Notes

Feature?? önemi??
"Featureların önemi," makine öğrenimi ve veri madenciliği bağlamında, bir modelin performansını etkileyen ve sonuçların doğruluğunu artıran veya azaltan girdi özelliklerinin (features) derecesini ifade eder. Veri kümesindeki her bir özellik, modele veri sağlamada veya sonuçları tahminlemekte belirli bir rol oynar.

Featureların önemi, özellikle model seçimi, özellik mühendisliği ve model yorumlama aşamalarında dikkate alınması gereken önemli bir faktördür. İşte featureların öneminin neden önemli olduğuna dair bazı nedenler:

Model Performansı: İyi seçilmiş ve önemli özellikler, modelin performansını olumlu yönde etkileyebilir. Önemli özellikler, modelin gerçek dünya verileri üzerinde daha iyi tahminler yapmasına yardımcı olabilir.

Hız ve Verimlilik: Daha az önemli özellikleri kullanmayarak modeli basitleştirmek, hesaplama sürelerini azaltabilir ve modelin daha hızlı çalışmasını sağlayabilir.

Anlam ve Yorumlama: Özelliklerin önemi, model sonuçlarını anlamak ve yorumlamak için de önemlidir. Hangi özelliklerin sonuçları ne şekilde etkilediğini anlamak, iş kararları alırken ve modeli geliştirirken önemlidir.

Overfitting Önleme: Aşırı öğrenme (overfitting) riskini azaltmak için gereksiz veya düşük önemli özellikleri çıkarmak, modelin daha genel bir perspektife sahip olmasını sağlayabilir.

Veri Setinin Boyutu: Büyük veri setleri içindeki özelliklerin önemi, modelin verileri anlama yeteneğini ve sonuçların güvenilirliğini etkileyebilir.

Featureların önemini belirlemek için farklı yöntemler kullanılabilir:

Feature Importance (Özellik Önemi) Yöntemleri: Bazı algoritmalar, modellerin eğitilmesi veya sonuçların değerlendirilmesi sırasında özelliklerin önem derecelerini ölçer. Örnek olarak, bir karar ağacı modeli, özelliklerin hangi sıklıkla dallara katkıda bulunduğunu değerlendirebilir.
Korelasyon Analizi: Özellikler arasındaki ilişkileri değerlendirerek, bir özelliğin başka bir özellikle ne kadar ilişkili olduğunu belirlemek mümkündür.
Model Çıkarımı: Bir model eğitildikten sonra, özelliklerin modelin tahminlerine olan katkılarını incelemek modelin özellik önemini anlamak için kullanılabilir.
Featureların önemi, model oluşturma ve sonuçların yorumlanması süreçlerinde dikkate alınması gereken önemli bir faktördür.



Cross validation?
Cross-validation (çapraz doğrulama), makine öğrenimi modellerinin performansını değerlendirmek ve genelleme yeteneklerini ölçmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, genellikle sınırlı veriye sahip olduğunuzda veya modelin aşırı öğrenmeye (overfitting) karşı hassas olmasını istediğinizde kullanılır. Cross-validation, modelin gerçek dünya verilerine nasıl tepki verebileceğini daha güvenilir bir şekilde değerlendirmenizi sağlar.

Cross-validation işlemi, genellikle aşağıdaki adımları içerir:

Veriyi Parçalama: Veri kümesini rastgele alt kümeler (katmanlar) halinde bölersiniz. Bu katmanlar genellikle "k-fold" olarak adlandırılır.

Eğitim ve Değerlendirme: Her bir k-fold alt kümesi sırayla test veri seti olarak kullanılırken, diğer k-1 katman eğitim veri seti olarak kullanılır. Model her katman üzerinde eğitilir ve test edilir.

Performans Değerlendirmesi: Her k-fold alt kümesi için elde edilen performans ölçümleri (örneğin, hata oranları, doğruluk gibi) birleştirilir ve genel bir performans ölçümü elde edilir.

Cross-validation avantajları şunlar olabilir:

Daha Güvenilir Değerlendirme: Sınırlı veri kümesi üzerindeki model performansını daha güvenilir bir şekilde değerlendirmenizi sağlar.
Aşırı Öğrenme Kontrolü: Modelin aşırı öğrenmeye karşı daha hassas olmasını sağlar, çünkü model farklı veri alt kümeleri üzerinde test edilir.
Veriyi Verimli Kullanım: Veriyi eğitim ve test için daha etkili bir şekilde kullanmanıza yardımcı olur.
K-Fold Cross-Validation, en yaygın kullanılan çapraz doğrulama yöntemidir. Diğer çapraz doğrulama yöntemleri arasında Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV), Stratified Cross-Validation ve Time Series Cross-Validation bulunur. Bu yöntemler, farklı veri setleri veya problemler için daha uygun olabilir.

over- fitting?
Overfitting (aşırı öğrenme), makine öğrenimi veya istatistiksel modellemede sıkça karşılaşılan bir sorundur. Overfitting, bir modelin eğitim verilerine aşırı uyum sağlaması ve genelleme yeteneğini yitirmesi durumunu ifade eder. Yani, model eğitim verilerine çok iyi uyum sağlayabilirken, yeni ve görmediği verilere tahminlerde bulunurken hatalar yapabilir.

Overfitting durumunda, model eğitim verilerine çok fazla odaklanır ve bu verilere özelleşir. Model, veri setindeki gürültü veya rastgele varyasyonları da öğrenmeye çalışır. Bu nedenle, eğitim verilerindeki her küçük değişiklik veya hata, modelin tahminlerini ciddi şekilde etkileyebilir.

Overfitting'in belirtileri şunlar olabilir:

Eğitim Verilerine Uyum: Model, eğitim verilerine çok iyi uyum sağlar ve bu verilerdeki hataları bile düşürür.

Test Verilerinde Düşük Performans: Model, yeni ve görmediği verilere tahminlerde bulunduğunda performansı düşer. Test verileri üzerindeki hata oranı artar.

Karmaşık Model: Overfitting genellikle çok karmaşık modellerle ortaya çıkar. Model, veri setindeki her örneği veya detayı yakalamaya çalışır.

Overfitting'i önlemek veya azaltmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir:

Daha Fazla Veri Toplama: Daha fazla eğitim verisi toplamak, modelin daha genel bir perspektife sahip olmasını sağlayabilir.

Model Basitleştirme: Daha basit modeller kullanmak veya modeldeki parametreleri sınırlamak, aşırı öğrenmeyi azaltabilir.

Regülarizasyon: Regülarizasyon teknikleri (örneğin L1, L2 regülarizasyonu) kullanarak modelin karmaşıklığını sınırlayabilirsiniz.

Doğru Özellik Seçimi: Modelinizi eğitmek için kullanacağınız özellikleri dikkatli bir şekilde seçmek, gereksiz karmaşıklığı engelleyebilir.

Çapraz Doğrulama: Çapraz doğrulama yöntemleri kullanarak modelin genelleme yeteneğini değerlendirebilir ve overfitting'i tespit edebilirsiniz.

Overfitting, modelin gerçek dünya verileri üzerinde iyi performans gösteremediği durumlarında modelin anlamlı ve güvenilir sonuçlar üretme yeteneğini olumsuz etkileyebilir. Bu nedenle, model eğitimi sırasında overfitting'i tespit etmek ve önlemek önemlidir.

Memorization?

Memorization (ezberleme) ve overfitting (aşırı öğrenme) farklı kavramlardır, ancak bazı benzerlikler ve bağlantılar vardır. İşte bu iki kavram arasındaki farkları ve ilişkileri açıklamaya çalışayım:

Memorization (Ezberleme):
Memorization, bir modelin eğitim verilerini tam olarak ezberleyerek, veri noktalarını hatırlayarak ve tekrar üreterek öğrenme yapması durumunu ifade eder. Bu durumda, model eğitim verilerine çok iyi uyum sağlar, ancak genelleme yeteneği düşük olabilir. Yani model, eğitim verileri üzerinde yüksek performans gösterse de, yeni ve görmediği verilere tahminlerde bulunurken başarısız olabilir.

Overfitting (Aşırı Öğrenme):
Overfitting, bir modelin eğitim verilerine aşırı uyum sağlaması ve genelleme yeteneğini yitirmesi durumunu ifade eder. Model, eğitim verileri üzerinde yüksek performans gösterebilirken, test verileri veya gerçek dünya verileri üzerinde düşük performans gösterebilir. Overfitting, modelin veri setindeki gürültüyü veya rastgele varyasyonları da öğrenmeye çalıştığı durumları ifade eder.

İlişki ve Benzerlikler:
Ezberleme ve overfitting arasında bazı benzerlikler ve bağlantılar vardır. Her ikisi de modelin gerçek dünya verileri üzerinde iyi performans göstermesini engelleyebilir. Ezberleme, overfitting'in bir türü olarak düşünülebilir. Bir model eğitim verilerini tamamen ezberlediğinde, genellikle eğitim verilerindeki hataları bile düşürebilir, bu da aşırı öğrenmenin bir belirtisi olabilir.

Ancak overfitting genellikle daha geniş bir kavramdır ve ezberlemeye ek olarak, modelin veri setindeki aşırı karmaşıklığı veya rastgele varyasyonları da yakalaması durumlarını kapsar. Overfitting, modelin ezberlemesiyle sonuçlanabileceği gibi, modelin veri setindeki anlamsız değişiklikleri de takip etmesiyle sonuçlanabilir.

Sonuç olarak, memorization ve overfitting farklı kavramlar olsa da, bir modelin veri setine aşırı uyum sağlaması ve gerçek dünya verileri üzerinde başarısız olması gibi sorunları içerebilirler.

Black box?
"Black box" terimi, genellikle karmaşık veya anlaşılması zor olan sistemleri ifade etmek için kullanılan bir terimdir. Bu terim, iç işleyişi veya yapısı tam olarak anlaşılamayan bir sistemi tanımlamak için kullanılır. Bir "black box" sistemi, girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi anlamak veya modellemek için kullanıldığında, sistemin içinde neler olup bittiği anlaşılamaz.

Özellikle yapay zeka, makine öğrenimi ve veri madenciliği alanlarında sıkça karşılaşılır. Bir yapay zeka modeli veya algoritma, karmaşık matematiksel işlemler ve dönüşümler yoluyla girdi verilerini çıktı verilerine dönüştürebilir. Ancak bu iç işleyiş, insanlar için anlaması zor olabilir.

Bir "black box" durumu, sistemin karmaşıklığı veya algoritmanın iç yapısının ticari veya güvenlik nedenlerle açıklanamaması durumunda da ortaya çıkabilir. Örneğin, bir firma sahip olduğu özel bir algoritmayı açıklamak istemeyebilir çünkü bu onlara rekabet avantajı sağlayabilir.

Bu terim, genellikle sistemin davranışını incelemek veya kontrol etmek isteyen insanlar veya araştırmacılar için bir zorluk oluşturabilir. "Black box" durumları, güvenlik, etik ve şeffaflık gibi konuları tartışırken de önemli bir rol oynar. Bu tür durumlar, karar verme süreçlerinin anlaşılabilir ve adil olup olmadığını değerlendirmek açısından da önemlidir.


"ANI" ve "AGI"

"ANI" ve "AGI" terimleri yapay zeka alanında sıkça kullanılan kavramlardır ve farklı seviyelerde yapay zeka yeteneklerini ifade ederler:

ANI (Artificial Narrow Intelligence) - Dar Yapay Zeka:
ANI veya Dar Yapay Zeka, sınırlı bir görevi veya belirli bir alandaki görevleri gerçekleştirmek için tasarlanmış yapay zeka türünü ifade eder. Bu tür yapay zeka, belirli bir alan veya görevde insan benzeri zeka seviyesine sahip olabilir, ancak diğer alanlarda veya genel bir zeka seviyesinde çok sınırlıdır. Örneğin, oyun oynama, dil çevirisi, yüz tanıma gibi dar ve spesifik görevleri iyi bir şekilde yapabilen yapay zekalar ANI kategorisine girer.

AGI (Artificial General Intelligence) - Genel Yapay Zeka:
AGI veya Genel Yapay Zeka, insan benzeri bir zeka seviyesine sahip olan ve farklı alanlarda çeşitli görevleri gerçekleştirebilen yapay zeka türünü ifade eder. Bu tür yapay zeka, insan gibi düşünebilir, öğrenebilir, farklı konularda bilgi sahibi olabilir ve genel bir zeka seviyesine ulaşabilir. Henüz bu seviyeye ulaşan bir yapay zeka geliştirilmemiştir.

Temel farklar:

ANI, belirli bir görev veya alanda yüksek performans gösterirken, diğer alanlarda sınırlıdır. Örneğin, bir oyunu oynayabilen bir yapay zeka belirli bir oyun türünde iyiyken, farklı bir oyun türünde aynı seviyede olmayabilir.
AGI, genel bir zeka seviyesine ulaşabilir ve farklı alanlarda çeşitli görevleri başarıyla yerine getirebilir. İnsan gibi düşünebilir, öğrenebilir ve farklı deneyimleri genel bir perspektifle ele alabilir.
AGI, yapay zeka alanının uzun vadeli hedeflerinden biridir, ancak henüz bu seviyede bir yapay zeka sistemi geliştirilememiştir. Şu anki yapay zeka sistemleri genellikle ANI kategorisine girer, yani belirli görevlerde yüksek performans göstermekte, ancak genel zeka seviyesine ulaşamamaktadır.


Boston House Price AI?
"Boston House Price" veri kümesi, ev fiyatlarını tahminlemek için kullanılan popüler bir veri kümesidir. Bu veri kümesi, Massachusetts eyaletinin Boston şehrindeki bölgelerin özelliklerini ve ev fiyatlarını içerir. Genellikle makine öğrenimi ve istatistiksel analiz uygulamalarında kullanılarak ev fiyat tahmin modelleri oluşturmak için kullanılır.

Bu veri kümesi, regresyon analizleri ve özellik mühendisliği örnekleri için idealdir. İşte veri kümesinin temel özellikleri:

Bağımsız Değişkenler (Özellikler): Veri kümesi, evlerin bazı özelliklerini temsil eden 13 farklı bağımsız değişken içerir. Özellikler arasında mahalledeki su kirliliği düzeyi, oda sayısı, su kenarında olup olmadığı gibi bilgiler yer alır.

Bağımlı Değişken (Hedef): Veri kümesindeki hedef değişken, evlerin fiyatlarını temsil eder. Bu, tahmin modelleri oluştururken tahmin edilmeye çalışılan değerdir.

Veri Sayısı: Boston House Price veri kümesinde 506 adet örnek bulunmaktadır. Her bir örnek, bir evin özelliklerini ve fiyatını içerir.

Kullanım Alanı: Bu veri kümesi, regresyon modelleri oluşturarak ev fiyatlarını tahminlemek veya ev özellikleri ile fiyat arasındaki ilişkiyi analiz etmek amacıyla kullanılır.

Veri kümesi, ev fiyat tahminlemesi gibi gerçek dünya problemlerine uygulanan makine öğrenimi algoritmalarının eğitilmesi ve değerlendirilmesi için ideal bir örnektir. Model oluştururken, veri setini özelliklerini analiz etmek, özellik mühendisliği yapmak, doğru özellik seçimleri yapmak ve modeli eğitmek önemlidir. Bu tür veri kümesi örnekleri, makine öğrenimi konusunu anlamak ve uygulamak için kullanılan eğitim materyallerinde sıkça kullanılır.


ML vs Data Science?

Verilen projelerin hangisinin Veri Bilimi (Data Science) altında, hangisinin Makine Öğrenimi (Machine Learning) altında işlendiğini anlamak için projelerin kapsamını, hedeflerini ve yaklaşımlarını inceleyebilirsiniz. İşte bu iki kavram arasındaki farkları ayırt etmek için dikkate almanız gereken noktalar:

Veri Bilimi (Data Science):
Veri bilimi, genellikle veri analizi, veri keşfi ve büyük veri setlerini anlamak ve işlemek için kullanılan geniş bir disiplindir. Veri bilimi projeleri, veri toplama, veri temizleme, veri görselleştirme, model oluşturma, sonuçları yorumlama ve iş kararları almayı içerebilir. Veri bilimi projeleri genellikle aşağıdaki özelliklere sahip olabilir:

Veri Keşfi: Projeler veri setlerini keşfetmeyi içerir, istatistiksel analizler yapar ve verilerdeki desenleri anlamaya çalışır.

Veri Görselleştirme: Verileri grafikler, tablolar ve görsel araçlar kullanarak görselleştirir, verilerin anlaşılmasını kolaylaştırır.

Keşifsel Analiz: Veri setlerindeki ilginç desenleri, korelasyonları veya anomalileri bulmaya yönelik analizler yapar.

Tahmin ve Modelleme: Makine öğrenimi teknikleri kullanarak tahmin modelleri oluşturabilir, ancak veri bilimi genellikle sadece makine öğrenimi ile sınırlı değildir.

Makine Öğrenimi (Machine Learning):
Makine öğrenimi, algoritmaların belirli veri setleri üzerinde otomatik olarak öğrenme ve tahmin yapabilme yeteneği geliştirmesini içeren bir alan olarak düşünülebilir. Makine öğrenimi projeleri, belirli bir hedefe yönelik modeller oluşturma ve bu modelleri eğitme işlemlerine odaklanır. Makine öğrenimi projeleri genellikle aşağıdaki özelliklere sahip olabilir:

Model Oluşturma: Projeler belirli bir veri seti üzerinde bir model oluşturmayı hedefler. Bu model, veriyi anlayarak ve desenleri yakalayarak belirli bir görevi yerine getirebilir.

Model Eğitme: Model veri seti üzerinde eğitilir, algoritmalar parametreleri otomatik olarak ayarlar ve veriye dayalı olarak iyileşir.

Tahmin ve Sınıflandırma: Model, yeni verilere dayalı olarak tahminlerde bulunabilir veya sınıflandırmalar yapabilir.

Model Değerlendirme: Oluşturulan model, performans metrikleri kullanılarak değerlendirilir.

Projelerin içeriğine göre, Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi arasındaki farkları daha iyi ayırt edebilirsiniz. Eğer projede veri setinin derinlemesine analizi, veri görselleştirmesi ve genel veri anlayışı ön plandaysa, projenin Veri Bilimi altında olduğunu söyleyebilirsiniz. Eğer projenin odak noktası veri setini kullanarak tahmin modelleri oluşturmak, eğitmek ve değerlendirmekse, projenin Makine Öğrenimi altında olduğunu söyleyebilirsiniz.

Error karşı tarafa nasıl gönderilir?

Hata (error) veya istisna (exception) durumları, bir programın çalışması sırasında beklenmeyen bir durumun oluştuğunu ve programın normal akışının bozulduğunu gösterir. Bu tür hata durumları, programın sağlıklı ve istikrarlı bir şekilde çalışabilmesi için ele alınması gereken önemli bir konudur. Hataları karşı tarafa (örneğin, kullanıcıya veya başka bir sistem bileşenine) iletmek için aşağıdaki yöntemleri kullanabilirsiniz:

Hata Mesajları: Programınızda bir hata meydana geldiğinde, kullanıcıya veya diğer sistem bileşenlerine anlamlı ve açıklayıcı hata mesajları göstermek önemlidir. Bu mesajlar, hatanın ne olduğunu, neden kaynaklandığını ve ne yapılması gerektiğini belirtmelidir. Hata mesajları, kullanıcıya veya geliştiriciye sorunu anlamak ve çözmek için yardımcı olur.

Hata Kodları: Bazı durumlarda, hata mesajlarını desteklemek veya hataları daha iyi sınıflandırmak için sayısal hata kodları kullanabilirsiniz. Bu kodlar, her hatanın benzersiz bir tanımını ve anlamını taşır. Kullanıcıya veya diğer sistem bileşenlerine bu hata kodlarıyla birlikte anlamlı açıklamalar sunabilirsiniz.

Hata Günlükleri (Error Logs): Programınızın çalışma sürecini kaydeden hata günlükleri, hataların izini sürmeyi ve analiz etmeyi kolaylaştırır. Bu günlükler, hangi hataların ne zaman ve hangi koşullar altında meydana geldiğini takip etmenize yardımcı olabilir. Geliştiriciler, hataları tespit edip gidermek için bu günlükleri kullanabilir.

API Hata İletimi: Eğer bir sistem başka bir sisteme veya hizmete API (Application Programming Interface) aracılığıyla bağlanıyorsa, hataları API yanıtında belirterek karşı tarafa iletebilirsiniz. API isteğinin sonucu olarak gelen veride hata durumu belirtilirse, bu durumu işleyen taraf hata hakkında bilgi sahibi olur.

E-posta veya Bildirimler: Eğer hata durumu kritikse ve hemen müdahale gerektiriyorsa, e-posta veya anlık bildirimler gibi iletişim kanalları aracılığıyla ilgili kişilere veya ekiplere hata bilgisi iletebilirsiniz.

Hataları karşı tarafa iletmek, hem kullanıcıların deneyimini iyileştirmek hem de sistemlerin sağlıklı bir şekilde işlemesini sağlamak için önemlidir. Hataları anlamlı ve kullanışlı bir şekilde ilettikten sonra, geliştiriciler bu hataları analiz ederek giderme çalışmalarını yapabilirler.

Cost function?

Makine öğrenimi ve optimizasyon alanında, maliyet fonksiyonu (cost function) veya kayıp fonksiyonu (loss function), bir modelin tahminlerinin gerçek değerlerden ne kadar uzak olduğunu ölçen ve modelin performansını değerlendiren bir fonksiyondur. Temel amacı, modelin hedefe ne kadar yaklaştığını nicel olarak ifade etmektir. Modelin performansını ölçmek ve geliştirmek için kullanılır.

Maliyet fonksiyonu, modelin tahminlerinin gerçek değerlerden ne kadar sapma gösterdiğini ölçer. Modelin hedefe ne kadar yakın veya uzak olduğunu ifade eden bu sapma, modelin doğruluğunu değerlendirmemize ve optimize etmemize yardımcı olur. Genel olarak, maliyet fonksiyonunun düşük olması arzu edilir, çünkü düşük bir maliyet değeri modelin daha iyi bir performans gösterdiğini gösterir.

Maliyet fonksiyonu, tahminlerin gerçek değerlerden ne kadar uzak olduğunu hesaplayan bir işlevidir. Bu uzaklık ölçümü, genellikle model türüne ve uygulamaya göre farklı şekillerde hesaplanır. Örneğin, sınıflandırma görevlerinde yaygın olarak kullanılan bir maliyet fonksiyonu, tahminler ile gerçek sınıflar arasındaki farkı hesaplayarak bir hata değeri elde eder.

Maliyet fonksiyonu, modeli eğitme sürecinde önemli bir rol oynar. Makine öğrenimi modelleri, genellikle maliyet fonksiyonunu minimize etmeye çalışır. Bu, modelin daha iyi tahminler yapmasını ve verilere daha iyi uyum sağlamasını sağlar. Model eğitimi, genellikle optimize edici algoritmalar kullanılarak, maliyet fonksiyonunu en aza indirgeyecek şekilde gerçekleştirilir.

Sonuç olarak, maliyet fonksiyonu, bir modelin performansını değerlendiren, tahminler ile gerçek değerler arasındaki sapmayı ölçen ve modeli optimize etmek için kullanılan kritik bir bileşendir.

GARBAGE in Garbage out

"Garbage in, garbage out" (GIGO), genellikle bilgisayar bilimlerinde ve veri işleme alanında kullanılan bir ifadedir. Bu ifade, girdi verilerinin kalitesiz veya hatalı olduğunda, çıktı verilerinin de aynı derecede düşük kalitede veya hatalı olacağını ifade eder. Başka bir deyişle, başlangıç verilerinin kalitesiz veya doğru olmadığı durumda, işlem sonucunun da doğru veya anlamlı olması beklenemez.

Bu ifade, özellikle veri analizi, veri madenciliği ve makine öğrenimi gibi alanlarda dikkate alınması gereken bir ilkedir. Eğer girdi verileri düşük kaliteli, eksik veya yanlışsa, bu verilere dayalı olarak yapılan analizler, tahminler ve sonuçlar da güvenilir olmayacaktır.

Örneğin, bir makine öğrenimi modeli eğitmek istediğinizi düşünün. Eğer modelinize beslediğiniz veri seti hatalı veya eksik verilerle doluysa, modelin öğrendiği desenler ve ilişkiler de yanlış veya güvenilmez olacaktır. Bu nedenle, "garbage in, garbage out" prensibi, doğru ve kaliteli verilere dayanmanın sonuçların güvenilirliği açısından ne kadar önemli olduğunu vurgular.

Bu ilke, veri toplama, veri temizliği ve veri ön işleme aşamalarının büyük bir önem taşıdığı veri bilimi ve veri analizi projelerinde sıkça hatırlatılır. Kaliteli girdi verileri, daha güvenilir sonuçlar elde etmenin temelini oluşturur.

Elbette, bir örnek üzerinden "Garbage in, garbage out" ilkesini daha iyi anlamaya çalışalım:

Örnek: Hava Durumu Tahmin Modeli
Diyelim ki bir hava durumu tahmin modeli oluşturmak istiyorsunuz. Bu model, belirli bir bölgedeki hava koşullarını tahmin etmeyi amaçlar.

Eğer verilerinizi toplarken veya işlerken dikkat etmezseniz:

Durum 1: Kaliteli Veri Toplama
Veri toplama aşamasında, güvenilir hava durumu istasyonlarından sürekli olarak gerçek hava koşulları verileri toplarsınız. Bu veriler sıcaklık, nem, rüzgar hızı vb. gibi doğru ve güvenilir bilgiler içerir. Modelinizi bu verilerle eğittikten sonra, tahminler yaparken daha doğru sonuçlar elde edersiniz. Bu durumda, "Kaliteli veri girdisi (garbage in), doğru tahmin sonuçları (garbage out)" şeklinde özetlenebilir.

Durum 2: Kalitesiz Veri Toplama
Ancak, veri toplama aşamasında güvenilir olmayan veya eksik verileri kullanmaya karar verirseniz, örneğin hava istasyonlarının arızalı olduğu veya eksik veri kayıtlarıyla çalışırsınız. Modelinizi bu kalitesiz verilerle eğittikten sonra, tahminler yaparken yanıltıcı sonuçlar alabilirsiniz. Bu durumda, "Kalitesiz veri girdisi (garbage in), yanıltıcı tahmin sonuçları (garbage out)" durumu ortaya çıkar.

Sonuç olarak, "Garbage in, garbage out" ilkesi, model veya analizinizin başlangıç verilerinin kalitesine bağlı olarak sonuçlarının ne kadar güvenilir veya anlamlı olacağını vurgular. Kaliteli ve güvenilir verilere dayalı çalışmak, daha sağlam sonuçlar elde etmek için önemlidir.


Makine öğrenimi görevlerini sınıflandırmak için genel olarak veri türüne ve hedefe odaklanabiliriz. İşte bazı temel görev türlerini ayırt etmek için dikkate almanız gereken kriterler:

Sınıflandırma (Classification):
Bu tür görevde, verileri farklı sınıflara veya kategorilere ayırmaya çalışırsınız. Verilerin her biri belirli bir sınıfa atanır. Örnek olarak, bir e-postanın spam veya spam değil olarak sınıflandırılması, bir görüntünün içerdiği nesnenin türünün belirlenmesi gibi durumlar sınıflandırma görevlerine örnektir.

Regresyon (Regression):
Regresyon görevinde, veriler arasındaki sayısal bir ilişkiyi tahmin etmeye çalışırsınız. Bu türde çıktılar sürekli değerlerdir. Örnek olarak, bir evin özelliklerine (oda sayısı, alan, konum vb.) dayanarak evin fiyatını tahmin etmek, hava durumu verilerine dayalı olarak sıcaklık tahmini yapmak gibi durumlar regresyon görevlerine örnektir.

Kümeleme (Clustering):
Kümeleme görevinde, verileri benzerlikleri temel alarak gruplara ayırmaya çalışırsınız. Ancak bu grupların etiketleri veya kategorileri önceden bilinmez. Veriler arasındaki doğal gruplamaları veya desenleri bulma amacı taşır. Örnek olarak, müşteri segmentasyonu yaparken benzer alışveriş alışkanlıklarına sahip müşterileri gruplamak kümeleme görevine örnektir.

Bu temel görevlerin her biri, farklı veri türlerine ve hedeflere odaklanır. Veri türüne göre sınıflandırma, regresyon veya kümeleme gibi görevleri belirlemek önemlidir çünkü farklı algoritmalar ve yaklaşımlar bu görevler için daha uygundur. Veri setinizin ve hedefinizin niteliklerine göre hangi görevin daha uygun olduğunu belirlemek, başarılı bir makine öğrenimi uygulamasının önemli bir adımıdır.

User
Bir örnekler ayırt eder misin bunları?
ChatGPT
Elbette, aşağıda her bir görev türü için basit örnekler vererek farklarını açıklıyorum:

Sınıflandırma Örneği:
Problem: Bir e-postanın spam veya spam değil olarak sınıflandırılması.
Açıklama: Verilen e-posta içeriğini ve başlığını analiz ederek, e-postanın spam olup olmadığını belirlemeye çalışıyorsunuz. Sonuç, "spam" veya "spam değil" olarak etiketlenir.

Regresyon Örneği:
Problem: Bir evin özelliklerine dayanarak evin fiyatını tahmin etmek.
Açıklama: Evlerin alanı, oda sayısı, konumu gibi özelliklerine dayanarak, bir evin tahmini fiyatını sayısal bir değer olarak belirlemeye çalışıyorsunuz. Örneğin, 150 metrekare alanlı ve 3 odalı bir evin tahmini fiyatını hesaplamak gibi.

Kümeleme Örneği:
Problem: Müşteri segmentasyonu yaparak benzer alışveriş alışkanlıklarına sahip müşterileri gruplamak.
Açıklama: Alışveriş geçmişi ve alışkanlıklarına dayanarak müşterileri farklı gruplara ayırmaya çalışıyorsunuz. Bu gruplar, benzerlikleri temel alarak oluşturulur ve müşterilerin alışveriş tercihlerine dayalı olarak farklı segmentlere ait oldukları belirlenir.

Bu örnekler, sınıflandırma, regresyon ve kümeleme görevlerinin temel farklarını açıklamaktadır. Her bir görev türü, farklı veri yapılarına ve hedeflere yönelik farklı yaklaşımlar ve algoritmalar gerektirebilir.

Sınıflandırma Örneği:
Problem: Bir e-postanın spam veya spam değil olarak sınıflandırılması.
Açıklama: Verilen e-posta içeriğini ve başlığını analiz ederek, e-postanın spam olup olmadığını belirlemeye çalışıyorsunuz. Sonuç, "spam" veya "spam değil" olarak etiketlenir.

Regresyon Örneği:
Problem: Bir evin özelliklerine dayanarak evin fiyatını tahmin etmek.
Açıklama: Evlerin alanı, oda sayısı, konumu gibi özelliklerine dayanarak, bir evin tahmini fiyatını sayısal bir değer olarak belirlemeye çalışıyorsunuz. Örneğin, 150 metrekare alanlı ve 3 odalı bir evin tahmini fiyatını hesaplamak gibi.

Kümeleme Örneği:
Problem: Müşteri segmentasyonu yaparak benzer alışveriş alışkanlıklarına sahip müşterileri gruplamak.
Açıklama: Alışveriş geçmişi ve alışkanlıklarına dayanarak müşterileri farklı gruplara ayırmaya çalışıyorsunuz. Bu gruplar, benzerlikleri temel alarak oluşturulur ve müşterilerin alışveriş tercihlerine dayalı olarak farklı segmentlere ait oldukları belirlenir.

Bu örnekler, sınıflandırma, regresyon ve kümeleme görevlerinin temel farklarını açıklamaktadır. Her bir görev türü, farklı veri yapılarına ve hedeflere yönelik farklı yaklaşımlar ve algoritmalar gerektirebilir.


GAN Nedir?
GAN (Generative Adversarial Network), derin öğrenme alanında önemli bir yapay sinir ağı modeli türüdür. GAN'lar, özellikle görüntü ve ses gibi verilerin üretimi, sentezi veya modifikasyonu için kullanılan güçlü ve yenilikçi bir yöntemdir.

GAN, iki temel bileşen olan bir üreteç (generator) ve bir ayırt edici (discriminator) ağı içerir. Bu iki ağ, birbirleriyle yarışan bir süreçte çalışırlar. GAN'ın temel amacı, gerçek verilere benzeyen yapay veriler üretmektir. Bu yapay veriler, öğrenme süreci boyunca gerçek verilerle benzer özelliklere ve desenlere sahip olmaları hedeflenir.

İşleyiş şu şekildedir:

Üreteç (Generator): Üreteç ağı, rastgele gürültüden başlayarak yapay veriler üretir. Örneğin, siyah beyaz bir resim üretirken her pikselin değeri rastgele atanır. Amaç, gerçek verilere benzeyen ve gerçekçi görünen veriler üretmektir.

Ayırt Edici (Discriminator): Ayırt edici ağı, gerçek verileri ve üreteç tarafından üretilen verileri birbirinden ayırt etmeye çalışır. Bu ağın amacı, gerçek verileri doğru bir şekilde tanımak ve üreteç tarafından üretilen verileri tespit etmektir.

Bu iki ağ birbiriyle yarışır. Üreteç, ayırt ediciyi kandırarak ürettiği verileri gerçek veriler gibi göstermeye çalışırken, ayırt edici de gerçek verileri ayırt edebilme yeteneğini geliştirir.

Eğitim süreci boyunca üreteç ve ayırt edici arasındaki bu yarış, giderek daha gerçekçi verilerin üretilmesine ve ayırt edicinin daha iyi hale gelmesine yol açar. İdeal olarak, bu süreç sonunda üreteç, gerçek verilere benzeyen ve gerçekçi veriler üretebilir hale gelir.

GAN'lar, resimlerden müziklere, metinlerden videolara kadar çeşitli veri türlerini üretme veya manipüle etme yeteneğine sahiptir. Bu özellikleri nedeniyle sanat yaratımından veri artırma ve sentezi gibi birçok alanda kullanılırlar.



Bir örnek üzerinden perceptron ile neural network arasındaki farkı daha iyi anlamak için basit bir örnek inceleyelim.

Örnek: Bir otomatik e-posta filtresi tasarlamak istediğinizi düşünün. Bu filtre, gelen e-postaları "spam" veya "spam değil" olarak sınıflandırmalıdır.

Perceptron Yaklaşımı:
Eğer sadece bir perceptron kullanarak bu filtreyi tasarlamak isterseniz, girdi olarak e-posta özelliklerini (örneğin, belirli anahtar kelimelerin varlığı, gönderenin adresi, e-posta uzunluğu vb.) kullanabilirsiniz. Perceptron, bu özellikleri ağırlıklarla çarparak toplar ve sonucu bir eşik değeriyle karşılaştırarak e-postayı "spam" veya "spam değil" olarak sınıflandırır.

Neural Network Yaklaşımı:
Eğer daha karmaşık ve etkili bir model istiyorsanız, bir yapay sinir ağı kullanabilirsiniz. Bu durumda, birden fazla gizli katman içeren bir yapay sinir ağı tasarlayabilirsiniz. İlk katman girdi özelliklerini alır, ardışık katmanlar bu özellikleri daha yüksek seviyeli özelliklere dönüştürür ve son çıkış katmanı "spam" veya "spam değil" olarak sınıflandırmayı üretir. Bu ağ, verileri daha karmaşık desenler ve ilişkiler için öğrenme kapasitesine sahip olacaktır.

Yani, eğer sadece tek bir düğümden (nöron) oluşan bir yapı kullanıyorsanız, bu bir perceptron olabilir. Ancak birden fazla katmandan oluşan ve daha karmaşık öğrenme yeteneklerine sahip bir yapı kullanıyorsanız, bu bir yapay sinir ağı (neural network) olabilir.

Sonuç olarak, perceptron genellikle tek bir nöronun işlediği basit bir modeli ifade ederken, neural network birden fazla nöronun ve katmanın düzenlendiği daha karmaşık bir modeli ifade eder.

Örnek: Bir el yazısı tanıma sistemi tasarlamak istediğinizi düşünün. Bu sistem, insanların el yazısıyla yazılmış rakamları tanımasına yardımcı olacak. Yani, gelen rakam görüntülerini doğru bir şekilde sınıflandırmalı.

Perceptron Yaklaşımı:
Perceptron yaklaşımında, her bir rakamın siyah beyaz piksel değerlerini bir giriş vektörü olarak düşünelim. Bu vektörü tek bir perceptron ile işleyebiliriz. Örneğin, 64 piksel değeri olan bir rakamın her pikseline ağırlıklar atayarak ve bu ağırlıklarla çarpıp toplayarak bir sonuç elde edebiliriz. Eğer bu sonuç belirli bir eşik değerini aşarsa, rakamı "7" olarak sınıflandırdığımızı düşünelim.

Neural Network Yaklaşımı:
Ancak, el yazısı tanıma daha karmaşık bir problem olduğundan, birden fazla perceptron içeren bir yapay sinir ağı daha etkili olabilir. Örneğin, ilk katmanda her pikselin özelliklerini işleyen perceptronlar olabilir. İkinci katman, bu özellikleri daha yüksek seviyeli özelliklere dönüştüren daha karmaşık perceptronlar içerebilir. Son katman ise farklı rakamları tanımlayan perceptronları içerebilir. Yani, ağın girişi el yazısı rakamıdır ve çıkışı bu rakamın ne olduğunu belirten bir tahmindir. Bu şekilde, daha fazla veri özellikleri ve desenleri öğrenme yeteneği olan bir model elde edersiniz.

Sonuç olarak, eğer sadece tek bir perceptron veya düğüm kullanarak basit bir karar mekanizması oluşturuyorsanız, bu perceptron olabilir. Ancak, daha fazla katman ve nöron içeren bir yapı kullanarak daha karmaşık öğrenme yetenekleri elde etmeye çalışıyorsanız, bu bir yapay sinir ağı (neural network) olabilir.