Bilim

Veri Bilimi Eğitimi, Veri Bilimi – Python ile Makine Öğrenimi

Blueocean Learning, bangalore dışında son 20 yıldır kurumsal kuruluşları ve bireyleri tüm niş teknolojilerde eğitmek için bant genişliğine sahip bir BT danışmanlık, Çözüm ve Hizmetler kuruluşudur. Kobİ’lerden Global Şirketlere kadar her büyüklükteki organizasyonları eğitiyoruz.

VERİ BİlİmLerİ:

Dünya büyük veri çağına girdikçe depolama ihtiyacı da arttı. İşletmelerin ana odak noktası veri depolamak için çerçeve ve çözümler oluşturmaktı. Hadoop gibi çerçeveler depolama sorununu çözdüğünde, bu verilerin işlenmesi bir sorun haline geldi. Veri bilimi bu sorunu çözmek için hayati bir rol oynamaya başladı. Veri Bilimi, işinize değer katabileceği için Yapay Zeka’nın geleceğidir.

Ham verilerden gizli desenleri keşfetmek için hedef, Veri Bilimi çeşitli araçlar, algoritmalar ve makine öğrenme ilkeleri nin bir karışımı vardır. Veri bilimi dersi, verilerin tarihçesinin nasıl işlenir olduğunu açıklar. Veri Bilimi, belirli bir olayın oluşumunu belirlemek için gelişmiş makine öğrenme algoritmaları kullanarak analizi yapar. Veri bilimi verilere birçok açıdan bakar, bazen daha önce bilinmez açılardan. Data Science, tahmine dayalı nedensel analitik, açıklayıcı analitik ve makine öğrenimi kullanarak kararlar ve öngörüler yapmak için kullanılır.

• Tahmine dayalı nedensel analitik – Bu model, gelecekte meydana gelen belirli bir olayın olasılıklarını tahmin etmek için kullanılır, Diyelim ki, eğer kredi para sağlıyorsanız, o zaman müşterilerin gelecekteki kredi ödemelerini zamanında yapması sizin için bir endişe kaynağıdır. Müşterinin geçmişini kullanarak gelecekteki ödemelerin zamanında olup olmayacağını tahmin etmek için bir model oluşturabiliriz.

• Prescriptive analitik: Dinamik parametrelerle kendi kararlarını alabilme zekasına ve yeteneğine sahip bir model.

ona istihbarat getirmek için veriler üzerinde algoritmalar çalıştırabiliriz. Prescriptive analitik modelini kullanarak aracınızın ne zaman döneceği, hangi yoldan izleyeceği, ne zaman yavaşlayabileceği veya hızlandığı gibi kararlar almasını sağlayabilirsiniz.

• Tahminyapmak için makine öğrenimi – Denetimli öğrenme paradigması altında işlem kullanarak bir finans şirketinin gelecekteki eğilimini belirlemek için bir model oluşturabilirsiniz. bir sahtekarlık algılama modeli makinelerinizi eğiterek sahte satın alımların geçmiş bir kaydını kullanarak eğitilebilir.

• Desen keşfi için makine öğrenimi-Bu, gruplandırma için önceden tanımlanmış etiketleriniz olmayan denetimsiz bir modeldir. En yaygın desen Kümeleme’dir. Bir bölgeye kuleler koyarak bir ağ kurmak için tüm kullanıcıların optimum sinyal gücü almasını sağlayacak bu kule konumlarını bulmak için kümeleme tekniğini kullanabilirsiniz.

Etiketler
Daha Fazla Göster

İlgili Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu
Kapalı
Kapalı