Business Intelligence Specialist
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.
Verinin gücü bir yana, doğruluğu/kesinliği ayrı bir önem arz etmektedir.Bu doğrultuda bugünkü yazımda; dahil olmuş olduğum VBO-Veri Bilimi Okulu eğitiminde hazırladığım,Değişen Verileri Yakalama - Change Data Capture (CDC)konulu çalışmamı özet bir şekilde aktarmaya çalışacağım.
Bugün; yer aldığımız dijital çağda rekabet ve üstünlük adına firmaların veri elde etme çalışmalarında önemli bir role sahip olan Web Scraping (Web *Bilgi* Kazıma) üzerine bilgi ve notlarımı aktarmaya çalışacağım.
Bugün; verinin dünyasında çeşitli çözümler adına veri bilimciler, analistler ve özellikle dijital pazarlama ekipleri için bir oyun değiştirici olarak nitelendirilen, karmaşık veri setlerini anlamlı ve etkileşimli görsellere dönüştürmeyi hedefleyip aksiyon odaklı sonuçlar almayı sağlayan Google Looker Studio‘ya (Data Studio) yönelik notlarımı aktarmaya çalışacağım.
Bugünkü yazımda; çok çeşitli alanlarda kullanılan güçlü, dinamik altyapısı, anlaşılır sade dili ile oldukça popüler olan Python (birçok ek özelliğe sahip) diline yönelik oluşturulmuş kütüphane (library), çatı (framework) ve programlara göz atacağımız ek kısa 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 olduğunun tahmin edilmesi için kullanılan Çapraz Doğrulama – Cross Validation çözümlerini inceliyor 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 Python dili üzerinde API–Application Programming Interface (Uygulama Programlama Arabirimi) çözümlerini inceliyor olacağım.