Veri bilimi nasıl yapılır
Verileri analiz etme ve bu temelde hareket etme süreci doğrusal değil, kademeli ilerleyen bir süreçtir. Ancak bir veri modelleme projesi için veri bilimi yaşam döngüsü akışı tipik olarak şu şekildedir:
Planlama: Bir projeyi ve potansiyel sonuçlarını tanımlayın.
Veri modeli oluşturma: Veri bilimcileri, makine öğrenimi modelleri oluşturmak için genellikle çeşitli açık kaynak kitaplıkları veya veritabanı içi araçları kullanır. Kullanıcılar genellikle API'lerin veri alımı, veri profili oluşturma ve görselleştirme veya özellik mühendisliğine yardımcı olmasını isterler. Doğru verilere ve bilgi işlem gücü gibi diğer kaynaklara erişimin yanı sıra doğru araçlara da ihtiyaçları olur.
Bir modeli değerlendirme: Veri bilimcilerinin, kendilerinden emin biçimde konuşlandırmadan önce modelleri için yüksek bir doğruluk yüzdesi elde etmeleri gerekir. Model değerlendirmesi, model performansını yeni verilere göre ölçmek için genellikle kapsamlı bir değerlendirme metrikleri ve görselleştirme seti oluşturur. Ayrıca üretimde optimum davranışı sağlamak için bunları zaman içinde sıralar. Model değerlendirmesi, beklenen temel davranışı hesaba katmak için ham performansın ötesine geçer.
Modelleri açıklama: Makine öğrenimi modellerini ürettiği sonuçların iç mekaniklerini açıklamak her zaman mümkün olmadı ama giderek daha önemli hâle geliyor. Veri bilimcileri, tahmin oluşturmakta rol oynayan faktörlerin göreli ağırlığı ve önemi hakkında otomatik açıklamaların yanı sıra model tahminleriyle ilgili modele özgü açıklayıcı ayrıntılar istiyor.
Bir modeli konuşlandırma: Eğitilmiş bir makine öğrenimi modelini alıp doğru sistemlere yerleştirmek genellikle zor ve zahmetli bir süreçtir. Bu, modelleri ölçeklenebilir ve güvenli API'ler olarak çalıştırarak veya veritabanı içi makine öğrenimi modelleri kullanarak daha kolay hâle getirilebilir.
Modelleri izleme: Ne yazık ki, bir modeli konuşlandırmak işin tamamlandığı anlamına gelmiyor. Düzgün çalıştıklarından emin olmak için, modellerin konuşlandırmadan sonra sürekli izlenmeleri gerekir. Modelin eğitiminde kullanılan veriler, belirli bir süre sonra gelecekteki tahminler için geçerli olmayabilir. Örneğin, dolandırıcılık tespiti alanında suçlular hesapları ele geçirmek için her zaman yeni yollar buluyor.