‫Çok güzel.
‫Artık ortamımızı kurduğumuza göre, Jupyter Notebook'umuz çalışıyor veya Jupyter Notebook sunucumuz
‫çalışıyor.
‫Yeni bir Jupiter not defteri oluşturabilir ve bazı kodlara başlayabiliriz.
‫Hadi şunu yükleyelim.
‫Bu pencereyi büyüteceğim.
‫Bu yüzden buraya bir isim vereceğiz.
‫Sondan başa doğru güzel ve basit bir şey yapacağız.
‫Uçtan uca kalp hastalığı sınıflandırması.
‫Ve iyi bir iletişim tarzıyla, basit bir şeye işaretli bir başlık koyacaktır.
‫Kalp hastalığını tahmin etmek.
‫Makine öğrenimini kullanma.
‫Sonra da küçük bir liner.
‫Dolayısıyla bu not defteri, bir kişinin tıbbi özelliklerine dayanarak kalp hastalığı olup olmadığını tahmin
‫edebilen bir makine öğrenimi modeli oluşturma girişimindeki araçlarımız olan çeşitli python tabanlı
‫makine öğrenimi ve veri bilimi kütüphanelerini kullanmayı inceliyor.
‫Kimi?
‫Yani bu muhtemelen bir astardan daha fazla.
‫Muhtemelen bunu biraz daha kısa kesebiliriz, ancak odak noktamız bu değil.
‫Odak noktamız kod yazmak ve bunu buradaki çerçeveye uygulamaktır.
‫Üzerinde çalışmak istediğimiz şey de bu.
‫Yapmaya başladığımız şey bu.
‫Öğrendiğimiz araçları tam kapsamlı uçtan uca bir makine öğrenimi projesi kapsamında makine
‫öğrenimi çerçevemize uygulamaya başlıyoruz.
‫Umarım heyecanı hissedebilirsiniz.
‫Peki nasıl başlayacağız?
‫İlk olarak yaklaşımımızı ana hatlarıyla belirtmekte fayda var.
‫Şu yaklaşımı benimseyeceğiz.
‫Dolayısıyla ilk adım sorun tanımıdır.
‫Açılış cümlesiyle bunu yaptık sayılır.
‫Dolayısıyla sorun tanımı da veridir ve bu sorun üzerinde çalışmak için hangi verileri kullanacağımıza bakacağız.
‫Bunu daha önceki videolarda zaten görmüştük, ancak yine de bir bütünlük sağlamak için, sadece küçük bir
‫genel bakışımız var, buraya bakın, sonra gideceğiz.
‫Değerlendirme, bir değerlendirme metriğinin bizim için ne anlama geldiğini hızlı bir şekilde tanımlayacaktır.
‫Bunun için başarıyı tanımlayan şey nedir?
‫Bu projeyi, bu makine öğrenimi kavram kanıtını başarılı kabul edersek, makine öğrenimini kullanarak kalp hastalıklarını
‫tahmin edebilir miyiz?
‫Değerlendirme ölçütü olarak, asgari özellikler olarak neye ihtiyacımız var?
‫Dolayısıyla, verilerin en çok hangi özelliklerine odaklanacağız ve hatta modele en çok hangi özellikler katkıda
‫bulunacak, bu da beşinci adım modellemedir.
‫Ve son olarak, altıncı adım deney yapmaktır.
‫Ve gerçekçi olmak gerekirse, her şey bir deneyden ibaret.
‫Bununla başlayabiliriz.
‫Ve yine, burada oldukça deneyimliyseniz, doğrudan koda dalmaya başlayabilirsiniz, ne yapacağınızı
‫biliyor olabilirsiniz.
‫Ancak bizim için, hala öğrenmeye devam ettiğimiz ve farklı sorunlara nasıl yaklaşacağımızı bulmaya
‫çalıştığımız için, bu çerçeveyi oluşturduk ve ardından her farklı adımda araçlarımızı nasıl kullanabileceğimizi belirledik.
‫Öyleyse ilk ve en önemli olarak problem tanımına geri dönelim.
‫Bir başkasına söyleyebileceğimiz her şeyi zaten bir açıklamada yaptık.
‫Yani bizim durumumuzda ikili sınıflandırma yapıyoruz, yani birinin kalp hastası olup olmadığı.
‫Yani sadece iki sınıf var.
‫Unutmayın, sınıflandırma bir şeyin bir şey mi yoksa başka bir şey mi olduğunu tahmin etmektir.
‫Bu yüzden bir açıklamada bunu küçük bir alıntıyla ifade etmek istiyoruz.
‫Peki bir hasta hakkında klinik parametreler verildiğinde, kalp hastalığı olup olmadığını tahmin edebilir miyiz?
‫Harika.
‫İkincisi ise veriler.
‫Şimdi buraya geliyoruz, kalp hastalığı verilerimizin zaten bir CSV dosyasında olduğunu biliyoruz ve buna
‫tıklarsak yüklenecek.
‫Burayı okumak oldukça zor.
‫Bu yüzden yakında bir pandas veri çerçevesi kullanarak içe aktaracağız.
‫Ancak buraya çıkıp UCI'ye gidersek, kalp hastalığı veri seti.
‫Bulduğumuz yer burasıdır ve bu arada bu ikinci adımdır, veriler.
‫Burada gerçekte hangi verileri kullandığımız hakkında biraz daha fazla bilgi ediniyoruz.
‫Yani gelip indirebileceğiniz yer burası.
‫Bunun orijinal kaynağı olan UCI makine öğrenimi deposu, burada üzerinde çalışabileceğiniz ve örneğin üzerinde
‫çalıştığımız gibi problemler için kullanabileceğiniz çok daha farklı veri setlerine sahip.
‫Ancak CSV formatında almak için zaten formatlanmış ve Kaggle'da bulunuyor.
‫Artık Kaggle'a da gidebilir ve çok daha farklı veri setleri elde edebilirsiniz.
‫Burada küçük bir menü var.
‫Orada veri setleri var.
‫Farklı şeyler için bile arama yapabilirsiniz.
‫Ancak bu veri setine ilk olarak buradan ulaştım.
‫Buradan indirebilirsiniz.
‫İndir'e tıklarsanız, bize veriler hakkında biraz daha fazla bilgi, farklı sütunların ne
‫anlama geldiği gibi bazı öznitelik bilgileri verecektir.
‫Eğer devam edersek.
‫Buraya baktığımızda, farklı sütunların farklı değerlerinin burada olduğunu görüyoruz.
‫Yani bu bir veri sözlüğüdür.
‫Bunu birazdan göreceğiz.
‫Kullanıyoruz, bu işimize yarayacak.
‫Yapabileceğimiz şey, aslında bunu kopyalayıp kopyalayamayacağımıza bakmak.
‫Ve defterimize geri götürün.
‫Yani bu bir veri sözlüğüdür.
‫Bu yüzden buraya gidebiliriz, veri oluşturmak kendimizi biraz aşmaktır.
‫Yani oraya gidersek, bom.
‫Verilerdeki sütunların ne olduğuna başvurmak için kullanabileceğimiz şey budur.
‫Yani buraya veri girersek, muhtemelen buradan bir şeyler çıkarabiliriz.
‫Yani bunu kopyalarsak ve bu veritabanı 76 öznitelik içeriyorsa, aslında veri kümemiz yalnızca 14 öznitelik
‫içerir.
‫Ama sonra burada okuyoruz.
‫Ancak yayınlanan tüm deneyler, bunların 14'ünden oluşan bir alt kümenin kullanılmasına atıfta bulunmuştur.
‫Tamam, harika.
‫Ve sonra UCI'a geri dönersek.
‫Kalp hastalığı veri seti.
‫Burada biraz bilgi alıyoruz.
‫Yani sadece 14 özellik kullanılmıştır.
‫Şimdi, bunu her zaman üzerinde çalıştığınız her proje için yapmayacaksınız, özellikle de bir şirket veya
‫ekip içinde çalışıyorsanız.
‫Veri seti size bir müşteri tarafından verilmiş olabilir, ancak üzerinde çalıştığımız sorunlar
‫için açık kaynak verilere erişmemiz gerektiğinden, bu herkesin erişebileceği veriler anlamına gelir,
‫bunları internette herkese açık olarak bulabiliriz, ancak yine de süreç çok benzerdir.
‫Üzerinde çalıştığınız veri seti ne olursa olsun, tüm mesele onu Jupyter Notebook'unuzda çalışabileceğiniz
‫doğru formata getirmektir.
‫Buraya koyabiliriz.
‫Orijinal veriler, UCI makine öğrenimi havuzundaki Cleveland veritabanından alınmıştır.
‫Kaggle'da da bir versiyonu mevcuttur.
‫Bu yüzden bunu buraya kopyalayabilirsiniz.
‫Çok güzel.
‫Bunu da oraya kopyalayacağız.
‫Ve bunu daha sonra toparlayabiliriz.
‫Ancak bu sadece veriler hakkında bazı bilgilerdir.
‫Nereden geldi bu?
‫Elimizde hangi veriler var?
‫Ve buraya geliyoruz.
‫Üç numara, değerlendirme.
‫Eğer gerçekten bu proje üzerinde çalışıyor olsaydık, bunu uygulamak isterdik.
‫Diyelim ki bunu bir makine öğrenimi modeli olarak, ön büroda bir uygulama olarak uygulayabilmek
‫isteyen bir hastaneyiz.
‫Eğer biri bize gelirse ve biz de hemşireysek, onunla ilgili bu farklı parametreleri ölçüyoruz.
‫Böylece farklı hasta özelliklerini tespit ettik.
‫Modelimizin etkili olup olmadığını, oyunda kullanım dışı olup olmadığını değerlendirmek için hangi ölçüte ihtiyacımız var?
‫Yani bir kişinin kalp hastası olup olmadığını sınıflandırmaya çalışıyorsak, çünkü bu oldukça
‫önemlidir, çok çok doğru bir model isteriz.
‫Örneğin, bir sayı uyduracağım.
‫Yani şöyle bir şey diyebilirsiniz: Bu kavram kanıtı aşamasında bir hastada kalp hastalığı olup olmadığını
‫tahmin etmede %95 doğruluğa ulaşabilirseniz, ki burada üzerinde çalıştığımız şey bu, o zaman
‫devam edebilir ve gerçekten diğer insanların eline geçmeye çalışabilirsiniz.
‫Yani burada üzerinde çalışacağımız şeyin özü, bir makine öğrenimi kavram kanıtı
‫oluşturmaktır.
‫Kavram kanıtı dememin nedeni, çoğu zaman makine öğrenimi projelerinin, verilerde bir makine öğrenimi modeli
‫tarafından öğrenilebilecek yeterli örüntü olup olmadığını anlamaya çalışmakla başlamasıdır.
‫Ve eğer varsa, o zaman projeyi daha fazla takip edebilir ve üretime veya bir tür uygulamaya
‫alabilirsiniz.
‫Dolayısıyla bu, bir projenin başlangıcında kendimize hedef olarak koyabileceğimiz bir
‫başka ölçüttür ve kesin değildir.
‫Bu durum değişebilir.
‫Bu sadece ekibinizle birlikte düşünebileceğiniz bir şey, örneğin, Hey,
‫eğer bu makine öğrenimi projesi üzerinde iki hafta çalışacaksak, daha fazla takip edilmesi için hangi rakama
‫ulaşmamız gerekir?
‫Hadi yapalım şunu.
‫Dolayısıyla, konsept kanıtı sırasında bir hastada kalp hastalığı olup olmadığını tahmin etmede %95 doğruluğa
‫ulaşabilirsek projeyi sürdüreceğiz.
‫Bu da başka bir şey olabilir, değil mi?
‫Birisi size bir veri bilimi şirketinden ya da buna benzer bir yerden gelebilir.
‫Başka bir ekipten biri şöyle diyebilir: Hey, elimizde bu veri seti var.
‫Müşterilerimizden kaçının çalkalandığını ölçmek ve bize yardımcı olacak bir makine öğrenimi modeli oluşturup oluşturamayacağımızı
‫görmek istiyoruz.
‫Ve sonra diyebilirler ki, Hey, bir kavram kanıtı üzerinde çalışmak ister misin?
‫Bizim burada yaptığımıza benzer bir şey mi?
‫İşte bu şekilde bir laboratuvar kurabilirsiniz.
‫Problem tanımıyla başlayabilir, bir müşterinin kaybedip kaybetmeyeceğini anlayabilirsiniz.
‫Veriler nereden geliyor?
‫Müşteri veri tabanımızdan geliyor.
‫Değerlendirme ölçütümüz nedir?
‫Eğer bir müşterinin vazgeçip vazgeçmeyeceğini yaklaşık %80 doğrulukla anlayabilirsek, o zaman bunu takip etmeye
‫devam edebilir ve gerçekten üretim hattımıza dahil edebiliriz.
‫Bu, ilk üç adımın örnek bir iş akışıdır.
‫Ve son olarak, dördüncü adım, son değiliz.
‫Elimizde biraz daha özellik var.
‫Yani geri dönersek, bunu yaptık, değerlendirmeyi yaptık, başarıyı ne tanımlar, hangi özellikleri modellemeliyiz?
‫Bu dördüncü adım.
‫İşte burada bir veri sözlüğü oluşturuyoruz.
‫Bununla kastettiğim şey, biraz araştırma yaparak bunu kendi başınıza yaratabileceğinizdir.
‫Demek istediğim, bu da dahil ve yine, bunların hepsini noktalar halinde koyarak bunu düzenleyebiliriz, ancak üzerinde çalıştığımız
‫verileri gerçekten gördüğümüzde bir saniye içinde anlam kazanmaya başlayacaklar.
‫Aslında.
‫Evet, bunu nokta işaretlerine dönüştürebiliriz.
‫Şimdi veri sözlüğümüzü oluşturduk.
‫Bu, bizim burada yaptığımız gibi kendi araştırmanızla, buradaki veriler hakkında bilgi edinerek,
‫veriler hakkında bilgi edinerek bulabileceğiniz veya bir konu uzmanının yardımıyla oluşturabileceğiniz bir
‫şeydir.
‫Bununla kastettiğim şey, örneğin, bu ekibin size kimlerin üründen çıkacağı ya da çıkmayacağı, yani ürününüzü
‫terk edecekleri ya da kullanmayı bırakacakları konusunda bir dizi müşteri verisiyle geldiğini ve size verilerin
‫farklı özelliklerinin ne anlama geldiğini söyleyebileceklerini varsayalım.
‫Buraya, verilerinizdeki her bir özellik hakkında farklı bilgiler alacağınız yeri koyacağız.
‫Yani esasen verilerle çalışmaya başladığınızda tam bir acemi olmayacaksınız.
‫Gerçekte neler olup bittiği veya verilerin her bir bölümünün ne anlama geldiği hakkında bir fikriniz olacaktır.
‫Verilerimize canlı olarak baktığımızda, kalp hastalığı CSV dosyamızı Jupyter
‫Notebook'umuza aktardığımızda, ki bir sonraki videoda bunu yapacağız, bu çok daha anlamlı olacaktır.
‫Yani bu ilk dört adım.
‫Bir, iki, üç, dört.
‫Problem tanımı.
‫Veri.
‫Elimizde hangi veriler var?
‫Özelliklerin değerlendirilmesinin bu kadar uzun sürmesi gerekmiyor, bu yüzden yaklaşık
‫10 dakika içinde dördünü de inceledik çünkü yapmak istediğimiz şey kodla uğraşmak ve burada sadece düşünmeye
‫çalışmak yerine kodun ve verilerin kendi adına konuşmasına izin vermek, onu eylemde görmek istiyoruz.
‫Önümüzdeki birkaç videoda yapacağımız şey de bu.