Python ile Veri Madenciliği ve Makina Öğrenmesi

Adı : Python ile Veri Madenciliği ve Makina Öğrenmesi

Python dilinin kullanımı son dönemde birçok alanda olduğu gibi veri madenciliği ve makina öğrenmesi konusunda da oldukça popüler hale geldi. Verilerin toplanması, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması gibi konularda Python dilinin sunduğu farklı kütüphaneler sayesinde, bu alanda daha başarılı sonuçlar elde etmek mümkündür.
Veri Madenciliği Nedir?
Veri madenciliği, belirli düzenler, modeller, teknikler ve algoritmalar kullanılarak, büyük veri kümeleri üzerinde yapılan veri analizleri sürecidir. Bu analizler sonucunda, elde edilen bilgilerin verilerin gelecekteki projeksiyonları tahmin edilerek veri tabanlarının tasarımına yön verilir. Python, veri madenciliği işlemleri için birçok kütüphane, araç ve modül sağlayarak veri analizi, veri görselleştirme, raporlama, veri sıkıştırma ve veri ayıklama gibi birçok işlemi kolaylaştırır.
Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine öğrenmesi, yapay zeka çalışmalarının bir dalıdır ve belirli bir alandan sorumlu olan uygulamaların oluşturulması için kullanılır. Makine öğrenmesi ile farklı algoritmalar kullanılarak, girdiler ve çıktılar arasındaki çeşitli ilişkiler belirlenebilmekte ve sonrasında bu bilgilere göre gelecekteki projeksiyonların oluşturulması mümkün hale getirilebilmektedir. Python, makine öğrenmesi için birçok kütüphane, çerçeve ve araç sağlayarak, kurallı ve kuralsız modellerde veri sınıflandırma, kümelenme, keşifsel veri analizi, doğrusal regresyon, bölütleme, doğrusal olmayan regresyon ve öğrenme algoritmaları da dahil olmak üzere birçok işlemi kolaylaştırır.
Python ile Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Örnekleri
1) Pandas Kütüphanesi İle Veri Analizi: Pandas kütüphanesi, Python dilinde en yaygın olarak kullanılan veri analizi kütüphanesidir. Bu kütüphane ile csv, excel, sql gibi farklı formatlardaki verileri okumak ve işlemek kolaylaştırılır. Dahası, veri manipülasyon işlemleri için birçok fonksiyon da sunar. Örneğin, bir dataframe içindeki belirli bir sütunu seçmek için ilgili sütun adını seçebilirsiniz.
2) Scikit-learn Kütüphanesi İle Makine Öğrenmesi: Scikit-learn, Python dilinde en popüler makine öğrenmesi kütüphanesidir. Bu kütüphane, sınıflandırma, kümelenme, doğrusal olmayan regresyon ve boyut azaltma gibi birçok öğrenme algoritması içerir. Örneğin, müşteri segmentasyonu yapmak için kümelenme yöntemi kullanılabilir. Böylece, bir perakende mağazası müşterilerini farklı kümeler halinde sınıflandırarak, daha özelleştirilmiş teklifler sunabilirler.
3) Matplotlib Kütüphanesi İle Veri Görselleştirme: Matplotlib kütüphanesi, Python dilinde yaygın olarak kullanılan bir veri görselleştirme kütüphanesidir. Bu kütüphane ile veri setlerindeki değişiklikler kolayca görüntülenebilir. Örneğin, bir histogram ile belirli bir işletmenin ürün satışlarının dağılımı kolayca görüntülenebilir. Bu yöntem, işletme sahiplerine hangi ürünlere daha fazla yatırım yapmaları gerektiğine dair bilgi sağlar.
4) TensorFlow Kütüphanesi İle Derin Öğrenme: TensorFlow, Google tarafından açık kaynak kodlu olarak geliştirilmiş bir derin öğrenme kütüphanesidir. Bu kütüphane, doğrusal olmayan problem setlerinin, özellikle sinir ağları yoluyla çözülmesine olanak tanır. Örneğin, bir film öneri motoru modeli için sinir ağı yöntemi kullanılabilir. Böylece, bir kullanıcının tercihleri ve beğenilerine göre, ilgili olarak öneriler sunulabilir.
5) NLTK Kütüphanesi İle Doğal Dil İşleme: NLTK kütüphanesi, Python dilinde yaygın olarak kullanılan bir doğal dil işleme kütüphanesidir. Bu kütüphane ile belirli bir metindeki kelime frekansları, bigram veya trigram analizi, kelime bulutları ve duyarlılık analizi özellikleri gibi birçok özelliği kullanmak mümkündür. Örneğin, bir metin sınıflandırma modeli oluşturarak, metin belgelerini otomatik olarak sınıflandırmak mümkün hale gelir.