Derinlemesine Veri Madenciliği: Yöntemler, Modeller ve Teknikler
Çağımızın popüler konularından biri olan veri madenciliği fark etmesek de günlük yaşantımızda sıkça karşımıza çıkıyor. Peki veri ile uğraşan kişiler hangi yöntemler, modeller ve tekniklerden yararlanarak karmaşık olan veri yapılarından anlamlı çıktılar elde ediyor? Gelin birlikte bakalım.
İlk önce öğrenme yöntemine değinelim. Veri madenciliğinde uygulamalar denetimli ve denetimsiz öğrenme olarak iki ana grupta yapılmaktadır.
Denetimli Öğrenme: Veri kümesinden bir öğrenme kümesi ayrılmaktadır ve bu küme ile model kurulmaktadır. Diğer taraftaki olan test kümesi ile de doğruluk araştırılmaktadır. Modelin doğruluğu tespit edildiğinde yeni gelen örnekler için model uygulanmaktadır. Veriden bilgi ve sonuç çıkarmaya yönelik kullanılmaktadır.
Denetimsiz Öğrenme: Veriyi anlamaya, tanımaya ve keşfetmeye yönelik olarak kullanılmaktadır. Daha önceden veri sınıfları belirli değildir ve verilerin özelliklerine göre sınıflar oluşturulmaktadır.
Modeller ve Teknikler
Veri Madenciliğinde modeller iki ana gruba ayrılmaktadır. Bunlar: Tahmin Edici Modeller ve Tanımlayıcı Modeller
Teknikler ise şu şekildedir: Sınıflandırma, Regresyon Analizi, Kümeleme Analizi, Birliktelik Kuralları, Veri Görselleştirme
Modellerin ve tekniklerin detaylı bilgisini, yöntemlerini ve bunların kullanım örneklerini içeren yazının tamamına link üzerinden ulaşabilirsiniz. deniz@gooinn.co, LinkedIn ve Instagram hesaplarından benimle her zaman iletişime geçebilirsiniz.
