Logo Logo
  • Ana Sayfa
  • Hakkında
  • Kategoriler
    • Genel
    • İstatistik
    • Makine Öğrenme
    • Model Geliştirme
    • Sağlık
    • Teknoloji
  • Tüm Yazılarım
  • İletişim

İletişim

  • Email buluttevfik@gmail.com

Site Haritası

  • Ana Sayfa
  • Hakkında
  • İletişim

Sosyal Medya Adresleri

Kategori :Makine Öğrenme

  • ANA SAYFA
  • KATEGORİ
Şubat 7 2021
YAZIYI OKU
  • Makine Öğrenme

Apriori Algoritması Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Apriori Algorithm

Birliktelik kuralı, veriler tarafından desteklenen bir sonuç veya algoritmik anlamda ifade edecek olursak eğer-o zaman (if-then-rule) kuralıdır. Birliktelik kurallarının geliştirilmesinin arkasında yatan motivasyon, büyük perakendecilerin satış noktası işlemlerinin içeriği ile ilgilenen pazar sepeti (market basket) analizidir. Böyle bir çalışmadan ortaya çıkan tipik bir birliktelik kuralında “ekmek ve tereyağı satın alan tüm müşterilerin yüzde 90’ı aynı […]

Devamını Oku
Kasım 29 2020
YAZIYI OKU
  • Makine Öğrenme

Makine Öğrenme Yöntemleri Kullanarak Eksik Verilere Atama Yapılması Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Assigning Missing Data Using Machine Learning (ML) Methods

Veri bilimcilerin ya da veri analizleriyle uğraşan akademi ve saha çalışanların karşılaştığı problemlerin başında veri setindeki değişkenlerde eksik gözlemlerle diğer bir deyişle missing data gelmektedir. Literatürde eksik veri atama yöntemleri arasında bir çok yöntem bulunmakla birlikte öne çıkan yöntemlerden bazıları şöyledir: Eksik gözlemlere ortalama değer atama Eksik gözlemlere 0 değeri atama Eksik gözlemlere median değeri […]

Devamını Oku
Ekim 11 2020
YAZIYI OKU
  • Makine Öğrenme

Büyük Veri Mi Kalın Veri Mi? : Big Data or Thick Data?

Yararlanılan Kaynak: Tarafımdan geliştirilen kelime bulutu oluşturucu (https://buluttevfik.shinyapps.io/kelimebulutuv2/) uygulaması ile yazdığım metin olduğu gibi analiz edilmiştir. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri ile bilgi ve belgelerin dijital ortama aktarılması ve dijital ortamda işlenmesi süreci anlamına gelen dijitalleşmenin küresel ölçekte Covid-19 salgının ortaya çıkmasıyla birlikte daha da ivme kazanmış olması üretilen verinin hacmini devasa boyutlara ulaştırmış,  çeşitliliğini ise […]

Devamını Oku
Ağustos 23 2020
YAZIYI OKU
  • İstatistik
  • Makine Öğrenme

R’da Büyük Veri Analizi ve “sparklyr” Arayüzü : Big Data Analysis and Interface “sparklyr” in R

sparklyr, R ile Apache Spark arasında bir arayüz sağlayarak R’daki büyük verileri işlemek için kullanılan açık kaynaklı küme hesaplama mantığında çalışan bir kütüphanedir. Adı geçmişken biraz küme hesaplamadan bahsetmekte fayda var. 1967’de IBM’den Gene Amdahl tarafından yayınlanan bir makalede, paralel çalışma yapmanın bir yolu olarak küme hesaplamanın temelini adını taşıdığı Amdahl Yasası ile resmen ortaya […]

Devamını Oku
Haziran 27 2020
  • Makine Öğrenme

Topluluk Öğrenme Algoritmalarından Gradyan Yükseltme Algoritması İle Gögüs Kanserinin Tahmini Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on the Prediction of Breast Cancer Using Gradient Boosting Algorithm from Ensemble Learning Algorithms

Giriş Topluluk (ensemble) öğrenme algoritmaları tahmine dayalı analitik çalışmalarda en başarılı yaklaşımlardan biridir. Bu algoritmalar somut bir problemi çözmek için bir araya gelen modeller setinden oluşmaktadır. Amaç modeller setinin ürettiği tahminleri birleştirerek doğruluğu (accuracy) artırmaktır. Topluluk algoritmaları kendi içerisinde üç grupta ele alınır. Torbalama (Bagging: Bootsrap Aggregating) Yükseltme (Boosting) AdaBoost Gradient Boosting XGBoost LightGBM İstif […]

Devamını Oku
Haziran 23 2020
  • Makine Öğrenme

Topluluk Öğrenme Algoritmalarından Yükseltme Algoritması İle Gögüs Kanserinin Tahmini Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on the Prediction of Breast Cancer Using Boosting Algorithm from Ensemble Learning Algorithms

Giriş Topluluk (ensemble) öğrenme algoritmaları tahmine dayalı analitik çalışmalarda en başarılı yaklaşımlardan biridir. Bu algoritmalar somut bir problemi çözmek için bir araya gelen modeller setinden oluşmaktadır. Amaç modeller setinin ürettiği tahminleri birleştirerek doğruluğu (accuracy) artırmaktır. Topluluk algoritmaları kendi içerisinde üç grupta ele alınır. Torbalama (Bagging: Bootsrap Aggregating) Yükseltme (Boosting) AdaBoost Gradient Boosting XGBoost LightGBM İstif […]

Devamını Oku
Haziran 20 2020
  • Makine Öğrenme

Topluluk Öğrenme Algoritmalarından Torbalama Algoritması İle Konut Fiyatlarının Tahmini Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on the Prediction of Housing Prices Using Bagging Algorithm from Ensemble Learning Algorithms

Giriş Topluluk (ensemble) öğrenme algoritmaları tahmine dayalı analitik çalışmalarda en başarılı yaklaşımlardan biridir. Bu algoritmalar somut bir problemi çözmek için bir araya gelen modeller setinden oluşmaktadır. Amaç modeller setinin ürettiği tahminleri birleştirerek doğruluğu (accuracy) artırmaktır. Topluluk algoritmaları kendi içerisinde üç grupta ele alınır. Torbalama (Bagging: Bootsrap Aggregating) Artırma (Boosting) İstif (Stacking) Topluluk (ensemble) öğrenme algoritmalarından […]

Devamını Oku
Mayıs 31 2020
  • Makine Öğrenme

Topluluk Öğrenme Algoritmalarından Torbalama Algoritması İle Gögüs Kanserinin Tahmini Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on the Prediction of Breast Cancer Using Bagging Algorithm from Ensemble Learning Algorithms

Giriş Topluluk (ensemble) öğrenme algoritmaları tahmine dayalı analitik çalışmalarda en başarılı yaklaşımlardan biridir. Bu algoritmalar somut bir problemi çözmek için bir araya gelen modeller setinden oluşmaktadır. Amaç modeller setinin ürettiği tahminleri birleştirerek doğruluğu (accuracy) artırmaktır. Topluluk algoritmaları kendi içerisinde üç grupta ele alınır. Torbalama (Bagging: Bootsrap Aggregating) Artırma (Boosting) İstif (Stacking) Topluluk (ensemble) öğrenme algoritmalarından […]

Devamını Oku
Mayıs 25 2020
  • İstatistik
  • Makine Öğrenme

Temel Bileşenler Analizi Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Principal Component Analysis (PCA)

Büyük veri setleri birçok disiplinde giderek yaygınlaşmaktadır. Bu tür veri kümelerini yorumlamak için, verilerdeki bilgilerin çoğu korunacak şekilde boyutsallıklarını yorumlanabilir bir şekilde önemli ölçüde azaltmak için yöntemlere ihtiyaç vardır. Bu amaç için birçok teknik geliştirilmiştir, ancak temel bileşenler analizi (PCA) en eski ve en yaygın kullanılanlardan biridir. Fikri basittir – mümkün olduğunca çok ‘değişkenliği’ korunurken […]

Devamını Oku
Mayıs 25 2020
  • Makine Öğrenme

R Programlama Diliyle Sınıflandırma Problemlerinin Çözümünde Karar Ağacı Algoritmaları Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Decision Tree Algorithms in Solving Classification Problems with R Programming Language

Giriş Günümüzde veri madenciliği uygulamalarının yaygınlaşması ve büyük veri kavramının öne çıkmasıyla birlikte analiz metotları da değişmiştir. Bugüne kadar genellikle bulut (cloud) veri tabanları üzerindeki veri setleri indirilerek analize konu ediliyordu. Ancak gelişen teknoloji veri madenciliği yöntemlerinde de önemli değişiklikler ve bazı soruları beraberinde getirmiştir. Bu sorulardan bazıları şöyledir: Online veya offline olarak dokümanlarda analize […]

Devamını Oku
  • 1
  • 2

Son Yazılar

  • Kanada Sağlık Sisteminde Bekleme Süreleri
  • Araştırma Metodolojisi Notları-II
  • Araştırma Metodolojisi Notları-I
  • Microsoft Excel’de Bulut Endeks-Beta [BE-β] Simülasyonu
  • R’da Statik ve Dinamik Haritalama Vaka Çalışmaları: Türkiye Örneği

Son Yorumlar

  1. Küresel İnovasyon Endeksi 2021 Yılı Raporu ve Türkiye - winally.com - Küresel İnovasyon Endeksi’nde Türkiye Ne Durumda?
  2. R’da Birliktelik Kuralları | canözkan - Apriori Algoritması Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Apriori Algorithm
  3. Tevfik BULUT - Python’da Şans Oyunları Perspektifinden Olasılık : Probability from Perspective of the Chance Games in Python
  4. Ahmet Aksoy - Python’da Şans Oyunları Perspektifinden Olasılık : Probability from Perspective of the Chance Games in Python
  5. Tevfik BULUT - Z Tablosuna Göre Güven Aralığının Hesaplanmasına Yönelik Bir Simülasyon Çalışması: A Simulation Study for Calculating Confidence Interval by Z Table

Arşivler

  • Ocak 2023
  • Ekim 2022
  • Eylül 2022
  • Nisan 2022
  • Mart 2022
  • Ekim 2021
  • Eylül 2021
  • Ağustos 2021
  • Temmuz 2021
  • Haziran 2021
  • Mayıs 2021
  • Nisan 2021
  • Şubat 2021
  • Ocak 2021
  • Aralık 2020
  • Kasım 2020
  • Ekim 2020
  • Eylül 2020
  • Ağustos 2020
  • Temmuz 2020
  • Haziran 2020
  • Mayıs 2020
  • Nisan 2020
  • Mart 2020
  • Şubat 2020
  • Ocak 2020
  • Aralık 2019
  • Kasım 2019
  • Ekim 2019
  • Eylül 2019
  • Ağustos 2019
  • Mayıs 2019
  • Şubat 2019
  • Aralık 2018
  • Eylül 2018
  • Ağustos 2018
  • Temmuz 2018
  • Mayıs 2018
  • Nisan 2018
  • Ekim 2017
  • Temmuz 2017
  • Haziran 2017
  • Mayıs 2017
  • Ocak 2017

Kategoriler

  • Genel
  • İstatistik
  • Makine Öğrenme
  • Model Geliştirme
  • Sağlık
  • Teknoloji

Kategoriler

  • Genel
  • İstatistik
  • Makine Öğrenme
  • Model Geliştirme
  • Sağlık
  • Teknoloji

Etiketler

Accuracy Basit Tesadüfi Örnekleme Bernoulli Olasılık Dağılımı Confusion Matrix Coronavirus Doğruluk Doğruluk Oranı Dünya Sağlık Örgütü EDA Epidemi Epidemiyology Epidemiyoloji Exploratory Data Analysis Exploratory Data Analysis (EDA) F1 Forecast Keşifsel Veri Analizi Kitle Olasılık Fonksiyonu Koronavirüs Koronavirüs Salgını Olasılık Olasılıklı Örneklem OSB Pandemi Point Estimation Point Forecast Prevalance Prevalans Probability Sampling R Recall Salgın Sağlık Bakanlığı Simple Random Sampling Tahmin TBATS TURKEY TÜRKİYE Veri Madenciliği WHO World Health Organization Yapay Zeka ÇKKV Örneklem Örneklem Büyüklüğü
Logo

Burada, gazete ve dergilerde yayınlanan çalışmalarımın tamamı çalışmakta olduğum kurumdan bağımsız olarak özel hayatımda yaptığım çalışmalardır. Dolayısıyla, burada yer alan çalışmalardan emeğe saygı adına kaynak gösterilmesi suretiyle azami ölçüde herkes yararlanabilir.

Site Haritası

  • Ana Sayfa
  • Hakkında
  • Blog
  • İletişim

Linkler

  • winally.com

Bana Ulaşın

Bu sayfa, bazı temel bilgilerin ve bir iletişim formunun yer aldığı bir iletişim sayfasıdır. Suç teşkil edecek, yasadışı, tehditkar, rahatsız edici, hakaret ve küfür içeren, aşağılayıcı, küçük düşürücü, kaba, müstehcen, ahlaka aykırı, kişilik haklarına zarar verici ya da benzeri niteliklerde içeriklerden doğan her türlü mali, hukuki, cezai, idari sorumluluk içeriği gönderen Kişilere aittir.

  • Email: buluttevfik@gmail.com

© Copyright 2022 Tevfik Bulut