‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Ve bu bölüm için daha fazla heyecanlanamazdım.
‫Neden biliyor musun?
‫Çünkü nihayet uçtan uca bir projeye başlayacağız ve şimdiye kadar öğrendiğimiz tüm araçları süreçlere,
‫çerçevelere ve diğer şeylere uygulayacağız.
‫Hepsini bir araya getireceğiz ve bundan bir şeyler çıkaracağız.
‫Özellikle yapılandırılmış verilerle ilgili bir proje ya da aslında birkaç proje üzerinde çalışacağız.
‫Peki yapılandırılmış veri nedir diye soruyor olabilirsiniz.
‫Ve aslında, şimdiye kadar öğrendiklerimiz boyunca yapılandırılmış verilerle uygulamalı olarak çalıştık.
‫Temel olarak yapılandırılmış veri, bu tür bir yapıya sığdırabileceğiniz her şeydir.
‫Bu nasıl bir yapı?
‫Bu, satırlar ve sütunlar veya pandas veri çerçevesi gibi bir şey ya da Excel elektronik tablosu veya belki bir Google E-Tablolar
‫belgesi gibi bir şeydir.
‫Bir tür demo olarak üzerinde çalıştığımız kalp hastalığı veri setimizle.
‫Sol tarafta hasta kimlikleri gibi bir şey olabilir ve ortada hasta
‫hakkında ayrıntılar, kilosu, cinsiyeti, kalp atış hızı, göğüs ağrısı gibi bazı özellik değişkenleri
‫olabilir.
‫Ve sonra sağ tarafta veya veri setinde bir yerde, bir hedef değişkeniniz olabilir.
‫Tahmin etmek istediğiniz şey ve makine öğrenimi ile yapmaya çalıştığımız şey özünde budur.
‫Özellik değişkenlerindeki bazı kalıpları ve bu kalıpların bir hedef değişkenle nasıl ilişkili olduğunu öğrenmeye çalışıyoruz.
‫Bu bölüm boyunca yapacağımız şey, bu tür bir yaklaşımı benimseyen yapılandırılmış veri projeleri üzerinde
‫çalışmak, bir makine öğrenimi modelinin gelecekteki değişkenler içindeki kalıpları öğrenmesini sağlamak ve daha sonra
‫bu kalıpları bazı hedef değişkenleri tahmin etmek için kullanmaktır.
‫Şimdi.
‫Bunu nasıl yapacağız?
‫Pekala, bu kötü çocuğu oyuna sokacağız.
‫Bunu birkaç kez gördük zaten.
‫Adım adım ilerleyeceğiz.
‫Bir makine öğrenimi projesinin veri modelleme bölümü.
‫İşte bu noktada elimizde zaten bazı veriler var.
‫Geçeceğiz.
‫Sorunumuzun ne olduğunu tanımlayacağız.
‫Hangi sorunu çözmeye çalışıyoruz?
‫Sınıflandırma mı?
‫Gerileme mi?
‫Başka bir şey mi?
‫Elimizde hangi veriler var?
‫Veri setine bakacağız.
‫Bu gerçekte nereden geliyor olabilir?
‫Bizim için başarıyı ne tanımlar?
‫Yani bir makine öğrenimi projesi üzerinde çalışıyorsak ve makine öğrenimi kavram kanıtı üzerinde çalışıyorsak.
‫Tamam, bu kavram kanıtlamadan gerçekten uygulamaya geçebilir diyebilmemiz için hangi başarı
‫seviyesine ulaşmamız gerekiyor?
‫Hangi özellikleri modellemeliyiz?
‫Bu yüzden verilere tekrar bir göz atıyoruz ve verilerin diğerlerine göre daha öncelikli olması gereken
‫belirli özellikleri var mı?
‫Ne tür bir model kullanmalıyız?
‫Bu nedenle, farklı sorunlar için farklı bir makine öğrenimi modelinin nasıl seçileceğini
‫öğrenirken buna biraz baktık.
‫Ve son olarak, hangi deneyleri deneyebiliriz?
‫Peki ne denedik?
‫Başka ne deneyebiliriz?
‫Ve buradaki her şey, bu yinelemeli bir süreçtir.
‫Unutulmaması gereken en önemli şey budur.
‫Ve yine buraya gidersek, boru hattının her adımı için kullanabileceğimiz bazı araçlarımız var.
‫Yani tüm bu genel boru hattı veri bilimi ise.
‫Bir pandas harita çizimi lib num pi'ye odaklanacağımız araçlar bu yüzden öğrenemiyorum.
‫Ve Jüpiter, en azından ilk proje için, odaklanacağımız projeleri vurgulayan bazı yeşil
‫kutularımız var.
‫Bunlardan bazılarını zaten kullandık ve neler yapabildiklerini gördük.
‫Ancak şimdi hepsini genel bir proje ortamında birleştirmenin zamanı geldi.
‫Ve bakmamız gereken bir diyagram daha var.
‫Bu, yeni bir proje kurmak için atacağımız adımlar ve neredeyse tüm makine
‫öğrenimi projelerinde atabileceğiniz adımlar.
‫Ve şu ana kadar bilgisayarımızı aldık.
‫Birçok Conda indirdik ve kurduk.
‫Bunu takip ettik.
‫Ama şu anda bu durumdayız.
‫Yani bu, bilgisayarımız varsa ve Conda ya da Mini Conda'ya sahipsek.
‫Yeni bir proje başlatacağız ve ardından bir proje klasörü oluşturacağız ve bu klasörün içinde bazı veriler
‫bulunacak.
‫Halihazırda çalıştığımız ortama benzer bir ortam yaratacağız.
‫Ve sonra bu ortam içinde çalışma alanımızı bir Jupyter Notebook şeklinde oluşturabiliriz.
‫Daha sonra bu çalışma alanında numpy, pandas, map, plot lib gibi araçları kullanarak veri analizi ve manipülasyonu yapabiliriz ve
‫ardından cyclone içinde makine öğrenimi modellerini nasıl oluşturabileceğimize veya kullanabileceğimize
‫bakmaya başlayacağız.
‫Yani cyclone, kullanabileceğimiz önceden oluşturulmuş makine öğrenimi modellerine sahip.
‫Bunları sorunumuza nasıl uygulayabileceğimizi göreceğiz.
‫Bu yüzden merak ediyor olabilirsiniz, elbette, nereden yardım alabilirsiniz?
‫İlk adım, bu proje üzerinde birlikte çalışacağımız için, eğer yapabilirseniz
‫kodu takip etmektir.
‫Geride kalırsanız, endişelenmeyin, bir tür kaynak aracılığıyla, yerdeki bir tür bağlantı aracılığıyla
‫size sunulacaktır.
‫Takip ediyorsanız, kendiniz için deniyorsanız veya farklı bir zamanda devam ediyorsanız, bu ekstra
‫kaynakları nereden bulacaksınız?
‫Şüpheniz varsa kodu çalıştırdığınızdan emin olun.
‫Doğru.
‫Buranın sloganı bu.
‫Eğer ve dışarı, kodu çalıştırın.
‫Bir fonksiyonun ne yaptığını merak ediyorsanız, doküman dizisini okumak için bir fonksiyonun parantezleri içinde shift
‫tab tuşuna basabileceğinizi unutmayın.
‫Bu size fonksiyonun ne yaptığına dair kısa bir genel bakış sağlayacaktır.
‫Ve sonra korkma.
‫Bu üç adım işe yaramazsa, aramaktan korkmayın.
‫Değil mi?
‫Muhtemelen kendinizi Stack Overflow veya dokümantasyon gibi yerlerde bulacaksınız.
‫Cyclone ve pandas için her iki dokümanı da buraya koydum çünkü burada birkaç araç kullanacağız.
‫Bu yüzden NumPy veya benzeri bir şey için belgelere bakmanız bile gerekebilir.
‫Kullandığımız başka bir araç, hatta belki harita çizimi lib.
‫Ama nerede takılırsanız takılın, onu aramaktan korkmayın.
‫İyi bir veri bilimciyi kötü bir veri bilimciden ayıran şey, soru sormayan bir veri bilimcidir.
‫Dolayısıyla iyi bir veri bilimci, daha fazla soru sormaya devam eden kişidir.
‫İyi bir makine öğrenimi mühendisi, normal bir makine öğrenimi mühendisinden farksızdır.
‫Ancak daha fazla soru sorarlar ve işte bu noktada tekrar deneme devreye girer.
‫Bu yüzden bir kez aradığınızda, bir şeyi çözdüğünüzde, bir şeyi okuduğunuzda, onu defterinize
‫geri götürmekten ve denemekten korkmayın.
‫Ve son olarak, daha önce de söylediğim gibi, zayıf bir makine öğrenimi mühendisini iyi bir makine öğrenimi mühendisinden
‫ayıran şey, sordukları sorulardır.
‫Bu yüzden soru sormaktan asla çekinmeyin.
‫Bunu forum alanında veya StackOverflow bölümünde uygun gördüğünüz yerde yapabilirsiniz.
‫Sözü daha fazla uzatmadan başlayalım.
‫Gerçekten çok heyecanlıyım.
‫Umarım öyledir.
‫İlk uçtan uca makine öğrenimi projemize başlayalım.