Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi

Adı : Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi

Python, son yıllarda veri bilimi ve makine öğrenimi alanlarında oldukça yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Özellikle bu konuda bazı kütüphaneler, büyük bir kolaylık sağlamaktadır.
Veri Bilimi
Verilerin analizi, işlenmesi ve yorumlanması, iyice anlaşılmadıkça bir işletme veya kurumun başarısı da ölçülemez. Python, veri bilimi alanında kullanımda olan birçok kütüphaneler sayesinde verilerinizi analiz etmenize ve yorumlamanıza yardımcı olur.
1. NumPy: Bilimsel hesaplama, lineer cebir uygulamaları için en popüler kütüphanedir. Bu kütüphane, bir matrisin ağırlıklı ortalamasını, standart sapmalarını çıkarmak gibi birçok matematiksel işlemi yapmanıza olanak tanır.
2. Pandas: Verileri işlemek ve analiz etmek için kullanılan kütüphanelerden biridir. Pandas, verileri CSV, Excel, SQL ve benzeri formatlardan birinden okuyup veritabanında saklanmasına yardımcı olur.
3. Matplotlib: Grafikleri oluşturmak ve verileri görselleştirmek için kullanılan bir kütüphanedir. Bu kütüphane, çizgi grafikleri, alan grafikleri, saçılma grafikleri vb. Çıkarmak için birçok özelliğe sahiptir.
Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi, bilgisayarların karmaşık işlemleri yapmasını öğreten bir daldır. Python, için makine öğrenimi hem öğrenme sürecini hem de sonuçları birçok kullanışlı kütüphane sayesinde kolaylaştırmaktadır.
1. Scikit-learn: Sınıflandırma, kümeleme, regresyon, boyut azaltma vb. Gibi birçok makine öğrenmesi algoritmasına uyarlanan bir kütüphanedir.
2. Tensorflow: Google tarafından geliştirilmiş bir kütüphanedir. En yoğun makine öğrenmesi uygulamalarında kullanılır. Yapay sinir ağı ve derin öğrenme algoritmaları, Tensorflow'un önemli özellikleridir.
3. PyTorch: Facebook tarafından geliştirilmiş bir kütüphanedir. Başlangıç ​​aşamasındaki bu kütüphane, Tensorflow ile karşılaştırılabilir.
Örnekler
Veri Bilimi
1. Veri setinizdeki bir sütunu bir sınıflandırıcıyla sınıflandırmak için Pandas ve Scikit-learn kütüphanelerini kullanabilirsiniz. Bu yöntem, sınıflandıracağınız sütunun yanı sıra veri setinizdeki diğer sütunları da özellik vektörü olarak kullanır. Sonunda, belirtilen sınıflandırma algoritması, sınıflandırılmış veriyi verir.
2. Bir veri setini Plotly veya Matplotlib kullanarak grafiksel olarak görselleştirebilirsiniz. Bu yöntem, büyük bir veri setinde bazı desenleri ve trendleri belirlemek için oldukça kullanışlıdır.
Makine Öğrenimi
1. Kanser teşhisi yapmak için sınıflandırma algoritmalarını kullanabilirsiniz. Veri setinizdeki her bir veri noktası, biyopsi numunesinin özelliklerini içerir – örneğin, hücrelerin sayısı, boyutu vb. Bu özellikler, sınıflandırıcılar için girdi olarak kullanılabilir. Hangi özelliklerin kanserli olduğunu ve hangilerinin kansere neden olmadığını belirleyerek, erken teşhiste oldukça etkili olabilirsiniz.
2. Görüntü işleme alanında kullanılabilen YoLo kütüphanesi gibi kütüphaneler, algoritmalarının eğitimi için veri setlerinin belirli özelliklerini tanımlayan ve verileri sınıflandırmaya yardımcı olan verileri kullanır. Belirli bir veri seti kullanarak bu tür bir model oluşturabilir ve ardından modeli test edebilirsiniz.
Sonuç olarak, Python, veri bilimi ve makine öğrenimi alanlarında birçok özelliği ve kullanışlı kütüphaneleri ile birlikte kullanılır. Verilerinizi analiz etmek, makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek ve sonuçlarını yorumlamak veya grafiksel olarak görselleştirmek için kullanılabilir. Uzmanlık gerektiren bir alan olsa da, Python projeleri hiçbir zaman inanılmaz derecede zordur.