Denetimli makine öğrenmesi

Veri Bilimini Anlamak

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Veri bilimi iş akışı

Denetimli makine öğrenmesi nedir?

• Makine öğrenmesi: Veriden tahminler
• Denetimli makine öğrenmesi: Etiketli veri ve özelliklerle tahmin
  • Öneri sistemleri
  • Biyomedikal görüntü tanılama
  • El yazısı rakam tanıma
  • Müşteri churn’ünü tahmin etme

Vaka çalışması: churn tahmini

Vaka çalışması: churn tahmini

Vaka çalışması: churn tahmini

Vaka çalışması: churn tahmini

Vaka çalışması: churn tahmini

Vaka çalışması: churn tahmini

Vaka çalışması: churn tahmini

Denetimli öğrenme özeti

• Veriye dayanarak tahmin yapma
• Veride özellikler ve etiketler vardır
  • Etiket: Tahmin edilmek istenen
  • Özellikler: Etiketi öngörebilecek veriler
• Eğitilmiş model tahmin üretir

Model değerlendirme

Geçmiş veriyi eğitim ve test kümelerine ayırın

Model değerlendirme

Model değerlendirme

Model değerlendirme

• Nadir olaylarda her iki sonucu da kontrol etmek önemlidir
• Model gerçek churn’ü tahminde doğruluğu %0’dır

Haydi pratik yapalım!

Veri Bilimini Anlamak