Tamam.
Bence artık sadece teoriden bahsetmek yerine bu becerilerden bazılarını uygulamaya
başlamamızın zamanı geldi, çünkü şu anda her şeyin çok karmaşık göründüğünü biliyorum.
Makine öğrenimi uzmanı olmak için doktora yapmış olmanız ve matematik ve istatistik konusunda gerçekten çok zeki
olmanız gerektiğini düşünüyorsunuz.
Ancak çoğu zaman durum böyle değildir.
Bu videoda size makine öğrenimi veya veri bilimi yapmanın gerçekte ne anlama geldiğini göstermek istiyorum.
Bu makine öğrenimi 101 dersinde, bir makine öğrenimi uzmanının ne yaptığından bahsedelim.
Bir kişinin yaptığı ilk şey genellikle ithalat yapmaktır.
Veriler.
Yani, bir tür CSV dosyamız var ve bu verileri içe aktaracağız ve bunu Python ile nasıl yapacağımızı biliyoruz,
değil mi?
Programımızda kullanabilmek için bir CSV veri dosyasını içe aktarıyoruz.
Endişelenmeyin, bunlar gelecek projelerimizi yaparken size gerçekten göstereceğimiz
adımlar.
Bu yüzden ilk iş verileri içe aktarmaktır.
Sonra, ne yapacağız?
Verileri temizliyoruz.
Yani, ideal bir dünyada elimizde mükemmel veriler vardır.
Bir CSV dosyasının tüm sütunları, tüm satırları doldurulur ve her şey mükemmeldir.
Ancak durum genellikle böyle değildir.
Bazen eksik etiketler, bazen eksik hücreler veya veriler ve bazen de gerçekten çok kötü olan kullanılamaz
verilerimiz olur.
Bu nedenle, verileri ideal olarak temizleriz, böylece daha sonra kullandığımızda bize herhangi bir hata vermeyecek veya kötü
tahminler yapmayacaktır.
Şimdi, üç numara.
Bir makine öğrenimi uzmanı ne yapar?
Verileri ayırdık.
Ve bu ilginç bir şey.
Verileri genellikle eğitim seti olarak adlandırdığımız bir kümeye ayırırız.
Ve bir test seti.
Bu ne anlama geliyor?
Verileri bölmek basitçe karar vermek anlamına gelir.
Diyelim ki 100 Excel satırımız var ve makineye öğrenmesi için verdiğimiz 80 satırın eğitim setimiz
olacağına karar veriyoruz.
Son 20 satır ise test seti olacak çünkü makineye cevabı doğru mu yanlış mı bulduğunu söylememiz
gerekiyor.
Bu nedenle, modelimizin iyi veya kötü olup olmadığını önceden var olan verilerimizle test etmek için bir yola ihtiyacımız var.
Yine, bu keşfedeceğimiz bir şey, ancak genellikle verilerinizi, Excel sayfanızı girdi olarak kullandığımız
bir eğitim setine ve ardından makine öğrenimi işlevinin bize verdiği çıktıyı test etmek için kullandığımız
test setine bölersiniz.
Ve bunu yapmak gerçekten çok kolay.
Şu ana kadar verilerin %80'inin eğitim seti ve %20'sinin test seti olacağına karar verdik.
Bu üç şey oldukça kolay, değil mi?
Ve göreceğimiz gibi, bunlar oldukça kolaydır.
Sırada bir model oluşturmak var.
Tamam.
Bu kulağa gerçekten çok zor geliyor, değil mi?
Verileri bölmekten birdenbire bu işlevi, programımızın oluşturduğu bu modeli yaratmaya
geçtik.
Ancak komik olan şu ki, bir model oluşturduğunuzda büyük olasılıkla yaptığınız şey bir algoritmayı içe aktarmaktır.
Algoritmayı sıfırdan kendiniz yazmayacaksınız.
Genellikle Psych Learn gibi bir kütüphane kullanırsınız, aslında biz sadece bir içe aktarma yapmak için kullanacağız ve sonra
karar ağaçları veya K en yakın komşu gibi hangi algoritmayı kullanmak istediğinize karar vereceksiniz.
Ve aslında bunu nasıl yapacağımızı gelecek bir alıştırmada göreceğiz.
Bu gerçekten çok hoş.
Birisi zaten bizim için eğitim setimize dayalı olarak modeli oluşturan bir algoritma oluşturdu.
İşin şakası şu ki, insanlar makine öğrenimi uzmanını düşündüklerinde akıllarına insanların yaptığı tüm bu matematiksel
denklemler geliyor.
Ancak çoğu zaman insanlar sadece bir kütüphaneden, bir algoritmadan aktarım yapıyor.
Bu kadar, tek satırlık.
Sonra, ne yapacağımızı düşünüyorsun?
Çıktıyı kontrol ediyoruz, değil mi?
Modeli oluşturuyoruz.
İşlev budur.
Eğitim seti olan girdimiz var ve daha sonra bu modelin çıktısını test setimizle kontrol
ediyoruz.
Test setinde şunu söyleyeceğiz: Çıktı beklediğimizle eşleşiyor mu?
Peki çıktıyı kontrol ettikten sonra ne yapacağız?
Gelişiyoruz.
Bu yüzden büyük olasılıkla ilk seferde tamamen doğru olmayacaktır.
Test setine dayanarak diyoruz ki, hey, muhtemelen bir şeyleri geliştirebiliriz.
Yani bir makine öğrenimi uzmanı olarak ona ekstra girdiler verebilirsiniz.
Bu, Excel dosyasında fazladan bir sütun olabilir.
Ya da bu modeli oluşturmak için kullandığınız modeli veya algoritmayı değiştirmek isteyebiliriz.
Bu kadar.
Bunlar yaptığınız şeyin altı adımıdır ve siz sadece bu adımları tekrarlarsınız.
Şimdi bunlara geri döneceğiz ve her zaman aklınızın bir köşesinde olması için kaynakta buna bağlantı
vereceğim.
Ama şu anda gerçekten çok temel bir şey öğreniyorsunuz.
Facebook'u burada görüyorsunuz.
Makine öğrenimi boru hattını hemen hemen bu şekilde çalıştırıyorlar.
Ve bu diyagram şimdi sadece bahsettiğimiz altı adımda bir anlam ifade etmelidir.
Hedeflerini belirliyoruz.
Yani, neyi başarmak istiyoruz?
Verileri topluyoruz.
Verileri ayrıştırıyoruz.
Yani, temizliyoruz.
Eğitim verileri ve test verileri olarak ikiye ayırdık.
Daha sonra model oluşturuyoruz ve farklı algoritmalarla denemeler yapıyoruz ve son olarak verilerimizi test
ediyoruz, test verilerimize dayanarak ne kadar doğru olduğunu görüyoruz.
Sonra geri dönüp modelimiz veya işlevimiz hedef olarak tanımladığımız şeyle uyumlu hale gelene kadar farklı şeyler
deniyoruz.
Harika değil mi?
Sadece Facebook'un makine öğrenimi yapısının nasıl çalıştığını öğreniyorsunuz.
Şimdi, bu videoyu bitirmeden önce size bir soru sormama izin verin.
Sizce tüm bu sürecin en zor kısmı nedir?
Çok ama çok kolaymış gibi anlattım.
Doğru.
Bunu bir düşün.
Cevap için hazırım.
En zor kısım aslında veriyi elde etmektir çünkü ne kadar çok veriye sahip olursak, o kadar çok girdimiz olur, modeli
geliştirebilmemiz için o kadar çok eğitim setine sahip olabiliriz.
Ve evet, bir model oluşturmak için hangi algoritmayı kullanacağımıza, eğitim seti sırasında hangi girdileri kullanacağımıza karar verebiliriz.
Ancak ne kadar çok veriye sahip olursak, makine öğrenimi uzmanları olarak o kadar çok seçeneğimiz olur.
Ve iyi veri ya da veri seti dediğimiz şeyi toplamak gerçekten zor.
Google ve Facebook gibi şirketler gerçekten çok değerli çünkü bu kadar çok veri toplayabilen
tek şirketler onlar.
İşte bu yüzden makine öğrenimi, büyük veri setlerine sahip bu şirketler tarafından öncülük edilmektedir.
Çünkü siz ve ben, makine öğrenimini gerçekten buna değecek hale getirmek için yeterli veriye sahip değiliz.
Çoğu şirket aslında makine öğrenimine ihtiyaç duymuyor ya da yeterli veriye sahip olmadıkları için iyi bir makine
öğrenimi uygulayamıyor.
Makine öğrenimini kullanmak için Amazon gibi büyük şirketlere ihtiyacınız var çünkü bu verilere yalnızca onlar erişebiliyor.
İşte bu yüzden çok değerliler.
Modellerini paylaşabilirler.
Umurlarında değil ama genellikle verilerini gizli tutuyorlar çünkü bu onlara rekabet avantajı
sağlıyor.
Tamam.
Artık makine öğreniminin adımlarını biliyoruz.
Sırada, bu adımları gerçekleştirmek için hangi araçları kullanabileceğimizi öğrenmek var; böylece nihayet öğrenmeye ve kendi makine
öğrenimi modellerimizi oluşturmaya başlayabiliriz.
Bir sonrakinde görüşürüz.
Güle güle.