Veri bilimi projeleri, verileri kullanarak sosyal veya ticari sorunları çözmeye odaklanıyor. Veri bilimi projelerini çözmek , bu alanda yeni başlayanlar için çok zorlayıcı bir görev olabilir. Çözmek istediğiniz veri probleminin türüne bağlı olarak farklı bir beceri setine sahip olmanız gerekecektir…
Bu makalede, farklı veri bilimi projeleri üzerinde çalışırken daha üretken olmanıza ve hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olabilecek bazı teknik ipuçlarını öğreneceksiniz.
- Veri Hazırlamaya Zaman Ayırın
- Çapraz Doğrulama ile Eğit
- Birçok Algoritma Eğitin ve Birçok Deney Çalıştırın
- Hiperparametrelerinizi Ayarlayın
- Bulut Platformlarından Yararlanın
- Topluluk Yöntemlerini Uygulayın
1. Zamanınızı Veri Hazırlamaya Harcayın
Veri hazırlama, ham verilerinizi temizleme ve tahmine dayalı modeller oluşturmak ve analiz etmek için kullanabileceğiniz kullanışlı özelliklere dönüştürme sürecidir. Bu adım çok önemlidir ve gerçekleştirilmesi çok zor olabilir. Çok zamanınızı alacaktır (veri bilimi projesinin %60’ı).
Veriler farklı kaynaklardan farklı formatlarda toplanır ve bu, veri bilimi projenizi diğerlerinden çok benzersiz kılar ve verilerinizi hazırlamak için farklı teknikler uygulamanız gerekebilir.
Unutmayın, verileriniz iyi hazırlanmadıysa, modellerinizde en iyi sonuçları almayı beklemeyin.
Veri hazırlamada yapabileceğiniz etkinliklerin listesi:
- Keşifsel veri analizi: Verilerinizi analiz edin ve görselleştirin.
- Veri temizleme: Eksik değerlerdeki hataları veya hataları belirleme ve düzeltme
- Özellik seçimi : Görevle en alakalı özelliklerin belirlenmesi.
- Veri dönüşümleri: Unsurların/Değişkenlerin ölçeğini veya dağıtımını değiştirme.
- Özellik mühendisliği: Mevcut verilerden yeni değişkenler türetme.
- Bölünmüş veriler: Treninizi ve test setinizi hazırlayın, örneğin tren için %75 ve test için %25
“Günün sonunda, bazı makine öğrenimi projeleri başarılı olurken bazıları başarısız oluyor. Fark yaratan ne? Kolayca en önemli faktör kullanılan özelliklerdir.”— Washington Üniversitesi’nden Prof. Pedro Domingos
2. Çapraz Doğrulama ile Eğitim
Çapraz doğrulama, tahmine dayalı modellerin etkinliğini değerlendirmek için istatistiksel yöntemdir. Bu çok kullanışlı bir tekniktir çünkü modelinizdeki aşırı uyum sorununu önlemenize yardımcı olabilir. Veri bilimi projenizin ilk aşamalarında bir çapraz doğrulama tekniği kurmanız önerilir. Aşağıda belirtildiği gibi deneyebileceğiniz farklı çapraz doğrulama teknikleri vardır. K-fold Çapraz doğrulama tekniği çok tavsiye edilir.
- Birini çapraz doğrulama dışında bırakın
- p’yi çapraz doğrulama dışında bırakın
- Holdout çapraz doğrulama
- Tekrarlanan rastgele alt örnekleme doğrulaması
- k-fold çapraz doğrulama
- Tabakalı k-fold çapraz doğrulama
- Zaman Serisi çapraz doğrulama
- İç içe çapraz doğrulama
3. Birçok Algoritmayı Eğitin ve Birçok Deney Çalıştırın
Verilerinizi farklı algoritmalarla eğitmekten daha yüksek performansa sahip en iyi tahmine dayalı modeli bulmanın başka bir yolu yoktur. Ayrıca, en iyi performansı üretecek en iyi hiperparametre değerlerini bulmak için farklı deneyler (birçoğu) çalıştırmanız gerekir.
Model performansının nasıl değiştiğini anlamak için birden fazla algoritma denemeniz ve ardından en iyi sonucu veren algoritmayı seçmeniz önerilir.
4. Hiperparametrelerinizi Ayarlayın
Hiperparametre, değeri bir algoritmanın öğrenme sürecini kontrol etmek için kullanılan bir parametredir. Hiperparametre optimizasyonu veya ayarlaması, en iyi sonuçları/performansı verecek bir öğrenme algoritması için bir dizi optimal hiperparametre seçme sürecidir.
Kullanılması önerilen tekniklerin bir listesi:
- Random Search
- Grid Search
- Scikit-Optimize
- Optuna
- Hyperopt
- Keras Tuner
5. Bulut Platformlarından Yararlanın
Yerel makinelerimiz, tahmine dayalı bir model oluşturmak için büyük veri kümelerinin eğitimini kaldıramaz. İşlem çok yavaş olabilir ve istediğiniz kadar deney yapamazsınız. Bulut platformları bu sorunu çözmenize yardımcı olabilir.
Basit bir tanımla Bulut platformu, internet üzerinden farklı hizmetler ve kaynaklar sunan işletim sistemini ifade eder. Ayrıca, modelinizi büyük bir veri kümesiyle eğitmenize ve yerel makinenize kıyasla kısa bir süre içinde çok sayıda deney çalıştırmanıza yardımcı olabilecek büyük hesaplama güçleriyle birlikte gelirler.
Ortak bulut platformları şunlardır:
- Google Bulut Platformu
- Microsoft Azure
- Amazon Web Hizmeti
- IBM Bulut
Bu platformların çoğu, kullanmayı deneyebileceğiniz ve hangisinin uygun olduğunu seçebileceğiniz ve özellikle veri bilimi projeniz için hizmetler sunabileceğiniz ücretsiz denemelerle birlikte gelir.
6. Topluluk Öğrenmesi Yöntemleri (Apply Ensemble Methods)
Bazen birden fazla model, iyi bir performans elde etmek için birden fazla modelden daha iyidir. Bunu, tek başına her modelden daha iyi performans göstermek için birden çok temel modu bir grup modelinde birleştiren topluluk yöntemlerini uygulayarak yapabilirsiniz.
Umarım bu teknik ipuçlarını veri bilimi projelerinizde çok faydalı bulursunuz. Bu tekniklerde ustalaşmak çok fazla pratik ve deney gerektirir, o zaman veri bilimi projelerinizin hedeflerine ulaşabilecek ve en iyi sonuçları elde edebileceksiniz.
Yeni bir şey öğrendiyseniz veya bu makaleyi okumaktan zevk aldıysanız, başkalarının görebilmesi için lütfen paylaşın. O zamana kadar, bir sonraki yazıda görüşmek üzere!
Veri Bilimi Projeleri – Hasan YILDIZ – Twitter – LinkedIN
