Makine Öğrenmesi: Veri Analizi
Günümüz iş ekosisteminde özellikle stokastik (değişken, rastlantısal) karakterde veri içeren bazı konularda klasik metotların tıkandığını görebiliyoruz. Bunun paralelinde organizasyonlar, karar destek mekanizması olarak bu veri yığınlarının anlamını dinamik şekilde öğrenerek çıktılar üretecek sistemlere ihtiyaç duyuyor. Bu noktada öne çıkan yaklaşımlardan biri de Makine Öğrenmesi.
Makine Öğrenimi algoritmaları, bir bilgisayar sisteminin, özel olarak programlanmaya gerek duymaksızın doğrudan tarihsel/gerçek zamanlı verilerden problem hakkında bilgi edinmesini sağlıyor. Algoritmalar üzerinden kendi mantığını oturtan öğrenme sistemi bu temel mantık üzerinden sürekli öğrenmeye devam ediyor. Bu sayede siz, algoritmayı ne kadar veri ile beslerseniz o da size en güncel ve doğru sonuçları üretebiliyor.
Makine Öğrenimi programları temel olarak 4 adımdan oluşuyor:
- Adım 1: Veri toplama ve hazırlama
- Adım 2: Model veya algoritma tespiti
- Adım 2: Modeli geçmiş verilerle çalıştırma
- Adım 2: Çıktılarla bir sonuç tahmini yapmak ve doğruluğunu test verileriyle karşılaştırmak
