Tahmine Dayalı Modelleme

Tahmine Dayalı Modelleme Nasıl Çalışır?

Tahmine dayalı modellemenin arkasındaki temel fikir, tahminler yapmak için gerçek dünyadaki bir sürecin matematiksel veya hesaplamalı bir temsilini (bir model) oluşturmaktır. Özellikler soruna ve verilere bağlı olarak büyük ölçüde değişmekle birlikte, süreç genellikle birkaç temel adımı içerir:

1. Veri Toplama ve Hazırlama: İlgili geçmiş verilerin toplanması ilk adımdır. Bu veriler daha sonra veri temizleme, eksik değerleri ele alma, verileri uygun şekilde ölçeklendirmek için normalleştirme ve model için anlamlı girdi değişkenleri oluşturmak için özellik mühendisliğini içeren veri ön işleme sürecinden geçer. Yüksek kaliteli veri toplama ve açıklama çok önemlidir.
2. Model Seçimi: Doğru algoritmanın seçilmesi, tahmin görevinin niteliğine (örneğin, bir kategorinin sürekli bir değere karşı tahmin edilmesi) ve veri özelliklerine bağlıdır. Yaygın model türleri arasında daha basit görevler için Doğrusal Regresyon ve Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, Rastgele Ormanlar ve Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN'ler) veya Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler ) gibi Derin Öğrenme (DL) modelleri gibi daha karmaşık yöntemler bulunur.
3. Model Eğitimi: Seçilen model, hazırlanan geçmiş veriler(eğitim verileri) kullanılarak eğitilir. Model, genellikle bir kayıp fonksiyonu tarafından yönlendirilen tahminleri ile eğitim verilerindeki gerçek sonuçlar arasındaki farkı en aza indirmek için dahili parametrelerini (model ağırlıkları) ayarlayarak kalıpları öğrenir. Model eğitimi için ipuçlarını takip etmek sonuçları önemli ölçüde iyileştirebilir. Performansı optimize etmek için genellikle hiperparametre ayarı gereklidir.
4. Model Değerlendirmesi: Modelin yeni, görülmemiş verilere genelleme yeteneği, ayrı doğrulama verileri ve test verileri kullanılarak değerlendirilir. Performans, doğruluk, kesinlik, geri çağırma veya F1 puanı gibi görevle ilgili metrikler kullanılarak ölçülür. Çapraz doğrulama teknikleri daha sağlam bir değerlendirme sağlayabilir.
5. Model Dağıtımı: Doğrulandıktan sonra model, yeni, gerçek dünya verileri üzerinde tahminler yapmak üzere konuşlandırılır. Bu, modelin yazılım uygulamalarına, gösterge tablolarına veya operasyonel sistemlere entegre edilmesini içerebilir. Çeşitli model dağıtım seçenekleri mevcuttur ve model dağıtımı için en iyi uygulamaların izlenmesi güvenilirlik ve verimlilik sağlar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Tahmine dayalı modelleme, çeşitli alanlarda proaktif stratejilere ve kaynak optimizasyonuna olanak tanıyan değerli bir öngörü sağlar. İşte iki somut örnek:

1. Perakende Talep Tahmini: Perakendeciler, ürünlere yönelik talebi tahmin etmek için tahmine dayalı modelleme kullanır. Modeller, geçmiş satış verilerini, mevsimselliği, promosyon etkinliklerini ve hatta hava durumu veya ekonomik göstergeler gibi dış faktörleri analiz ederek gelecekteki satış hacimlerini tahmin edebilir. Bu, envanter seviyelerinin optimize edilmesine, stokların tükenmesinin ve aşırı stoklamanın azaltılmasına yardımcı olarak yapay zeka ile perakende verimliliğinin elde edilmesine ve karlılığın artmasına yol açar. Zaman serisi analizi gibi teknikler burada yaygındır.
2. Sağlık Hizmetleri Hasta Risk Tabakalandırması: Sağlık hizmetlerinde yapay zekada, öngörücü modeller hasta verilerini (demografik bilgiler, tıbbi geçmiş, laboratuvar sonuçları, yaşam tarzı faktörleri) analiz ederek belirli hastalıklara yakalanma (diyabet veya kalp hastalığı gibi) veya olumsuz olaylar (hastaneye yeniden yatış gibi) yaşama riski yüksek olan bireyleri belirler. Bu, sağlık hizmeti sağlayıcılarının önleyici tedbirlerle veya kişiselleştirilmiş tedavi planlarıyla proaktif olarak müdahale etmesine, hasta sonuçlarını iyileştirmesine ve kaynakları daha etkili bir şekilde yönetmesine olanak tanır.

Diğer önemli Kestirimci Analitik kullanımları arasında üretimde kestirimci bakım, finans alanında yapay zekada kredi puanlaması, telekomünikasyonda müşteri kaybı tahmini ve hatta aşağıdaki gibi modellerle nesne takibi yapan bilgisayarla görme (CV) sistemlerinden gelen verileri kullanarak trafik düzenlerini tahmin etme yer almaktadır Ultralytics YOLO11.

Tahmine Dayalı Modelleme ve İlgili Kavramlar

Diğer analitik tekniklerle ilişkili olsa da, tahmine dayalı modelleme gelecekteki sonuçları tahmin etmeye odaklanır. Bunu şundan ayırmak faydalı olacaktır:

• Tanımlayıcı Analitik: Ne olduğunu özetlemek için geçmiş verileri analiz eder (örneğin, son çeyrekte ortalama satışları hesaplamak). Geçmişe ilişkin içgörüler sağlar ancak tahminde bulunmaz. Farklı analitik türlerini keşfedin.
• Teşhis Analitiği: Geçmiş verileri inceleyerek bir şeyin neden olduğunu anlamaya odaklanır (örneğin, belirli bir bölgede satışların neden düştüğünü araştırmak). Bu Teşhis Analitiği tanımına bakın.
• Kuralcı Analitik: İstenen sonuçlara ulaşmak için eylemler önermek üzere tahminin ötesine geçer (örneğin, kârı en üst düzeye çıkarmak için en uygun fiyatlandırma stratejilerini önermek). Genellikle tahmine dayalı modellerin çıktılarını kullanır. Bu Kuralcı Analitik tanımına bakın.

Tahmine dayalı modelleme genellikle modelin etiketli geçmiş verilerden (sonucun zaten bilindiği veriler) öğrendiği denetimli öğrenme tekniklerini kullanır.

Araçlar ve Platformlar

Tahmine dayalı modellerin geliştirilmesi ve dağıtılması genellikle özel yazılım kütüphanelerinin ve platformlarının kullanılmasını gerektirir. Scikit-learn gibi popüler makine öğrenimi kütüphaneleri ve aşağıdaki gibi derin öğrenme çerçeveleri PyTorch ve TensorFlowbirçok tahmin modeli için yapı taşları sağlar. Kaggle gibi platformlar, deneyler için veri kümeleri ve ortamlar sunar. Uçtan uca yaşam döngüsünü yönetmek için Ultralytics HUB gibi platformlar, aşağıdakiler dahil olmak üzere veri kümelerini eğitmek, yönetmek, deneyleri izlemek ve modelleri dağıtmak için araçlar sağlar Ultralytics YOLO Öncelikle görme görevleri için kullanılsa da, daha geniş tahmin sistemlerini besleyen veriler üretebilen modeller. Machine Learning Mastery ve Towards Data Science gibi kaynaklar daha fazla öğrenme fırsatı sunmaktadır.

Tahmine dayalı modellemeyi anlamak, gelecekteki eğilimleri öngörmek ve proaktif, veriye dayalı kararlar almak için verilerden etkili bir şekilde yararlanmak açısından çok önemlidir.