Problem ve veri uygunluğu
Kararı, hedef değişkeni ve veri kaynaklarını netleştiriyoruz. Eksiklikleri, tekrarları, zaman kapsamını ve kullanılabilirliği inceliyoruz.
- Problem çerçevesi
- Veri değerlendirmesi
AI HİZMETLERİ / VERİ & MAKİNE ÖĞRENMESİ
Geçmişi anlayın.Sonraki adımı öngörün.
Verilerinizi anlamlı içgörülere dönüştürüyoruz. Talebin nasıl değişebileceğini bu küçük tahmin atölyesinde keşfedin.
Verinizin potansiyelini konuşalımVERİDEN BİR ADIM SONRASINA
Tahmin Atölyesi
Bir ürün. Değişen koşullar. Yeni olasılıklar.
GÜNLÜK TALEP / ADET
Rakamların arasındaki ritim.
Hafta sonu yükselişlerine ve eksik günlere yakından bakın.
GÖRÜNÜR GEÇMİŞ15 / 21günlük kayıt
14 Ağu125 adet
BİR SONRAKİ HAFTA
Tahmin akışını açın.
GerçekleşenEksik kayıt
VERİ KAPSAMI15 kayıt · 6 gün eksik
İyi kararlar, verinin içindeki hikâyeyi anlamakla başlar.
Veri ve Makine Öğrenmesi
Veriyi, bir kararın dayanağı haline getirmek.
Veri ve makine öğrenmesi çalışmalarını çözülmesi gereken iş problemiyle başlatıyoruz. Verinin uygunluğunu, beklenen çıktıyı ve değerlendirmenin nasıl yapılacağını belirliyor; modeli kullanılacağı süreçle birlikte ele alıyoruz.
Talep tahmini, sınıflandırma veya sıra dışı durumları belirleme gibi ihtiyaçlarda, bir modelin hangi karara nasıl katkı vereceği açık olmalı.
Neler üretiyoruz?
Doğru soru, uygun veri, değerlendirilebilir sonuç.
Model ve değerlendirme
Önce karşılaştırma yapılabilecek bir başlangıç yaklaşımı belirliyoruz. Uygun model seçeneklerini, test düzenini ve hata ölçütlerini iş ihtiyacıyla birlikte seçiyoruz.
- Başlangıç karşılaştırması
- Değerlendirme raporu
Kullanım ve izleme
Çıktının uygulamaya nasıl taşınacağını ve değişen veri koşullarının nasıl takip edileceğini planlıyoruz. Model sonucunu kullanıcı için anlaşılır bir sunuma dönüştürüyoruz.
- Uygulama bağlantısı
- İzleme planı
İşin içinden bir örnek
Tahminin yanında, belirsizliği de görün.
Örnek talep tahmini, geçmiş veriyi ve ileriye yönelik beklentiyi aynı görünümde sunar. Sonucu tek bir kesin sayı gibi göstermek yerine, belirsizliği ve değerlendirme bağlamını da anlaşılır hale getiriyoruz.
- Karar bağlamı
- Model çıktısı hangi kararı desteklediğiyle birlikte sunulur.
- Ölçülen başarı
- Başarı ölçütü, işin hata toleransına göre seçilir.
Birlikte nasıl ilerliyoruz?
Veriyi anlamaktan, sonucu kullanmaya.
Teslim kapsamı ve çalışma planı, projenizin ihtiyaçlarıyla birlikte netleşir.
Soru ve hedef
Desteklenecek kararı ve beklenen çıktıyı tanımlarız.
ÇıktıProblem ve başarı ölçütüVeri hazırlığı
Kaynakları, veri kalitesini ve zaman ilişkilerini inceleriz.
ÇıktıVeri hazırlık planıKarşılaştırma
Başlangıç yöntemi ve model seçeneklerini uygun test düzeniyle değerlendiririz.
ÇıktıModel değerlendirmesiUygulama
Çıktının sunumunu, sistem bağlantısını ve izleme ihtiyacını tamamlarız.
ÇıktıKullanım ve izleme akışı
Ayrıntılarda mühendislik
Sonucun güvenilirliği, çalışma biçimiyle başlar.
Veri kalitesi
Eksik veya hatalı kayıtların sonuç üzerindeki etkisi görünür hale getirilir.
Değerlendirme sınırları
Test verisinin kullanım zamanı ve eğitim verisiyle ilişkisi dikkatle planlanır.
Değişen koşullar
Veri yapısı veya kullanım alışkanlıkları değiştiğinde yeniden değerlendirme ihtiyacı izlenir.
Sık sorulanlar
Aklınızdaki sorularla başlayalım.
Yeterli verimiz yoksa ne yapılabilir?
Önce hangi bilginin eksik olduğu ve iş sorusunun nasıl daraltılabileceği değerlendirilir. Veri toplama, farklı kaynak kullanımı veya daha basit bir yaklaşım uygun olabilir.
Modelin başarısı nasıl ölçülür?
Ölçüt, problemin türüne ve yanlış kararın etkisine bağlıdır. Basit bir başlangıç yöntemiyle karşılaştırma yapılır; yalnızca tek bir başarı yüzdesine dayanılmaz.
Bu sayfadaki deneyim gerçek eğitim yapıyor mu?
Hayır. Sayfadaki deneyim, veri ve model kararlarının etkisini anlatan bir simülasyondur. Gerçek bir proje kendi verisi, değerlendirme düzeni ve çalışma kapsamıyla ayrıca hazırlanır.
Verinizin hangi karara katkı vermesini istiyorsunuz?
İş sorusunu, mevcut veri kaynaklarını ve beklediğiniz çıktıyı paylaşın.