language

KULLANILAN ML YÖNTEMLERI

Görev, kullanılabilirlik ve gelen verilerin kalitesine bağlı olarak, veri bilimcilerimiz benzersiz bir dizi özellik ve algoritma içeren bir model oluşturur. Hedef, regresyon yöntemleri, karar ağacı algoritmaları, bunların toplamıveya bir kombinasyonu ile çözülebilir.

REGRESYON MODELLERI
Özellikle sınırlı veriye sahip durumlarda net yorumlar, uygulama kolaylığı, sağlamlık ve güvenilirlik sunan, zaman serisi tahminleri için basit ama güçlü bir araç.
KARAR AĞAÇLARI
Özellikle yorumlanabilirlik, doğrusal olmayan ilişkiler ve özellik seçiminin önemli faktörler olduğu senaryolarda çok yönlü ve güçlü bir ML algoritması.
KORO ÇÖZÜM
Bu teknik, karar ağaçları, doğrusal modeller veya sinir ağları gibi birden fazla öğrenme algoritmasını aynı anda kullanır; burada her bir algoritmadan ziyade bir korodan daha doğru bir tahmin elde edilebilir. Model mimarisindeki esneklik ve hiperparametre ayarı, belirli bir sorun için ince ayar yapılmasını sağlar.
HÖRİSTİK- BULUŞSAL YÖNTEM
Yöntem, belirli bir sektördeki bir geliştirme ekibinin birleşik deneyimini, özel durumları dikkate alarak biriktirir ve kullanılan tüm teknolojilerin verimliliğini artırmak için çalışır.

BİZE NASIL ULAŞABİLİRSİNİZ?

    BİR SORU SORUN

    Aklımda bir soru var

    İlk isim
    Soyadı
    Ülke
    Şirket
    Pozisyon
    Email
    Telefon
    Özellikle şunun hakkında daha fazla şey duymak istiyorum:

      BİZE YAZIN

      İLK ADI
      SOY İSİM
      ŞİRKET
      TELEFON
      e-mail
      YORUM

        DEMO İSTEYİN

        Hızlı bir demo görmek isterim

        İlk isim
        Soyadı
        Ülke
        Şirket
        Endüstri
        Pozisyon
        Email
        Sohbet etmek ve hızlı bir demo görmek isterim: