Herkese merhabalar arkadaşlar. Genel hatlarıyla herkesin makine öğrenmesi kavramının ne olduğunu anlayabilmesi açısından teorik anlatımlar olan bir yazıyla karşınızdayım. Bu yazıda, makine öğrenimini ve bunun veri bilimi ve yapay zeka ile ilişkisini tanımlayacağız. Ardından, önemli makine öğrenimi jargonunu çözeceğiz ve modelleri oluşturmak için makine öğrenimi iş akışıyla sonlandıracağız. Hadi başlayalım!!

Muhtemelen makine öğrenimi ve yapay zeka terimlerini biliyorsunuz. Belki de makine öğrenimi algoritmalarının insanları satranç, GO ve StarCraft gibi karmaşık oyunlarda nasıl mağlup ettiği veya makine öğrenimi ve yapay zekanın daha iyi tıbbi teşhisler ve tedaviler sağlamak için kullanıldığını duymuşsunuzdur.

Photo by Possessed Photography on Unsplash

Yapay zeka, tıp, pazarlama, insan kaynakları ve hatta sanat gibi…


Herkese merhabalar!! Bu yazıda dağılım grafiklerinin veri bilimi projeleri için neden önemli olduğunu ve yaygın olarak kullanılan dağılım grafiklerini öğreneceğiz. Hadi Başlayalım!!

Photo by Franki Chamaki on Unsplash

Verilerle uğraşıyorsanız, büyük olasılıkla dağılım verileriyle sık sık ilgileneceksiniz. Gözlemleri yönlendiren temel dağılımlar hakkında iyi bir kavrayışa sahip olmak, veri bilimi iş akışınız için paha biçilmezdir.

Veri dağılımı görselleştirmenin önemli olmasının birçok nedeni var, ancak üç önemli neden olarak şunları söyleyebilirim:

  1. Verilerinizdeki hataları kolayca yakalayabilirsiniz. Belki yanlışlıkla birden fazla gözlemi dahil ettiniz, basit bir ortalama medyan özeti bunu ortaya çıkarmayabilir.
  2. Belki verilerinizde iki tane peak görüyorsunuz, ve modelleme yapıyorsanız, bu ayrı zirveleri oluşturan bir kontrol edici değişken aramanız…


8 milyon ton — Her yıl okyanusa dökülen plastik atık miktarı.

1 trilyon — Her yıl dünyada kullanılan plastik poşet miktarı.

100 kilogram — İngiltere’de her yıl kişi başına düşen ortalama atık yiyecek miktarı. Yarısından fazlası yenebilecek durumda!

100,000 — Plastik atıklar sebebiyle her yıl hayatını kaybeden denizaltı memeli sayısı.

%90 — Poşet ve şişe kapakları gibi plastikleri yutan deniz kuşlarının tahmini oranı.


Dünya’da doğmuş olmamız, burada sonsuza kadar kalacağımız anlamına gelmiyor!

Dünyanın bizim için mükemmel bir ev olduğu tartışılmaz bir gerçek. Ama biz iyi bir ev sahibi miyiz? Bu tartışılabilir bir konu. En son evrensel ortak atadan bugün gezegene yayılmış insanlara kadar, kendimize evrimsel ince ayar yaparak çevremize uyum sağlıyoruz.

Fakat bu sonsuza kadar böyle kalmayabilir. Bol bol fosil yakıtı yakmaya devam ediyoruz ve nüfus patlaması ile çevremize zarar verip, kaynaklarımızı tüketme noktasına getiriyoruz.


Herkese merhabalar!! Bu yazımızda veri bilimi alanında farklı roller ve kullanılan araçlar hakkında bilgi edineceksiniz. Hadi başlayalım!!

Veri biliminde tek bir meslek olmadığını öğrenince şaşırabilirsiniz. Genel olarak dört farklı meslek tipi vardır: Veri Mühendisi, Veri Analisti, Veri Bilimcisi ve Makine Öğrenimi Mühendisi.

Öncelikle şunu söylemeliyim ki her bir meslek grubunun veri bilimi iş akışındaki rolleri farklıdır. Bu sebeple aşağıya veri bilimi iş akışını koymak istedim.

Veri Bilimi İş Akışı

Hadi şimdi her bir meslek grubunu inceleyelim.

Veri mühendisleri veri akışını kontrol eder: özel veri hatları ve depolama sistemleri oluştururlar. Verilerin sadece toplanması değil, elde edilmesi ve işlenmesi de kolay olacak şekilde altyapı tasarlarlar. …


Herkese merhabalar!! Algoritma ve programlama dünyası serisinde bir önceki bölümünde öncelikle değişkenler, sabitler ve döngüler gibi temel programlama terimlerinden bahsettik. Ayrıca, günlük hayatta yapılan çeşitlik matematiksel işlemin programlamadaki karşılığı olan matematiksel operatörleri işledik. Bu yazıdan önceki bölüm olan Algoritma ve Programlama Dünyası — Temel Terimler ve Matematiksel Operatörler yazısını daha okumadıysanız bu linke tıklayarak ulaşabilirsiniz.

Peki bu bölümde hangi konulardan bahsedeceğiz gelin onlara bakalım.

Öncelikle geriye kalan karşılaştırma, mantıksal ve atama operatörlerini işleyeceğiz. Daha sonra algoritma tasarım aşamalarında sıklıkla kullanılan akış diyagramlarını göreceğiz. Hadi Başlayalım!!

Photo by Christopher Gower on Unsplash

Programlamada iki değişken arasında büyüklük, küçüklük ve eşitlik kontrolü yapabiliriz. Bazı durumlarda akışın belirli bir…


Herkese merhabalar!! Bu yazımda tek hücreli Rna dizileme verileriyle ilgili bilgiler paylaşacağım. Geçtiğimiz ay Polonya’da Erasmus+ aracılığıyla veri bilimi alanında stajına başladım. Üzerinde çalıştığım projenin konusu tek hücreli RNA dizileme verilerini kümeleme yöntemleri (Methods of clustering single-cell RNA sequencing data). Bu konuyla ilgili araştırmalar yaparken Tükçe kaynak neredeyse hiç olamdığını farkettim. Bu sebeple, bir yazı serisi yapmaya karar verdim. Öğrendiğim bilgileri burada paylaşacağım. Bu yazıda genel hatlarıyla Tek Hücreli RNA Dizileme Verileri hakkında ve kısaca analiz aşamalarından bahsedeceğim. Hadi başlayalım!!

“Genetiğin dijital olduğu fikri beni büyülüyor. Bir gen, bilgisayar bilgileri gibi uzun bir kodlanmış harf dizisidir. Modern biyoloji, bilgi teknolojisinin…


Herkese merhabalar!! Algoritma ve programlama dünyası serisinde bir önceki bölümünde öncelikle algoritmanın tanımını yaptık. Daha sonra tasarım aşamalarından bahsedip günlük hayattan örnekler verdik. Bu yazıdan önceki bölüm olan Algoritma ve Programlama Dünyası — Algoritma Tasarımı ve Örnekler yazısını daha okumadıysanız bu linke tıklayarak ulaşabilirsiniz.

Peki bu bölümde hangi konulardan bahsedeceğiz gelin onlara bakalım.

Öncelikle değişkenler, sabitler ve döngüler gibi temel programlama terimlerinden bahsedeceğiz. Ayrıca, Günlük hayatta yapılan çeşitlik matematiksel işlemin programlamadaki karşılığı olan matematiksel operatörleri işleyeceğiz. Hadi Başlayalım!!

https://media.giphy.com/media/AXorq76Tg3Vte/giphy.gif

Algoritma konusuna yaptığımız giriş ile artık problem çözümleme hakkında az çok fikir sahibi olduk. Şimdi biraz sık kullanacağımız temel terimlere göz…


Herkese merhabalar. Bu yazımızda çıplak gözle açık havada görebileceğimiz en uzaktaki gök cismini keşfedeceğiz. Hadi başlayalım!!

http://gph.is/1ae4jdF

Evreni incelemek için teleskoba ihtiyacınız olduğunu düşünmek normaldir ama ışık kirliliğinden uzak, karanlık bir gökyüzü gördüğünüzde, çıplak gözle evrenin en azından bizim galaksimizin, harikalarını keşfedebilirsiniz.

Her insanın görüş kabiliyeti farklıdır, hatta yaşımız ilerledikçe görüş kabiliyetimizde bir düşüş gerçekleşiyor. Ayakta durup ileriye doğru bakıyorsak; hiçbir görme kusuru olmayan sağlıklı bir göz 20 kilometre uzağı görebilme gücüne sahip. Aslında bundan daha fazlası da mümkün ama bulunduğumuz ve baktığımız yere göre değişiyor. …


Herkese merhabalar!! Hava durumu tahmini oluşturmak, sürekli güncellenen karmaşık bir süreçtir. Bu yazıda ertesi güne hazırlıklı olmamızı sağlayan hava tahmin yöntemi nasıl işliyor? sorusuna cevap bulacağız. Hadi başlayalım!!!!

https://gph.is/g/ajqAxWB

Hava durumu her gün hepimizi etkiliyor. Hayati kararları vermeden tutun da sohbetlerdeki tuhaf sessizlik anlarında yardımımıza koşan hava durumu konusu, hayatımızda her zaman mevcut ve hep değişiklik gösteriyor. Bu yüzden doğru bir tahmin yapmak çok önemli bir görevdir.

İngiltere’deki Met Office hava gözleme ve tahmin konusunda çalışmalar yapıyor. Bir hava tahmini tamamlanmadan önce , dünya üzerindeki birçok veri kaydedicisinden ölçümler alınıyor ve analiz ediliyor. …

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store