Makine Öğrenimi Modelleri ve Veri Temizleme: Veri Biliminde Temel Yaklaşımlar

Veri bilimi, büyük veri kümesinden anlamlı bilgiler çıkarabilmek için kullanılan bilimsel ve mühendisliksel bir alandır. Ancak bu yolculukta en büyük zorluklardan biri, veriyi doğru şekilde hazırlamak ve uygun makine öğrenimi modelini seçmektir.

Bu yazıda, makine öğrenimi modelleri ve veri temizleme üzerine sezgisel bir bakış açısı sunarak, her iki alandaki temel kavramları basit ve anlaşılır bir şekilde ele alacağız.

Makine Öğrenimi Modelleri: Hangi Modeli Ne Zaman Seçmeli?

Makine öğrenimi (ML), bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve tahminler yapmasını sağlayan bir alandır. Ancak veri bilimi projelerinde doğru modelin seçilmesi, çoğu zaman kafa karıştırıcı olabilir. Temelde, iki ana model türü vardır: denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme.

Denetimli Öğrenme

Denetimli öğrenme, etiketlenmiş verilerle çalışır. Yani, eğitim verisi zaten bilinen bir sonuç içerir. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde ürünlerin fiyatlarını tahmin etmeye çalışıyorsanız, verilerinizde her ürünün fiyatı zaten mevcut olmalıdır. Bu model türü, regresyon ve sınıflandırma olarak iki ana alt kategoride incelenebilir.

• Regresyon: Sürekli sayılarla ilgili tahminler yapmak için kullanılır. Örneğin, ev fiyatlarını tahmin etmek için kullanılan lineer regresyon modeli, fiyatları sürekli bir değer olarak çıkartır.
• Sınıflandırma: Verilerin belirli kategorilere ayrılması gerektiğinde kullanılır. Örneğin, bir e-postanın spam olup olmadığını belirlemek, sınıflandırma problemidir.

Denetimli öğrenme, etiketli verilerle çalıştığı için genellikle daha doğru sonuçlar verir, ancak doğru veriyi hazırlamak kritik bir adım olacaktır.

Denetimsiz Öğrenme

Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verilerle çalışır. Yani, model veri setindeki desenleri keşfederek kendi başına anlamlı sonuçlar çıkarır. Örneğin, müşteri segmentasyonu yapmak için denetimsiz öğrenme kullanabilirsiniz. Verinizde müşterilerin satın alım davranışlarını gözlemleyerek, benzer özelliklere sahip gruplar oluşturabilirsiniz.

Denetimsiz öğrenme genellikle kümeleme (clustering) ve boyut indirgeme gibi teknikleri içerir. Bu, verilerinizi anlamak ve özellikler arasındaki ilişkileri keşfetmek için kullanışlıdır.

Model Seçimi: Sorununuzu Anlamak

Doğru model seçimi, sorunun doğasına bağlıdır. Eğer etiketli verileriniz varsa ve tahmin yapmak istiyorsanız, denetimli öğrenme kullanabilirsiniz. Ancak verinizde etiketlenmiş bilgiler yoksa ve sadece gizli desenleri keşfetmek istiyorsanız, denetimsiz öğrenme daha uygun olacaktır.

Bir model seçerken dikkat edilmesi gereken birkaç önemli faktör vardır:

• Veri miktarı ve kalitesi: Büyük verisetleriyle çalışırken, daha karmaşık modeller (örneğin, derin öğrenme) faydalı olabilir. Küçük veri setlerinde ise basit modeller genellikle yeterlidir.
• Modelin esnekliği: Karmaşık bir model bazen aşırı uyum sağlayarak (overfitting) eğitildiği verilere fazla bağımlı hale gelebilir, bu da genelleme yeteneğini azaltır.