Bu yazımızda, scikit-learn kütüphanesi ile yazılım mimarisi ve makine öğrenme katmanlarını uygulamayı öğreneceksiniz Bu katmanlar, veri analizi ve modeleme sürecinde önemli bir rol oynar ve size verilerinizden en yüksek faydayı sağlar Hemen okumaya başlayın ve uygulamaya geçin!

Yazılım mimarisi, bir yazılım sistemi tasarlarken kullanılan yöntemlerin ve tekniklerin bütünüdür. Yazılım mimarisi, bir sistemin gereksinimlerini ve bileşenlerini belirlemek, bunları organize etmek ve bir bütün haline getirmek için kullanılır. Bu sayede, yazılımın performansı, erişilebilirliği, güvenliği, bakımı ve genişletilebilirliği gibi faktörler göz önünde bulundurularak bir planlama yapılır.

Bir yazılımın doğru bir şekilde tasarlanması ve düzenlenmesi, işlevsel olmasının yanı sıra, gelecekteki ihtiyaçlara uyum sağlama imkanı da verir. Bu nedenle, yazılım mimarisi, bir yazılım projesinin başarılı bir şekilde hayata geçirilmesinde temel bir rol oynar.

Yazılım mimarisi, farklı modüllerin veya bileşenlerin bir araya gelerek bir sistem oluşturması sürecidir. Bu bileşenler, sistemin farklı katmanlarında yer alabilir. Makine öğrenmesi katmanları, bir yazılımın işlevlerini yerine getirmesi için, verileri işleyen ve sonuçları üreten katmanlardır.

Bir yazılımın doğru şekilde tasarlanması, yazılım dünyasında oldukça önemlidir. Bu nedenle, yazılım mimarisi, yazılım geliştirme projelerinde hedefe yönelik bir yaklaşımı benimser.

Makine Öğrenmesi Katmanları

Makine öğrenmesi, veri setindeki örüntüleri ve ilişkileri ortaya çıkarmak için kullanılan bir disiplindir. Makine öğrenmesi, birkaç katmandan oluşan bir işlem sürecidir.

İlk katman, veri ön işleme katmanıdır. Bu katmandaki amaç, veri setini hazırlamak ve daha doğru tahminler yapmak için veriyi temizlemek, dönüştürmek ve hazırlamaktır. Öznitelik seçimi, ölçeklendirme, veri bölümü ve veri dengesini gibi teknikleri içerir.

İkinci katman, modelleme katmanıdır. Bu katman, makine öğrenme modelinin oluşturulduğu ve eğitildiği katmandır. Scikit-learn gibi kütüphanelerden yararlanılarak gerçekleştirilebilir. İki tür modelleme vardır; denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme. Denetimli öğrenme, etiketli veriler kullanarak öğrenme modeli oluşturmayı ve öngörülecek sonuçları tahmin etmeyi amaçlar. Denetimsiz öğrenme ise etiketlenmemiş verileri kullanarak öğrenme modeli oluşturur ve verideki kalıpları bulmaya çalışır.

Son katman, Değerlendirme katmanıdır. Bu katmanda, makine öğrenme modelinin performansı ve tahmin doğruluğu ölçülmektedir. Bu amaçla, modeli test etmek için çeşitli teknikler kullanılır. Örneğin, makine öğrenme modeli bir veri kümesinde test edilir ve doğru tahminlerin yüzdesi hesaplanarak performans ölçülür.

Veri Ön İşleme Katmanı

Veri ön işleme katmanı, makine öğrenme modelinde en önemli katmanlardan biridir. Bu katman, veri setinin doğru işlenmesini sağlar ve makine öğrenme modelinin daha doğru sonuçlar vermesini sağlar. Veri ön işleme, veri setinin temizlenmesini, dönüştürülmesini ve hazırlanmasını içerir.

Veri ön işleme adımları, öznitelik seçimi, öznitelik ölçekleme, veri bölme ve veri dengesi gibi adımları içerir. Öznitelik seçimi, veri setindeki önemli özelliklerin seçilmesini sağlayarak fazla özniteliklerin olması durumunda modelin gereksiz yere yavaşlamasını önler. Öznitelik ölçekleme, tüm özniteliklerin aynı değer aralığına sahip olmasını sağlar. Veri bölme, veri setinin eğitim, doğrulama ve test setleri olarak ayrılmasını ve veri dengesi, veri setindeki sınıfların dengeli bir şekilde dağılmasını sağlar.

Veri ön işleme teknikleri arasında veri normalizasyonu, veri standartlaştırma, veri örneklemesi ve veri dönüştürme gibi teknikler yer alır. Veri normalizasyonu, verilerin belirlenmiş bir aralıkta bulunmasını sağlar. Veri standartlaştırma, verilerin ortalama değeri 0 ve standart sapması 1 olacak şekilde ölçeklendirilmesini sağlar. Veri örneklemesi, veri setindeki verilerin örneklerinin alınmasıdır ve veri dönüştürme, veri setinde mevcut olan verilerin belirli bir standart formata dönüştürülmesini sağlar.

Bu nedenlerden dolayı, veri ön işleme işlemi, makine öğrenme modelinin başarısını belirleyen en önemli katmanlardan biridir. Veri setindeki verilerin düzgün bir şekilde işlenmesi, modelin daha doğru sonuçlar vermesini sağlar ve modelin başarısını arttırır.

Veri Ön İşleme Adımları

Veri ön işleme, makine öğrenmesi modelinin doğru sonuçlar vermesini sağlamak için yapılan birçok adımdan oluşur. Bu adımlardan bazıları şunlardır:

• Öznitelik Seçimi: Veri setindeki özelliklerin seçilmesi ve diğer gereksiz özelliklerin çıkarılması.
• Öznitelik Ölçekleme: Veri setindeki özelliklerin aynı ölçekte olması sağlanarak, daha doğru sonuçlar elde edilir.
• Veri Bölme: Veri setinin eğitim ve test verisi olarak bölünerek modelin doğruluğu kontrol edilir.
• Veri Dengesi: Veri setindeki sınıflar arasındaki dengesizlik, modelin yanlış sonuç vermesine neden olabileceğinden, bu dengesizliğin giderilmesi önemlidir.

Veri ön işleme adımları, makine öğrenmesi modelinin doğru sonuçlar vermesi ve performansının arttırılması için oldukça önemlidir. Bu adımları doğru şekilde yerine getirerek, makine öğrenmesi modelinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırabilirsiniz.

Veri Ön İşleme Teknikleri

Veri ön işleme tekniği, veri setinin temizlenmesi ve hazırlanması için kullanılan işlemlerin tamamıdır. Bu tekniklerin uygulanması, makine öğrenme modeli için daha doğru sonuçlar üretir.

Veri normalizasyonu, veri setini belirli bir aralığa uygun hale getirmek için kullanılır. Bu teknik, farklı özelliklerin aynı ölçekte değerlendirilmesini sağlar.

Veri standartlaştırma, veri setinin ortalamasını sıfır, standart sapmasını ise bir yaparak verilerin merkezileştirilmesini sağlar. Böylece, ayrık verilerin modele olan etkisi azaltılır.

Veri örneklemesi, veri setinin küçültülmesi veya büyütülmesi için kullanılır. Örnekleme yöntemleri arasında eşit olmayan örneklem alma, rastgele örneklem alma ve küme örneklemesi bulunur.

Veri dönüştürme, veri setinin boyutunu azaltmak için kullanılır. Bu teknikler, özellik seçimi, özellik çıkarımı ve ana bileşen analizi olarak adlandırılır.

Veri ön işleme teknikleri, makine öğrenme modelinin doğruluğunu artırmak için çok önemlidir. Veri setindeki gürültüyü azaltırken, beklenen sonuçları tahmin etmede de yardımcı olur.

Modelleme Katmanı

Makine öğrenmesinde modelleme, verilerin düzenlenmesi ve işlenmesi işleminin ardından gerçekleştirilir. Bu aşamada, makine öğrenme modeli oluşturulur ve eğitilir.

Scikit-learn, modelleme aşamasını gerçekleştirmek için etkili bir kütüphanedir. Bu kütüphane, sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut azaltma vb. makine öğrenme işlemleri için birçok algoritma sağlar.

Modelleme aşamasında, oluşturulacak model tipine göre supervised learning veya unsupervised learning yöntemlerinden biri kullanılabilir. Supervised learning, etiketli verilerin kullanıldığı öğrenme yöntemidir. Unsupervised learning ise, etiketlenmemiş verilerin kullanıldığı öğrenme yöntemidir.

Modelleme katmanı aynı zamanda, veri seti içindeki özellikleri belirleyerek modelin kalitesini artırmak adına özellik seçimi veya özellik çıkarma işlemlerini de gerçekleştirir.

Bir modelin eğitilmesi, veri setinin bir kısmı kullanılarak gerçekleştirilir. Geri kalan veriler ise modelin test edilmesinde kullanılır. Ayrıca, doğru bir model performansı için hiper parametrelerin belirlenmesi de önemlidir.

Modelleme katmanı, oluşturulacak makine öğrenme modelinin performansını ölçmek için farklı teknikler kullanır. Örneğin, modelin tahmin doğruluğunu veya modelin farklı öğrenme yaklaşımları için karşılaştırılabilirliğini değerlendirmek için çapraz doğrulama ve ROC eğrisi gibi yöntemlerden yararlanılabilir.

Supervised Learning

Supervised learning, etiketli verilerin kullanımını gerektiren bir makine öğrenmesi yöntemidir. Bu yöntemde, veri setindeki girdilerin yanı sıra öngörülen çıktılar da içerilir. Model önceden etiketlenmiş veriler üzerinde eğitilir ve daha sonra öngörülecek sonuçlar tahmin edilir. Bu yöntem, sınıflandırma ve regresyon problemleri gibi birçok uygulamada kullanılabilir.

Supervised learning, veri seti üzerindeki etiketlerin kullanılmasını gerektirdiği için doğru etiketleme, verinin analizinde büyük önem taşır. Verinin doğru etiketlenmesi, algoritmaların doğru sonuçlar üretmesini sağlar. Ayrıca, bu yöntemde modelin aşırı uyumu (overfitting) ya da az uyumu (underfitting) gibi sorunlarla karşılaşılabilir. Bu sorunların önüne geçmek için veri setinin doğru bir şekilde ayrıştırılması ve modelin uygun hiperparametrelerle eğitilmesi gereklidir.

Supervised learning, sınıflandırma ve regresyon problemleri gibi birçok uygulamada kullanılabilir. Örneğin, finansal analizlerde müşteri harcamalarının tahmin edilmesi, tıbbi teşhislerin yapılması, spam filtreleme ve müşteri davranışlarının analizi gibi birçok farklı alanda kullanılabilir. Scikit-learn gibi kütüphanelerden yararlanarak, Supervised learning modelinin oluşturulması ve eğitimi kolay bir şekilde gerçekleştirilebilir.

Sonuç olarak, Supervised learning, etiketli veriler kullanarak öğrenme modeli oluşturmayı ve öngörülecek sonuçları tahmin etmeyi amaçlayan bir makine öğrenmesi yöntemidir. Bu yöntem, doğru etiketleme ve uygun veri ayrıştırması ve hiperparametrelerle eğitim gibi faktörlerin dikkate alınması gerektirir. Ancak doğru şekilde uygulandığında, sınıflandırma ve regresyon problemlerinin çözümünde faydalı olabilir.

Unsupervised Learning

Unsupervised learning, etiketlenmemiş verileri kullanarak öğrenme modeli oluşturur ve verideki kalıpları bulmaya çalışır. Bu yöntemde, modele verilen veri seti, herhangi bir etiket veya doğru cevap içermemektedir. Model, kendisi veriden çeşitli kalıplar ve ilişkiler tespit eder ve bu verileri bir gruplandırmaya veya sınıflandırmaya çalışır. Unsupervised learning'in en yaygın kullanımı, verileri birbiriyle benzerliklerine göre gruplandırmaktır.

Bu amaçla clustering yöntemi kullanılır. Clustering, bir grup veriyi benzer özellikleri olan alt gruplara ayırmak için kullanılan bir yöntemdir. Model, veriyi belirli özelliklerine göre kümeleştirir ve bu kümeleri ayrı gruplara ayırır. Unsupervised learning, genellikle veri keşfi ve analizi için kullanılmaktadır. Bu yöntem ile elde edilen sonuçlar, veri setindeki farklılıkları anlamak, özellikler arasındaki ilişkileri tespit etmek ve veri işleme sürecinde kullanılacak yeni öznitelikler geliştirmek için kullanılabilir.

Değerlendirme Katmanı

Değerlendirme katmanı, makine öğrenmesi modelinin performansını ölçmek ve tahmin doğruluğunu kontrol etmek için kullanılan bir katmandır. Bu katmanda, modeli test etmek için farklı teknikler kullanılabilir. Bu teknikler arasında çapraz doğrulama, test bölmesi, eğitim-boyut testi ve ROC eğrisi yer alır.

Çapraz doğrulama, modeli farklı veri kümelerinde test etmek ve sonuçları ortalamak için kullanılan bir tekniktir. Test bölmesi, veri kümesinin bir kısmını modeli eğitmek için kullanmak ve geri kalanını test etmek için ayırmak anlamına gelir. Eğitim-boyut testi, veri setinin bir kısmını eğitim için ve diğer kısmını da test etmek için kullanır. ROC eğrisi, bir sınıflandırıcının performansını gösteren bir grafiktir.

Değerlendirme katmanı aynı zamanda doğru olmayan tahminlerin sayısını da hesaba katarak modelin başarısını ölçer. Doğru tahminlerin sayısı, hassasiyet, doğruluk ve özgüllük gibi metrikler kullanılarak ölçülür.

Sonuç olarak, değerlendirme katmanı, modelin performansını değerlendirmek ve geliştirmek için kullanılan önemli bir öğedir. Bu katmanın amacı, modelin gerçek dünya verilerinde ne kadar doğru olduğunu ölçerek, modeli iyileştirmeye yardımcı olmaktır.