Veri Analizi

Veri Çağının Analitiği ve Gelişemeyen Uzmanlıkları

tarihinde yayınlandı

Geleceğin Meslekleri TRT Radyo-1 Söyleşisi TRT Radyo 1 “Geleceğin Meslekleri” programının yapımcısı İbrahim Şahin ile gerçekleştirdiğimiz söyleşi programını sizler için kaleme aldım. Zafer Elgin; Geçmişten günümüze iktisatçılar, fizik bilimindeki gelişmelerden ilham alır. Fizik biliminin dünyayı yorumlama çabasının bir benzerini, iktisadi olay ve olguları yorumlamada kullanmaya çalışırlar. Bu doğrultuda klasik ekonomi düşüncesinin kurucusu Adam Smith klasik […]

Veri Analizi

CFO’ları Bekleyen Yeni Gelecek, Veri Değerlemesi #EvD

tarihinde yayınlandı

Geleceğin Meslekleri TRT Radyo-1 Söyleşisi TRT Radyo 1 “Geleceğin Meslekleri” programının yapımcısı İbrahim Şahin ile gerçekleştirdiğimiz söyleşi programını sizler için kaleme aldım. Hikâyeleştiren Zafer Elgin; “2018 yılında yapay zekâ tarafından üretilen bir tablo New York’ta düzenlenen bir müzayede de 435.000 $’ların üzerinde alıcı bulduğunda, aynı yıl bir dünya kupası karşılaşmasında, penaltı kararını bir yapay zekâ […]

Veri Analizi

Paylaşılamayan Değer: VERİ

tarihinde yayınlandı

“Bir Şeyin Her Şeyini, Her Şeyin Bir Şeyini Bilin” diyen enformatik dünyasının duayen Hocası Kutlu MERİH’in ölünün 3. yılına ve her geçen gün haklı çıkmanın onurunu ve gururunu yaşatan DataLab kurucu ortağı ve onursal Başkanı Kutlu MERİH Hocamın anısına “Paylaşılamayan Değer: Veri ve Verinin Ekonomik Değeri” ni iki bölüm halinde kaleme aldım. 17 Eylül Perşembe 2020 saat 09.05 […]

Grafik Datamining

R ile Principal Component Analizi (PCA)

tarihinde yayınlandı

Doç. DR. Kutlu MERİH Principal component analysis (PCA) çok değişkenli nümerik bir veri seti içindeki bilgiyi daha az değişkenler ile fakat minimum bilgi kaybı ile açıklamanın matematik tekniğidir. Bir veri setindeki bilgi buradaki toplam değişkenlik ile açıklanmaktadır. PCA büyük boyutlu verisetlerindeki boyutsallığı azaltır. Simetrik matrislerin spektral analiz yöntemlerine dayanan PCA kullanıcıların ileri düzeyde matematik, istatistik ve linear […]

Genel

R İLE HİYERARŞİK KÜMELEME ANALİZİ (HCL)

tarihinde yayınlandı

Doç. Dr. Kutlu MERİH EğitimsizMakine Öğrenmesinde kümelene tekniği uygulamak istediğimizde kullanabieceğimiz iki standart yaklaşım vardır: 1-Partisyon Teknikleri (k-means, PAM, CLARA gibi) 2- Hiyerarşik Kümeleme. Partisyon tekniklerini önceki çalışmamızda özetlemiş, hiyerarşik yöntemleri ayrıca inceleyeceğimizi vurgulamıştık. burada temel hiyerarşik kümeleme tekniklerini özetleyecek bunları R ile nasıl uygulayabileceğimizi ve görselleştirebileceğimizi araştıracağız. Hiyerarşik kümeleme k-means tekniğinin benzer fakat alternatifi […]

Grafik Datamining

R İLE KÜMELEME ANALİZİ K-MEANS ALGORITMASI

tarihinde yayınlandı

Doç. Dr. Kutlu MERİH Kümeleme (Clustering) veri setleri içindeki gizli grup veya ilişki şemalarını belirlemeyi amaçlayan eğitimsiz (unsupervised) bir veri analizi tekniğidir. İki temel kümeleme tekniği söz konusudur: Partisyon Yöntemi ve Hiyerarşik Kümeleme. Algoritmik zekanın gelişimi ile çok çeşitli kümeleme tekniği geliştirlmiş ve geliştirilmeye devam edilmektedir. Bu çalışma ile en popüler kümeleme teknikleri olan K-means tekniğini […]

Machine Learning

Naïve Bayes Algoritması ve R Uygulaması

tarihinde yayınlandı

Doç. Dr. Kutlu MERİH DATALAB   Giriş Naive Bayes Sınıflandırması Eğitimli (Supervised) ML algoritmalarının önde gelenlerindenedir. Hedef değişkeninin kategorik sınıflardan oluştuğu durumlarda kolay anlaşılır ve kolay uygulanır bir opsiyon sunar. Bu algoritma adını 18. yy İngiliz matematikçisi Thomas BAYES’ten ve O nun koşullu olasılıklarla ilgili teoreminden alır. Naïve sıfatı sınıflandırmayı etkileyen değişkenlerin birbirinden bağımsız olduğu kabulune dayanır. Gerçek […]

Machine Learning

Lojistik regresyon ile UCI Kardioloji Veriseti Analizi

tarihinde yayınlandı

Doç. Dr. Kutlu MERİH DATALAB Giriş Bütün istatistik analizler ve datamining algoritmaları kullanılan verisetinin yapısına özel bir koşullar kümesine bağımlıdır.  Analiz ve algoritmalar bu durumu dikkate alırsa sonuçlar daha başarılı olur. Her algoritma her veriseti için uygun olmayabilir. Bir kategorik değişkene lineer regresyon uygulayabilirsiniz ama performans istatistikleri şaşılacak kadar düşük çıkar. Bu tür durumlarda  veriseti ile […]

Machine Learning

Machine Learning II: Unsupervised Supervised Algoritmalar

tarihinde yayınlandı

Doç. Dr. Kutlu MERİH Birinci Bölümde, makine öğrenme problem türlerini ve istenen çıktıları kapsadık. Şimdi, ilgili makine öğrenme algoritmalarına yüksek düzeyde bir genel bakış sunacağız. Burada, supervised ve unsupervised, çok popüler ve yüksek düzeyde analitik algoritmalar listesi veriyoruz. Bu algoritmaların bazılarını bu çalışmanın ilerleyen bölümlerinde daha ayrıntılı olarak ele alacağız. Algoritmik Datamining ve Machine Learning […]

Machine Learning

Machine Learning I – Genel Tanımlar

tarihinde yayınlandı

Doç. Dr. Kutlu MERİH Bilgisayar teknolojisinin ve yazılımların gelişimi ile artan inanılmaz işlem gücü günümüzde Makine Öğrenmesi (Machine Learning) konusunu çok popüler bir hale getirdi. Artık bilgisayarlar algoritmik teknikler ile dışarıdan müdahaleye gerek duymadan, verilerden otomatik olarak derin analizler edinme, bilinmeyen kalıpları tanıma ve yüksek performanslı tahmini modeller oluşturma gibi uygulamaları gerçekleştirebiliyorlar. Konunun popülaritesine rağmen, […]