Veri Analizi Aşamaları 05 – Normalizasyon ve Standartlaştırma
Veri analizi ve makine öğrenmesi modellerinde, farklı değişkenlerin farklı ölçeklerde olması yaygın bir durumdur. Bu durum, modellerin performansını olumsuz etkileyebilir. Normalizasyon ve standartlaştırma, bu sorunu çözmek için kullanılan iki temel…
Veri Analizi Aşamaları 04 – Outlier Kontrolü
Veri analizinde, bilinmeyen ve beklenmedik değerler, analiz sonuçlarını büyük ölçüde etkileyebilen önemli bir sorundur. Bu değerler, outlier veya anomali olarak adlandırılır ve genellikle veri setinin genel dağılımından önemli ölçüde sapma…
Veri Analiz Aşamaları 03 – Eksik, Hatalı ve Tutarsız Verilerin İşlenmesi
Eksik değerler, veri setlerinde yaygın olarak karşılaşılan bir sorundur. Eksik değerlerin varlığı, analiz sonuçlarını önemli ölçüde etkileyebilir. Bu nedenle, veri temizliğinin önemli bir aşaması eksik değerlerle mücadeledir. Eksik Değerlerle Mücadele…
Veri Analizi Aşamaları 02 – Kategorik Değerlerin Keşfi
Kategorik değerler, veri setlerinde sıklıkla kullanılan bir veri tipidir. Renk, cinsiyet, ürün kategorisi gibi nominal veya sıralı kategorileri temsil etmek için kullanılırlar. Kategorik değerlerin keşfi ve optimize edilmesi, veri analizinin…
Veri Analiz Aşamaları 01 – Veri Setini Tanıma
Veri setini tanıma aşaması, veri bilim projelerinin ilk ve en önemli adımlarından biridir. Bu aşamada, veri setinin içeriğini, yapısını ve özelliklerini anlamak için çeşitli teknikler kullanılır. Bu sayede, veri setinin…
Google’ın Açık Kaynak Hediyesi – Gemma 2B ve Gemma 7B Dil Modelleri
Geçtiğimiz hafta Google, geliştiricilere sunduğu Gemini 1.5 Pro modelinin ardından, şimdi de Gemma serisi ile karşımıza çıkıyor. Bu seride yer alan iki yeni hafif model, kullanıcıların dizüstü bilgisayar ya da…
Python Pip Kullanımında İleri Seviye: 50 Faydalı Komut ve İpucu!
Elbette, işte A'dan Z'ye sıralanmış halde Python pip komutları cheat sheet: 1. Belirli Bir Kütüphanenin Sürümünü Belirli Bir Aralık İçinde Güncelleme: 2. Belirli Bir Kütüphaneyi Belirli Bir Sürüme Geri Döndürme:…
DataFrame Operasyonlarında Hata Tuzağı: SettingWithCopyWarning
Giriş: Pandas kütüphanesi, veri manipülasyonu ve analizi için güçlü bir araçtır. Ancak, kullanıcılar arasında sıkça karşılaşılan ve bazen gözden kaçabilen bir hata uyarısı vardır: SettingWithCopyWarning. Bu uyarı, DataFrame dilimleme işlemleri…
“Python’da Veri İşleme Sanatı: Matris Hızlandırma Algoritmaları
Veri bilimi, yapay zeka ve bilimsel hesaplamalar gibi alanlarda başarılı olmak için, temel kavramları anlamak ve etkili bir şekilde kullanmak kritik öneme sahiptir. Bu temel kavramlar arasında veri tipleri, matris…
Birliktelik Kuralı Madenciliği: Association Rules
Bu yazı, Apriori, Eclat, Dclat, FP-Growth, AprioriTID, Relim ve H-Mine algoritmalarını detaylı bir şekilde inceleyerek, ilişkilendirme kuralı madenciliğindeki çeşitliliği ve bu algoritmaların karşılaştırmalı analizini sunmayı amaçlamaktadır.