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.
