalarında daha az kullanıldığı söylenemez; aslında, veri işleme ve hazırlama aşamalarında oldukça merkezi bir role sahiptir. Makine öğrenimi projelerinin çoğu, verileri anlamlı bir şekilde işlemek ve analiz etmek için Pandas'a büyük ölçüde bağımlıdır. Bu işlemler genellikle modelleme aşamasından önce gerçekleşir ve Scikit-Learn, Keras veya TensorFlow gibi kütüphanelerle birlikte kullanılır.

Özetle, Pandas daha az kullanılmaz; sadece farklı bir amaca hizmet eder. Veri bilimi ve makine öğrenimi süreçlerinde, veri işleme ve analizi için Pandas genellikle ilk adımdır ve bu adımı takiben Scikit-Learn, Keras veya TensorFlow gibi kütüphaneler modelleme ve öğrenme süreçlerinde kullanılır. Her biri, veri bilimi ve makine öğrenimi projelerinin farklı aşamalarında kritik öneme sahiptir.

Python'da ML Modelini Export Etme ve AWS Lambda/SageMaker'da Çalıştırma: Kapsamlı Rehber

Pythonda eğittiğim ml modelini nasıl export edebilirim?

Python'da eğittiğiniz bir makine öğrenimi (ML) modelini dışa aktarmak için çeşitli yöntemler bulunmaktadır. En yaygın kullanılan yöntemlerden biri pickle kütüphanesini kullanmaktır. pickle, Python nesnelerini saklamak veya iletmek için kullanılan bir serileştirme yöntemidir. İşte basit bir örnek:

python

Copy code

import pickle

# Modelinizi eğitin (örnek olarak 'model' değişkeni kullanılmıştır)

# model = ...

# Modeli bir dosyaya kaydetme

with open('model.pkl', 'wb') as file:

    pickle.dump(model, file)

Bu kod, eğitilmiş modelinizi model.pkl adlı bir dosyada saklar. Daha sonra bu modeli başka bir Python script'inde veya ortamında yüklemek için şu şekilde yapabilirsiniz:

python

Copy code

import pickle

# Modeli dosyadan yükleme

with open('model.pkl', 'rb') as file:

    loaded_model = pickle.load(file)

# Yüklenen modeli kullanma (örneğin, tahmin yapma)

# prediction = loaded_model.predict(...)

Alternatif olarak, özellikle Scikit-Learn gibi bazı kütüphaneler kendi model kaydetme/yükleme fonksiyonlarına sahiptir. Örneğin, joblib kütüphanesi, büyük Numpy dizileriyle çalışırken pickle'dan daha etkilidir:

python

Copy code

from joblib import dump, load

# Modeli bir dosyaya kaydetme

dump(model, 'model.joblib')

# Modeli dosyadan yükleme

loaded_model = load('model.joblib')

Bu yöntemler, Python'da eğittiğiniz ML modellerini kolayca kaydetmenize ve gerektiğinde yüklemenize olanak tanır. Modelinizi başka bir makineye taşımadan önce, modelin eğitildiği ortamda kullanılan tüm kütüphanelerin ve bağımlılıkların hedef ortamda da yüklü olduğundan emin olun.

User

Eğittiğim mpdeli AWS lamda'da çalıştırmak için ne yapmalıyım?

ChatGPT

AWS Lambda'da eğitilmiş bir makine öğrenimi modelini çalıştırmak için birkaç adım izlemeniz gerekmektedir. İşte genel bir rehber:

Modeli Dışa Aktarma: Öncelikle, yukarıda bahsedildiği gibi modelinizi pickle veya joblib gibi bir yöntemle dışa aktarın.

Lambda Fonksiyonunu Hazırlama:

Lambda fonksiyonunuz için bir Python script'i oluşturun.

Bu script, modelinizi yüklemeli ve gelen isteklere göre tahminler yapmalıdır.

AWS Lambda'nın desteklediği Python sürümünü kullanın.

Bağımlılıkları Yönetme:

Modelinizin çalışması için gerekli olan tüm Python kütüphanelerini içeren bir requirements.txt dosyası oluşturun.

Bu kütüphaneleri bir sanal ortamda yükleyin ve Lambda deployment paketinizin içine dahil edin.

Deployment Paketi Oluşturma:

Lambda fonksiyonunuz ve tüm bağımlılıkları, dışa aktardığınız model dosyası dahil, bir ZIP dosyasında paketlenmelidir.

Bu paket, Lambda fonksiyonunuzun kodunu ve tüm gerekli kütüphaneleri içermelidir.

AWS Lambda'ya Yükleme:

Oluşturduğunuz ZIP dosyasını AWS Lambda'ya yükleyin.

Lambda fonksiyonunuza uygun bir bellek boyutu ve zaman aşımı süresi atayın. Makine öğrenimi modelleri genellikle daha fazla hesaplama kaynağı gerektirebilir.

API Gateway Entegrasyonu (İsteğe bağlı):

Lambda fonksiyonunuzu dış dünyaya açmak için AWS API Gateway ile entegre edebilirsiniz.

Bu, HTTP(S) istekleri üzerinden Lambda fonksiyonunuza erişim sağlar.

Test ve İzleme:

Lambda fonksiyonunuzu test edin ve beklenen çıktıları alıp almadığınızı kontrol edin.

AWS CloudWatch kullanarak fonksiyonunuzun perform

ansını ve loglarını izleyin.

Bu süreç, makine öğrenimi modelinizi AWS Lambda'da çalıştırmak için gereken temel adımları kapsamaktadır. Ancak, her adımda dikkate alınması gereken birkaç önemli nokta bulunmaktadır:

Model Boyutu: AWS Lambda'nın belirli sınırlamaları vardır, örneğin her Lambda fonksiyonu için maksimum deployment paketi boyutu (sıkıştırılmış halde 50 MB, sıkıştırılmamış halde 250 MB). Eğer modeliniz bu sınırlamaları aşıyorsa, modelinizi Amazon S3 gibi bir hizmette saklamayı ve Lambda fonksiyonunuzun çalıştırılması sırasında bu modeli dinamik olarak yüklemeyi düşünebilirsiniz.

Soğuk Başlatma Süresi: Lambda fonksiyonları "soğuk başlatma" süresi gerektirebilir, bu da ilk isteklerin daha uzun sürebileceği anlamına gelir. Bu, özellikle büyük modeller ve kütüphaneler kullanıldığında önemli olabilir.

Hafıza ve Zaman Aşımı Ayarları: Modelinizin karmaşıklığına ve boyutuna bağlı olarak, Lambda fonksiyonunuz için yeterli hafıza ve zaman aşımı süresi ayarlamak önemlidir. AWS Lambda, belirli bir hafıza boyutu ve maksimum çalışma süresi sınırı sunar, bu yüzden bu sınırları aşmamak için dikkatli olun.

Güvenlik ve Erişim Kontrolü: Modelinize kimlerin erişebileceğini kontrol etmek için AWS IAM rolleri ve politikalarını doğru şekilde yapılandırın.

Bu adımları takip ederek, Python'da eğittiğiniz makine öğrenimi modelini AWS Lambda üzerinde başarıyla çalıştırabilir ve gerekli olan API entegrasyonlarıyla web uygulamaları veya diğer hizmetlerle entegre edebilirsiniz.

Modeli mesela panda ile eğittiysem , tahmin yaparken tekrar panda yı lamda projeme eklemek zorunda mıyım?

Evet, eğer modelinizi eğitirken Pandas gibi bir kütüphaneyi kullandıysanız ve modelinizi tahmin yaparken de bu kütüphanenin özelliklerini kullanıyorsanız, AWS Lambda projesine bu kütüphaneyi eklemeniz gerekecektir. AWS Lambda'da bir model çalıştırmak, yerel bir ortamda çalıştırmakla benzerdir; modelinizin çalışması için gerekli olan tüm kütüphaneleri ve bağımlılıkları sağlamanız gerekir.

Örneğin, eğer modelinizin tahmin yapabilmesi için girdi verilerini Pandas DataFrame'ine dönüştürmeniz gerekiyorsa, Lambda fonksiyonunuzun çalışma ortamında Pandas'ın bulunması şarttır. Lambda fonksiyonunuzu hazırlarken, modelinizle birlikte kullanacağınız tüm kütüphaneleri içeren bir requirements.txt dosyası oluşturmalı ve bu dosyadaki kütüphaneleri Lambda deployment paketinize eklemelisiniz.

Bu işlem genellikle şu adımları içerir:

requirements.txt dosyasını oluşturun ve içine gerekli kütüphaneleri yazın (örneğin pandas).

Bir sanal ortamda (virtualenv veya conda kullanarak) bu kütüphaneleri yükleyin.

Sanal ortamdaki kütüphaneleri ve Python script'inizi bir ZIP dosyasına paketleyin.

Bu ZIP dosyasını AWS Lambda'ya yükleyin.

Bu şekilde, Lambda fonksiyonunuz çalıştırıldığında, tahmin yapmak için gereken tüm kütüphanelere erişim sağlamış olursunuz. Bu adımlar, Lambda'nın sınırl

amaları ve kaynak kısıtlamaları göz önünde bulundurularak dikkatlice yapılmalıdır. Örneğin, Pandas gibi kütüphaneler nispeten büyük olabilir ve Lambda'nın depolama alanı sınırlamalarına takılabilir. Bu durumda, gereksiz kütüphane bağımlılıklarını azaltmak ve paket boyutunu optimize etmek önemlidir.

Eğer modelinizin tahmin yapabilmesi için sadece Pandas'ın belirli özelliklerine ihtiyaç duyuyorsanız, alternatif hafif kütüphaneleri kullanmayı düşünebilirsiniz. Örneğin, basit veri manipülasyonları için numpy veya csv modülü gibi daha hafif alternatifler yeterli olabilir. Bununla birlikte, modelinizin doğruluğu ve performansı üzerindeki etkileri dikkate almak önemlidir.

Son olarak, AWS Lambda üzerinde makine öğrenimi modelleri çalıştırmak genellikle daha karmaşık ve kaynak yoğun olabileceğinden, alternatif servisleri (örneğin, Amazon SageMaker) değerlendirmek de faydalı olabilir. Bu tür servisler, makine öğrenimi modellerini yönetmek ve ölçeklendirmek için daha fazla esneklik ve özelleştirme imkanı sunar.

Amazon SageMaker'da nasıl çalıştırabilirim?

Amazon SageMaker, makine öğrenimi modellerinizi eğitmek, test etmek ve dağıtmak için kullanabileceğiniz, tamamen yönetilen bir hizmettir. Modelinizi SageMaker'da çalıştırmak için aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:

Modelinizi SageMaker'a Aktarma:

Öncelikle, modelinizi bir Amazon S3 bucket'ına yükleyin. Eğer modelinizi yerelde pickle veya benzeri bir yöntemle kaydettiyseniz, bu dosyayı S3'e aktarın.

Modelinizi eğitirken kullandığınız tüm kütüphanelerin ve bağımlılıkların bir listesini hazırlayın.

SageMaker Modeli Oluşturma:

SageMaker'da bir model oluşturun. Bu, modelinizi tanımlayan ve nasıl dağıtılacağını belirleyen bir yapılandırmadır.

Model oluştururken, modelinizi sakladığınız S3 bucket'ının yolunu ve eğitimde kullandığınız Docker konteyner imajını belirtin.

SageMaker Endpoint'i Oluşturma:

Modelinizi dağıtmak için bir SageMaker endpoint'i oluşturun. Bu endpoint, modelinize dış dünyadan erişim sağlar.

Endpoint oluştururken, modelinizin trafiğe nasıl cevap vereceğini ve kaynaklarını nasıl ölçeklendireceğini belirleyin.

Modeli Test Etme:

Oluşturduğunuz endpoint üzerinden modelinize tahmin istekleri göndererek test edin. Bu, genellikle bir HTTP POST isteği göndererek yapılır.

Modelinizin beklediğiniz sonuçları üretip üretmediğini kontrol edin.

İzleme ve Yönetim:

SageMaker, modelinizin performansını izlemek ve yönetmek için araçlar sunar. Örneğin, otomatik ölçeklendirme, logging ve güvenlik özelliklerini kullanabilirsiniz.

SageMaker'ın A/B testi gibi özelliklerini kullanarak modelinizin farklı versiyonlarını da test edebilirsiniz.

Güvenlik ve Erişim Kontrolü:

AWS IAM rolleri ve politikalarını kullanarak modelinize kimlerin erişeb

ileceğini kontrol edin.

SageMaker endpoint'lerinize güvenli erişimi sağlamak için gerekli güvenlik protokollerini ve şifrelemeleri uygulayın.

Optimizasyon:

Modelinizi ve endpoint'lerinizi performans, maliyet ve ölçeklenebilirlik açısından optimize edin.

İhtiyaçlarınıza göre uygun kaynakları (örneğin, CPU veya GPU türleri) ve ölçeklendirme politikalarını seçin.

Dağıtım Sonrası Eylemler:

Modeliniz kullanımda olduğu sürece, girdi verilerinin ve tahmin sonuçlarının sürekli izlenmesi ve değerlendirilmesi önemlidir.

Gerekirse modeli güncelleyin veya yeniden eğitin.

Amazon SageMaker, esnek ve ölçeklenebilir bir çözüm sunarak, farklı büyüklükteki makine öğrenimi projeleri için ideal bir platformdur. Gelişmiş özellikleri ve yönetilen hizmetleri sayesinde, modelinizin dağıtım ve yönetim süreçlerini kolaylaştırır. SageMaker üzerinde çalışmak, makine öğrenimi modellerinin dağıtımını ve yönetimini büyük ölçüde basitleştirebilir ve daha hızlı ve etkin bir şekilde gerçek dünya uygulamalarına entegrasyonunu sağlayabilir.

Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines, SVM): Karmaşık sınıflandırma problemleri için kullanılır. : Örnek bir veri seti verip bu veri setile bunu bana bir aptala anlatır gibi ve python kodunu bana vererek ve kullanarak anlatır mısın?

Elbette, Support Vector Machines (SVM) hakkında konuşalım ve bunu anlamak için bir örnek veri seti üzerinden Python koduyla açıklayalım.

SVM, karmaşık sınıflandırma problemlerini çözmek için kullanılan güçlü ve esnek bir makine öğrenimi modelidir. Temel fikri, veri noktalarını ayıran en iyi hiperdüzlemi (veya çizgiyi) bulmaktır. Bu hiperdüzlem, sınıfları birbirinden ayıran sınır olarak düşünülebilir.

Örnek bir veri seti olarak, Scikit-Learn kütüphanesindeki ünlü 'iris' veri setini kullanalım. Bu veri seti, çiçeklerin (iris türleri) özelliklerini (taç yaprak ve çanak yaprak boyutları gibi) içerir ve amacımız bu özellikleri kullanarak çiçek türlerini sınıflandırmaktır.

İşte bu veri seti üzerinde bir SVM modeli eğitmek için basit bir Python kodu:

Gerekli kütüphaneleri içe aktarın.

Iris veri setini yükleyin.

Veri setini eğitim ve test setlerine ayırın.

SVM modelini oluşturun ve eğitin.

Modelin performansını değerlendirin.

Şimdi bu adımları kod ile görelim.

from sklearn import datasets


from sklearn.model_selection import train_test_split


from sklearn import svm


from sklearn.metrics import classification_report


# Iris veri setini yükleyelim


iris = datasets.load_iris()


X = iris.data  # Özellikler (features)


y = iris.target  # Etiketler (labels)


# Veri setini eğitim ve test setlerine ayıralım


X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)


# SVM modelini oluşturalım ve eğitelim


model = svm.SVC()


model.fit(X_train, y_train)


# Modelin test seti üzerindeki performansını değerlendirelim


predictions = model.predict(X_test)


report = classification_report(y_test, predictions)
print(report)

Bu kod, Scikit-Learn kütüphanesini kullanarak SVM modelini eğitmenize ve test etmenize yardımcı olur. Öncelikle iris veri setini yükleyip, eğitim ve test setlerine ayırıyoruz. Ardından SVC (Support Vector Classifier) kullanarak modeli oluşturuyor ve eğitiyoruz. Son olarak, modelin test verisi üzerindeki performansını classification_report ile değerlendiriyoruz. Bu raporda, modelin her sınıf için kesinlik (precision), duyarlılık (recall) ve F1-skoru gibi metrikleri görebilirsiniz.

Kodumuz başarıyla çalıştı ve SVM modelimizin performansını değerlendirdik. İşte modelin test seti üzerindeki performans raporu:

Sınıf 0 (Iris Setosa) için:

Precision (Kesinlik): 1.00

Recall (Duyarlılık): 1.00

F1-Skoru: 1.00

Sınıf 1 (Iris Versicolor) için:

Precision: 0.83

Recall: 0.91

F1-Skoru: 0.87

Sınıf 2 (Iris Virginica) için:

Precision: 0.94

Recall: 0.89

F1-Skoru: 0.91

Genel olarak modelin doğruluk oranı (accuracy) %93'tür.

Bu rapor, modelimizin her bir sınıfı ne kadar iyi sınıflandırdığını gösteriyor. Precision, modelimizin verdiği doğru pozitif tahminlerin oranını; recall, gerçekte pozitif olan örneklerin ne kadarının doğru tahmin edildiğini; ve F1-skoru ise precision ve recall'un harmonik ortalamasını temsil ediyor.

Modelimiz genel olarak oldukça iyi performans göstermiş, özellikle Iris Setosa türünü mükemmel bir şekilde sınıflandırmış. Diğer türlerde de iyi sonuçlar elde etmiş, bu da SVM'nin karmaşık sınıflandırma problemlerinde ne kadar etkili olduğunu gösteriyor. ​​

İşte SVM modelinin Iris veri seti üzerindeki karar sınırlarını gösteren bir grafik. Bu grafikte, Iris veri setinin iki ana bileşene indirgenmiş hali kullanıldı (PCA ile boyut indirgemesi yapıldı).

Farklı renkler, SVM modelinin oluşturduğu farklı karar bölgelerini gösteriyor. Her bölge, bir iris çiçeği türüne karşılık geliyor.

Noktalar, veri setindeki gerçek iris çiçeklerini temsil ediyor ve her birinin rengi, gerçek sınıfını (türünü) gösteriyor.

Bu görselleştirme, SVM'nin nasıl karmaşık veri setlerinde etkili sınıflandırma yapabildiğini görsel olarak anlamanıza yardımcı olur. Model, farklı sınıfları ayırmak için karar sınırlarını etkili bir şekilde belirlemiş görünüyor. 

Sınıflandırmayı neye göre yapar? Bir aptala anlatır gibi anlatır mısın?

Tabii ki, Support Vector Machines (SVM) ile ilgili sınıflandırma sürecini basit bir şekilde açıklamaya çalışayım.

SVM, verileri sınıflandırmak için bir karar sınırı oluşturur. Bunu yaparken, her bir veri noktasını bir nokta olarak düşünebiliriz ve bu noktaların farklı sınıflara ait olduğunu hayal edebiliriz. SVM'nin amacı, bu noktaları birbirinden ayıracak bir çizgi (2 boyutlu veriler için) veya düzlem (3 boyutlu veya daha fazla boyutlu veriler için) çizmektir.

Basit Bir Örnek:

Diyelim ki, bir grup mavi ve bir grup kırmızı noktamız var ve bu noktaları bir kağıt üzerinde görselleştirelim. Mavi noktalar bir sınıfı, kırmızı noktalar ise başka bir sınıfı temsil ediyor. Şimdi, bu iki grubu birbirinden ayıracak en iyi çizgiyi çizmeye çalışacağız.

SVM Nasıl Çalışır:

Karar Sınırı (Decision Boundary): SVM, mavi ve kırmızı noktalar arasında bir çizgi çizer. Bu çizgi, iki sınıf arasındaki karar sınırıdır. Amaç, bu çizginin her iki sınıfa da mümkün olduğunca uzak olmasını sağlamaktır.

Destek Vektörleri: SVM, çizgiye en yakın noktaları belirler. Bu noktalar "destek vektörleri" olarak adlandırılır ve çizginin konumunu belirlemede anahtar rol oynarlar.

Marjın Maksimizasyonu: SVM, bu destek vektörleri arasındaki mesafeyi (bu mesafeye "marj" denir) maksimize etmeye çalışır. Yani, çizgiyi bu noktalar arasında olabildiğince geniş bir boşluk bırakacak şekilde ayarlar.

Neden Marj Önemli?

Marj, modelin karar verme güvenliğ

ini temsil eder. Daha geniş bir marj, modelin daha "güvenli" bir şekilde sınıflandırma yapmasını sağlar. Yani, yeni veri noktalarını sınıflandırırken, daha geniş bir marj, modelin hatalı sınıflandırmalar yapma olasılığını azaltır.

Özetle:

SVM, veri noktalarını birbirinden ayırmak için bir çizgi veya düzlem çizer.

Bu çizgi, farklı sınıflardaki noktalar arasında mümkün olduğunca uzak olmalıdır.

"Destek vektörleri" denilen en yakın noktalar, bu çizginin yerini belirlemede kritik rol oynar.

SVM, bu destek vektörleri arasındaki mesafeyi (marjı) maksimize etmeye çalışır.

Bu süreç, SVM'nin karmaşık veri setlerinde bile güçlü ve etkili sınıflandırma yapmasını sağlar. SVM, marjı maksimize ederek hem mevcut veri üzerinde iyi performans gösterir hem de yeni, görülmemiş veriler üzerinde doğru tahminler yapabilme yeteneğine sahip olur.

Veri noktalarından kastın ne? Örnek bir veri seti ile anlat

Veri noktaları, sınıflandırma yaparken analiz ettiğimiz bireysel örnekleri temsil eder. Her bir veri noktası, genellikle birden fazla özelliğe (feature) sahip bir kayıttır. SVM bu özellikleri kullanarak veri noktalarını sınıflarına ayırır. Daha iyi anlamanız için örnek bir veri seti üzerinden açıklayayım.

Örnek Veri Seti: Iris Çiçekleri

Iris veri seti, farklı türdeki iris çiçeklerini sınıflandırmak için kullanılır. Bu veri setinde üç tür iris çiçeği bulunur: Setosa, Versicolor ve Virginica. Her bir çiçek (veri noktası), dört özelliğe (taç yaprak ve çanak yaprak uzunluğu ve genişliği) sahiptir.

Veri Noktaları ve Özellikleri

Bir veri noktası bu durumda bir iris çiçeğidir.

Her çiçeğin dört özelliği vardır: Taç yaprağının uzunluğu ve genişliği, çanak yaprağının uzunluğu ve genişliği.

Bu özellikler, çiçeğin hangi türe (Setosa, Versicolor, Virginica) ait olduğunu belirlemek için kullanılır.

SVM ile Sınıflandırma

SVM, bu dört özelliği kullanarak çiçeklerin hangi türe ait olduğunu sınıflandırır. Örneğin, Setosa türünün çiçekleri genellikle daha küçük taç yapraklara sahipken, Virginica türü daha büyük taç yapraklara sahiptir.

Model Eğitimi: SVM, veri setindeki çiçek örneklerini kullanarak bir model eğitir. Bu süreçte, çiçeklerin özelliklerine bakarak her tür için en iyi ayrım çizgisini veya düzlemini bulur.

Karar Sınırı: SVM, farklı türleri birbirinden ayırmak için bir veya daha fazla karar sınırı oluşturur. Bu sınırlar, farklı türleri en iyi şekilde ayıracak şekilde çizilir.

Yeni Veri Noktalarının Sınıflandırılması: Eğitilen model, daha sonra yeni çiçek örneklerinin hangi türe ait olduğunu sınıflandırmak için kullanılır. Model, bu yeni çiçeğin özelliklerine bakar ve önceden belirlenen karar sınırlarına göre bir tür tahmini yapar.

Özet

Bu örnekte, her bir iris çiçeği bir veri noktasıdır ve çiçeğin taç yaprağı ve çanak yaprağı boyutları gibi özellikler, SVM tarafından çiçeğin hangi türe ait olduğunu belirlemek için kullanılır. SVM, bu özellikleri analiz ederek veri noktalarını (çiçekleri) en doğru şekilde sınıflandırmaya çalışır. Bu süreç, hem mevcut veri setindeki çiçekler için hem de yeni, daha önce görülmemiş çiçekler için geçerlidir.

Örnek senaryolar ve veri setleri verir misin?

Elbette, Support Vector Machines (SVM) için kullanılabilecek çeşitli örnek senaryolar ve veri setleri hakkında bilgi verebilirim. Bu senaryolar, SVM'nin geniş uygulama alanlarını ve farklı veri tipleriyle nasıl çalışabileceğini gösterir.

1. Görüntü Sınıflandırma

Veri Seti: CIFAR-10, MNIST

Açıklama: Bu veri setleri, el yazısı rakamlarını (MNIST) ve çeşitli nesneleri (CIFAR-10) içerir. SVM, bu görüntülerdeki özellikleri kullanarak rakamları veya nesneleri sınıflandırmak için kullanılabilir.

2. Metin Sınıflandırma

Veri Seti: 20 Newsgroups, Movie Reviews

Açıklama: Metin verileri, haber makaleleri veya film yorumları gibi çeşitli konuları içerebilir. SVM, belirli anahtar kelimeler ve ifadeler temelinde bu metinleri kategorilere ayırmak için kullanılabilir.

3. Biyomedikal Veri Analizi

Veri Seti: Kanser veri setleri, protein yapısı verileri

Açıklama: SVM, hasta verilerini analiz ederek hastalıkların teşhis edilmesinde veya protein yapılarının sınıflandırılmasında kullanılabilir.

4. Finansal Analiz

Veri Seti: Hisse senedi fiyatları, kredi skorları

Açıklama: Finansal veriler, piyasa trendlerinin tahmin edilmesi veya kredi riskinin değerlendirilmesi için kullanılabilir. SVM, bu tür verileri analiz ederek karar verme süreçlerinde yardımcı olabilir.

5. Sosyal Medya Analizi

Veri Seti: Tweet verileri, kullanıcı etkileşimleri

Açıklama: Sosyal medya verileri, kullanıcı davranışlarını veya eğilimleri analiz etmek için kullanılabilir. SVM, bu verileri sınıflandırarak örneğin duyarlılık analizi yapabilir.

6. Biyometrik Tanıma

Veri Seti: Yüz, parmak izi veya iris tanıma verileri

Açıklama: Biyometrik veriler, güvenlik sistemlerinde kimlik doğrulama için kullanılır. SVM, bu verileri analiz ederek kişileri doğru bir şekilde tanımlayabilir.

Kaynaklar ve Veri Setlerine Erişim

Çoğu veri seti, araştırma amaçlı olarak internet üzerinden erişilebilir durumdadır. Örneğin, UCI Machine Learning Repository, Kaggle gibi platform

lar geniş bir veri seti koleksiyonu sunar.

MNIST ve CIFAR-10 gibi popüler veri setleri, doğrudan Python kütüphaneleri (örneğin, TensorFlow veya PyTorch) aracılığıyla yüklenebilir.

Finansal veriler için, Yahoo Finance API gibi hizmetler kullanılabilir.

Metin ve sosyal medya analizi için, çeşitli açık kaynak veri setleri mevcuttur, ayrıca Twitter API gibi araçlar kullanılarak gerçek zamanlı veri toplanabilir.

Bu senaryolar, SVM'nin uygulanabileceği çeşitli alanları temsil eder. Her bir senaryo, SVM'nin karmaşık sınıflandırma sorunlarını çözme yeteneğini göstermek için özel olarak seçilmiştir. SVM, özellikle yüksek boyutlu veri setleriyle çalışırken etkilidir ve çeşitli endüstrilerde ve araştırma alanlarında popüler bir seçimdir.

Rastgele Ormanlar (Random Forests): Bir çok karar ağacının birleştirilmesiyle oluşturulan güçlü bir modeldir : Örnek bir veri seti ile bunu bana bir aptala anlatır gibi ve python kodunu vererek ve kullanarak anlatır mısın?

Elbette, "Rastgele Ormanlar" (Random Forests) konusunu açıklayabilirim ve size Python kodu ile örnek bir veri seti kullanarak nasıl çalıştığını gösterebilirim.

Rastgele Ormanlar (Random Forests) Nedir?

Rastgele Ormanlar, birçok karar ağacının bir araya gelmesiyle oluşturulan bir makine öğrenmesi modelidir. Bu model, hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılabilir. Temel fikir, her bir karar ağacının küçük hatalar yapabileceği ancak birlikte çalıştıklarında bu hataların birbirini dengeliyor olmasıdır. Böylece, genel olarak daha güvenilir ve doğru tahminler yapılabilir.

Anahtar Noktalar:

Karar Ağaçları: Rastgele ormanlar, birden fazla karar ağacından oluşur.

Çeşitlilik: Her ağaç, veri setinin farklı bir alt kümesi üzerinde eğitilir.

Toplu Karar: Son karar, tüm ağaçların çıktılarının birleştirilmesiyle (çoğunluk oyu veya ortalama) alınır.

Python ile Rastgele Orman Uygulaması

Python'da Rastgele Orman modelini uygulamak için scikit-learn kütüphanesini kullanacağız. Örnek olarak basit bir sınıflandırma problemi üzerinde çalışacağız.

Adımlar:

Veri Setini Yükleme ve Hazırlama

Rastgele Orman Modelini Oluşturma ve Eğitme

Modelin Performansını Değerlendirme

Öncelikle gerekli kütüphaneleri yükleyelim ve bir veri seti hazırlayalım. Ardından Rastgele Orman modelini uygulayacağız.

Tabii ki, size kullandığım Python kodunu ve veri setini paylaşabilirim. Bu örnekte, Scikit-Learn kütüphanesinin yerleşik Iris veri setini kullandık.

Python Kodu

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score


# Veri setini yükleme (Iris veri setini kullanacağız)
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target


# Veri setini eğitim ve test setlerine ayırma

  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3,
  random_state=42)



# Rastgele Orman modelini oluşturma ve eğitme
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)


# Modelin test seti üzerinde performansını değerlendirme
y_pred = rf_model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
report = classification_report(y_test, y_pred)


print("Model Accuracy:", accuracy)
print("Classification Report:\n", report)

Veri Seti: Iris

Iris veri seti, üç farklı Iris çiçeği türünün (Setosa, Versicolor, Virginica) sepal (çanak yaprak) ve petal (taç yaprak) ölçümlerini içerir. Her bir örnek, dört özellik (sepal length, sepal width, petal length, petal width) ve bir hedef sınıf etiketi içerir.

Bu veri seti, makine öğrenmesi alanında çok popüler bir başlangıç noktasıdır ve Scikit-Learn kütüphanesi aracılığıyla kolayca erişilebilir.

Kodun Çalıştırılması

Bu kodu çalıştırmak için Python ortamınıza scikit-learn kütüphanesinin yüklü olması gerekmektedir. Eğer yüklü değilse, şu komutu kullanarak yükleyebilirsiniz:

pip install scikit-learn

Bu kodu, Python'un yüklü olduğu herhangi bir ortamda (örneğin, Jupyter Notebook, Python betiği, vb.) çalıştırabilirsiniz. Kod, Iris veri setini yükler, veriyi eğitim ve test setlerine ayırır, Rastgele Orman modelini eğitir ve modelin performansını değerlendirir.

Rastgele Orman modelimizi başarıyla uyguladık ve Iris veri seti üzerinde test ettik. İşte sonuçlar:

Modelin doğruluğu (accuracy): %100

Sınıflandırma raporu:

Her sınıf için precision, recall ve f1-score değerleri %100.

Genel doğruluk (accuracy) %100.

Sınıflandırma Raporu Açıklaması:

Precision: Modelin bir sınıfı doğru olarak ne kadar iyi tahmin ettiğini gösterir.

Recall: Gerçekte o sınıfa ait olan örneklerin ne kadarının doğru tahmin edildiğini gösterir.

F1-Score: Precision ve recall'un harmonik ortalamasıdır ve her ikisinin dengesini gösterir.

Accuracy: Doğru tahmin edilen örneklerin toplam örnek sayısına oranı.

Bu sonuçlar, modelin Iris veri setindeki tüm sınıfları mükemmel bir şekilde sınıflandırdığını göstermektedir. Ancak, gerçek dünya veri setleri genellikle daha karmaşık olduğundan, gerçek uygulamalarda bu kadar yüksek bir performans beklenmemelidir.

Rastgele Orman modelinin gücü, karar ağaçlarının birleşiminden gelen çeşitlilik ve dayanıklılıktır. Bu model, overfitting (aşırı öğrenme) riskini azaltır ve genellikle yüksek doğruluk sağlar. ​​

Rastgele Ormanlar (Random Forests) Örnek senaryolar ve veri setleri verir misin?

Elbette, Rastgele Ormanlar (Random Forests) algoritmasının kullanılabileceği bazı örnek senaryolar ve bu senaryolara uygun veri setlerini paylaşabilirim.

1. Kredi Riski Değerlendirme

Senaryo: Bir banka, müşterilerin kredi geri ödeme potansiyelini değerlendirmek istiyor. Müşterilerin gelir düzeyi, geçmiş kredi geçmişi, iş durumu gibi özelliklerine bakarak, kredi geri ödeme riskini tahmin etmek istiyor.

Veri Seti Örneği: German Credit Data, UCI Machine Learning Repository'de bulunabilir. Bu veri seti, kredi alacak kişilerin çeşitli özelliklerini ve iyi veya kötü kredi riskini içerir.

2. Tıbbi Teşhis

Senaryo: Hastalıkların erken teşhisi, özellikle kanser gibi ciddi durumlar için hayati öneme sahiptir. Rastgele ormanlar, hastaların klinik özelliklerine ve laboratuvar sonuçlarına dayanarak hastalıkları teşhis etmek için kullanılabilir.

Veri Seti Örneği: Wisconsin Breast Cancer Dataset (WBCD), yine UCI Machine Learning Repository'de mevcuttur. Bu veri seti, meme kanseri tümörlerinin iyi huylu mu yoksa kötü huylu mu olduğunu sınıflandırmak için kullanılabilir.

3. Müşteri Segmentasyonu ve Hedefleme

Senaryo: Bir perakende şirketi, müşteri davranışlarını ve demografik özelliklerini analiz ederek, pazarlama stratejilerini kişiselleştirmek ve müşteri segmentlerini tanımlamak istiyor.

Veri Seti Örneği: RFM (Recency, Frequency, Monetary) analizi verileri. Şirketler, müşteri alışveriş geçmişi verilerini kullanarak müşterilerini RFM skorlarına göre segmentlere ayırabilir.

4. Hisse Senedi Fiyat Tahmini

Senaryo: Finansal piyasalarda, yatırımcılar ve analistler, hisse senedi fiyat hareketlerini tahmin etmek için çeşitli makroekonomik göstergeler, şirketin finansal verileri ve geçmiş fiyat hareketlerini kullanabilir.

Veri Seti Örneği: Yahoo Finance veya Google Finance'dan elde edilen tarihsel hisse senedi fiyatları. Bu veriler, hisse senedi fiyatlarının gelecekteki hareketlerini tahmin etmek için kullanılabilir.

5. Görüntü Sınıflandırma

Senaryo: Bir şirket, ürünlerini otomat

ik olarak sınıflandırmak için bir görüntü tanıma sistemi kurmak istiyor. Bu, örneğin, sosyal medya platformlarında gönderilen içeriğin otomatik olarak etiketlenmesi veya bir e-ticaret sitesinde ürünlerin doğru kategorilere yerleştirilmesi için kullanılabilir.

Veri Seti Örneği: CIFAR-10 veya MNIST gibi standart görüntü veri setleri. CIFAR-10, 10 farklı kategoride 60.000 küçük renkli görüntü içerirken, MNIST el yazısı rakamlarını içerir.

6. Trafik Tahmini

Senaryo: Şehir planlamacıları ve ulaşım otoriteleri, trafik akışını daha iyi yönetmek ve tahmin etmek için veri analizinden yararlanabilir. Bu, yollardaki trafik yoğunluğunu, kazaların olasılığını ve seyahat sürelerini tahmin etmekte kullanılabilir.

Veri Seti Örneği: Şehirlerin trafik akış verileri, GPS verileri veya akıllı ulaşım sistemlerinden toplanan veriler. Bu tür veriler, trafik durumunu tahmin etmek için kullanılabilir.

Genel Notlar

Rastgele Ormanlar, yukarıda bahsedilen senaryoların çoğunda etkili olabilir çünkü çok yönlüdür ve hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinde kullanılabilir.

Özellikle yüksek boyutlu veri setleriyle çalışırken, modelin karmaşıklığı ve yorumlanabilirliği dikkate alınmalıdır.

Gerçek dünya veri setleri genellikle eksik veriler, dengesiz sınıflar ve gürültülü veriler gibi zorluklar içerir. Bu durumlar, modelin performansını etkileyebilir ve veri ön işleme adımlarını gerektirebilir.

Bu senaryolar, Rastgele Ormanların geniş uygulama alanlarını göstermektedir ve her biri, bu yöntemin farklı veri tipleri ve sorunlar üzerinde nasıl etkili olabileceğini örneklemektedir.

Karar Ağaçları Nedir? Sınıflandırma ve Regresyon İçin Pratik Bir Python Örneği

Elbette, "Karar Ağaçları" (Decision Trees) konusunu baştan sona açıklayacağım ve örnek bir veri seti üzerinde Python kodu ile nasıl kullanıldığını göstereceğim.

Karar Ağaçları Nedir?

Karar Ağaçları, sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan, görsel olarak anlaşılması kolay ve uygulaması basit bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Bu algoritma, veri setini daha küçük alt kümelerine ayırarak çalışır ve bir ağaç yapısı oluşturur. Her "dal" bir karar noktasını (özellik ya da soru) temsil eder ve her "yaprak düğüm" ise bir sonuç (sınıf ya da tahmin) ile sonuçlanır.

Örnek Veri Seti ve Python Kullanımı

Örnek olarak, bir otomobilin özelliklerine (örneğin: marka, model, motor hacmi, kilometre) dayanarak ikinci el fiyatını tahmin eden bir regresyon modeli oluşturalım. İşte adım adım yapılacaklar:

Veri Setinin Yüklenmesi ve Hazırlanması: Öncelikle, uygun bir veri seti seçmeli ve ön işlemlerini yapmalıyız (boş değerlerin doldurulması, kategorik verilerin sayısal hale getirilmesi

Veri setimiz, otomobillerin markasını, yılını, kilometre bilgisini ve fiyatını içeriyor. Marka sütunu kategorik olduğu için sayısal bir formata dönüştürdük. Şimdi, veriyi eğitim ve test setlerine ayıracağız ve bir Karar Ağacı regresyon modeli eğiteceğiz:

Veri Setinin Eğitim ve Test Olarak Bölünmesi: Veri setini, modeli eğitmek için kullanılacak bir eğitim seti ve modelin performansını test etmek için kullanılacak bir test seti olmak üzere ikiye ayıracağız.

Modelin Eğitilmesi: Bir Karar Ağacı regresyon modeli oluşturacağız ve eğitim seti üzerinde eğiteceğiz.

Modelin Test Edilmesi ve Performansının Değerlendirilmesi: Eğitilmiş modeli, test seti üzerinde değerlendirip modelin performansını ölçeceğiz.

Bu adımları Python kodu ile gerçekleştirelim: 

# Importing necessary libraries
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.tree import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data
data = {
    'Brand': ['Toyota', 'Honda', 'Toyota', 'Honda', 'Toyota', 'Honda'],
    'Year': [2010, 2010, 2012, 2012, 2014, 2014],
    'Mileage': [50000, 30000, 60000, 40000, 70000, 20000],
    'Price': [9000, 10000, 8500, 12000, 7500, 13000]
}

# Creating a DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# Encoding the 'Brand' column as it is categorical
df['Brand'] = df['Brand'].astype('category').cat.codes

# Splitting the data into training and testing sets
X = df[['Brand', 'Year', 'Mileage']]  # Features
y = df['Price']                        # Target variable

# Splitting the dataset into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Creating and training the Decision Tree Regressor model
model = DecisionTreeRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

# Predicting the prices for the test set
predictions = model.predict(X_test)

# Calculating the Mean Squared Error
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)

# Plotting the decision tree
plt.figure(figsize=(12,8))
plot_tree(model, feature_names=['Brand', 'Year', 'Mileage'], filled=True)
plt.show()

Veri Seti

Kullandığımız örnek veri seti şu şekildedir:

Brand Year Mileage Price

Toyota 2010 50000 9000

Honda 2010 30000 10000

Toyota 2012 60000 8500

Honda 2012 40000 12000

Toyota 2014 70000 7500

Honda 2014 20000 13000

Bu örnek veri seti, farklı markalara, yıllara ve kilometre bilgilerine sahip otomobillerin fiyatlarını içerir. Veri seti, Karar Ağacı modelini eğitmek ve görselleştirmek için kullanıldı.

Karar ağacı modelinde, her düğümde yapılan seçimler ve bu seçimlerin sonuçlarına nasıl ulaştığımızı açıklayacağım. Karar ağaçları, verilen özellikler üzerinde bölünme kriterlerine dayanarak kararlar alır ve bu süreç, sonuç olarak belirli bir tahmini (bu örnekte otomobil fiyatı) üretir. İşte adım adım sürecin açıklaması:

Karar Ağacının Oluşturulması: Karar ağacı, veri setindeki özelliklerin (bu örnekte "Brand", "Year", "Mileage") en iyi bölünme noktalarını belirleyerek oluşturulur. Bu bölünme, verileri en iyi şekilde ayıracak şekilde seçilir.

Her Düğümdeki Kararlar: Model, her düğümde hangi özelliğin ve hangi değerin en iyi bölünmeyi sağladığını hesaplar. Örneğin, "Year > 2011" gibi bir karar, veriyi yıl bazında ikiye böler. Bu kararlar, verinin homojenliğini artırmak ve hedef değişken (fiyat) üzerindeki varyansı en aza indirmek için yapılır.

Yaprak Düğümlere Ulaşma: Karar ağacı, daha fazla bölünme yapmak mantıklı olmayana kadar dallanmaya devam eder. Bu noktada ulaşılan düğümler, "yaprak düğümler" olarak adlandırılır. Her yaprak düğüm, veri setindeki bir segmentin sonucunu (bu örnekte bir fiyat tahmini) temsil eder.

Sonuçların Belirlenmesi: Her yaprak düğümde, o düğüme düşen veri noktalarının hedef değişkenin (fiyat) ortalaması alınır. Bu ortalama, yaprak düğümün tahmini olarak kullanılır.

Tahmin Yapma: Yeni bir veri noktası geldiğinde, model, ağaçtaki karar noktalarını takip eder ve ilgili yaprak düğümüne ulaşır. Bu yaprak düğümün tahmini, yeni veri noktasının tahmini olarak sunulur.

Görselleştirdiğimiz karar ağacında, her düğümde yapılan seçimler ve bu seçimlerin sonuçları, modelin eğitim sırasında veri setinden öğrendiği bilgilere dayanır. Bu öğrenme süreci, veri setinin yapısına ve içeriğine bağlı olarak değişir. Her bir düğümde sorulan sorular ve ulaşılan sonuçlar, modelin veriyi nasıl anladığını ve tahminleri nasıl yaptığını gösterir.

Modelimizi eğittik ve test seti üzerinde tahminlerde bulunduk. Hesaplanan Ortalama Karesel Hata (Mean Squared Error - MSE) 4,625,000 olarak çıktı. Bu değer, modelimizin tahminlerinin ne kadar doğru olduğunu gösterir; MSE ne kadar düşükse, model o kadar iyi performans göstermiş demektir.

Ancak, bu basit örnekte veri setimiz çok küçük ve bu da modelin performansını doğru bir şekilde değerlendirmemizi zorlaştırır. Gerçek dünya veri setleri genellikle çok daha büyük ve karmaşıktır, bu yüzden daha güvenilir sonuçlar için daha büyük bir veri seti üzerinde çalışmak gerekir.

Karar ağaçlarının temel avantajlarından biri, oluşturduğu modelin insanlar tarafından kolayca anlaşılabilir olmasıdır. Bir karar ağacı modelini görselleştirmek, modelin nasıl kararlar aldığını ve hangi özelliklerin önemli olduğunu görmek için kullanışlı bir yöntemdir. Modelimizin karar ağacını çizdireli

İşte modelimizin oluşturduğu Karar Ağacı. Bu görsel, modelin hangi özelliklere (marka, yıl, kilometre) dayanarak ve hangi karar noktalarını kullanarak tahminler yaptığını gösteriyor. Her düğümde, belirli bir özelliğe göre yapılan bir karar veya soru ve bu karara göre dallanma görülmektedir. Son yaprak düğümler ise tahmin edilen fiyatları temsil eder.

Karar ağaçlarının bu görsel açıklaması, modelin neden ve nasıl belirli tahminler yaptığını anlamak için çok faydalıdır. Özellikle karmaşık olmayan veri setleri için, bu tür modellerin açıklanabilirliği, onları tercih edilen seçeneklerden biri yapar.

Örnek senaryolar ve veri setleri verir misin?

Tabii ki, farklı örnek senaryolar ve bunlara uygun veri setleri verebilirim. Karar ağaçları çok yönlü algoritmalardır ve birçok farklı veri seti üzerinde kullanılabilirler. İşte bazı örnek senaryolar ve bunlara uygun veri setleri:

1. Kredi Onayı Senaryosu

Senaryo: Bir banka, müşterilerinin kredi başvurularını değerlendirmek için bir model geliştirmek istiyor. Model, müşterilerin kredi geçmişi, gelir düzeyi, borç miktarı gibi faktörlere dayanarak, kredi başvurularının onaylanıp onaylanmayacağını tahmin etmelidir.

Veri Seti Özellikleri:

Kredi Skoru: Müşterinin kredi skoru.

Yıllık Gelir: Müşterinin yıllık geliri.

Borç Miktarı: Müşterinin toplam borç miktarı.

Eğitim Seviyesi: Müşterinin eğitim seviyesi.

Ev Sahibi: Müşterinin ev sahibi olup olmadığı.

Kredi Onayı: Kredi başvurusunun onaylanıp onaylanmadığı (Hedef Değişken).

2. Hastalık Teşhisi Senaryosu

Senaryo: Bir sağlık kuruluşu, hastaların klinik verilerine dayanarak belirli bir hastalığı teşhis etmek için bir model geliştirmek istiyor.

Veri Seti Özellikleri:

Yaş: Hastanın yaşı.

Cinsiyet: Hastanın cinsiyeti.

Kan Basıncı: Hastanın kan basıncı değerleri.

Kolesterol Seviyesi: Hastanın kolesterol seviyesi.

EKG Sonuçları: Hastanın EKG sonuçları.

Maksimum Kalp Hızı: Hastanın kaydedilen maksimum kalp hızı.

Hastalık Durumu: Hastada belirli hastalığın olup olmadığı (Hedef Değişken).

3. Müşteri Terk Tahmini Senaryosu

Senaryo: Bir telekomünikasyon şirketi, müşterilerinin hizmetlerini ne zaman sonlandırabileceğini tahmin etmek için bir model oluşturmak istiyor.

Veri Seti Özellikleri:

Müşteri Yaşı: Müşterinin yaşı.

Abonelik Süresi: Müşterinin şirketle ne kadar süredir abone olduğu.

Aylık Ücret: Müşterinin ödediği aylık ücret.

Toplam Arama Süresi: Müşterinin toplam arama süresi.

Online Hizmet Kullanımı: Müşterinin online hizmetleri kullanma durumu.

Terk Etme Durumu: Müşterinin hizmeti terk etme durumu (Hedef Değişken).

Bu senaryolar, karar ağaçlarının çeşitli alanlarda nasıl uygulanabileceğine dair örneklerdir. Her bir senaryo, belirli bir problemi çözmek için tasarlanmış ve bu problemleri çözmek için kullanılabilecek gerçekçi veri seti özelliklerini içerir. Gerçek veri setleri genellikle bu örneklerden daha karmaşık ve detaylı olabilir.