Giriş: Veri analizi ve makine öğrenme, bugünün veri odaklı dünyasında temel bir öneme sahiptir. Bu yazıda, veri analizi ve makine öğrenme süreçlerini baştan sona inceleyecek ve bu süreçlerde sıkça karşılaşılan temel terimleri açıklayacağız.
Veri Toplama:
- Veri Kaynağı: Verilerin geldiği kaynak, örneğin bir veritabanı, web servisi veya dosya.
- Veri Toplama: Veri kaynağından verilerin alınması işlemi.
- ETL (Extract, Transform, Load): Veri çıkartma, dönüştürme ve yükleme süreci.
Veri Keşfi (Exploratory Data Analysis – EDA):
- Veri Temizliği: Veri içindeki eksik veya hatalı değerlerin düzeltilmesi veya çıkartılması.
- Veri Görselleştirme: Veriyi grafikler veya görsel araçlar kullanarak analiz etme süreci.
- Özellik Mühendisliği: Mevcut özelliklerin dönüştürülmesi veya yeni özelliklerin yaratılması.
Veri Bölümü:
- Eğitim Veri Seti: Modelin eğitilmesi için kullanılan veri seti.
- Test Veri Seti: Modelin performansını değerlendirmek için kullanılan bağımsız bir veri seti.
Model Seçimi:
- Regresyon: Sürekli çıktıları tahmin etmek için kullanılan model türü.
- Sınıflandırma: Verileri belirli sınıflara ayırmak veya sınıflandırmak için kullanılan model türü.
- Model Değerlendirmesi: Model performansının ölçülmesi ve karşılaştırılması, örneğin doğruluk, hassasiyet, geri çağırma vb.
Model Eğitimi:
- Eğitim Algoritması: Modelin verileri kullanarak öğrenme işlemi.
- Öğrenme Oranı (Learning Rate): Modelin ne kadar hızlı öğrendiğini kontrol eden bir hiperparametre.
Model Değerlendirmesi:
- Doğruluk (Accuracy): Doğru tahminlerin oranı.
- Hassasiyet (Precision): Pozitif tahminlerin ne kadarının doğru olduğunu belirler.
- Geri Çağırma (Recall): Gerçek pozitiflerin ne kadarının tahmin edildiğini belirler.
- F1 Puanı (F1 Score): Hassasiyet ve geri çağırma arasında bir denge sağlar.
- AUC-ROC Eğrisi (Area Under the ROC Curve): Sınıflandırma modelinin performansını görsel olarak değerlendirmek için kullanılır.
Model Ayarı:
- Hiperparametreler: Modelin performansını etkileyen ayarlar.
- Çapraz Doğrulama (Cross-Validation): Modelin performansını daha güvenilir bir şekilde değerlendirmek için kullanılan bir teknik.
Sonuçların Yorumlanması:
- Sonuçların İnterpretasyonu: Modelin tahminlerini ve sonuçlarını anlama ve açıklama süreci.
Raporlama ve Dağıtım:
- Sonuçların Sunumu: Analiz sonuçlarının rapor veya sunum şeklinde sunulması.
- Modelin Dağıtımı: Modelin kullanıldığı uygulamalara entegrasyonu.
Sonuç: Bu yazıda, veri analizi ve makine öğrenme süreçlerini ve bu süreçlerde sıkça kullanılan temel terimleri inceledik. Her aşama, projenizin başarısı için kritik öneme sahiptir ve veri analizi projelerinin temelini oluşturur. Bu terimleri ve süreçleri anladığınızda, veri analizi projelerinizi daha verimli bir şekilde yönetebilir ve daha iyi sonuçlar elde edebilirsiniz.