Veri Bilimi İçin En İyi 6 Makine Öğrenimi Algoritması

Bilginin bir meta olarak ele alındığı bu yeni hızlı dünyada, iletişim tarzı ancak teknolojinin gelişiyle daha iyi hale geliyor. Pazarda yaygın bir şekilde var olan işletmeler, kendilerine fayda sağlamak için bu bilgileri öğrenme veya işleme konusunda profesyoneller arıyorlar ve rekabet söz konusu olduğunda eğrinin önünde kalıyorlar.

Bilgi alımınız, sosyal medya, TV, radyo veya sosyal toplantılar aracılığıyla herhangi bir ortamda olabilir. Ancak, aldığınız kararların genellikle somut gerçeklere değil, kulaktan dolma bilgilere dayandığını düşündünüz mü? Bir düşünün – belgelendirilmediği sürece okuduğunuz veya duyduğunuz her şey doğru değildir.

İşte tam da bu noktada Veri Bilimi devreye giriyor. İnsanların kanıtlanmış gerçeklere dayanmayan kararlar vermesini engeller.

Veri Bilimi Nedir?

Layman'ın terimleriyle, oldukça basit bir şey. Karmaşık sorunları analitik olarak çözmek için çok disiplinli bir şekilde veri çıkarımı, algoritma geliştirme ve teknolojinin bir karışımıdır.

Bir ham bilgi deposu gelir ve madenciliği yapılarak öğrenildiği Veri Ambarı'nda depolanır. Veri Biliminin arkasındaki temel gündem, kuruluşunuz için daha iyi iş değerine sahip olmak için yaratıcı şekillerde kullanılmasıdır. Veri Bilimcilerine, makine öğrenimi ilkeleri yardımıyla bu ham verilerdeki gizli kalıpları nasıl keşfedecekleri öğretilir.

Çoğu zaman insanların Veri Bilimcileri ve Veri Analisti arasında kafası karışır. İkisi arasındaki fark oldukça önemlidir, çünkü bir Veri Analisti yalnızca verilerin geçmişini işleyerek neler olduğunu söyleyebilir. Öte yandan, bir Veri Bilimcisi yalnızca aynı şeyi yapmakla kalmayacak, aynı zamanda gelecekte gerçekleşmesi gereken belirli bir olayı belirlemek için gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları kullanacaktır.

İşlerin anlaşılmasını kolaylaştırmak için, size bir müşteri olarak daha iyi hizmet verme açısından Veri Bilimini kullanan üç şirkete ilişkin örnekleri burada bulabilirsiniz.

1. Netflix: Web sitesinde veya uygulamasındaki davranışınızı okur ve anlar ve size beğenebileceğiniz filmler ve TV Şovları önerir.
2. Amazon: Aynı taktiği uygular ve belirli öğeleri kontrol etme düzeninizi analiz ederek, yolunuza devam etmenize ve tam olarak istediğinizi elde etmenize yardımcı olur.
3. Spotify: Müzik zevkinize ve türlerinize bağlı olarak, diğer sanatçıları da dinlemenize ve muhtemelen duymadığınız yeni şarkılar bulmanıza yardımcı olur.

En İyi Veri Bilimi Algoritmaları nelerdir?

Veri Bilimi Algoritmalarını açıklamadan önce, Makine Öğrenimi olarak bilinen şeyi araştırmalıyız. HİÇBİR insan müdahalesi olmadan verilerden bilgi öğrenir ve deneyimle gelişir. Görevler, girdi ve çıktıyı haritalamak veya etiketlenmemiş verilerdeki gizli yapıyı öğrenmek gibi işlevlerden farklı olabilir.

Üç tür Makine Öğrenimi Algoritması vardır:

• Denetimli Öğrenme Algoritmaları

Bu modeldeki veriler önceden bilinen etiketlere sahiptir. Belirli değerlere sahip bazı hedef değişkenleri vardır.

• Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları

Bu model, önceden tanımlanmış etiketleri olmayan verileri sınıflandırabilir veya düzeltebilir. Özelliklerde ortak nokta arar ve yeni verilerdeki sınıfları tahmin eder.

• Güçlendirilmiş Öğrenme

Bir dizi karar vermek için algoritmaları eğiten dinamik programlama türüdür. Belirsiz veya potansiyel olarak karmaşık bir ortamda bir hedefe ulaşmayı öğrenir.

Veri Bilimi söz konusu olduğunda birçok farklı Makine Öğrenimi Algoritması vardır, ancak biz öncelikle altıya odaklanıyoruz.

Veri Bilimi için En İyi Makine Öğrenimi Algoritmaları:

• Doğrusal Regresyon

İki veya daha fazla değişken arasındaki tesadüfi ilişkinin bir model yaklaşımıdır. Çıkarımlar ve tahminler yapmanın en yaygın yolu olduğu için son derece değerlidirler. Temel fikir, tüm veri noktalarının toplam tahmin hatasının mümkün olduğunca küçük olduğu, verilere en uygun çizgiyi elde etmektir.

• Karar ağacı

Bu, denetimli makine öğrenimi algoritmaları ailesine aittir. Oldukça uyarlanabilir ve karşılaşılan hemen hemen her problemde kullanılabilir. Karar Ağacı, hem regresyon hem de sınıflandırma görevlerini gerçekleştirebilen çok yönlü bir yöntemdir. Gerçek dünyadaki problemlerin çoğu doğrusal olmadığı için, karar ağacı bilim insanının verilerin doğrusal olmayanlığından kurtulmasına ve anlaşılmasını kolaylaştırmasına yardımcı olur.

• kümeleme

Karar Ağacından farklı olarak, bu denetimsiz makine öğrenimi algoritmasına girer. Temel amacı, veriler içinde farklı grupları veya yapıları bulmaktır. Bunu yaparak, bir kümenin birbirine benzeyen öğeleri bir grupta, geri kalanlar başka bir grupta sınıflandırılır. İki farklı sınıfta kümeleyerek iki farklı veri türü olduğunu söyleyebilecektir.

• görselleştirme

Görselleştirme yoluyla adından da anlaşılacağı gibi, bu muhtemelen verileri çıkarmanın en yaygın yoludur. Sonuçları genel izleyiciye açık bir şekilde ileterek analizin temel yönlerini netleştirir. Histogramlar, Çubuk/Pasta Grafikler ve Zaman Serileri vb. aracılığıyla yapılabilir.

• Rastgele Ormanlar

Bu model, bir komite olarak çalışan çok sayıda bireysel Karar Ağacından oluşur. Rastgele ormandaki her bir ağaç kendi sınıf tahminlerini verir ve en çok oyu alan sınıf bu modelin tahmini olur. Başka bir deyişle, kalabalığın bilgeliği kadar basit ve güçlüdür.

• Temel bileşenler Analizi

Verilerde bulunabilecek değişken sayısını azaltmak için kullanılan bir yöntemdir. Önemli olanları büyük bir havuzdan çıkarabilir ve verilerin boyutlarını küçültebilirsiniz. Daha az sayıda değişken kümesi oluşturmak için birbiriyle ilişkili değişkenleri birleştirir ve buna temel bileşenleri denir.

Bu devrim yaratan araçları nereden öğrenebilirsiniz?

Yukarıda bahsedilen bilgileri incelemiş olsaydınız, mevcut çalışma ortamında üniversitelerde verilen geleneksel eğitimin yeterli olmayabileceğinin farkına varılabilirdi. Ne de olsa bir şeyi teorik olarak incelemekle pratik uygulamalarına gözünüzün önünde şahit olmak arasında çok büyük bir fark var. Şirketler, uzmanlıkları ve verimlilikleri ile bir kuruluşa benzersiz bir değer katan Veri Bilimcileri arıyorlar.

upGrad'da, size bu kurslarda ustalaşma ve gelecek gelecekte önde olma fırsatı sunuyoruz ve bu da bir çevrimiçi portaldan.

IIIT Bangalore ile işbirliği içinde bir Veri Bilimi programı başlattık ve işte kariyerinizi bir sonraki düzeye taşımayı düşünmeniz için gereken tüm ayrıntılar:

• Kurs Süresi: 11 Ay
• Minimum Uygunluk: Lisans derecesi (Kodlama Deneyimi Gerekli Değildir)
• Program: Mühendisler, Yazılım ve BT Uzmanları, Pazarlama ve Satış Profesyonelleri
• Kapsanan Programlama Araçları ve Diller: Python, Tableau, Apache Spark, Hadoop, My SQL, Hive ve Microsoft Excel

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Çözüm

Eğitmenlerimiz önde gelen Veri Bilimcileri ve önde gelen endüstri liderleridir ve onları fakültemizde görmek bizim için bir onurdur. Bunlardan herhangi biri ilgilendiğiniz bir şeye benziyorsa, Veri Bilimi kursunda PG Diplomasına göz atın ve sunduklarımızı daha da derinlemesine anlayın.