Makine Öğrenimi ile Veri Bilimi
Günümüzde teknoloji, hayatımızı daha da kolaylaştıran yapay zeka makinelerini doğurdu. Google ve Facebook gibi sosyal medya sitelerini kullanırken yapay zekanın harikalarını deneyimlemiş olabilirsiniz. Bu sitelerin çoğu makine öğreniminin gücünü kullanır. Bu yazımızda veri bilimi ile makine öğrenimi arasındaki ilişkiden bahsedeceğiz. Okumaya devam etmek.
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi, makinelerin önceki deneyimlere dayanarak tahminler yapmasına yardımcı olmak için yapay zekanın kullanılmasıdır. Makine öğreniminin yapay zekanın alt kümesi olduğunu söyleyebiliriz. Verilerin kalitesi ve orijinalliği, modelinizi temsil eder. Bu adımın sonucu, eğitim amacıyla kullanılacak verileri temsil eder.
Verilerin birleştirilmesinden sonra makinelerin eğitimi için hazırlanmıştır. Daha sonra, hataları ortadan kaldırmak ve eksik veri türü dönüştürmelerini, normalleştirmeyi ve eksik değerleri ele almak için filtreler kullanılır.
Belirli bir modelin nesnel performansını ölçmek için farklı ölçütlerden oluşan bir kombinasyon kullanmak iyi bir fikirdir. Ardından, test amacıyla modeli geçmiş verilerle karşılaştırabilirsiniz.
Performans iyileştirmesi için model parametrelerini ayarlamanız gerekir. Daha sonra, test edilen veriler gerçek dünyadaki model performansını tahmin etmek için kullanılır. Birçok endüstrinin makine öğrenmesi tabanlı uygulamalar geliştirmek için makine öğrenimi uzmanlarının hizmetlerini kiralamasının nedeni budur.
Veri Bilimi Nedir?
Makine öğreniminden farklı olarak veri bilimcileri, farklı kaynaklardan büyük miktarda veri toplamak için matematik, istatistik ve konu uzmanlığını kullanır. Veriler toplandıktan sonra, toplanan verilerden yeni bilgiler almak için makine öğrenimi yaklaşımı ve tahmine dayalı analiz uygulayabilirler. İş gereksinimlerine göre, verileri anlarlar ve izleyicilere sunarlar.
Veri Bilimi Süreci
Veri bilimi sürecini tanımlamak için, veri toplamanın farklı boyutları olduğunu söyleyebiliriz. Veri toplama, modelleme, analiz, problem çözme, karar desteği, veri toplama tasarımı, analiz süreci, veri keşfi, sonuçların hayal edilmesi ve iletilmesi ve sorulara cevap verilmesini içerir.
Bu hususların ayrıntılarına giremeyeceğiz, çünkü bu makaleyi oldukça uzatacaktır. Bu nedenle, her yönden kısaca bahsettik.
Makine Öğrenimi büyük ölçüde mevcut verilere dayanır. Bu nedenle birbirleriyle güçlü bir ilişkileri vardır. Dolayısıyla, her iki terimin de ilişkili olduğunu söyleyebiliriz.
Makine öğrenimi, veri bilimi için iyi bir seçimdir. Bunun nedeni, veri biliminin farklı disiplin türleri için geniş bir terim olmasıdır. Uzmanlar, makine öğrenimi için denetimli kümeleme ve regresyon gibi farklı teknikler kullanır. Öte yandan, veri bilimi, karmaşık algoritmalar etrafında dönmeyebilecek kapsamlı bir terimdir.
Ancak verileri yapılandırmak, zorlayıcı modeller aramak ve karar vericilere iş gereksinimlerinde devrim yaratabilmeleri için tavsiyelerde bulunmak için kullanılır.
