Yıkıcı Yenilikler ve Müşteri Deneyimi: Fırsatlar ve Zorluklar
Proaktif Mimarlık Müşteri deneyimi yönetimi, dijitalleşen iş dünyasında başarı için temel bir unsur olarak ortaya çıkarken, çalışanlar ve yöneticiler için de sürekli bir zihin dönüşümünü gerektiren bir alan haline gelmiştir.…
Sorun: CatBoost ve NumPy 2.x Anlaşamıyorlar
Son zamanlarda, makine öğrenimi uygulamalarında yaygın olarak kullanılan CatBoost kütüphanesi ile NumPy’nin 2.x sürümleri arasında bazı uyumluluk sorunları gündeme gelmiştir. Bu yazıda, bu sorunların sebepleri, sonuçları ve çözüm önerileri üzerinde…
Yemek Yapmayı Kolaylaştıran Gizli Güç: Yapay Zeka ile Tarif Önerisi ve Zorluk Tahmini
Yemek tarifleri gibi günlük süreçler, büyük veri ve yapay zeka ile optimize edildiğinde önemli kazanımlar sağlayabilir. Bu projede, kullanıcıların yemek yapma deneyimlerini iyileştirmek, tariflerin zorluk seviyelerini tahmin etmek ve uygun…
Verimlilik: Pandas için Kendi Ayar Dosyanızı Oluşturun
Python'da veri analizi yaparken, Pandas kütüphanesinin varsayılan ayarlarını özelleştirmek, veri görünürlüğünü ve okunabilirliğini artırmak için önemlidir. Bu blog yazısında, Pandas için kendi set_pandas_options fonksiyonumuzu nasıl oluşturacağımızı ve kullanacağımızı adım adım…
Kohort Analizi Rehberi ve Örnek Vaka Analizleri
Kohort analizi, kullanıcı davranışlarını zaman içinde izlemek ve değerlendirmek için mükemmel bir yöntemdir. Bu blogda, kohortun nasıl belirleneceğini, nasıl analiz yapılacağını ve sonuçların nasıl yorumlanacağını örnek bir vaka ile açıklayacağım.…
Ollama Kurulum ve Model Dosya Yollarını Değiştirme Rehberi
Ollama, doğal dil modellerini çalıştırmak için kullanılan popüler bir uygulamadır. Ancak, bazı kullanıcılar kurulum ve model dosyalarını varsayılan C sürücüsü yerine farklı bir sürücüye taşımak isteyebilir. C sürücüsünü uygulama kurulumları…
Veri Analizi Aşamaları 09 – Özellik Mühendisliği
Özellik Mühendisliği Nedir? (Feature Engineering) Özellik mühendisliği, mevcut veri setindeki bilgileri kullanarak yeni ve daha bilgilendirici özellikler oluşturma sürecidir. Bu yeni özellikler, model performansını artırmak ve daha iyi sonuçlar elde…
Veri Analizi Aşamaları 08 – Dengesiz Veri Kümeleri
Dengesiz Veri Kümesi Nedir? Bir veri kümesinde, bir sınıfın örneklerinin diğer sınıflara göre çok daha az sayıda olması durumuna dengesiz veri kümesi denir. Bu durum, birçok gerçek dünya probleminde sıklıkla…
Veri Analizi Aşamaları 07 – Anomali Tespiti
Bir veri setindeki anomali, genel veri dağılımından sapma gösteren bir veri noktasıdır. Anomaliler, hatalı veri girişi, veri toplama hataları veya veri setinde nadir bulunan bir durumu temsil edebilir. Anomalileri tespit…
Veri Analizi Aşamaları 06 – Tarih ve Saat Formatları
Giriş Tarih ve saat sütunları, birçok veri setinde yaygın olarak bulunan önemli bir veri türüdür. Zamanla ilgili bilgileri temsil eden bu sütunlar, veri analizinde ve makine öğrenmesinde kritik rol oynar.…