Makine Öğrenimi ve Veri Analitiği Yaşam Döngüsü: Fark Nedir?

Veri Bilimi yaşam döngüsü ve Makine Öğrenimi yaşam döngüsü söz konusu olduğunda birçok kişinin kafası karışır . Bunlar aynı mı? Onlar farklı mı? Bu teknolojiler ne kadar benzer veya farklı? Ve akıllarında buna benzer pek çok soru belirir.

Bu teknolojilerin ikisi de aynı etki alanına girdiğinden kafanızın karışması için iyi bir neden var. Yine de, bu teknolojilerin her ikisi de birkaç örtüşme ile kendilerine özgü anlam ve uygulamalara sahiptir.

Veri Bilimi ve Kapsamı

Veri Bilimi, çok çeşitli veri sistemleri ve süreçleri ile bir öğrenme akışıdır. Veri Biliminin genel amacı, veri kümelerini korumak ve onlardan anlam çıkarmaktır. Rastgele veri kümelerinden içgörü elde etmek için veri araçları, algoritmalar, araçlar ve ilkeler kullanılır. Dijitalleşme dünyayı kasıp kavurdu.

Bu, çok miktarda verinin oluşturulmasına ve toplanmasına neden oldu. Her yerde çok fazla veri varken, depolamak, yönetmek ve izlemek zorlaşıyor. Sürekli büyüyen veri setleri, veri ambarı ve veri modelleme kullanılarak yönetilmektedir. Veri Bilimi uygulamasıyla toplanan analiz ve bilgiler, karar vericilere iş hedeflerine ulaşmada yardımcı olmak için kullanılır.

İş zekası, Veri Biliminden doğrudan etkilenen bir akıştır. Veri bilimcileri, ilk analizi büyük veri parçaları üzerinde gerçekleştirir ve kalıplar ve daha fazlası açısından analiz üretir. İş zekası uzmanları tarafından anlaşılması ve kullanılması için raporlar oluştururlar.

İş zekası uzmanları, veri bilimcileri tarafından yapılan çalışmaları toplar ve onlar tarafından paylaşılan bilgilere dayalı olarak bir eylem planı ve ilgili tahminler sunar.

Bir diğer ilgili rol bir iş analistidir. Veri bilimcileri ve iş zekası uzmanlarının bir birleşimidir. Her iki beceri grubunu da anlarlar.

Veri bilimciler tarafından verileri analiz etmek için birden çok veri analizi biçimi kullanılır. Bu tür iki format, Tahmine dayalı gündelik analitik ve Kuralcı analizdir.

Okuyun: Veri Biliminde Kariyer

Tahmine Dayalı Analiz

Veri bilimciler tarafından gelecekteki iş olaylarını tahmin etmek için kullanılan veri analitiğinin dalıdır. Bu veri analitiği yaşam döngüsünde bir veri bilimcisi, veri madenciliği, istatistik, modelleme, Makine Öğrenimi ve yapay zeka dahil olmak üzere birçok teknik kullanır. Bu teknolojiler, verilen verilerden içgörüler elde etmelerine ve gelecek hakkında tahminlerde bulunmalarına yardımcı olur.

Bu, kuruluşların bir varsayım veya önsezi yerine Veri Bilimine dayalı gelecekteki davranışları veya sonuçları tahmin ederek proaktif olmalarına yardımcı olur. Tahmine dayalı veri analitiği yaşam döngüsünün yedi adımı bir proje tanımlama, veri toplama, verileri analiz etme, istatistiksel analiz yapma, tahmine dayalı modelleme, tahmine dayalı model yerleştirme ve model izlemedir.

Standart Analiz

Veri bilimcileri tarafından, başarılı olma olasılığı en yüksek olan tahmine dayalı analitik tabanlı bir dizi eylem önermek için kullanılan bir veri analitiği dalıdır. Tahmine dayalı modelden içgörüleri/çıkarımları kullanır ve iş hedeflerine ulaşmak için mümkün olan en iyi yolları sağlayarak şirketlere yardımcı olur. Karmaşık bir kararı otomatikleştirir ve güncel öneriler sunar.

Veri bilimcileri, Hadoop, Python, R ve SQL gibi çok çeşitli veri odaklı teknolojiler kullanır. Veri kümelerinden faydalı çıkarımlar elde etmek için veri görselleştirme, dağıtılmış mimari, istatistiksel analiz ve daha fazlası gibi tekniklerin kapsamlı kullanımı da yapılır.

Herhangi bir Veri Bilimi projesinin yaşam döngüsü boyunca, bu yetenekli profesyoneller, proje gereksinimlerine göre birden fazla şapka takar ve rolleri değiştirir. AI (yapay zeka) ve ML (Makine Öğrenimi) ile eşit kolaylıkla çalışabilirler. Çoğu zaman, kalıp keşfi ve tahmine dayalı raporlama gibi çeşitli görevleri gerçekleştirmek için Makine Öğrenimi becerilerine ihtiyaç duyarlar.

Makine Öğrenimi, veri raporlarında parametreleri ayarlamak için kullanılır. Kümeleme, desen keşfi için kullanılan en popüler algoritmalardan biridir.

Makine Öğrenimi ve Çeşitli Bileşenleri

Makine Öğrenimi, yapay zekanın bir parçasıdır. Makine Öğrenimi, makinelerin/cihazların deneyimlerden otomatik olarak öğrenip geliştirebileceği anlamına gelen bir teknolojidir. Bu teknoloji öncelikle makineler için bağımsız öğrenme yöntemleriyle ilgilidir, bu nedenle sürekli iyileştirme için programlanmaları gerekmez.

Makine Öğrenimi, kalıpları tanımak ve çıkarımlara dayalı mantıksal akıl yürütme oluşturmak için verileri analiz etmek anlamına gelir. Makine Öğreniminin dört kritik bileşeni, denetimli Makine Öğrenimi, denetimsiz Makine Öğrenimi, yarı denetimli Makine Öğrenimi ve pekiştirici Makine Öğrenimidir.

Denetimli Makine Öğrenimi

Denetimli Makine Öğrenimi, belirsizlik sırasında kanıtlara dayalı olarak tahminde bulunan bir model oluşturur. Tanınan bir girdi verisi kümesini ve tanınan bir çıktı verisi kümesini alır. Bu geçmiş veri kümelerinin davranışına dayanarak, bir modele tanınmayan verilere yanıt için mantıksal tahminler üretme talimatı verir. Giriş-çıkış çiftinin eşlenmesinde hayati bir rol oynarlar. Denetimli makine öğrenimi türleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Denetimsiz Makine Öğrenimi

Adından da anlaşılacağı gibi, minimum veya hiç insan çabası gerektirmeyen bir Makine Öğrenimi sürecidir. Denetimsiz Makine Öğrenimi algoritmaları, kalıpları ve eğilimleri keşfetmek için sınıflandırılmamış veya etiketlenmemiş parametreler kullanır. Bu algoritmalar kümeler, anormallik algılama, sinir ağları ve daha fazlasını kullanır. Denetimsiz makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinin.

Yarı denetimli Makine Öğrenimi

Denetimli ve denetimsiz Makine Öğreniminin bir birleşimidir. Daha doğru bilgiler elde etmek için sınıflandırılmış ve sınıflandırılmamış verileri kullanır. Verileri etiketlemek veya sınıflandırmak pahalı bir prosedür olduğunda, düşük maliyetli bir çözüm olarak kabul edilir.

Güçlendirme Makine Öğrenimi

Daha önce Mario oynadıysanız, Makine Öğreniminin pekiştirilmesinin ödüllerini zaten deneyimlediğinizi bilmelisiniz. Güçlendirme Makine Öğrenimi, birden çok adımdan sonra karmaşık bir hedefe ulaşmanın mümkün olan en iyi yolunu anlamada yardımcı olur.

Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi arasındaki fark nedir?

Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi, teknolojinin iki farklı alanıdır. Her ikisi de bir işletmenin farklı yönleri üzerinde çalışır. Veri Bilimi, şirketlerin eğilimleri anlamalarına ve davranışları tahmin etmelerine yardımcı olmak için verileri kullanır. Makine Öğrenimi, cihazların kendi kendine öğrenmesini ve çeşitli görevleri yürütmesini sağlar.

Bu iki teknoloji birbirine bağlı olduğundan, ticari büyüme ve gelişme için bunlardan herhangi birini uygulamak için her ikisinin de temel bilgisi gerekir. Veri Bilimi zaten neredeyse tüm şirketlerin ayrılmaz bir parçasıyken, Makine Öğrenimi talebi hızla artıyor. Her iki teknoloji de gelecekte şirketler için oldukça alakalı ve faydalı olacak.

Hem teknolojiler hem de beceriler oldukça talep görüyor. Birçok genç profesyonel bu becerileri öğrenmeye heveslidir. Çeşitli enstitüler tarafından sunulan çok çeşitli kurslar arasında kafaları karışır. Hangi becerinin kariyerinizi yukarıya taşıyacağına karar vermek için mevcut beceri setinizi anlamak ve analiz etmek çok önemlidir.

Bir sertifika, kurs veya derece seçerken, öğrenmeye ayırabileceğiniz zamanı göz önünde bulundurmak çok önemlidir. Kazanmaya devam etmek veya hızlı bir şekilde kazanmaya başlamak isteyen genç öğrenciler ve profesyoneller için kısa süreli kurslar daha uygundur. Yalnızca bir yıl veya daha uzun süre öğrenmeye odaklanabilenler için tam bir derece daha iyi bir seçenektir.

upGrad'ın Çevrimiçi kursları

upGrad çok sayıda kısa süreli ve tam zamanlı kurs sunar. Özellikle popüler, yüksek talep gören profesyonel beceriler için mükemmel bir çevrimiçi eğitim platformudur. Gibi kurslar sunar-

• Veri Biliminde PG Diploması
• Veri Biliminde Bilim Ustaları
• Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada PG Diploması
• Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Bilim Ustaları

Umarım bu, hem Makine Öğrenimi hem de Veri Analitiği döngüsünü anlamanıza ve anlamanıza yardımcı olur.