Machine Learning 101 Tam Rehber, Kitaplar, Eğitimler, Sık Kullanılanlar, Sektörler. Froud detection, Image classiifaction, Customer retention, Diagnostics,forecasting, predictions, proccess optimization, new insights,feature elcitation, structure discovery, meaningful compression ve big data visualization,recommended systems, targetted marketing, customer segmentation,robot navigation, skill aquisation, learning tasks, game AI, real time decisions başlıkları

Machine Learning konusunda bir makale yazmak istiyorum. Sana Ana başlıklar ve alt başlıklar vereceğim. Makaleleri basit gerçek hayat senaryoları ile açıklamanı istiyorum. İlk olarak Machine Learning ana başlığı altında supervised learning, unsupervised learning ve reinforcement learning konularını ele almanı ve daha sonra farklarını açıklamanı istiyorum. Daha sonraki mesajlarımda bu 3 alt başlığın da alt başlıklarını vereceğim.

Tabii ki! İlk olarak, ana başlık olan "Machine Learning" altında yer alan "supervised learning," "unsupervised learning," ve "reinforcement learning" kavramlarını açıklayacağım. Bunları basit gerçek hayat senaryoları ile açıklayarak daha anlaşılabilir kılmaya çalışacağım.

Machine Learning (Makine Öğrenimi)

Makine öğrenimi, bilgisayarların insan müdahalesi olmadan belirli bir görevi yerine getirebilmeleri için eğitildiği bir yapay zeka dalıdır. Üç ana kategoride incelenebilir: Supervised learning (gözetimli öğrenme), unsupervised learning (gözetimsiz öğrenme), ve reinforcement learning (pekiştirmeli öğrenme).

1. Supervised Learning (Gözetimli Öğrenme)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir çocuğun alfabe öğrenirken öğretmeninden yardım alması, supervised learning'e benzetilebilir. Öğretmen, her harfin ne olduğunu çocuğa gösterir ve doğru ya da yanlış olduğuna dair geri bildirimde bulunur.

Açıklama: Gözetimli öğrenme, modelin belirli bir çıktıyı tahmin etmesi gerektiği durumlarda kullanılır. Eğitim veri setinde girdi ve beklenen çıktılar bulunur ve model bu veriler üzerinde eğitilir.

2. Unsupervised Learning (Gözetimsiz Öğrenme)

Gerçek Hayat Senaryosu: Süpermarket alışverişi yaparken ürünlerin raflara benzer ürünlerle bir arada olması, gözetimsiz öğrenmeye örnektir. Kimse her ürünü nereye koyacağınızı söylemez, ancak benzer ürünler genellikle bir arada bulunur.

Açıklama: Gözetimsiz öğrenme, çıktılar hakkında önceden bilgi bulunmadığı durumda kullanılır. Model, veriler arasındaki ilişkileri veya yapıları öğrenmeye çalışır.

3. Reinforcement Learning (Pekiştirmeli Öğrenme)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir köpeği ödülle bir komutu yerine getirmesi için eğitmek, pekiştirmeli öğrenmeye örnek olabilir. Köpek komutu yerine getirdiğinde ödül alır, böylece zamanla bu davranışı pekiştirir.

Açıklama: Pekiştirmeli öğrenme, modelin belirli bir görevi yerine getirmek üzere deneme yanılma yoluyla eğitildiği bir yöntemdir. Model, doğru davranışlar sergilediğinde ödüllendirilir ve yanlış davranışlar sergilediğinde cezalandırılır.

Farklar

Gözetimli Öğrenme: Girdi ve çıktılar belirlidir. Model, belirli bir sonuca ulaşmak için eğitilir.

Gözetimsiz Öğrenme: Çıktılar belirli değildir. Model, veriler arasındaki yapıları ve ilişkileri bulmaya çalışır.

Pekiştirmeli Öğrenme: Belirli bir görevi yerine getirmek için model, deneme yanılma yoluyla eğitilir.

Bu üç kategorinin her birinin kendine özgü uygulama alanları ve yöntemleri vardır. Detaylara gireceğiniz alt başlıkları bekliyorum!

Şimdi de aynı yolla Supervised learningin classiifaction ve regression alt başlıklarını aynı şekilde ele almanı istiyorum

Elbette! Supervised learning (gözetimli öğrenme) altında sıklıkla kullanılan iki ana kategori olan classification (sınıflandırma) ve regression (regresyon) kavramlarını, basit gerçek hayat senaryoları üzerinden açıklayacağım.

Supervised Learning (Gözetimli Öğrenme)

Gözetimli öğrenme, modelin eğitim verisi üzerinde belirli bir çıktıyı tahmin etmesi gerektiği bir yaklaşımdır. Bu kategori içerisinde iki temel yöntem bulunmaktadır: Classification ve Regression.

1. Classification (Sınıflandırma)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir meyve sepeti düşünün. İçinde elma, muz ve portakal olan bu sepetten bir meyve seçtiğinizde, onun hangi kategoriye (elma, muz, portakal) ait olduğunu belirlemeye çalışırsınız. Bu işlem, sınıflandırmaya benzer.

Açıklama: Sınıflandırma, veri noktalarının belirli kategorilere ayrılması işlemidir. Örnek olarak bir e-postanın spam olup olmadığını sınıflandırmak ya da bir resimdeki hayvanın kedi mi yoksa köpek mi olduğunu belirlemek gibi.

2. Regression (Regresyon)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir şehirdeki ev fiyatlarını tahmin etmeye çalıştığınızı düşünün. Evin büyüklüğü, lokasyonu, yaşadığı gibi faktörler kullanılarak evin fiyatını tahmin etmek, regresyona bir örnektir.

Açıklama: Regresyon, sürekli bir değeri tahmin etmeye çalıştığımızda kullanılır. Yani çıktı, belirli bir kategoriye ait değil, geniş bir sayı yelpazesi üzerindedir. Evin fiyatı, bir ürünün satış miktarı gibi sürekli değişkenlerin tahmini regresyon ile yapılır.

Farklar

Sınıflandırma: Çıktı, belirli sınıflar veya kategoriler arasında olmalıdır. Örneğin, bir hastalığın var olup olmadığı, bir e-postanın spam olup olmadığı gibi.

Regresyon: Çıktı, sürekli bir değer olmalıdır. Bu, genellikle sayısal bir değer olup, bir şeyin miktarını, büyüklüğünü veya seviyesini belirlemek için kullanılır. Örneğin, bir evin fiyatı, bir ürünün gelecekteki satış miktarı gibi.

Bu iki kavram, gözetimli öğrenmenin farklı yönlerini temsil eder ve spesifik problemleri çözmek için kullanılırlar. Sınıflandırma, kesin kategoriler arasında ayrım yaparken; regresyon, belirli bir değeri tahmin etmeye odaklanır. Bu nedenle, kullanılacak yöntem, çözmek istediğiniz problem türüne bağlı olarak değişir.

Şimdi de aynı yolla Supervised learningin classiifaction alt başlığının Froud detection, Image classiifaction, Customer retention, Diagnostics alt başlıklarını ele almanı istiyorum

Elbette! Supervised learning (gözetimli öğrenme) altında yer alan classification (sınıflandırma) kategorisinde, sıklıkla kullanılan dört spesifik uygulama alanı olan Fraud Detection (Dolandırıcılık Tespiti), Image Classification (Görüntü Sınıflandırması), Customer Retention (Müşteri Tutmak), ve Diagnostics (Teşhis) konularını ele alacağım.

Classification (Sınıflandırma) Altında Öne Çıkan Uygulama Alanları

1. Fraud Detection (Dolandırıcılık Tespiti)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir banka, müşterilerinin kart işlemlerini izler. Eğer bir işlem, müşterinin normal alışkanlıklarına uymuyorsa, banka bunu potansiyel bir dolandırıcılık olarak işaretleyebilir.

Açıklama: Dolandırıcılık tespiti, sınıflandırmanın bir uygulamasıdır. İşlemleri normal ve dolandırıcılık olarak iki kategoriye ayırır. Model, geçmiş verilere dayanarak her işlemin hangi kategoriye girdiğini tahmin eder.

2. Image Classification (Görüntü Sınıflandırması)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir çocuğun oyuncak hayvanları ayırt etmesi gibi, bir model de resimlerdeki objeleri sınıflandırabilir. Örneğin, bir resimde kedi mi yoksa köpek mi olduğunu belirlemek.

Açıklama: Görüntü sınıflandırması, bir resmin hangi kategoriye ait olduğunu belirleme işlemidir. Bu, otomasyon, güvenlik ve görme engelli kişilere yönelik yardımcı teknolojiler gibi birçok alanda kullanılır.

3. Customer Retention (Müşteri Tutmak)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir mağaza, müşterilerin alışveriş alışkanlıklarını analiz edebilir ve kimlerin tekrar geleceğini, kimlerin gelmeyeceğini tahmin edebilir.

Açıklama: Müşteri tutma, bir işletmenin mevcut müşterilerini elinde tutma yeteneğidir. Sınıflandırma modeli, müşterilerin devam edip etmeyeceklerini tahmin eder, böylece işletme onları tutmak için özel teklifler sunabilir.

4. Diagnostics (Teşhis)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir doktor gibi, bir model de belirli semptomlara bakarak bir hastalığın ne olduğunu tahmin edebilir.

Açıklama: Teşhis, supervised learning kullanılarak gerçekleştirilebilir. Model, hastaların tıbbi kayıtlarını analiz eder ve belirli bir hastalığın varlığını sınıflandırır.

Sonuç

Bu uygulama alanları, sınıflandırma problemlerinin ne kadar çeşitli olabileceğini göstermektedir. Her biri, belirli bir iş veya endüstri içinde özelleşmiş bir ihtiyaca yöneliktir. Dolandırıcılık tespiti finansal güvenliği artırırken, görüntü sınıflandırması ve teşhis, teknolojinin sağlık ve günlük yaşantımızdaki etkilerini göstermektedir. Müşteri tutma ise iş dünyasında büyük bir öneme sahiptir. Supervised learning ve classification, bu geniş yelpazedeki problemleri çözebilmektedir.

Şimdi de aynı yolla Supervised learningin regression alt başlığının forecasting, predictions, proccess optimization, new insights alt başlıklarını ele almanı istiyorum.

Tabii ki! Şimdi, Supervised learning (gözetimli öğrenme) kategorisinin altında yer alan regression (regresyon) kavramının bazı uygulama alanlarına odaklanacağım. Bunlar; forecasting (tahminleme), predictions (öngörüler), process optimization (süreç optimizasyonu) ve new insights (yeni içgörüler) olarak belirlenmiştir.

Regression (Regresyon) Altında Öne Çıkan Uygulama Alanları

1. Forecasting (Tahminleme)

Gerçek Hayat Senaryosu: Hava durumunun tahmin edilmesi gibi, bir işletme de gelecek aylardaki satışlarını tahmin etmek isteyebilir. Bu, planlama ve karar alma süreçlerine yardımcı olabilir.

Açıklama: Tahminleme, gelecekteki olayları veya değerleri tahmin etmek için kullanılır. Bu, finans, hava durumu veya enerji tüketimi gibi birçok alanda kullanılabilir.

2. Predictions (Öngörüler)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir öğrencinin gelecek yıllarda hangi notları alacağını tahmin etmek isteyen bir eğitim sistemi, önceki performanslarını ve diğer faktörleri kullanabilir.

Açıklama: Öngörüler, belirli bir olayın veya değerin gelecekte ne olacağını tahmin etmek için kullanılır. Bu, iş dünyasında risk yönetimi, eğitimde öğrenci başarısının izlenmesi gibi alanlarda kullanılabilir.

3. Process Optimization (Süreç Optimizasyonu)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir fabrika, üretim hattının ne kadar etkili çalıştığını anlamak ve iyileştirmek isteyebilir. Hangi makinenin ne kadar zaman aldığı, malzeme maliyetleri gibi faktörler analiz edilebilir.

Açıklama: Süreç optimizasyonu, belirli bir iş sürecinin daha etkin ve verimli hale getirilmesidir. Regresyon, hangi faktörlerin en çok etkili olduğunu belirlemek için kullanılabilir, böylece süreç iyileştirilebilir.

4. New Insights (Yeni İçgörüler)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir sağlık şirketi, farklı yaş gruplarındaki insanların hangi vitamin ve mineral eksikliklerine sahip olduğunu anlamak isteyebilir. Bu, yeni ürünler geliştirmelerine veya hedef pazarlamalarına yardımcı olabilir.

Açıklama: Yeni içgörüler kazanmak, mevcut verilerden öğrenmek ve iş veya araştırma içinde kullanılabilecek yeni bilgiler elde etmek anlamına gelir. Regresyon, hangi faktörlerin bir sonuç üzerinde etkili olduğunu anlamak için kullanılabilir.

Sonuç

Regresyon, sürekli bir çıktının tahmin edilmesi gerektiğinde kullanılan güçlü bir araçtır. Bu, birçok farklı alanda kullanılabilir, iş dünyasından sağlık sektörüne, eğitimden üretim ve araştırmaya kadar. Tahminler ve öngörüler geleceği anlamamıza yardımcı olurken, süreç optimizasyonu ve yeni içgörüler, işletmelerin ve araştırmacıların daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olur. Bu uygulama alanları, regresyonun çok yönlülüğünü ve değerini göstermektedir.

Şimdi de aynı yolla UnSupervised learningin dimensionaly reduction ve clustring  alt başlıklarını ele almanı istiyorum.

ChatGPT

Elbette! Şimdi, Unsupervised learning (gözetimsiz öğrenme) kategorisine odaklanarak, bu kategorinin iki önemli alt başlığı olan dimensionality reduction (boyut indirgeme) ve clustering (kümeleme) konularını ele alacağım.

Unsupervised Learning Altında Öne Çıkan Uygulama Alanları

1. Dimensionality Reduction (Boyut İndirgeme)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir araba üreticisi, bir arabanın performansını etkileyen 100 farklı faktörü incelemektedir. Ancak, bu faktörlerden sadece birkaçının gerçekten önemli olduğunu anlamak isteyebilir.

Açıklama: Boyut indirgeme, veri setindeki özellik sayısını azaltmayı amaçlar, böylece önemsiz olanlar atılarak yalnızca en önemli bilgiler korunur. Bu, verinin daha kolay anlaşılmasını sağlar ve hesaplama maliyetini düşürür. Özellikle büyük veri setlerinde kullanılır.

2. Clustering (Kümeleme)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir perakende mağazası, müşterilerini, alışveriş alışkanlıklarına göre farklı kümeler halinde gruplamak isteyebilir. Bu, hedefleme pazarlaması ve özelleştirilmiş teklifler oluşturmak için kullanılabilir.

Açıklama: Kümeleme, benzer özelliklere sahip veri noktalarını bir araya getirir, böylece veriler içindeki doğal grupları veya kümeleri tanımlar. Bu, müşteri segmentasyonu, biyoenformatik, sosyal ağ analizi gibi birçok alanda kullanılabilir.

Sonuç

Unsupervised learning, etiketlenmemiş verilerle çalışır ve bu, veriden doğal desenleri ve yapıları keşfetmek için kullanılabilir. Boyut indirgeme, çok fazla özelliği olan karmaşık veri setlerini daha yönetilebilir hale getirirken, kümeleme, benzer öğelerin bir araya getirilmesi ve farklı grupların tanımlanması gibi farklı amaçlarla kullanılabilir. Her iki teknik de, verilerden anlamlı bilgi elde etme sürecinde hayati öneme sahip olabilir. Bu, özellikle büyük ve karmaşık veri setlerinin analiz edildiği modern dünyada giderek daha önemli hale gelmektedir.

Şimdi de aynı yolla UnSupervised learningin dimensionaly reduction alt başlığının feature elcitation, structure discovery, meaningful compression ve big data visualation alt başlıklarını ele almanı istiyorum.

Tabii ki! Şimdi, Unsupervised learning (gözetimsiz öğrenme) altında yer alan dimensionality reduction (boyut indirgeme) kavramının bazı özelleşmiş uygulama alanlarını ele alacağım. Bu uygulama alanları, feature elicitation (özellik çıkarımı), structure discovery (yapı keşfi), meaningful compression (anlamlı sıkıştırma) ve big data visualization (büyük veri görselleştirmesi) olarak belirlenmiştir.

Dimensionality Reduction (Boyut İndirgeme) Altında Öne Çıkan Uygulama Alanları

1. Feature Elicitation (Özellik Çıkarımı)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir tarım şirketi, mahsul verimini artırmak istiyor ve hangi faktörlerin en önemli olduğunu anlamak isteyebilir. Bu, gübre türü, sulama zamanlaması, toprak türü gibi çok sayıda faktör içerebilir.

Açıklama: Özellik çıkarımı, en önemli ve anlamlı özelliklerin belirlenmesine yardımcı olur. Bu, model performansını artırırken hesaplama karmaşıklığını azaltır.

2. Structure Discovery (Yapı Keşfi)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir ilaç şirketi, yeni bir ilaç molekülü geliştirmek istediğinde, moleküldeki atomların etkileşimlerinin karmaşık yapısını anlamaya ihtiyaç duyar.

Açıklama: Yapı keşfi, verilerin içsel yapısını ve ilişkilerini ortaya çıkarır. Bu, karmaşık sistemlerin ve etkileşimlerin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olabilir.

3. Meaningful Compression (Anlamlı Sıkıştırma)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir video yayıncılık platformu, videoları daha küçük dosya boyutlarında saklamak isteyebilir, ancak bunu yaparken video kalitesini çok fazla düşürmeden.

Açıklama: Anlamlı sıkıştırma, verinin boyutunu azaltırken önemli bilgilerin korunmasını sağlar. Bu, depolama maliyetlerini düşürmek ve veri iletimini hızlandırmak için kullanılır.

4. Big Data Visualization (Büyük Veri Görselleştirmesi)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir şehir planlamacısı, şehirdeki trafik akışını analiz etmek isteyebilir. Bunun için yüzlerce kamera ve sensörden gelen büyük miktarda veri kullanılabilir.

Açıklama: Büyük veri görselleştirmesi, karmaşık ve büyük veri setlerinin görsel olarak incelenmesine yardımcı olur. Boyut indirgeme, verinin daha kolay anlaşılmasını ve görselleştirilmesini sağlar.

Sonuç

Boyut indirgeme, gözetimsiz öğrenme içinde kritik bir rol oynamaktadır. Bu, bir dizi farklı uygulama ve endüstri içinde kullanılabilir. Özellik çıkarımı ve yapı keşfi, verinin içsel doğasını anlamamıza yardımcı olurken, anlamlı sıkıştırma depolama ve iletim maliyetlerini azaltabilir. Büyük veri görselleştirmesi ise, karmaşık veri setlerinin analiz edilmesini daha anlaşılabilir hale getirir. Bu uygulamaların her biri, modern dünyada veri biliminin önemini ve gücünü yansıtmaktadır.

Şimdi de aynı yolla UnSupervised learningin clustering  alt başlığının recommended systems, targetted marketing, customer segmentation alt başlıklarını ele almanı istiyorum.

ChatGPT

Tabii ki! Unsupervised learning (gözetimsiz öğrenme) altında yer alan clustering (kümeleme) kavramının, özelleşmiş uygulama alanlarını inceleyeceğim. Bu uygulama alanları recommended systems (öneri sistemleri), targeted marketing (hedeflenmiş pazarlama) ve customer segmentation (müşteri segmentasyonu) olarak belirlenmiştir.

Clustering (Kümeleme) Altında Öne Çıkan Uygulama Alanları

1. Recommended Systems (Öneri Sistemleri)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir online alışveriş platformu, kullanıcıların geçmiş alışverişlerine dayalı olarak benzer ürünler önermek isteyebilir.

Açıklama: Kümeleme algoritması, kullanıcının ilgisini çekebilecek ürünlerle benzer özelliklere sahip ürünlerin kümelerini belirleyebilir. Bu, kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak ve satışları artırmak için kullanılır.

2. Targeted Marketing (Hedeflenmiş Pazarlama)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir telekomünikasyon şirketi, farklı yaş gruplarına veya yaşam tarzlarına sahip müşterilere özel tarife paketleri sunmak isteyebilir.

Açıklama: Kümeleme, müşterileri benzer tercihler ve davranışlar temelinde gruplara ayırabilir. Bu, şirketin her gruba özel pazarlama kampanyaları oluşturmasına olanak tanır, böylece daha etkili bir pazarlama stratejisi geliştirmek mümkün olur.

3. Customer Segmentation (Müşteri Segmentasyonu)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir banka, müşterilerini gelir düzeyine, yaşam tarzına ve banka ile etkileşimlerine göre segmentlere ayırmak isteyebilir, böylece her segment için farklı hizmetler sunabilir.

Açıklama: Müşteri segmentasyonu, benzer özelliklere sahip müşteri gruplarını belirler. Bu, daha odaklanmış hizmetler sunma, müşteri memnuniyetini artırma ve işletmenin genel başarısını artırma konularında yardımcı olabilir.

Sonuç

Clustering, gözetimsiz öğrenmenin güçlü bir yönüdür ve modern iş dünyasında geniş bir uygulama yelpazesi bulur. Öneri sistemleri, kullanıcıların ilgisini çeken ürünleri doğru bir şekilde belirlemek için kullanılırken, hedeflenmiş pazarlama, müşterilere özelleştirilmiş reklamlar ve teklifler sunar. Müşteri segmentasyonu ise, işletmelerin müşteri tabanlarını daha iyi anlamalarına ve onlara daha etkili bir şekilde hizmet etmelerine yardımcı olur. Bu uygulamaların her biri, kümeleme teknolojisinin gücünü ve esnekliğini göstermektedir.

Şimdi de aynı yolla reinforcement learningin robot navigation, skill aquisation, learning tasks, game AI, real time decisions alt başlıklarını ele almanı istiyorum.

Elbette! Şimdi, Reinforcement Learning (Pekiştirmeli Öğrenme) kategorisine odaklanarak, bu kategorinin özelleşmiş uygulama alanları olan robot navigation (robot navigasyonu), skill acquisition (beceri kazanımı), learning tasks (öğrenme görevleri), game AI (oyun yapay zekası) ve real-time decisions (gerçek zamanlı kararlar) konularını ele alacağım.

Reinforcement Learning (Pekiştirmeli Öğrenme) Altında Öne Çıkan Uygulama Alanları

1. Robot Navigation (Robot Navigasyonu)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir depo için otomatik bir robot tasarlayan bir şirket, robotun raflar arasında en etkili yolu bulmasını isteyebilir.

Açıklama: Pekiştirmeli öğrenme, robotun çevresiyle etkileşimde bulunmasına ve ödüller aracılığıyla en etkili yolu bulmasına yardımcı olabilir. Bu, robotun karmaşık ortamlarda bile etkili bir şekilde hareket etmesine olanak tanır.

2. Skill Acquisition (Beceri Kazanımı)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir spor eğitmeni, öğrencilerin daha etkili atış yapmalarını öğrenmelerine yardımcı olmak isteyebilir.

Açıklama: Pekiştirmeli öğrenme algoritmaları, hangi eylemlerin olumlu sonuçlarla sonuçlandığını analiz ederek becerilerin geliştirilmesine yardımcı olabilir. Bu, öğrencilerin performansını hızlı bir şekilde artırmalarını sağlayabilir.

3. Learning Tasks (Öğrenme Görevleri)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir fabrikada, yeni görevlerin hızlı bir şekilde öğrenilmesi gerektiğinde, robotlar ve otomatik sistemler bu görevlere uyum sağlamalıdır.

Açıklama: Pekiştirmeli öğrenme, yeni görevlerin veya değişen çevresel koşulların hızlı bir şekilde öğrenilmesine olanak tanır, böylece sistemler yeni ihtiyaçlara hızla uyum sağlayabilir.

4. Game AI (Oyun Yapay Zekası)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir video oyunu şirketi, oyundaki yapay zekanın oyunculara daha gerçekçi bir meydan okuma sunmasını isteyebilir.

Açıklama: Pekiştirmeli öğrenme, yapay zekanın oyuncuların stratejilerine ve eylemlerine uyum sağlamasına yardımcı olabilir. Bu, daha zorlu ve tatmin edici bir oyun deneyimi yaratır.

5. Real-Time Decisions (Gerçek Zamanlı Kararlar)

Gerçek Hayat Senaryosu: Bir acil durum yanıt sistemi, bir doğal afet sırasında insanları güvende tutmak için hızlı ve etkili kararlar almalıdır.

Açıklama: Pekiştirmeli öğrenme, karmaşık ve dinamik ortamlarda gerçek zamanlı olarak en iyi kararları belirlemeye yardımcı olabilir. Bu, özellikle acil durumlar gibi hızlı yanıt gerektiren durumlarda kritik olabilir.

Sonuç

Reinforcement learning, karmaşık ve değişken ortamlarda öğrenme ve karar verme kabiliyeti ile seçkin bir yaklaşımdır. Robot navigasyonu, beceri kazanımı, öğrenme görevleri, oyun yapay zekası ve gerçek zamanlı kararlar gibi uygulamalar, bu teknolojinin farklı alanlarda nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Pekiştirmeli öğrenme, teknolojinin günümüz dünyasında giderek daha önemli bir rol oynamasına olanak tanır, böylece daha etkili ve esnek sistemlerin oluşturulmasına yardımcı

İşte belirtilen başlıkların her biri için kullanılabilecek popüler Python kütüphaneleri:

Froud Detection (Sahtekârlık Tespiti): Scikit-learn, TensorFlow, Keras

Image Classification (Görüntü Sınıflandırması): TensorFlow, Keras, PyTorch

Customer Retention (Müşteri Tutmak): Scikit-learn, XGBoost, LightGBM

Diagnostics (Teşhis): Scikit-learn, TensorFlow, Statsmodels

Forecasting (Tahmin): Statsmodels, Prophet, Scikit-learn

Predictions (Öngörüler): Scikit-learn, TensorFlow, Keras

Process Optimization (İşlem Optimizasyonu): Scipy, Optuna, Hyperopt

New Insights (Yeni İçgörüler): Pandas, Matplotlib, Seaborn

Feature Elicitation (Özellik Çıkarımı): Scikit-learn, TensorFlow, Feature-tools

Structure Discovery (Yapı Keşfi): NetworkX, Scikit-learn, Gensim

Meaningful Compression (Anlamlı Sıkıştırma): TensorFlow, Keras, Scikit-learn

Big Data Visualization (Büyük Veri Görselleştirme): Matplotlib, Seaborn, Plotly

Recommended Systems (Öneri Sistemleri): Surprise, LightFM, Scikit-learn

Targeted Marketing (Hedeflenmiş Pazarlama): Scikit-learn, TensorFlow, CatBoost

Customer Segmentation (Müşteri Segmentasyonu): Scikit-learn, KMeans, GMM

Robot Navigation (Robot Navigasyonu): ROS (Robot Operating System), OpenAI Gym

Skill Acquisition (Beceri Kazanımı): OpenAI Gym, TensorFlow, PyTorch

Learning Tasks (Öğrenme Görevleri): Scikit-learn, TensorFlow, Keras

Game AI (Oyun Yapay Zekası): PyTorch, TensorFlow, OpenAI Gym

Real-Time Decisions (Gerçek Zamanlı Kararlar): TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn

Bu kütüphaneler, yukarıda belirtilen başlıkların her biri için kullanılabilir ve yaygın olarak kullanılmaktadır. Her kütüphane, belirli bir göreve uygun olabilecek benzersiz özelliklere ve araçlara sahiptir, bu nedenle kullanım ihtiyacına bağlı olarak uygun olanı seçmek önemlidir.

İşte belirtilen başlıklar için genel eğitim ve kitap önerileri:

1. Froud Detection (Sahtekârlık Tespiti)

Eğitim: Coursera'da "Fraud Detection using Python and Machine Learning"

Kitap: "Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques" – Bart Baesens

2. Image Classification (Görüntü Sınıflandırması)

Eğitim: Udacity'nin "Deep Learning Nanodegree"

Kitap: "Deep Learning" – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

3. Customer Retention (Müşteri Tutmak)

Eğitim: LinkedIn Learning'de "Customer Retention with Data Mining using R and Python"

Kitap: "Customer Success: How Innovative Companies Are Reducing Churn and Growing Recurring Revenue" – Nick Mehta

4. Diagnostics (Teşhis)

Eğitim: edX'in "Practical Predictive Analytics: Models and Methods"

Kitap: "Diagnostic Measurement: Theory, Methods, and Applications" – Andrés Felipe García

5. Forecasting (Tahmin)

Eğitim: Coursera'nın "Practical Time Series Analysis"

Kitap: "Practical Time Series Forecasting" – Galit Shmueli

6. Predictions (Öngörüler)

Eğitim: DataCamp'in "Supervised Learning with scikit-learn"

Kitap: "The Elements of Statistical Learning" – Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman

7. Process Optimization (İşlem Optimizasyonu)

Eğitim: LinkedIn Learning'de "Process Improvement Foundations"

Kitap: "The Lean Six Sigma Pocket Toolbook" – Michael L. George

8. New Insights (Yeni İçgörüler)

Eğitim: Coursera'nın "Data Visualization and Communication with Tableau"

Kitap: "Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals" – Cole Nussbaumer Knaflic

9. Feature Elicitation (Özellik Çıkarımı)

Eğitim: Udemy'nin "Feature Engineering for Machine Learning"

Kitap: "Applied Predictive Modeling" – Max Kuhn, Kjell Johnson

10. Structure Discovery (Yapı Keşfi)

Eğitim: Coursera'nın "Network Science" kursu

Kitap: "Network Science" – Albert-László Barabási

11. Meaningful Compression (Anlamlı Sıkıştırma)

Eğitim: edX'in "Data Compression: Theory and Practice" kursu

Kitap: "Data Compression: The Complete Reference" – David Salomon

12. Big Data Visualization (Büyük Veri Görselleştirme)

Eğitim: Udemy'nin "Big Data Visualization" kursu

Kitap: "Big Data, Big Dupe" – Stephen Few

13. Recommended Systems (Öneri Sistemleri)

Eğitim: Coursera'nın "Recommender Systems Specialization"

Kitap: "Recommender Systems: The Textbook" – Charu Aggarwal

14. Targeted Marketing (Hedeflenmiş Pazarlama)

Eğitim: LinkedIn Learning'de "Marketing Analytics: Predictive Analytics in Marketing"

Kitap: "Data-Driven Marketing: The 15 Metrics Everyone in Marketing Should Know" – Mark Jeffery

15. Customer Segmentation (Müşteri Segmentasyonu)

Eğitim: Udemy'nin "Customer Segmentation and Prospecting using R and Excel"

Kitap: "Customer Segmentation and Clustering Using SAS Enterprise Miner" – Randall S. Collica

16. Robot Navigation (Robot Navigasyonu)

Eğitim: Coursera'nın "Robotics Specialization"

Kitap: "Introduction to Autonomous Robots" – Nikolaus Correll, Bradley Hayes, et al.

17. Skill Acquisition (Beceri Kazanımı)

Eğitim: edX'in "Learning From Data (Introductory Machine Learning)"

Kitap: "Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms" – Shai Shalev-Shwartz

18. Learning Tasks (Öğrenme Görevleri)

Eğitim: DataCamp'in "Deep Learning with Keras"

Kitap: "Python Machine Learning" – Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili

19. Game AI (Oyun Yapay Zekası)

Eğitim: Coursera'nın "Artificial Intelligence for Games"

Kitap: "Artificial Intelligence and Games" – Georgios N. Yannakakis, Julian Togelius

20. Real-Time Decisions (Gerçek Zamanlı Kararlar)

Eğitim: LinkedIn Learning'de "Real-Time Analytics with Apache Storm"

Kitap: "Real-Time Analytics: Techniques to Analyze and Visualize Streaming Data" – Byron Ellis

Bu eğitimler ve kitaplar, belirtilen konuların anlaşılmasını kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. İlgili alanlarda daha derin bir anlayış geliştirmek isteyenler için bu kaynaklar başlangıç ​​noktası olarak kullanılabilir.

Froud detection, Image classiifaction, Customer retention, Diagnostics,forecasting, predictions, proccess optimization, new insights,feature elcitation, structure discovery, meaningful compression ve big data visualization,recommended systems, targetted marketing, customer segmentation,robot navigation, skill aquisation, learning tasks, game AI, real time decisions başlıklarını hangi sırayla öğrenmeliyim?

ChatGPT

Bu başlıkları öğrenme sırası, öğrenmek istediğiniz özelleşmiş alanlara, mevcut beceri düzeyinize ve genel hedeflerinize bağlı olarak değişebilir. Ancak, genel bir yol haritası oluştururken, bazı temel prensipleri takip etmek yararlı olabilir. İşte olası bir öğrenme sırası:

Temel Bilgiler ve Hazırlık:

New Insights: Veri görselleştirme ve analizi, temel bir beceridir. İlk adımda öğrenilebilir.

Feature Elicitation: Veri özellik mühendisliği, model performansını artırmak için önemli olduğundan bu adımda öğrenilmelidir.

Denetimli Öğrenme ve İlgili Konular:

Predictions: Temel tahmin tekniklerinin anlaşılması.

Diagnostics: Model değerlendirmesi ve teşhisi.

Froud Detection: Temel sınıflandırma problemlerinden biri.

Image Classification: Görüntü işleme ve derin öğrenme ile tanışma.

Customer Retention: Müşteri ilişkileri ve iş dünyası uygulamaları üzerine.

Zaman Serisi ve Optimizasyon:

Forecasting: Zaman serisi analizi.

Process Optimization: İşlemleri optimize etme teknikleri.

Büyük Veri ve Veri Sıkıştırma:

Big Data Visualization: Büyük veri ile çalışmanın temelleri.

Meaningful Compression: Veri sıkıştırma teknikleri.

Structure Discovery: Veri yapılarının keşfi.

Öneri ve Pazarlama:

Recommended Systems: Öneri sistemlerinin temelleri.

Targeted Marketing: Pazarlama ve analitik.

Müşteri Odaklı Analizler:

Customer Segmentation: Müşteri segmentasyonu ve pazar analitiği.

Robotik ve Oyunlar:

Robot Navigation: Robotlar ve otomatik navigasyon sistemleri.

Game AI: Oyun yapay zekası ve simülasyonlar.

Skill Acquisition: Beceri kazanımı ve güçlendirme öğrenimi.

Gerçek Zamanlı Kararlar:

Real-Time Decisions: Gerçek zamanlı analitik ve karar verme.

Bu sıralama, birçok alandaki temel kavramlara aşina olmanıza yardımcı olabilir. Ancak, bu sıralama mutlak değildir ve kişisel ilgi alanlarınıza ve ihtiyaçlarınıza göre ayarlanabilir. Her bir konuyu, ilgili eğitim materyalleri ve kitaplarla derinlemesine incelemek, her adımda sağlam bir anlayış geliştirmenize yardımcı olacaktır.

Froud detection, Image classiifaction, Customer retention, Diagnostics,forecasting, predictions, proccess optimization, new insights,feature elcitation, structure discovery, meaningful compression ve big data visualization,recommended systems, targetted marketing, customer segmentation,robot navigation, skill aquisation, learning tasks, game AI, real time decisions başlıkları için gerçek hayatta en çok kullanılandan en az kullanılana bir sıra yapabilir misin?

Bu konuların gerçek hayatta ne kadar kullanıldığı, endüstri, coğrafi konum, teknolojik gelişme ve diğer faktörlere bağlı olarak değişebilir. Ancak, genel bir değerlendirme yapacak olursak, aşağıdaki sıralama, bu alanların yaygınlık ve kullanım oranlarına göre oluşturulmuş bir tahmindir:

Predictions: Çeşitli endüstrilerde, hava durumu, hisse senedi fiyatları gibi tahminlerde yaygın.

Customer Retention: Müşteri ilişkileri yönetiminde çok kullanılır.

Recommended Systems: E-ticaretten medya önerilerine kadar geniş bir kullanım alanı.

Forecasting: Finans, tedarik zinciri yönetimi gibi alanlarda yaygın.

Image Classification: Sağlık, güvenlik ve teknolojide geniş kullanım.

Big Data Visualization: Veri bilimi ve iş dünyasında geniş kullanım.

Froud Detection: Finans ve e-ticarette önemli.

Targeted Marketing: Pazarlama stratejilerinde yaygın kullanım.

Process Optimization: Üretim, lojistik gibi birçok sektörde kullanılır.

Customer Segmentation: İş dünyası ve pazarlama için yaygın bir araç.

Diagnostics: Sağlık, otomotiv, endüstriyel bakım gibi alanlarda kullanılır.

New Insights: Veri analitiği ve iş zekâsında kullanılır.

Real-Time Decisions: Üretim, finans gibi bazı özelleşmiş alanlarda kullanılır.

Feature Elicitation: Model geliştirme süreçlerinde kullanılır.

Meaningful Compression: Veri saklama ve transferi alanlarında kullanılır.

Structure Discovery: Özelleşmiş araştırma ve analizlerde kullanılır.

Robot Navigation: Robot teknolojisi ve otomasyon alanında kullanılır.

Game AI: Oyun endüstrisi ve eğitim simülasyonlarında kullanılır.

Skill Acquisition: Eğitim ve kişisel gelişimde, özellikle güçlendirme öğrenimi ile kullanılır.

Bu sıralama, her bir alanın uygulanabilirliğine ve kullanımının genişliğine bağlı olarak farklı coğrafi bölgeler ve sektörlerde değişebilir. Özellikle yeni ve gelişmekte olan teknoloji alanları, zaman içinde daha yaygın hale gelebilir. Her bir konuyu öğrenirken, o alanın kullanımının nasıl ve nerede olduğunu anlamak, pratik uygulamalara daha iyi hazırlanmanıza yardımcı olabilir.

ÖZET

Makine Öğrenimi: Kategoriler, Uygulamalar ve Gerçek Dünya Kullanımı

Makine öğrenimi, insanlar için karmaşık olan görevlerin otomatik olarak gerçekleştirilmesini sağlamak amacıyla geliştirilen bilgisayar algoritmalarının bir dalıdır. Bu makalede, makine öğreniminin ana kategorileri, bu kategorilerin alt başlıkları ve bu alanlardaki bazı yaygın gerçek dünya uygulamaları ele alınmaktadır.

1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)

Denetimli öğrenme, belirli girdilere karşılık gelen çıktıları öğrenmeye çalışan bir algoritma türüdür.

a. Sınıflandırma (Classification):

Froud Detection: Finans sektöründe dolandırıcılık tespiti.

Image Classification: Görüntülerin etiketlenmesi.

Customer Retention: Müşteri kaybını önleme.

Diagnostics: Sağlıkta hastalık teşhisi.

b. Regresyon (Regression):

Forecasting: Zaman serisi analizi ile gelecekteki değerlerin tahmini.

Predictions: Çeşitli alanlarda gelecek verilerin tahmini.

Process Optimization: İşlemlerin daha verimli hale getirilmesi.

New Insights: Veri analizi yoluyla yeni bakış açıları elde etme.

2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

Denetimsiz öğrenme, girdiler arasındaki ilişkileri veya yapıları öğrenmeye çalışır.

a. Boyut Azaltma (Dimensionality Reduction):

Feature Elicitation: Özellik çıkarımı.

Structure Discovery: Veri yapılarının keşfi.

Meaningful Compression: Veri sıkıştırma.

Big Data Visualization: Büyük veri görselleştirme.

b. Kümeleme (Clustering):

Recommended Systems: Ürün ve hizmet önerme.

Targeted Marketing: Hedeflenmiş pazarlama kampanyaları.

Customer Segmentation: Müşteri segmentasyonu.

3. Güçlendirme Öğrenimi (Reinforcement Learning)

Güçlendirme öğrenimi, deneme yanılma yoluyla optimal davranışları öğrenmeyi amaçlar.

Robot Navigation: Robotik navigasyon.

Skill Acquisition: Beceri kazanımı.

Learning Tasks: Öğrenme görevleri.

Game AI: Oyun yapay zekâsı.

Real-Time Decisions: Gerçek zamanlı karar verme.

Sonuç

Makine öğrenimi, günümüz dünyasının birçok farklı yönünü şekillendiriyor. Yaygınlığı ve uygulamaları, sektöre, coğrafi konuma ve teknolojik gelişmelere bağlı olarak değişebilir. Bu alanlar, veri bilimi, finans, sağlık, pazarlama, oyun endüstrisi ve daha pek çok sektörde etkin bir şekilde kullanılmaktadır. İleride, bu teknolojilerin kullanımı daha da artacak ve yeni alanlarda uygulanacakları görülebilir. Her bir alana özel olarak bu konuların detaylı bir şekilde öğrenilmesi, daha derinlemesine anlayış ve uzmanlık kazanılmasına yardımcı olabilir.

120 Akıl Alıcı Yapay Zeka Uygulaması

 

Machine Learning ve Deep Learning için istatistik ve matematik öğrenmek istiyorum. Bu konuları bana bir aptala anlatır gibi anlatır mısın?

Machine Learning ve Deep Learning için istatistik ve matematik öğrenmek istiyorum. Bu konuları bana bir aptala anlatır gibi anlatır mısın? 

Elbette, matematik ve istatistik, makine öğrenmesi ve derin öğrenme için çok önemli konulardır. Bu konuları anlamak, makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarının nasıl çalıştığını daha iyi anlamanıza yardımcı olacaktır. Bu alanları daha kolay bir şekilde anlamanız için elimden geleni yapacağım. Ancak öncelikle, bu konuların karmaşıklığı ve derinliği nedeniyle, her şeyi tek bir oturumda anlamayı beklemeyin. Başlamadan önce, bilgi seviyenizi kontrol edelim: temel matematik konularında (örneğin, cebir, geometri) rahat hissediyor musunuz?

* Lineer Cebir: Lineer cebir, makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarının çoğunun temelini oluşturur. Matrisler ve vektörler, lineer cebirin en önemli öğeleridir ve makine öğrenmesinde sürekli kullanılırlar. Bir vektör, bir dizi sayıdır ve bir matris, sayıların bir tablosudur. Bu sayılar, bir makine öğrenmesi modelinin anlamaya çalıştığı veriyi temsil eder. Örneğin, bir resim, piksel değerlerinin bir matrisi olarak temsil edilebilir. Lineer cebir, bu matrisler ve vektörler üzerinde işlem yapmanın yollarını öğretir.

* İstatistik: İstatistik, verinin anlaşılması ve yorumlanmasında çok önemli bir roldedir. Makine öğrenmesi, genellikle büyük veri kümeleri üzerinde çalışır ve bu veriler, gerçek dünyayı temsil eden belirli özelliklere (veya değişkenlere) sahip örneklerden oluşur. İstatistik, bu özelliklerin dağılımını, ilişkilerini ve diğer özelliklerini anlamamızı sağlar. Örneğin, ortalama, medyan, mod, varyans ve standart sapma gibi ölçümler, bir özellik setinin genel özelliklerini tanımlar. Ayrıca, korelasyon ve regresyon gibi kavramlar, özellikler arasındaki ilişkileri anlamamızı sağlar.

* Türevler ve İntegraller (Calculus): Bu, makine öğrenmesinde ve derin öğrenmede, özellikle gradyan iniş gibi optimizasyon tekniklerinde çok önemli bir rol oynar. Basitçe ifade etmek gerekirse, türev bir fonksiyonun belirli bir noktadaki eğimini (veya değişim hızını) ölçer. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, bir hata fonksiyonunu (veya kayıp fonksiyonunu) minimize etmeye çalışır. Bu, modelin tahminleri ile gerçek değerler arasındaki farkı ölçer. Türev, bu hatayı azaltmanın en iyi yolunu bulmamızı sağlar. Bu yüzden türevler ve integral konularını anlamak, bu tür optimizasyon işlemlerini daha iyi anlamanıza yardımcı olacaktır.

* Olasılık Teorisi: Makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri, genellikle belirsizlikle başa çıkmak zorundadır. Örneğin, bir modelin bir görüntüyü sınıflandırması gerekiyorsa, model belirli bir sınıfın olasılığını tahmin eder. Olasılık teorisi, bu tür belirsizlikleri yönetme ve anlama yöntemlerini sağlar. Bu nedenle, olasılık teorisi ve ilişkili kavramları anlamak (örneğin, koşullu olasılık, bayes teoremi) bu tür modellerin çalışmasını daha iyi anlamanıza yardımcı olabilir.

Bu dört ana konuyu anlamak, makine öğrenmesi ve derin öğrenmenin temellerini anlamak için çok önemlidir. Her biri, birçok alt konuyu ve detayı içerir, bu nedenle her birini ayrı ayrı çalışmak önemlidir. Kendinizi rahatsız hissettiğiniz bir konu olursa, o konuda daha fazla çalışın veya daha fazla yardım isteyin. Bu konular zor olabilir, ancak zamanla ve pratikle anlaşılır hale gelecektir.

Şimdi bu dört konuyu sırayla her birini ben devam dedikçe bir aptala anlatır gibi anlatmanı istiyorum

Tabii ki! Bu, biraz uzun bir konu olacak, ancak kavramları basit ve anlaşılır bir şekilde açıklamaya çalışacağım. İlk önce lineer cebiri konuşalım:

Lineer Cebir

Lineer cebir, vektörler, matrisler ve bunlar üzerinde yapılan işlemlerle ilgilidir. Bir aptala anlatır gibi düşünelim:

* Vektörler: Vektörler, bir dizi sayıdır ve genellikle bir okla temsil edilirler. 2 veya 3 boyutlu düzlemde düşünebiliriz. 2 boyutlu bir vektör, bir okun başlangıç ve bitiş noktalarıdır. Bu noktalar, bir noktadan diğerine ne kadar 'hareket etmemiz' gerektiğini belirler. Örneğin, (3,2) vektörü bize "3 birim sağa, 2 birim yukarı" gitmemiz gerektiğini söyler.

* Matrisler: Matrisler, bir tablo gibi düşünülebilir. Her hücrede bir sayı bulunur ve bu sayılar, çeşitli veri türlerini temsil edebilir. Örneğin, bir resmi temsil etmek için bir matris kullanabiliriz. Her piksel, matrisin bir hücresini doldurur ve pikselin rengini temsil eden bir sayı içerir.

* Vektör ve Matris İşlemleri: Vektörleri ve matrisleri toplama, çıkarma, çarpma gibi işlemlerle manipüle edebiliriz. Vektörleri toplarken veya çıkarırken, aynı konumdaki değerleri birbirine ekleriz veya çıkarırız. Matrislerle çarpma biraz daha karmaşıktır ve her hücrenin, karşılık gelen hücrelerle çarpılıp toplanması gerektiğini anlamamızı gerektirir. Ancak bu işlemler, çeşitli bilgi türlerini işlememize ve analiz etmemize yardımcı olur.

Lineer cebir hakkında daha fazla bilgi almak için, vektörler ve matrisler hakkında daha fazla bilgi alabilir, vektörlerin iç çarpımını (dot product) ve matrislerin nasıl çarpıldığını (matrix multiplication) öğrenebiliriz.

Çok iyi, o zaman şimdi istatistik kısmına geçelim:

İstatistik

İstatistik, verinin anlaşılması ve yorumlanmasıyla ilgili bir bilim dalıdır. Veriyi anlamak ve ondan anlamlı bilgiler çıkarmak için çeşitli araçlar ve teknikler kullanır. İstatistikleri anlamak biraz karmaşık olabilir, ancak temel kavramları basitleştirerek anlatmaya çalışacağım:

* Ortalama (mean): Ortalama, bir dizi sayının toplamının sayıların sayısına bölünmesiyle bulunur. Örneğin, 3, 5 ve 7 sayılarından oluşan bir dizi düşünün. Ortalamaları (3 + 5 + 7) / 3 = 5'tir. Ortalama, genellikle bir dizi sayının "tipik" değerini verir, ancak aşırı değerler (çok yüksek veya çok düşük) tarafından kolayca etkilenebilir.

* Medyan (median): Medyan, bir dizi sayının ortasındaki değeri bulmak için kullanılır. Örneğin, 1, 2 ve 3 sayılarından oluşan bir dizi düşünün. Medyanları 2'dir çünkü 2, dizide ortada bulunan sayıdır. Eğer dizi çift sayıda sayı içeriyorsa, ortadaki iki sayının ortalaması alınır. Medyan, aşırı değerlerin etkisini azaltır ve bu nedenle bazen ortalama yerine tercih edilir.

* Mod (mode): Mod, bir dizi içinde en sık görünen sayıdır. Örneğin, 1, 2, 2, 3 sayılarından oluşan bir dizi düşünün. Modu 2'dir, çünkü 2 en sık tekrar eden sayıdır.

* Varyans ve Standart Sapma: Varyans ve standart sapma, bir dizi sayının ne kadar yayıldığını ölçer. Yani, sayıların ortalamadan ne kadar sapma gösterdiğini anlamamızı sağlar. Varyans, sapmaların karelerinin ortalamasıdır ve standart sapma ise varyansın kareköküdür. Bu, değerlerin ortalama etrafında ne kadar değişkenlik gösterdiğini anlamamızı sağlar.

Bu temel istatistik kavramlarının yanı sıra, korelasyon, regresyon, olasılık dağılımları gibi daha karmaşık konuları da inceleyebiliriz. Ancak bu, başlamak için iyi bir yerdir.

Harika, şimdi Calculus'a (Türevler ve İntegraller) geçelim:

Türevler ve İntegraller (Calculus)

Calculus, değişim ve hareketi anlamak için kullanılır ve genellikle türevler ve integraller olarak iki ana bölüme ayrılır. Öncelikle bu iki kavramı basit bir şekilde açıklamaya çalışacağım:

* Türevler: Türevler, bir fonksiyonun değişim hızını ölçer. Basitçe ifade etmek gerekirse, türev bir fonksiyonun belirli bir noktadaki eğimini (veya değişim hızını) ölçer. Örneğin, bir arabanın hızını düşünün. Hız, zamanla konumun türevidir - yani, belirli bir zaman aralığında ne kadar yol aldığınızı ölçer. Türevler, bir hatanın en aza indirilmesi gibi problemlerin çözümünde çok önemli bir role sahiptir - bu, makine öğrenmesinde çok yaygın bir durumdur!

* İntegraller: İntegraller, bir fonksiyonun belirli bir aralıktaki toplamını (veya alanını) bulur. Yani, türevler fonksiyonun 'ne kadar hızlı değiştiğini' söylerken, integraller 'ne kadar biriktiğini' söyler. Yine hız örneğini düşünün: Eğer hızınızı belirli bir zaman aralığı boyunca entegre ederseniz (toplarsanız), bu size o süre zarfında ne kadar yol aldığınızı verecektir.

Bu kavramlar karmaşık görünebilir, ancak temelde türevler 'ne kadar hızlı' ve integraller 'ne kadar' sorularına yanıt verir. Calculus hakkında daha fazla bilgi edinmek için, türev alma kurallarını (örneğin, ürün kuralı, zincir kuralı) ve integral alma tekniklerini (örneğin, yerine koyma yöntemi) araştırabilirsiniz.

Mükemmel, son olarak Olasılık Teorisi'ne bakalım:

Olasılık Teorisi

Olasılık teorisi, belirsizlikle başa çıkmamıza yardımcı olur. Bir olayın gerçekleşme şansını ölçer. Şans oyunlarından hava durumu tahminlerine, makine öğrenmesine kadar birçok alanda olasılık teorisi kullanılır. İşte bazı temel kavramlar:

* Olasılık: Bir olayın gerçekleşme ihtimalidir. Genellikle 0 ile 1 arasında bir sayı ile ifade edilir, burada 0 olayın hiç gerçekleşmeyeceği, 1 ise olayın kesinlikle gerçekleşeceği anlamına gelir. Örneğin, bir para atıldığında tura gelme olasılığı 0.5'tir çünkü 2 olası sonuç (yazı veya tura) arasında eşit şans vardır.

* Koşullu Olasılık: Bir olayın, başka bir olayın gerçekleştiği durumda gerçekleşme olasılığıdır. Örneğin, bir hastanın belirli bir hastalığa sahip olma olasılığını düşünün. Bu olasılık, belirli bir testin pozitif çıkması durumunda değişebilir. Koşullu olasılık, bu tür "eğer ... o zaman ..." durumlarını inceler.

* Bayes Teoremi: Bayes teoremi, koşullu olasılıklar arasındaki ilişkiyi tanımlayan bir formüldür. Belirli bir bilgiye sahip olduğumuzda bir olayın olasılığını nasıl güncelleyeceğimizi gösterir. Bu, makine öğrenmesinde önemlidir çünkü genellikle belirsizlikle başa çıkmamız ve verilere dayalı tahminler yapmamız gerekir.

Olasılık teorisi karmaşık görünebilir, ancak esasen belirsizlikle başa çıkmamızı ve belirli bir bilgiye sahip olduğumuzda tahminler yapmamızı sağlar. Olasılık teorisi hakkında daha fazla bilgi edinmek için, farklı olasılık dağılımlarını (örneğin, normal dağılım, binom dağılımı) ve bunların ne zaman kullanılacağını öğrenebilirsiniz.

Bu dört ana konu hakkındaki temel bilgileri açıkladım. 

Elbette, konuları daha da derinleştirelim. Şimdi, bu matematik ve istatistik konularının makine öğrenmesi ve derin öğrenme ile nasıl ilişkili olduğuna bakalım:

* Lineer Cebir ve Makine Öğrenmesi/Derin Öğrenme: Lineer cebir, vektörler ve matrisler gibi kavramlar kullanarak çok boyutlu uzaylarda çalışmamızı sağlar. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme genellikle büyük veri setleriyle çalışır ve bu veriler genellikle vektörler veya matrisler olarak temsil edilir. Örneğin, bir görüntü bir matris olarak temsil edilebilir, bir metin belgesi bir vektör olarak temsil edilebilir. Ayrıca, bir sinir ağı (derin öğrenme modelinin temel bileşeni) genellikle matris çarpımları ve vektör işlemleri kullanılarak hesaplanır.

* İstatistik ve Makine Öğrenmesi/Derin Öğrenme: İstatistik, veriden anlamlı bilgiler çıkarmamızı sağlar. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme genellikle veriye dayalı tahminler yapar, bu yüzden verinin nasıl dağıldığını anlamak önemlidir. Ayrıca, modelin performansını değerlendirmek için de istatistiksel teknikler kullanılır.

* Calculus ve Makine Öğrenmesi/Derin Öğrenme: Türevler, bir makine öğrenmesi modelinin en iyi parametrelerini bulmak için kullanılır. Bu, genellikle bir hata fonksiyonunu en aza indirme problemi olarak ifade edilir. Türevler, hata fonksiyonunun minimum noktasını bulmamıza yardımcı olur. Bu süreç, gradient descent (gradyan inişi) olarak bilinir ve derin öğrenmede çok yaygındır.

* Olasılık Teorisi ve Makine Öğrenmesi/Derin Öğrenme: Olasılık teorisi, belirsizlikle başa çıkmamıza ve belirli bir bilgiye dayalı tahminler yapmamıza yardımcı olur. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme genellikle belirsizlikle başa çıkmak ve verilere dayalı tahminler yapmakla ilgilidir. Bayes teoremi ve olasılık dağılımları gibi kavramlar, bu tahminlerin ne kadar güvenilir olduğunu anlamamıza yardımcı olur.

Bu dört konu, makine öğrenmesi ve derin öğrenmenin temel taşlarıdır ve bu alanlarda ilerlemek için bu temelleri anlamak önemlidir. Her bir konu, karmaşık ve detaylı bir çalışmayı hak eder. 

Tabii ki, bir sonraki adımda, bu temel kavramların belirli makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerine nasıl uygulandığını inceleyelim:

* Regresyon Analizi: İstatistiksel bir tekniktir ve bağımsız değişkenlerin (veya özelliklerin) bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini ölçmeye çalışır. Örneğin, bir evin fiyatını tahmin etmek için evin büyüklüğü, konumu, yaşını vb. kullanabiliriz. Lineer cebir ve calculus, regresyon analizindeki parametreleri tahmin etmek için kullanılır.

* Sınıflandırma: Bu, bir veri noktasının belirli kategorilere ayrılmasıdır. Örneğin, bir emailin spam olup olmadığını tahmin etmek gibi. Bu, genellikle istatistik ve olasılık teorisi kullanılarak yapılır. Örneğin, Naive Bayes sınıflandırıcısı, Bayes teoremini kullanır.

* Sinir Ağları: Bu, derin öğrenmenin temel bileşenidir. Sinir ağları, bir dizi "katman"dan oluşur ve her katman bir dizi "nöron" içerir. Bir nöron, gelen girdilere ağırlık verir (bu, lineer cebir kullanılarak yapılır), daha sonra bir "aktivasyon fonksiyonu" uygular (bu genellikle bir türevle ilgilidir) ve bir çıktı üretir. Sinir ağlarının eğitilmesi, genellikle bir hata fonksiyonunun türevini alarak ve bu türevi kullanarak ağırlıkları güncelleyerek gerçekleştirilir. Bu, "geri yayılım" (backpropagation) ve "gradyan inişi" (gradient descent) olarak bilinir ve calculus'un temel kavramlarından faydalanır.

* Bayesyen İstatistik ve Makine Öğrenme: Bayesyen istatistik, belirsizlik altında karar verme ve tahminler yapma konusunda güçlü bir araçtır. Bayes teoremi, belirli bir bilgiye sahip olduğumuzda bir olayın olasılığını nasıl güncelleyeceğimizi gösterir. Bayesyen istatistik, genellikle belirsizlikle başa çıkmamız ve verilere dayalı tahminler yapmamız gereken durumlarda, makine öğrenmesinde önemli bir rol oynar.

Bu konuların her biri, makine öğrenmesi ve derin öğrenme uygulamalarında karşılaşacağınız tipik tekniklerdir ve matematiksel ve istatistiksel temelleri kullanırlar.

Elbette, derinlemesine incelemeye devam edelim. Şimdi, daha spesifik bir makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri üzerinde duracağız:

* Convolutional Neural Networks (ConvNet/CNN): Görüntü tanıma ve işleme alanında en yaygın kullanılan derin öğrenme mimarilerinden biri CNN'lerdir. Bir görüntüyü bir matris olarak düşünürsek (her piksel bir değer), bu matrisi çeşitli filtrelerle (yine matrisler) "tarayarak" ve bu filtrelerin çıktılarına dayanarak bir görüntünün ne olduğunu belirler. Burada lineer cebir ve calculus'un nasıl kullanıldığını görebiliriz. Convolution, bir tür matris işlemidir ve filtrelerin ağırlıklarını güncelleme (eğitme) süreci, calculus ile ilişkilidir (gradyan inişi ve geriye yayılım).

* Recurrent Neural Networks (RNN): RNN'ler, doğal dil işleme (NLP) gibi sıralı verilerle çalışırken yaygın olarak kullanılır. Bir metin parçası, kelime kelime veya karakter karakter işlenir ve her adımda, RNN önceki adımlardan bilgi "hatırlar". Bu, makine öğrenmesi modelinin karmaşık bağlamları anlamasını sağlar. RNN'lerin eğitilmesi, genellikle türevlerin (geriye yayılım) kullanıldığı bir süreçtir.

* Bayesian Machine Learning: Bu, belirsizlik altında tahminler yapmamıza yardımcı olan Bayes teoremini kullanarak makine öğrenmesi modelleri oluşturmayı içerir. Örneğin, bir Bayes çıkarımı, belirli bir giriş verildiğinde çıktının olasılık dağılımını tahmin etmeye çalışır. Bu, belirsizlikle başa çıkmak için güçlü bir araçtır ve genellikle tıbbi teşhisler, hava durumu tahminleri gibi belirsizlikle dolu durumlarla ilgili tahminler yapmak için kullanılır.

* Reinforcement Learning (RL): RL, bir ajanın belirli bir hedefe ulaşmak için bir dizi eylem seçmesi ve bu eylemler için ödüller (veya cezalar) alması üzerine kuruludur. Ajan, olasılık teorisini kullanarak hangi eylemin en yüksek ödülü getireceğini tahmin eder ve calculus, ajanın eylemlerinin değerini tahmin eden bir fonksiyonu optimize etmeye yardımcı olur.

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme uygulamaları, belirli bir sektörde veya problemde değerli çözümler sağlamak için genellikle birden fazla teknik ve algoritmanın birleştirilmesiyle gerçekleşir. İlgili bazı örnekleri inceleyelim:

* Otomatik Sürüş Teknolojisi: Otomatik sürüş teknolojisi, Convolutional Neural Networks (CNN) ve Reinforcement Learning (RL) gibi bir dizi makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniğini bir arada kullanır. CNN'ler, bir aracın çevresini algılamak için kullanılır - yani, bir arabanın kamerasından gelen görüntülerden nesneleri ve yolu tanımak. RL, aracın ne zaman durması, ne zaman dönmesi, hangi hızda gitmesi gerektiği gibi kararları vermek için kullanılır.

* Kişiselleştirilmiş Öneri Sistemleri: Netflix, Amazon ve Spotify gibi platformlar, kullanıcıların ilgi alanlarına ve geçmiş aktivitelerine dayalı olarak önerilerde bulunmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır. Bu genellikle bir tür "öğrenme yapmak için öğrenme" problemi olarak ele alınır, burada model, kullanıcıların belirli bir öğeyi (film, ürün, şarkı) ne kadar beğeneceğini tahmin etmeye çalışır. Bu tahminler genellikle bir dizi özellik (kullanıcının geçmiş etkinlikleri, demografik bilgileri, vb.) ve karmaşık bir matematiksel model (genellikle bir sinir ağı) kullanılarak yapılır.

* Doğal Dil İşleme (NLP): NLP, dil tabanlı verilerin (metin veya ses) analizi ve anlaşılması üzerine yoğunlaşır. Chatbots, otomatik çeviri hizmetleri ve sesli asistanlar, NLP'nin uygulamalarına örnek olarak verilebilir. NLP uygulamaları genellikle Recurrent Neural Networks (RNN) ve onların daha gelişmiş varyasyonları olan LSTM (Long Short-Term Memory) ve Transformer modellerini kullanır.

Bu örnekler, makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknolojilerinin çeşitli sektörlerde nasıl kullanılabileceğine dair bir bakış sağlar. Ve hepsi, yukarıda tartışılan matematik ve istatistik temellerini uygular. 

Machine learningi bir aptala anlatır gibi anlatır mısın?

Haydi şimdi düşün, senin harika bir tarif koleksiyonun var. Bu tarifler arasında çorba tarifleri, et yemekleri, tatlılar, kahvaltılıklar gibi çeşit çeşit yemekler var. Her tarifin yanında o yemeğin hangi öğüne uygun olduğu, pişirme süresi, hangi malzemelerin kullanıldığı gibi bilgiler bulunuyor.

Bir gün arkadaşın sana bir yemek tarifi veriyor ancak ne tür bir yemek olduğunu söylemiyor. Bu yemeğin bir çorba mı, yoksa bir tatlı mı olduğunu anlamak için ne yaparsın? Muhtemelen tarifin içindeki malzemelere, pişirme süresine ve belki de o yemeğin hangi öğünde yenildiğine bakarsın. Eğer tarifte sebze ve et varsa ve öğle yemeği için uygun görülüyorsa, muhtemelen bir ana yemektir. Ancak tarifte şeker, un ve yumurta varsa ve genellikle akşam yemeğinden sonra yeniyorsa, muhtemelen bir tatlıdır.

İşte makine öğrenmesi (machine learning) de tam olarak bu şekilde çalışır. Bir bilgisayar programına bir sürü veri (tarifler) veririz ve ona bu veriye dayanarak bazı tahminlerde bulunmayı (tarifin ne tür bir yemek olduğunu belirlemek) öğretiriz. Program, veriye bakar ve hangi tariflerin çorba, hangilerinin tatlı olduğunu belirlemeye çalışır. Ancak bunu yapmak için öncelikle bir sürü örnekle (çorbalar, tatlılar vb.) eğitilmiştir, yani ona hangi özelliklerin (malzemeler, pişirme süresi, öğün zamanı vb.) hangi tür yemeğe işaret ettiğini öğretmişizdir.

Makine öğrenmesi bu şekilde çalışır, verilerden öğrenir ve tahminlerde bulunur. Ancak bu sadece en basit haliyle anlatımı. Gerçekte makine öğrenmesi, çok daha karmaşık ve çeşitli veri türlerini işlemek için farklı teknikler ve algoritmalar kullanır. İstatistik, matematik, ve bilgisayar bilimini birleştirerek karmaşık tahminlerde bulunabilir, hatta insanların yapamayacağı bazı görevleri bile başarabilir.

Makine öğrenmesinin temel prensibi, bir makinenin belirli bir görevi yapmayı "öğrenmesi" ve performansını deneyimle iyileştirmesidir. Bu, genellikle büyük veri setleri üzerinden gerçekleşir. Ancak bu verilerin makineye nasıl sunulacağı ve bu verilerden nasıl öğreneceği, hangi tür makine öğrenmesi algoritmasını kullandığınıza bağlıdır.

Makine öğrenmesi genellikle üç kategoriye ayrılır: Gözetimli öğrenme (Supervised Learning), Gözetimsiz öğrenme (Unsupervised Learning) ve Takviye öğrenmesi (Reinforcement Learning).

1. Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning): Bu yöntemde, bir makineye hem giriş verileri (features) hem de beklenen çıktıları (labels) veririz. Tarif örneğindeki gibi, bu tarif şöyle bir yemektir diye bir etiketlendirme yaparız. Bu tür bir öğrenme modeli, bir posta görevlisinin postaları posta kodlarına göre doğru kutulara atmasını öğrenmesi gibidir.

2. Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Burada, bir makineye sadece giriş verileri sağlanır ve makine, bu verilerdeki desenleri veya yapıları bulmaya çalışır. Örneğin, bir alışveriş sitesindeki müşteri davranışlarına bakabilir ve benzer alışveriş alışkanlıklarına sahip müşteri gruplarını belirlemeye çalışabilir.

3. Takviye Öğrenmesi (Reinforcement Learning): Bu türde, bir makine belirli bir görevi yapmaya çalışır ve yaptığı her işlem için bir geri bildirim (genellikle bir "ödül" veya "ceza") alır. Makine, zamanla en yüksek toplam ödülü alacak şekilde eylemlerini ayarlar. Video oyunları oynayan bir AI bu tür öğrenmeyi kullanabilir. Her seferinde daha yüksek skor yapmaya çalışır ve her hareketi skora katkı sağlar.

Tüm bu yaklaşımlar, makinenin belirli bir görevi nasıl öğreneceğini ve nasıl iyileştireceğini belirler. Ancak hepsi aynı temel fikre dayanır: bir makine, verilerden öğrenebilir ve bu öğrenme, zamanla daha iyi tahminler yapmasını ve daha karmaşık görevleri yerine getirmesini sağlar.

Daha ileri seviyede, makine öğrenmesi birçok alt disiplin ve teknik içerir. Bu tekniklerden bazıları şunlardır:

1. Regresyon (Regression): Regresyon, bir değişkenin değerini başka bir değişkenin değerine dayanarak tahmin etmeye çalışır. Örneğin, bir evin fiyatını tahmin etmek için evin büyüklüğünü ve konumunu kullanabiliriz.

2. Sınıflandırma (Classification): Sınıflandırma, belirli bir veri örneğinin hangi kategoriye ait olduğunu tahmin etmeye çalışır. Örneğin, bir e-postanın spam olup olmadığını tahmin etmek için kullanılır.

3. Kümeleme (Clustering): Kümeleme, benzer özelliklere sahip veri örneklerini aynı "küme"ye veya gruba yerleştirmeye çalışır. Örneğin, bir şirket müşterilerini demografik özelliklerine veya alışveriş alışkanlıklarına göre segmentlere ayırabilir.

4. Derin Öğrenme (Deep Learning): Derin öğrenme, insan beyninin işlemesi gibi çalışan yapay sinir ağları kullanır. Derin öğrenme, karmaşık ve çok boyutlu verileri işlemek için kullanılır, örneğin görüntü ve ses tanıma gibi.

5. Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP): NLP, makinelerin insan diliyle etkileşim kurmasını sağlar. Örneğin, bir sesli asistanın sizinle konuşabilmesi veya bir metni anlayabilmesi NLP sayesinde olur.

Tüm bu teknikler ve yaklaşımlar, makine öğrenmesinin çeşitli uygulama alanlarında kullanılır. Otomatik öneri sistemleri (Netflix veya Spotify'daki gibi), görüntü tanıma (Facebook'taki yüz tanıma özelliği), otomatik çeviri hizmetleri (Google Translate), hatta otomatik sürüş teknolojileri (Tesla'nın Autopilot özelliği) gibi uygulamalar, makine öğrenmesinin gücünü kullanır.

Ancak, unutmayın ki makine öğrenmesi her ne kadar güçlü ve etkileyici olsa da, hala kısıtlamaları ve zorlukları vardır. Makineler hala sadece kendilerine öğretilenleri anlarlar ve beklenmeyen durumlarla başa çıkmakta zorlanırlar. Ayrıca, yanlış veya önyargılı verilerle eğitilmiş bir makine öğrenmesi modeli, yanlış veya önyargılı sonuçlar üretebilir. Bu nedenle, makine öğrenmesi uygulamaları her zaman dikkatli bir şekilde tasarlanmalı ve yönetilm

Fikret Toydemir - Yapay Zeka'da Büyük Verinin Rolü

Büyük Veri Analitiği uluslararası pazarda bir çok işletmenin inovasyon anahtarı olmaya ve stratejik rekabet gücünü artırmaya devam ederken, ülkemizde Yapay Zeka kavramının eksponansiyel yükselişi ile birlikte işletmelerin planlamalarındaki aktif statüsünü kaybetti. Aslında son dönemlerin popüler tartışma konusu olan Yapay Zeka'nın uygulama alanlarında Büyük Veri, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme teknikleri temel oluşturmaktadır. Bu çerçevede bu teknolojilerin işletmelerin Yapay Zeka senaryoları oluşturmadaki kritik rolünü analiz ederken, efektif uygulanan Büyük Veri Analitiğinin işletmelerin dijital dönüşümünde hala en başarılı faktör olduğuna değinecek, yakın dönemde Yapay Zeka'nın özellikle işletmelerin hayatında neleri değiştireceğine dikkat çekeceğiz

 Fikret Toydemir - Yapay Zeka'da Büyük Verinin Rolü

Content:

Fikret Toydemir, yapay zekada büyük verinin rolü hakkında bilgi verdi. Konuşmasında yapay zeka ve büyük veri arasındaki ilişkiyi detaylandırdı. İşte konuşmanın özeti:

Özet

Fikret Toydemir, yapay zekada büyük verinin rolü hakkında bilgi verdi.

Öne Çıkanlar

🧠 Yapay zekada büyük verinin önemi vurgulandı.

📊 Büyük verinin yapay zeka uygulamalarında kullanımı anlatıldı.

💡 Veri analitiğinin yapay zeka gelişimindeki rolü açıklandı.

🌐 Veri toplamanın ve veri bütünlüğünün önemi vurgulandı.

🚀 Büyük verinin işlenmesi ve değerlendirilmesi üzerine yöntemler paylaşıldı.

🎯 Yapay zeka algoritmalarının büyük veri üzerinde nasıl çalıştığı anlatıldı.

🌟 Yapay zeka ve büyük verinin gelecekteki potansiyeli üzerinde duruldu.

Nasıl veri bilimci olunur? ChatGpt

1. Matematik ve İstatistik Bilgisi Edinin: Veri biliminde kullanılan birçok teknik ve algoritma, temel matematiksel ve istatistiksel kavramlara dayanmaktadır. Örneğin, makine öğrenmesi modelleri genellikle temel istatistiksel teorilere dayanır. Lineer cebir, olasılık teorisi, istatistik ve hatta belirli durumlarda diferansiyel denklemler hakkında bilgi sahibi olmanız gerekecektir. Online eğitim platformlarında bulabileceğiniz birçok ücretsiz kurs ile bu konuları öğrenebilirsiniz. 2. Programlama Öğrenin: Python ve R, veri bilimi topluluğunda en popüler olan iki dildir. Python öğrenmek genellikle daha kolaydır ve birçok veri bilimi kütüphanesi Python'a dayanır. R, özellikle istatistik ve grafikler konusunda güçlüdür. İlgili dili öğrendikten sonra, Pandas, NumPy, Matplotlib ve Seaborn gibi Python kütüphanelerini öğrenmeniz önemlidir. Bunlar veri analizi ve görselleştirme için sıkça kullanılır. 3. Veri Analizi ve Görselleştirme Tekniklerini Öğrenin: Veri analizi, ham verilerden yararlı bilgiler çıkarmak için kullanılan bir tekniktir. Bunun için öncelikle verileri temizlemeyi (eksik değerleri işleme, dış değerleri tespit etme vb.), ardından verileri manipüle etmeyi (sıralama, filtreleme, gruplama vb.) ve son olarak da verileri analiz etmeyi öğrenmelisiniz. Veri görselleştirme, verilerinizi anlamanıza ve başkalarına sunmanıza yardımcı olur. Matplotlib ve Seaborn, Python ile veri görselleştirme yapmak için kullanılan popüler kütüphanelerdir. 4. Makine Öğrenmesi Bilgisi Edinin: Makine öğrenmesi, algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanarak bilgisayarların belirli bir görevi, açıkça programlanmadan öğrenmesini sağlar. Makine öğrenmesi, regresyon, sınıflandırma, kümeleme, boyut indirgeme gibi birçok teknik içerir. Scikit-learn ve TensorFlow, bu alanda sıkça kullanılan kütüphanelerdir. 5. Büyük Veri Teknolojilerini Öğrenin: Büyük veri teknolojileri, veri biliminde büyük veri kümeleriyle çalışabilme yeteneği anlamına gelir. Hadoop ve Spark, büyük veri teknolojileri arasında en popüler olanlardır. Bu teknolojiler, büyük veri kümelerini işlemek ve analiz etmek için kullanılır. 6. Veritabanı Bilgisi Edinin: SQL gibi veritabanı dillerini öğrenmek, veritabanlarından veri çekme yeteneği anlamına gelir. SQL, birçok işletmenin ve organizasyonun verilerini depolamak için kullandığı bir dildir. SQL öğrenmek, veri analizi ve makine öğrenmesi gibi daha ileri düzey becerilere sahip olmanızı sağlar. 7. Projeler Yapın: Yukarıdaki becerileri öğrendikten sonra, bu becerileri kullanarak gerçek projeler üzerinde çalışmak önemlidir. Kendi projelerinizi yapın veya veri bilimi yarışmalarına katılın. Bu, hem becerilerinizi uygulama hem de portföy oluşturma şansı verir. Özellikle Github gibi platformlarda projelerinizi paylaşmak, işe alım sürecinde sizin için bir avantaj olabilir. 8. Stajlar ve İş Deneyimi: Teorik bilgi ve pratik projeler önemli olsa da, gerçek dünya deneyimi bir işveren için genellikle en değerli şeydir. Stajlar ve giriş seviyesi pozisyonlar, becerilerinizi gerçek dünya verileri ve problemleri üzerinde uygulama fırsatı sunar. 9. Devamlı Öğrenme: Veri bilimi alanı sürekli gelişir ve değişir. Bu nedenle, güncel kalmak ve becerilerinizi tazelemek için sürekli öğrenme önemlidir. Online kurslarda yeni beceriler öğrenin, blogları ve akademik makaleleri okuyun ve konferanslara katılın. 10. Networking: Diğer veri bilimcileri ile bağlantı kurun. Bu, fikirlerinizi paylaşmanızı, başkalarından öğrenmenizi ve kariyer fırsatlarına ulaşmanızı sağlar. LinkedIn ve Twitter, profesyonel ağ oluşturmanın iyi yollarıdır. Ayrıca, Meetup.com gibi siteleri kullanarak yerel veri bilimi etkinliklerine katılabilirsiniz. 11. Veri Bilimi Sertifikaları Alın: Coursera, edX ve Udacity gibi online platformlarda birçok veri bilimi sertifikası bulabilirsiniz. Bu sertifikalar, işverenlere veri bilimindeki yetkinliklerinizi kanıtlamanıza yardımcı olabilir. 12. Akademik Derece Edinin veya İlerletin: Bazı işverenler, özellikle daha teknik veya uzman pozisyonlar için bir yüksek lisans veya doktora derecesi ister. Bu dereceler genellikle daha derinlemesine ve teorik bilgi sağlar. Ancak, bu tür bir derece almadan önce, ihtiyaçlarınızı ve kariyer hedeflerinizi dikkatlice düşünün. Bazı durumlarda, deneyim ve projeler daha değerli olabilir. Öğrenme yolculuğunuzda bir şeyi unutmayın, herkesin öğrenme hızı ve stil farklıdır. Herkesin öğrenme süreci farklıdır ve kendi tempoda ilerlemeniz önemlidir. İlgi alanlarınıza ve hedeflerinize göre öğrenme planınızı ayarlayın. Veri biliminde ilerledikçe, veri mühendisliği, veri analizi, makine öğrenmesi, derin öğrenme veya doğal dil işleme gibi daha spesifik alanlarda uzmanlaşmayı düşünebilirsiniz. Her bir alan kendi başına karmaşık ve geniş olduğu için, belirli bir alana odaklanmak genellikle en etkili stratejidir. Son olarak, veri bilimi alanında başarılı olmanın anahtarı meraklı olmak, sürekli öğrenmeye devam etmek ve zorluklar karşısında pes etmemektir. Veri mühendisliği, veri analizi, makine öğrenmesi, derin öğrenme veya doğal dil işleme gibi daha spesifik alanları detaylı olarak anlatabilir misin? Evet, tabii ki. Veri bilimi büyük ve karmaşık bir alandır ve birçok spesifik alt disiplin içerir. İşte bunlardan bazıları: 1. Veri Mühendisliği (Data Engineering): Veri mühendisleri, büyük veri setlerinin saklanması ve işlenmesi için altyapıları ve sistemleri tasarlar ve oluşturur. Bu, veri tabanı sistemlerini kurmayı, veri pipeline'ları oluşturmayı ve veri setlerini saklama ve sorgulama için hızlı ve etkin yöntemler geliştirmeyi içerir. Veri mühendisleri genellikle SQL gibi veritabanı dillerinde ve Hadoop veya Spark gibi büyük veri teknolojilerinde uzmandır. Ayrıca genellikle veri tabanı tasarımında ve sistem mimarisi konularında da derinlemesine bilgi sahibidirler. 2. Veri Analizi (Data Analysis): Veri analisti, veriden anlamlı bilgiler çıkarmak için istatistiksel teknikleri ve araçları kullanır. Bu genellikle, verinin temizlenmesini, incelenmesini ve yorumlanmasını içerir. Veri analistleri ayrıca, verileri anlaşılır hale getirmek için görselleştirme teknikleri kullanır. Bu rol genellikle SQL ve Python veya R gibi bir programlama dili konusunda bilgi gerektirir. 3. Makine Öğrenmesi (Machine Learning): Makine öğrenmesi, bilgisayarların belirli bir görevi, açıkça programlanmadan öğrenmesini sağlar. Makine öğrenmesi mühendisleri ve uzmanları, regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve boyut azaltma gibi teknikleri kullanarak algoritmalar geliştirir ve uygular. Bu alanda çalışmak genellikle güçlü bir matematiksel ve istatistiksel bilgi gerektirir, ayrıca Python ve R gibi programlama dilleri ile TensorFlow veya PyTorch gibi makine öğrenmesi kütüphanelerinde uzmanlık gerektirir. 4. Derin Öğrenme (Deep Learning): Derin öğrenme, yapay sinir ağlarına dayanan bir makine öğrenmesi alt kümesidir. Derin öğrenme modelleri, görüntü ve ses işleme gibi karmaşık problemleri çözmek için genellikle büyük veri setlerini kullanır. Bu alandaki uzmanlar genellikle Python ve TensorFlow veya PyTorch gibi derin öğrenme kütüphanelerinde bilgili olmalıdır. 5. Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP): NLP, bilgisayarların insan dillerini anlamasını ve oluşturmasını sağlar. Bu, metin sınıflandırma, duygu analizi, otomatik özetleme, çeviri ve daha fazlasını içerir. NLP uzmanları genellikle Python veya Java gibi dilleri ve NLP kütüphanelerini (örneğin, NLTK, SpaCy veya Hugging Face gibi) kullanır. Gelişmiş NLP, genellikle derin öğrenme tekniklerini de içerir. Bu alanlardan her biri kendi başına geniş ve karmaşıktır ve genellikle özel eğitim ve deneyim gerektirir. Her alanın kendine özgü zorlukları ve fırsatları vardır, ve hangi alana odaklanacağınıza, ilgi alanlarınıza, mevcut becerilerinize ve kariyer hedeflerinize bağlıdır. Ancak unutmayın, bu alanlar birbirinden tamamen izole değildir. Örneğin, bir makine öğrenmesi mühendisi genellikle veri analizi becerilerine sahip olmalıdır ve bir NLP uzmanı derin öğrenme tekniklerini anlamalıdır. Bu nedenle, hangi alana odaklanmayı seçerseniz seçin, diğer alanlar hakkında da genel bir anlayışa sahip olmak genellikle faydalıdır.

Nasıl Veri Bilimci Olunur? Veri Bilimi Nedir? Çok Değerli O Meslek

"► Merhaba, ben Melih Kurtaran. Sabancı Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 2021 mezunuyum. Yüksek lisans eğitimine devam etmek üzere Erasmus Mundus bursuyla önce Finlandiyada sonra da İspanyada yaşadım. Şuanda kariyerime Finlandiya’nın en büyük ikinci şirketi Neste’de Veri Bilimci olarak devam ediyorum. Elimden geldiğince Youtube'da avrupadan çeşitli videolar paylaşıyorum, abone olup destek olursanız çok memnun olurum.

"