‫Merhaba, ben Andre, size küçük bir ipucu vereceğim.
‫Şimdi, önümüzdeki birkaç videoda Daniel size makine öğrenimi iş akışını gösterecek.
‫Yapacağı şeylerden biri de verileri temizlemek, dönüştürmek ve üzerinde her türlü manipülasyonu
‫yapmak.
‫Şimdi, üst düzey bir bakış açısına sahip olmamızı istiyorum, çünkü Jupyter Notebook'larla çalışırken, gerçekten
‫kafa karıştırıcı olabilir.
‫Neredeyse nedenini anlamadan bir sürü adım atıyormuşuz gibi görünüyor.
‫Ancak burada bir adım geri çekilmek ve bir veri bilimcisi olarak göreceğiniz önümüzdeki birkaç videoda
‫yapacağımız şeyleri neden yaptığımızı anlamak istiyorum.
‫Daha fazla veri her zaman iyi olduğu anlamına gelmez.
‫Yani, evet, genellikle ne kadar çok veriye sahip olursak, o kadar çok veriyle çalışmamız gerekir.
‫Ancak günün sonunda, tamamen yararsız verilere sahip olabiliriz.
‫Yalnızca gerçek sonuçlar, atabileceğimiz gerçek eyleme dönüştürülebilir adımlar elde edebilmemiz için yararlı veriler istiyoruz.
‫Danielle'in makine öğrenimi modelimizi oluşturmadan önce bu adımı attığını göreceğiz.
‫Gördüğünüz gibi, bu adımı çalıştırmak istiyoruz.
‫Veri temizleme, veri dönüştürme ve veri azaltma.
‫Bu konu hakkında konuşalım.
‫Neden verileri temizlememiz gerekiyor?
‫Verileri kaldırmak ve değiştirmek istiyoruz.
‫Çünkü bazen veriler eksik olabilir, değil mi?
‫Eksik değerler ve eksik etiketler içeren tablolarımız olabilir.
‫Bu bize yardımcı olmayacak ve doğru makine öğrenimi modelini oluşturmamıza izin vermeyecektir.
‫Bu yüzden genellikle boş veya eksik alanları olan bir satırı veya sütunu kaldırırız ya da bir tür ortalama hesaplayabiliriz.
‫Eğer yaparsak, ev fiyatları boş bir fiyat listesini belki ortalama bir evle dolduracaktır.
‫Hatta verilerinizde bazı aykırı değerler fark edebilir ve bunları kaldırabilirsiniz.
‫Sırada veri dönüşümü var.
‫Görüyorsunuz, bilgisayarlar kavramları gerçekten anlamıyor, değil mi?
‫Çoğu zaman bilgisayarlar sadece birleri ve sıfırları anlar.
‫Bilgisayar öğretebilmemiz için sadece sayılar yeterli.
‫Çoğu zaman verilerimizi bir bilgisayarın anlayabileceği bir forma dönüştürmek isteriz.
‫Şimdi Daniel'in bazı bilgileri sayılara dönüştürdüğünü göreceğiz.
‫Bir evin fiyatı ya da bir maaş gibi sayılardan oluşan ve bilgisayarlar sayıları oldukça kolay anladığı için model oluşturmamızın
‫kolay olduğu şeylere sahip olabilirsiniz.
‫Ancak bir rengin ne olduğunu bilmekte zorlanabilir.
‫Yeşil nedir?
‫Mavi nedir?
‫Bir bilgisayar bunu anlayamaz.
‫Bunun yerine, bilgisayarın anlayabilmesi için renkleri gbps renklerimiz gibi sayılara dönüştürüyoruz.
‫Verileri dönüştürmenin iyi bir yolu genellikle sıfırlar ve birler arasındadır, örneğin Kalp hastalığınız var mı yoksa
‫bilmiyor musunuz?
‫Kalp hastalığı sıfır.
‫Kalp hastalığı bunlardan biridir.
‫Yönetim kurulu genelindeki verilerin aynı birimleri kullandığından emin olmalıyız.
‫Belki bir veri metre kullanırken, başka bir veri yarda kullanıyordur.
‫Verileri faydalı bir forma dönüştürme fikri gerçekten çok zor ve bu sadece pratikle oluyor.
‫Ancak Daniel'in verileri nasıl dönüştürdüğünü göreceksiniz, böylece giderek daha uygulanabilir hale geliyor.
‫Verileri temizledikten ve dönüştürdükten sonra sırada verilerimizi azaltmak var.
‫Neden verilerimizi azaltıyoruz?
‫Mümkün olduğunca çok veri istemiyor muyuz?
‫Teorik olarak evet.
‫Ama unutmayın, her şeyin bir maliyeti vardır.
‫Ne kadar çok verimiz varsa, o kadar çok CPU, hesaplamamızı çalıştırmamız için o kadar çok enerji gerekir.
‫Yani aynı sonucu daha az veriyle elde edebiliyorsak, bu aslında bize para kazandırır.
‫Şirketlere, özellikle de çok fazla veriye sahip olan ve çok fazla CPU çalıştıran Google gibi büyük şirketlere para
‫tasarrufu sağlar.
‫Bazen veri azaltma fikri boyut azaltma olarak da adlandırılabilir.
‫Ya da sütun küçültme.
‫Tablonuzda çok sayıda sütun olabilir, ancak bu işleri gerçekten çok yavaşlatır.
‫Böylece, belki de alakasız bulduğunuz ve makine öğrenimi modeliniz için gerekli olmayacak bazı sütunları kaldırabilirsiniz.
‫Yine, bunlar Daniel'in üzerinden geçeceği şeyler, ancak şunu aklınızda tutmanızı istiyorum:
‫Bir veri bilimcisi olarak, sahip olduğunuz tüm verilerin otomatik olarak mükemmel olacağını varsayamazsınız.
‫Temizlemek zorundasın.
‫Onu dönüştürmek zorundasınız.
‫Bunu azaltmak zorundasınız.
‫Verilerle uğraşma, verileri sizin için yararlı olacak bir forma sokma fikri, becerinin bir parçasıdır.
‫Daniel'ı bunu yaparken izleyin ve yol boyunca öğrenin.
‫Bir sonrakinde görüşürüz.
‫Güle güle.