Gartner'a göre, Veri Bilimi projelerinin %85'i başarısız oluyor (ve bunun 2022'ye kadar olacağı tahmin ediliyor). Bugün giderek daha fazla kuruluş, hizmetlerini iyileştirmek veya yeni gelir akışları oluşturmak için verilerin gücünden yararlanmaya çalıştığından, başarısızlık oranlarının daha da yüksek olduğundan şüpheleniyorum. “Doğru” verilere sahip olmamak, […]
Bu makale, Data Science Blogathon'un bir parçası olarak yayınlandı. Genel Bakış Makine öğrenimi (ML), üretkenliği artırmak için çok fazla potansiyele sahiptir. Ancak, ML modellerinin eğitimi için verilerin kalitesi, iyi sonuçlar elde etmek için mükemmel olmalıdır. Herhangi bir ML algoritması, yalnızca büyük ve mükemmel veri beslemesi olduğunda mükemmel performans sağlar […]
Bu makale, Data Science Blogathon'un bir parçası olarak yayınlandı. NLP kullanarak Tüketici Şikayetlerini Ayrıştırma hakkında uçtan uca bir Kılavuz […]
Bu makale, Data Science Blogathon'un bir parçası olarak yayınlandı. İçindekiler Genel Bakış Geleneksel Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü Şelale Modeli Çevik Model DevOps ML modellerindeki Zorluklar MLOps'u Anlama Veri Mühendisliği Makine Öğrenimi DevOps Son Notlarına Genel Bakış: MLOps deeplearning.ai tarafından yapılan araştırmaya göre, Machine Learning, Deep Learning kullanan şirketlerin yalnızca %2'si […]
Özetle, Veri Bilimi iş büyümesini hızlandırır. Sudeep Rao, dünya çapında yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) projelerine yılda yaklaşık 30 milyar dolar yatırım yapıldığını belirterek bunun somut bir kanıtını sunuyor. Bir BI ve analitik anketi, anket katılımcılarının %94'ünün “veri ve analitikleri” önemli faktörler olarak bildirdiğini belirtti.
Bu makale Veri Bilimi Blogathonunun bir parçası olarak yayınlandı. Giriş Metni Özetleme önemli bir Doğal Dil İşleme (NLP) görevidir. Metin özetleme, metnin ana mesajını iletmek için anlamı koruyarak daha büyük bir metni daha küçük boyutlara yoğunlaştırmayı içerir. Temel olarak, uzun metni ana noktalara ayırır, böylece […]
