Bir algoritma yinelemeleri veya düzenlilikleri büyük veri kümeleri içerisine veya farklı veri kümelerine yerleştirdiği zaman örüntü tanıma meydana gelir. Makine öğrenimi ve veri madenciliği ile yakından ilişkilidir ve hatta eş anlamlısı olduğu düşünülür. Bu görünürlük araştırmacıların içgörü keşfetmelerine veya aksi takdirde belirsiz olabilecek sonuçlara ulaşmalarına yardımcı olabilir.
Feature Engineering, makine öğrenmesi sürecinin en fazla emek ve yaratıcılık gerektiren aşamalarından biridir. Bu süreç, ham verilerin daha anlamlı ve işlenebilir özelliklere dönüştürülmesini kapsar. Feature Engineering'in temel prensipleri arasında domain bilgisini kullanma, veri keşfi yapma, verinin doğasını anlama ve problem odaklı düşünme yer alır.
Customer churn rate (müşteri kaybı oranı), belirli bir süre içinde bir şirketle ilişkisini sonlandıran müşterilerin yüzdesini yansıtan bir iş ölçümüdür. Bu zaman dilimi, sektöre ve ürüne bağlı olarak aylık, üç aylık veya yıllık olarak ölçülebilir.
Veri temizleme, veya veri sürtmesi, bir veri tabanından yanlış olan verileri veya kayıtları tespit etme ve düzeltme veya kaldırma işlemidir. Düzgün şekilde formatlanmamış veya çift veri ya da kayıtları düzeltmeyi veya kaldırmayı da kapsar.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
