F1 skoru, bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir metrik olarak öne çıkar. Özellikle dengesiz sınıflandırma problemlerinde, yani sınıflar arasında örnek sayıları farklı olan durumlarda kullanışlıdır. F1 skoru, hassasiyet (precision) ve geri çağrı (recall) ölçümlerini birleştirir.
F1 skoru şu şekilde hesaplanır:
Hassasiyet (Precision): Hassasiyet, pozitif olarak tahmin edilen örneklerin gerçekten pozitif olma olasılığını ölçer. Aşağıdaki formülle hes
dlib, özellikle bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi uygulamaları için kullanılan, açık kaynaklı bir C++ kütüphanesidir. Aşağıda dlib'in temel özellikleri hakkında daha fazla bilgi bulabilirsiniz:
Görüntü İşleme:
Yüz Tespiti: dlib, yüzleri algılamak ve izlemek için etkili bir yüz tespit sistemi içerir.
import dlib
import cv2
# Dlib'in yüz detektörünü yükle
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# Görüntüyü yükle
image = cv2.imread("Lenna.png")
# Gri tonlamalıya dönüşt
Yerel İkili Model (LBP), özellikle görüntü işleme ve desen tanıma alanında kullanılan bir özellik çıkarma yöntemidir. Local Binary Pattern, piksellerin etrafındaki komşuluk ilişkilerini kullanarak her bir piksel için bir özellik vektörü oluşturur. LBP, özellikle yüz tanıma, nesne tanıma, tekstür analizi ve benzeri uygulamalarda başarıyla kullanılan bir özellik çıkarma yöntemidir.
İşte LBP'nin temel işleyişini anlatan birkaç ana nokta:
Piksel İnceleme:
LBP, bir görüntüdeki her piks
Korelasyon matrisi, genellikle istatistiksel analizlerde kullanılan bir matris türüdür. Korelasyon, iki değişken arasındaki ilişkiyi ölçen bir istatistiksel kavramdır. Korelasyon matrisi, bir veri setindeki her bir değişkenin diğer değişkenlerle olan ilişkisini gösteren bir matristir. Bu matris, korelasyon katsayılarını içerir.
Korelasyon katsayıları, genellikle -1 ile 1 arasında bir değer alır. Bu değerler arasındaki anlam şu şekildedir:
1: Tam negatif korelasyon. İki değişken arasınd
Eğitim için sinir ağları verileri gruplar halinde alma eğilimindedir. Şu ana kadar örnek girdi verileri, özellik kümesi adı verilen çeşitli özelliklerin yalnızca bir örneğinden (veya gözleminden) oluşuyordu:
inputs = [1, 2, 3, 2.5]
Burada [1, 2, 3, 2.5] verileri bir şekilde anlamlı ve arzu ettiğimiz çıktıyı açıklayıcıdır. Her sayının farklı bir sensörden gelen bir değer olarak aynı anda olduğunu düşünün. Bu değerlerin her biri bir özellik gözlem verisidir ve birlikte gözlem veya en yaygın
Tensör (Tensor):
Bir tensör, çok boyutlu bir matematiksel nesnedir. İşlem görmüş verileri temsil etmek için kullanılır.
Tek boyutlu bir tensör bir vektörü, iki boyutlu bir tensör bir matrisi, üç boyutlu bir tensör bir hacmi ve daha fazla boyutlu tensörler daha karmaşık veri yapılarını temsil edebilir.
Yapay zeka ve derin öğrenme uygulamalarında, özellikle görüntü işleme ve doğal dil işleme gibi alanlarda çok boyutlu verileri temsil etmek için sıkça kullanılır.
Dizi (Array):
Sinir ağları tipik olarak birden fazla nörondan oluşan katmanlara sahiptir. Katmanlar nöron gruplarından başka bir şey değildir. Bir katmandaki her nöron tam olarak aynı girdiyi alır; katmana verilen girdi (bu, eğitim verileri veya önceki katmanın çıktısı olabilir), ancak kendi ağırlık setini ve kendi önyargısını içerir ve kendi benzersiz yanıtını üretir. çıktı. Katmanın çıktısı, her nöron başına bir tane olmak üzere bu çıktıların her birinin bir kümesidir. Diyelim ki bir katmanda 3 nöron ve 4 g
Diyelim ki tek bir nöronumuz var ve bu nöronun üç girişi var. Çoğu durumda olduğu gibi, sinir ağlarında parametreleri başlattığınızda, ağımızda ağırlıklar rastgele başlatılacak ve önyargılar başlangıç için sıfır olarak ayarlanacaktır. Bunu neden yaptığımız daha sonra ortaya çıkacak. Girdi ya gerçek eğitim verileri ya da sinir ağındaki önceki katmandaki nöronların çıktıları olacaktır. Şimdilik giriş olarak başlamak üzere değerleri oluşturacağız:
inputs = [1, 2, 3]
Her girdinin kendisiyle il
Günümüzde TensorFlow, Keras veya PyTorch gibi açık kaynaklı makine öğrenimi yazılım kitaplıkları ile yalnızca birkaç satır kodla, yüksek yapısal karmaşıklığa sahip olsa bile bir sinir ağı oluşturabiliyoruz. Bununla birlikte, sinir ağlarının ardındaki matematik bazılarımız için hâlâ bir gizemdir ve sinir ağları ile derin öğrenmenin ardındaki matematik bilgisine sahip olmak, bir sinir ağı içinde neler olduğunu anlamamıza yardımcı olabilir. Ayrıca mimari seçiminde, derin öğrenme modellerinin ince a
Yapay sinir ağı (YSA), bilgisayar biliminde ve yapay zeka alanında kullanılan bir modeldir. Biyolojik sinir sistemlerinden ilham alarak tasarlanmış bir matematiksel modeldir. Yapay sinir ağları, bilgiyi işlemek ve öğrenmek için kullanılır. İşte yapay sinir ağlarının temel bileşenleri ve işleyişi:
Nöronlar (Yapay Sinirler): Yapay sinir ağı, yapay sinirlerden oluşur. Her yapay sinir, girdileri alır, bu girdileri işler ve bir çıktı üretir. Her yapay sinir, bir ağırlıkla çarpılan girdileri alır
Çoklu doğrusal regresyon, bir bağımlı değişkenin bir veya daha fazla bağımsız değişkenle ilişkisini modellemek için kullanılan bir istatistiksel analiz yöntemidir. Bu yöntem, bağımlı değişkenin tahmin edilmesi veya açıklanması amacıyla kullanılır ve bağımsız değişkenlerin etkilerini incelemek için faydalıdır. İşte çoklu doğrusal regresyonun ana bileşenleri ve nasıl çalıştığına dair önemli bilgiler:
Bağımlı Değişken (Y): Çoklu doğrusal regresyonun temel amacı, bağımlı bir değişkeni (genellik
Nonlinear regresyon, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi doğrusal bir denklemle ifade edemeyen durumlar için kullanılan bir regresyon analiz yöntemidir. Doğrusal regresyon, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi birinci dereceden bir polinom veya doğrusal bir denklemle ifade ederken, nonlinear regresyon, bu ilişkiyi doğrusal olmayan bir fonksiyonla modellemek için kullanılır. Bu, daha karmaşık, eğri veya eğrilerle ifade edilen ilişkileri ele almak için gereklidir.
Dönüştürülmüş değişkenler (transformed variables), veri analizinde veya modellemede kullanılan, orijinal verilerin üzerinde belirli matematiksel dönüşümler uygulanarak elde edilen yeni değişkenlerdir. Bu tür dönüşümler, verileri daha iyi anlama, ilişkileri keşfetme, modeli iyileştirme veya dağılımları daha normal hale getirme amacıyla kullanılır. İşte bazı yaygın dönüşüm türleri ve neden kullanıldıklarına dair açıklamalar:
Logaritmik Dönüşüm: Verilerin logaritmasını almak, orijinal verileri
Lineer regresyon, bir bağımlı değişkenin bir veya daha fazla bağımsız değişken tarafından nasıl etkilendiğini modellemek için kullanılan istatistiksel bir analiz yöntemidir. Temel amaç, bağımlı değişkenin değerini tahmin etmek veya açıklamaktır.
Lineer regresyon, bağımlı değişkenin sürekli bir sayısal değere sahip olduğu durumlar için uygundur ve en yaygın kullanılan regresyon türüdür. İşte lineer regresyonun temel özellikleri:
Bağımlı Değişken (Y): Modellemeye çalıştığımız veya tahmin
Kovaryans ve korelasyon, iki değişken arasındaki ilişkiyi ölçen iki farklı istatistiksel kavramdır. İşte her birinin açıklamaları ve farkları:
Kovaryans:
Kovaryans, iki rassal değişken arasındaki ilişkinin doğasını ölçen bir terimdir. İki değişken arasındaki eğilimlerin aynı yönde mi yoksa ters yönde mi olduğunu belirlemeye yardımcı olur. Kovaryans pozitif, negatif veya sıfır olabilir.
Pozitif Kovaryans: İki değişken arasında pozitif bir kovaryans varsa, bu, bir değişkenin arttığı
Tidy Data, veri analizi ve veri bilimi için önemli bir veri düzenleme prensibidir. Bu prensip, veri setlerinin düzenli, anlaşılır ve işlenebilir bir biçimde oluşturulmasını amaçlar. Tidy Data'nın temel özellikleri şunlardır:
Her değişken bir sütun: Her bir özellik (değişken) veri setinde ayrı bir sütunda temsil edilmelidir. Bu, her sütunun tek bir özelliği temsil ettiği anlamına gelir.
Her gözlem bir satır: Her veri noktası (gözlem) veri setinde ayrı bir satırda yer almalıdır. Bu, her
Quantile-Quantile (Q-Q) grafiği, bir veri setinin teorik bir olasılık dağılımı ile karşılaştırılmasına yardımcı olan bir grafik yöntemidir. Q-Q grafiği, verilerin ne kadar iyi belirli bir olasılık dağılımına uydurulabileceğini değerlendirmek için kullanılır. Genellikle normal dağılım ile karşılaştırmak amacıyla kullanılır, ancak başka bir olasılık dağılımı da seçilebilir.
Q-Q grafiği, aşağıdaki adımlarla oluşturulur:
Verilerin Sıralanması: Veriler sıralanır, yani küçükten büyüğe veya b
Quantiles ve standartlaştırılmış değişkenler, veri analizinde kullanılan önemli iki kavramdır. İşte bu kavramların açıklamaları:
Quantiles (Çeyrekler veya Yüzdelikler): Quantiles, bir veri setini belli yüzdelerde bölen ve verilerin sıralandığı değerlerdir. Genellikle verilerin dağılımını anlamak ve özetlemek için kullanılırlar. İlk dört temel quantile şunlardır:
Alt Çeyrek (Q1 - 25. persentil): Verilerin en düşük %25'ini temsil eder.
Medyan (Q2 - 50. persentil): Verileri ikiye böl
"Measuring Spread," bir veri setinin değişkenliğini veya dağılımının ne kadar yayıldığını ölçen istatistiksel metrikleri ifade eder. Bu metrikler, verilerin dağılımının merkezi eğilim metriklerinin ötesindeki özelliklerini anlamamıza yardımcı olur. İşte spread ölçümüne yönelik temel metrikler:
Varyans (Variance): Varyans, veri noktalarının ortalama etrafındaki yayılımın ölçüsüdür. Her bir veri noktasının ortalamadan ne kadar uzak olduğunu hesaplar ve bu farkların karelerinin ortalamasını al
Merkezi ölçüm (Measuring Center), bir veri dağılımının merkezi konumunu tanımlamak için kullanılan istatistiksel metrikleri ifade eder. Bu metrikler, veri dağılımının hangi değerlerin veya bölgelerin etrafında yoğunlaştığını veya merkezde bulunduğunu anlamamıza yardımcı olur. İşte merkezi ölçümü ifade eden temel metrikler:
Ortalama (Mean): Veri setindeki tüm değerlerin toplamının veri noktalarının sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Ortalama, veri setinin merkezi konumunu temsil eder. Özellik
Veri dağılımlarını tanımlamak ve özetlemek için kullanılan sayısal metrikleri ve istatistikleri içeren bir kavramdır. Bu metrikler ve istatistikler, veri setinin merkezi eğilimini, değişkenliğini ve şeklini anlamamıza yardımcı olur. İşte bu kavramın temel öğeleri:
Merkezi Eğilim (Measures of Central Tendency):
Ortalama (Mean): Veri setindeki tüm değerlerin toplamının veri noktalarının sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Veri setinin merkezi konumunu temsil eder.
Medyan (Median): Ver