Bilim

Veri Bilimi ve Farklı Teknikler

Veri Bilimi bu gün oldukça popüler oluyor bir terimdir. Ancak, bu ne anlama geliyor ve ne tür becerilere ihtiyacınız var? Bu makalede, bazı önemli bilgileri bulmanın yanı sıra bu soruları da yanıtlayacağız. Okumaya devam et.

Öncelikle, terimin ne anlama geldiğini bulalım. Temel olarak, veri bilimi birçok araç, makine öğrenme teknikleri ve algoritmaları bir arada. Bunlar verilen ham verilere dayalı gizli desenleri bulmak için birleştirilir.

Öncelikle, veri bilimi makine öğrenimi, açıklayıcı analitik ve gündelik analitik kullanarak önemli tahminler ve kararlar yapmak için kullanılır. Daha derin bir fikir edinelim.

Tahmine Dayalı Gündelik Analitik: Temel olarak, yolda belirli bir olayın meydana tahmin edebilirsiniz bir model gerekiyorsa, bu yaklaşımı kullanmalısınız. Örneğin, kredi para teklif ederseniz, borçlulardan paranızı geri alma konusunda endişeli olabilir. Yani, zamanında ödeme yapıyor olup olmadığını öğrenmek için tahmine dayalı analiz ler yapabilecek bir model geliştirebilirsiniz.

Önleyici Analiz: Ayrıca, karar verme ve dinamik parametrelerle değiştirme yeteneğine sahip bir modele ihtiyacınız varsa, önceden yazılmış bir analiz yapmanızı öneririz. Bu tavsiye sunan ilgilidir. Yani, hem de öngörülen eylemler ve ilgili sonuçlar bir sürü önerir tahmin eder.

Bir örnek istiyorsanız, Google tarafından kendi kendine giden otomobili düşünebilirsiniz. Araç tarafından toplanan veriler bu araçların daha fazla eğitilmesi için kullanılabilir. Ayrıca, sisteme daha fazla zeka eklemek için birçok algoritma kullanabilirsiniz. Sonuç olarak, aracınız sırayla, doğru yolları almak ve hızlandırmak veya yavaşlatmak gibi önemli kararlar alabilir.

Makine Öğrenimi: Tahmin yapmak için, makine öğrenimi veri biliminde kullanılan başka bir tekniktir. Bir tür işlem verilerine erişiminiz varsa ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için bir model geliştirmeniz gerekiyorsa, makine öğrenimi algoritmalarını deneyebilirsiniz. Makineleri eğitecek verilere sahip olduğunuz için bu denetimli öğrenme olarak bilinir. Bir dolandırıcılık algılama sistemi aynı şekilde eğitilir.

Desen Bulma: Başka bir yolu desen bulma için tekniği kullanmaktır. Bu senaryoda, tahminde bulunmak için parametrelere erişiminiz yoktur. Yani, anlamlı bir tahmin yapmak yardımcı olabilecek bu gizli desenler i aramak zorunda. Ve bu denetimsiz model olarak bilinir, çünkü önceden tanımlanmış bir etiketiniz yoktur. Kümeleme bu amaç için en popüler algoritmadır.

Bir telefon şirketiyle çalıştığınızı ve bir alanda bir kule ağı kurmanız gerektiğini varsayalım. Bu durumda, kümeleme tekniği kule konumları üzerinde karar vermek için doğru olandır. Bu bölgedeki kullanıcıların en iyi sinyal gücü elde sağlayacaktır.

Kısacası, bu veri bilimine ve farklı alanlarda kullandığı tekniğe girişti. Umarım, bilgi terimi ne anlama geldiğini çok daha iyi bir fikir edinmenize yardımcı olacaktır, ve nasıl bundan yararlanabilir.

Etiketler
Daha Fazla Göster

İlgili Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu
Kapalı
Kapalı