Business Intelligence Specialist
Bugün stratejik kararların yalnızca “doğru seçeneği bulmak” ile sınırlı olmadığını; her kararın başka oyuncuların beklentileri, karşı hamleleri ve teşvikleriyle birlikte şekillendiğini konuşacağız. Oyun teorisini John Forbes Nash’in denge yaklaşımından başlayarak matematiksel modeller, karar akışları, örnek oyunlar ve Python tabanlı bir çözüm algoritması üzerinden inceleyeceğiz.
Bugün; insan dilini bilgisayarların anlayıp işleyebileceği bir forma dönüştürerek metin analizi, dil modelleme ve duygu analizi gibi alanlarda hem karmaşık dil yapılarını çözümleyen; hem de kullanıcı deneyimini iyileştiren Doğal Dil İşleme (NLP – Natural Language Processing) teknolojisinin mimari yapı ve yaklaşımları üzerine notlarımın devamını [2] paylaşacağım. İlk bölümde; kural tabanlı sistemlerden derlem çalışmalarına uzanan tarihsel gelişimi, ayrıştırma yapılarını ve istatistiksel NLP’nin yükselişini incelemiştik. Bu bölümde ise; metni bir sınıfa atayan Naive Bayes yaklaşımını, gözlenemeyen dilsel durumları olasılıksal biçimde modelleyen Gizli Markov Modelini ve sözcük dizilerindeki yerel bağlamı sayısallaştıran N-Gram modellerini ele alacağız.
Bugün; bir siparişin oluşturulmasından müşteriye teslim edilmesine kadar geçen süreyi, yalnızca depo ile teslimat adresi arasındaki mesafe üzerinden değil; sipariş işleme, ürün toplama-paketleme, sevkiyat bekleme, rota, trafik, stok ve operasyon yoğunluğu gibi farklı değişkenlerle birlikte değerlendiren Son Kilometre Teslimat ETA Modeli üzerine hazırlamış olduğum çalışma ve mimari yaklaşıma yönelik notlarımı paylaşacağım. Çalışma kapsamında; depo operasyonlarından gelen verilerin tahmin motorunda nasıl işlenebileceğine, rota servisinden alınan sürenin makine öğrenmesi modeliyle nasıl düzeltilebileceğine, tahmin sonucunun tek bir dakika değeri yerine teslimat penceresi biçiminde nasıl sunulabileceğine ve model performansının hangi ölçümler üzerinden takip edilebileceğine değinmeye çalışacağım.
Bugün; insan dilini bilgisayarların anlayıp işleyebileceği bir forma dönüştürerek metin analizi, dil modelleme ve duygu analizi gibi alanlarda hem karmaşık dil yapılarını çözümleyen; hem de kullanıcı deneyimini iyileştiren Doğal Dil İşleme (NLP – Natural Language Processing) teknolojisinin mimari yapı ve yaklaşımları üzerine notlarımı paylaşacağım.
Bugün; insan dilini bilgisayarların anlayıp işleyebileceği bir forma dönüştürerek metin analizi, dil modelleme ve duygu analizi gibi alanlarda hem karmaşık dil yapılarını çözümleyen; hem de kullanıcı deneyimini iyileştiren Doğal Dil İşleme (NLP - Natural Language Processing) teknolojisinin temel prensip ve uygulamalarına yönelik notlarımı paylaşacağım.
Bugün, kullanıcıların algoritmaları hem tasarlayıp hem de görselleştirebileceği; özellikle algoritma mantığını sembolik ve görsel bir biçimde modelleyerek, karmaşık yapıların anlaşılmasını kolaylaştıran ve teknik süreçlerin sade bir şekilde ifade edilmesine olanak tanıyan akış diyagramı tabanlı bir programlama aracı olan Flowgorithm hakkında notlarımı paylaşacağım.
Bugün; bir yapay zeka modelinin performansını değerlendirmek için özellikle İki Sınıflı (Binary) sınıflandırma problemlerinde sıkça kullanılan, ancak Çok Sınıflı (Multi Class) problemler için de genişletilebilen hata değer ölçümü tablosu Confusion Matrix (Hata Matrisi) değerlendirme yöntemine yönelik notlarımı aktarıyor olacağım.
Bugün; popülaritesi gün geçtikçe yükselen, birçok makine öğrenmesi-yapay zeka temelli uygulamalarda açık ara ön planda olan, veri madenciliği-bilimsel analiz çözümlemelerinde esnek çözümlemeler sunan, hızlı ve çevik yapısı ile kullanıcıların gözdesi olarak yer edinmiş olan Python dili üzerinde bir modelin performansının nasıl analiz edilip, ölçüleceğine yönelik kısa çözüm ve yöntemleri inceliyor olacağım.
Günümüzde verimli stok yönetimi, özellikle büyük ölçekli depolama ve tedarik zincirlerinde kritik bir öneme sahiptir. Bu çalışmada; depodaki stokların gelecekteki durumlarını tahmin edebilmek için Long Short-Term Memory (LSTM) ağı kullanılmıştır. LSTM, özellikle zaman serisi verilerindeki karmaşık desenleri ve uzun süreli bağımlılıkları öğrenme kabiliyeti nedeniyle tercih edilmiştir.
Bugün; veri odaklı çözümleri ve birçok alanda yer alan çeşitli üstünlüğü ile adından sürekli söz ettiren Python dili ile, örnek bir Keşifçi/Keşifsel Veri Analizi - Exploratory Data Analysis EDA süreci ve basit seviyede bir makine öğrenmesi algoritması uyarlanması çalışması adına bilgi ve notlarımı aktarmaya çalışacağım.