Veriler her alanda ve sektörde gün geçtikçe arttığından, herhangi bir şirketin veya sektörün veya alanın bunu bilmesi ve doğru şekilde kullanması, şirketin veya sektörün muazzam bir şekilde büyümesi için çok önemlidir. Hiçbir işletme büyümeyi engellemek istemez ve o zaman sorunun nereden kaynaklandığını ve nasıl çözüleceğini ve büyüyeceğini bilemez. Bu çok önemli aşamadır ve bu aşamayı anlamak onları zenginleştirecektir.
İşte şirketlerin büyümesini ve hedeflerine ulaşmasını sağlamak için Veri Bilimi problem çözme yolu geliyor. Veri Biliminde problem çözme aşamaları, problem ifadesini tanımlama, Veri veya İş anlayışı, Veri Toplama veya toplama, Veri Temizleme, Veri Analizi, Veri görselleştirme, Özellik Mühendisliği ve seçimi, Model oluşturma, Hiperparametre ayarlama, Modeli yeniden oluşturma, Model seçimi , Dağıtım ve geri bildirim.
Aşamaların detayında,
8. Model oluşturma: Model oluşturma aşamasında, verilen veriler, biri eğitim ve diğeri doğrulama için kullanılan iki kısma ayrılır çünkü aynı verileri kullanırsanız, makinenin aşırı sığması ihtimali vardır (bunun yerine yalnızca verilen verileri mükemmel öğrenin verinin konusunu veya teorisini öğrenmek). Makine Öğreniminin farklı türleri vardır ve verilere ve gereksinime göre farklı şekilde kullanılır. Türler denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenmedir. Böylece gerekli modeller uygulanır ve en iyi modeli seçer.
9. Tuning ve Model seçimi: Hangi modelin doğru ve doğru olanı seçeceğimizi bilmiyoruz. Bu nedenle, modeli oluşturduktan sonra değerlendirilir ve diğer bazı parametrelerle daha da ayarlanır ve ardından iyi performans gösteren model seçilir.
10. Dağıtım ve geri bildirim: Gerekli makine öğrenimi algoritması seçildiğinden ve şimdi bu uygulandı. Birçok yolla yapılabilir ve bunun için Flask, AWS, Google Cloud, Django .. vb. Gibi birçok araç vardır. Dağıtımdan sonra bu, şirket veya müşteriler tarafından kullanılır ve iyi çalışıyorsa geri bildirim toplanır sorun şu şekildedir çözüldü, başka iyileştirmeler için veri bilimi ekibi tarafından tekrar alındı, böylece tekrar kontrol edilerek yapılacak.
Veri Biliminde uçtan uca proje çözme bu şekilde yapılır. Bu nedenle, veri bilimcilerini ve hedeflerine ulaşmak için çalışan diğer herkesi tebrik ediyoruz.
Henüz orada olmayabilirsin ama dünden bir adım daha yakınsın.
Bu bir şekilde yardımcı olduysa, biraz destek gösterin. Daha fazla hikaye yazmama yardımcı olur. Hedeflerine ulaşmada tüm veri bilimcilerini ve diğerlerini tebrik ediyoruz. Gülümsemeye devam edin ve tüm ışığı dünyaya getirin. Pozitif kalın ve en iyisini yapmaya devam edin.
Bir keresinde kocam çöplerimizi karmaşık çöp bidonumuza götürürken, dost canlısı, kayıp bir kedi yavrusuyla karşılaştı. Onu eve götürmeye ve ardından sahibini bulmaya karar verdi - ta ki kadın miyavlayana kadar.
MIT Seçim Laboratuvarı'nda yüksek lisans araştırmacısı ve doktora derecesi olan Jesse Clark tarafından yazılmıştır.
Oakland, CA'da halka açık verileri kullanarak hava kalitesini tahmin etmek Google ve EDF, Oakland'daki hava kirliliğini haritalama çalışmalarını yayınladığında, bu çalışmanın sonuçları büyük ilgi gördü. Yayınladıkları veriler, hava kalitesinin Doğu ve Batı Oakland'daki şehir bloklarına göre nasıl değiştiğini gösteren ilk veri kümelerinden biriydi.
Daniel Fleck ve David Lubert ile yazılmıştır Dizimizin ilk blogu, bir veri bilimi projesini uygun şekilde değerlendirmek için Net Şimdiki Değer (NPV), İç Getiri Oranı (IRR) ve Karlılık Endeksi'ni (PI) kullanmaya odaklanacaktır. Ayrıca, bir veri bilimi metodolojisinin kullanılmasının, bu aynı ekonomik ölçütlerin girdilerini daha yüksek kaliteli değerlendirmeler geliştirmek için nasıl daha da iyileştirebileceğini tartışacağız.
Öz bileşimi ve SVD için yararlı olan doğrusal cebir temel kavramını anlayın Bu makalede, öz ayrıştırma veya tekil değer ayrıştırma (SVD) gibi matris çarpanlara ayırma yöntemlerini anlamanın ilginç bir yolu olan temel kavramını öğreneceksiniz. Tanımlar Temel, vektör uzaylarını (vektör setleri) tanımlamak için kullanılan bir koordinat sistemidir.