Makine öğreniminin popülaritesi şu anda tüm zamanların en yüksek seviyesinde.
Buna rağmen birçok karar verici, bir makine öğrenimi algoritması tasarlamak, eğitmek ve etkili bir şekilde dağıtmak için gereken kesin gereksinimlerin farkında değil.
Yardımcı görevler olarak, veri toplama, veri kümesi oluşturma ve ek açıklama özellikleri dikkate alınmaz.
Yapay zeka veya yapay zeka, hızlı çoklu görev, veri entegrasyonu ve problem çözme becerileri sayesinde son iki ila üç yıldır tanık olduğumuz gibi, sektördeki birçok el işçisinin yerini alıyor.
Uygun veri kümesiyle beslenirse yapay zekanın işlevi sorunsuzdur. Ancak pratikte, veri kümeleriyle çalışmak, herhangi bir yapay zeka projesi arasında en fazla zaman ve çabayı gerektirir ve bazen toplam sürenin %70'ini oluşturur.
Yapay Zekada Veri Kümelerinin Önemi
Veriler, herhangi bir AI modelinin çok önemli bir bileşenidir ve esasen, makine öğreniminin popülaritesindeki mevcut patlamanın tek nedenidir.
Ölçeklenebilir makine öğrenimi algoritmaları, verilerin kullanılabilirliği nedeniyle temel operasyonlarının bir yan ürünü olmaktansa bir işletmeye değer katabilen bağımsız çözümler olarak artık mümkün.
Veriler her zaman işinizin temel taşı olmuştur.
In ticari karar verme, müşterinin ne satın aldığı, ürünlerin ne kadar beğenildiği ve müşteri akışının mevsimselliği gibi unsurlar her zaman çok önemli olmuştur.
Ancak artık makine öğrenimi geliştirildiğine göre, bu verileri veritabanlarında toplamak çok önemlidir.
Yapabilirsin eğilimleri incelemek ve gizli kalıpları bulun ve yeterli veri noktası olduğunda ürettiğiniz veri kümesine dayalı olarak yargılarda bulunun.
Veri Kümesi nedir?
Bir veri seti veya veri seti, belirli bir konu, tema veya alanla ilgili bir veri grubudur.
Veri kümeleri CSV, JSON veya SQL gibi çeşitli biçimlerde kaydedilebilir ve sayılar, metin, resimler, klipler ve ses gibi farklı türde veriler içerebilir.
Sonuç olarak, bir veri kümesi genellikle aynı konuyla ilgili olan ve bu amaçla kullanılan organize verileri içerir.
Veri kümeleri pazar araştırması için kullanılabilir, rakip analizi, fiyat karşılaştırması, örüntü tanımlama ve analizi ve eğitim makine öğrenimi modelleri.
Bunlar yalnızca birkaç örnektir ve veritabanları çeşitli bağlamlarda yardımcı olur.
En basit tabirle;
- Bir veri kümesi, adlandırılmış herhangi bir kayıt koleksiyonudur.
- Veri kümeleri, tıbbi kayıtlar veya sigorta kayıtları gibi sistem yazılımı tarafından kullanılmak üzere bilgileri depolayabilir.
- Kaynak kodu, makro kitaplıkları veya sistem değişkenleri veya parametreleri gibi programlar veya işletim sisteminin kendisi tarafından gereken bilgiler de depolanır. veri kümeleri.
- Veri kümeleri, depolandıkları yerden bahsetmeden yalnızca isimle ilgili referanslara izin verecek şekilde kataloglanabilir.
"Kayıtlar" ve "Veri Kümeleri" arasındaki fark nedir?
Bir kayıt, en basit anlamıyla, bir dizi veri muhafaza baytıdır. Bir kayıt, bir veritabanındaki bir giriş veya bir departmanın bir çalışanına ilişkin personel bilgileri gibi, bir birim olarak ele alınan bağlantılı verileri sıklıkla derler.
Alan, bir çalışanın veya departmanın adı gibi belirli bir veri kategorisi için kullanılan, kaydın belirlenmiş bir alanıdır.
Verilere nasıl erişmeyi planladığımıza bağlı olarak, bir veri setindeki kayıtlar çeşitli şekillerde düzenlenebilir.
Örneğin, personel verileri gibi öğeleri işleyen bir uygulama yazılımında, her bir kişinin verileri için bir kayıt formatı sağlayabilirsiniz.
Veri Kümesi Türleri
Veri kümelerini bölmek için çok sayıda kategori mevcuttur. İşte en önemli veri kümesi alt türlerinden birkaçı.
1. göre data tip
- Sayısal veri kümeleri: Nicel analiz, sayı grupları olan sayısal veritabanları kullanılarak yapılır.
- Metin Veri Kümeleri: Gönderiler, metin konuşmaları ve belgelerin tümü metin veri kümelerine dahildir.
- Çoklu ortam veri kümeleri: Bunlar müzik, video ve resim dosyalarını içerir.
- Zaman serisi veri kümeleri: Model ve trend analizi için belirli bir süre boyunca toplanan bilgileri içerir.
- Mekansal Veri Kümeleri: GPS verileri gibi konum referanslarına sahip veri kümelerine uzamsal veri kümeleri denir.
2. Veri yapısına göre
- Yapılandırılmış Veri Kümeleri: Bilgiye erişimi ve bilgiyi analiz etmeyi basitleştirmek için belirli yapılar halinde düzenlenmiş veri kümeleri.
- Yapılandırılmamış Veri Kümesi: Net bir formattan yoksundurlar. Farklı türden bilgiler içerebilirler.
- Hibrit Veri Kümeleri: Hem organize hem de yapılandırılmamış veri kümelerine hibrit veri kümeleri denir.
3. İstatistik İçinde
- Sayısal Veri Kümesi: Tamamen tamsayılardan oluşan veri kümeleri.
- İki Değişkenli Veri Kümesi: İki değişkenli veri kümelerinde iki veri faktörü kullanılır.
- Çok Değişkenli Veri Kümeleri: üç veya daha fazla değişkenli veri kümeleri: Bunlar çok değişkenli veri kümeleridir.
- Kategorik Veri Kümeleri: Yalnızca küçük bir olası değerler kümesine sahip veri kümelerine kategorik değişkenler denir.
- Korelasyon için veri kümeleri: Birbiriyle ilişkili veri faktörlerini dahil edin.
4. Makine öğrenme
- Makine öğrenimi eğitimi veri kümeleri: Algoritmayı geliştirmek için kullanılır.
- Doğrulama veri kümeleri: Model doğruluğunu artırmak ve aşırı uydurmayı azaltmak için kullanılır.
- Test için veri kümesi: Modelin son çıktısının doğruluğunu doğrulamak için kullanılır.
Veri Kümesi Oluşturma Yöntemleri
Veritabanlarının faydalarını tam olarak anlayabilmek için, öncelikle bunların gerçekte nasıl oluşturulduğu konusunda bilgilendirilmeniz gerekir. Aşağıdaki gibi iki temel yöntem vardır:
İlk adım, çeşitli kaynaklardan bilgi toplamak için benzersiz bir veri işlemcisi oluşturmaktır. Gelişmiş bir uygulama ile bu iş daha da kolaylaşıyor.
Web'den gizlice veri çıkarmak için, Bright Data'nın web kazıma aracı yerleşik ayrıştırma işlevleri ve proxy özellikleri içerir.
Size zaman ve emek kazandıracak olan ikinci seçenek, önceden var olan veritabanlarını satın almaktır. Ve yine, Brilliant Data çok sayıda indirilebilir veri seti sunar.
Veri Kümesi Kullanmanın Avantajları
Veritabanlarını kullanmanın en önemli üç avantajı aşağıda listelenmiştir.
1. Gelişmiş Karar Verme
Veri kümelerinin bilgileri, stratejik seçimleri desteklemek için kullanılır. Veri kümeleri, özellikle müşteri davranışını değerlendirmenize, pazar eğilimlerini belirlemenize, bilgiler arasındaki kalıpları ve bağlantıları aramanıza ve sonuçları değerlendirmenize olanak tanır.
Seçimlerinizi bildirmek için veri kümelerini kullanarak, işletmenizin nereye gideceğine karar vermesine yardımcı olabilirsiniz. kaynaklarına yatırım yapmak, yeni ürünlerin nasıl oluşturulacağı ve yeni hizmetler için ne kadar talep edileceği.
Sonuç olarak, rekabetçi doğanız ve pazar gereksinimlerine tepki verme kapasiteniz artacaktır.
2. Gelişmiş bir kullanıcı deneyimi
Kullanıcı incelemelerini içeren veri kümelerini kullanarak müşteri deneyiminin her yönünü nasıl geliştireceğinizi öğrenebilirsiniz.
Bu bilgileri örneğin etkileşimleri özelleştirmek için kullanabilirsiniz. ürün tasarımını geliştirmek, yeni özellikler değiştirin veya ekleyin ve kullanıcı yolculuklarını iyileştirin.
Daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunarak müşteri memnuniyetini artıracaksınız.
3. Zamandan Tasarruf ve Uygun Maliyet
Bir veri kümesi, paradan ve emekten tasarruf etmenin yollarını bulmanıza yardımcı olabilir. Örneğin, geliştirme prosedüründeki hataları tespit etmek için veri kümelerini kullanmak, süreçlerinizi yeniden düzenlemenize, israfı azaltmanıza ve zamandan tasarruf etmenize yardımcı olabilir.
Veri kümelerini benzer şekilde analiz etmek, tedarik zincirindeki boşlukları, gereksiz prosedürleri ve iş alanları gereğinden fazla harcama yapanlar.
Veri Kümeleri Kullanım Senaryoları
Veri kümeleri için en popüler kullanım örneklerinden bazılarını inceleyelim.
1. Fiyatlar karşılaştırılabilir
Çeşitli e-Ticaret sitelerinden ürün fiyatlarını içeren veri setleri yardımıyla tüm rakiplerinizi takip edebilir, en iyi fırsatları keşfedebilir ve fiyat dalgalanmalarını takip edebilirsiniz.
Ne yazık ki, e-ticaret sitelerinden veri çıkarmak oldukça zordur. Örneğin, Amazon'un CAPTCHA'lar da dahil olmak üzere birçok anti-scraping önlemi vardır ve farklı yapılara sahip siteleri vardır.
ile on milyonlarca ürüne, satıcıya ve incelemeye kolay erişim sağlayabilirsiniz. Bright DataAmazon veri kümesi.
Ayrıca yatırımcılar, perakendeciler, dünya çapındaki şirketler ve analistler tarafından sağlanan bilgilerden yararlanabilirler. Bright Dataveri için yanıt eTicaret analizi.
2. Sosyal medya takibi
Sosyal medya istatistikleri, Facebook, Twitter, Reddit ve diğer sosyal medya sitelerinden alınan açık verileri içerir.
Bu veri kümeleri, bir hedef pazar hakkında daha fazla bilgi edinmek veya kullanıcı katılımını, davranışını ve tercihlerini araştırmak için yararlıdır.
Sosyal medya veri kümeleri, marka takibi için çok önemlidir, duygu analizi yapmakve işbirliği yapılacak etkileyicileri belirleme.
Çeşitli sosyal medya platformlarından toplanan zengin bilgileri elde etmek için, satın alın Bright Data'nin sosyal medya veri kümeleri.
3. Personel Alımı
Yeni personel bulmak çok fazla zaman ve çaba gerektirir. İdeal adayı bulmak aylar alabilir. Sorun şu ki, web siteleri gibi LinkedIn kullanıcıların verilerini kolayca filtrelemesine ve incelemesine izin veremez.
Veri kümeleri üzerinde istenilen analizlerin yapılabilmesi ve ilginç verilere sahip olunması her şeyi kolaylaştırıyor.
tarafından kullanıma sunulan bir LinkedIn veri kümesi Bright Data halka açık çok sayıda profilden tam bilgi içerir
Örnek olarak, CSV veri girişlerine sahip bir veri kümesi aşağıdaki bölümlere sahip olacaktır:
- Tarih: Bilgilerin toplandığı gün.
- USD cinsinden ortalama fiyat: Bir şehirdeki belirli bir öğenin ABD doları cinsinden ifade edilen ortalama maliyeti.
- Toplam Satılan: Bir yerde tek bir günde satılan toplam mal miktarı.
- Satılan küçük ürünler: Bir lokasyonda tek bir günde küçük parçalar halinde satılan toplam ürün sayısı.
- Satılan büyük ürünler: Bir yerde tek bir günde satılan büyük ürünlerin toplam sayısı.
- Satılan ekstra büyük ürünler: Bir toplulukta tek bir günde satılan ekstra büyük öğelerin miktarı.
- Şehir: Veri toplamanın yeri.
Hızlı Linkler
- Nasıl JustControl. Kişisel Veri Akışınızı Kurar
- En İyi Veri Merkezi Proxy Hizmetleri
- Kaç Veri İhlali
Sonuç: Veri Kümesi Nedir 2024
Bu makalede veri kümeleri kavramını, bir CSV veri kümesi örneğini ve çeşitli veri kümesi türlerini gördünüz. Veri kümelerinin farklı kullanım durumlarında sağlayabileceği faydaları kapsamlı bir şekilde anladınız.
Ek olarak, bir veri kümesi oluşturmanın en tipik yollarını inceleme şansınız da oldu.
Bunlar, gereksinimleriniz için özel olarak tasarlanmış bir veri kümesinin edinilmesini veya internetten veri toplanmasını içerir. Bu hizmetlerin her ikisi de tarafından sağlanmaktadır Bright Data, veri kümelerinin en iyi pazar tedarikçisi!
Ayrıca okuyabilirsiniz
