Veri Bilimi Süreci: Anlama, Veri Toplama, Modelleme, Dağıtım ve Doğrulama

Sektördeki Veri Bilimi projeleri genellikle projeye yapı ekleyen ve her adım için net hedefler tanımlayan iyi tanımlanmış bir yaşam döngüsü olarak izlenir. CRISP-DM, OSEMN, TDSP, vb. Gibi pek çok bu tür metodoloji vardır. Bir Veri Bilimi Sürecinde, bir ekibin farklı üyelerinin gerçekleştirdiği belirli görevlerle ilgili birden çok aşama vardır.

Müşteriden bir Veri Bilimi sorunu geldiğinde, çözülmesi ve müşteriye yapılandırılmış bir şekilde üretilmesi gerekir. Bu yapı, Çözüm Mimarı, Proje Yöneticisi, Ürün Lideri, Veri Mühendisi, Veri Bilimcisi, DevOps Lideri vb. gibi belirli roller üzerinde çalışan birden fazla kişiyi içerdiğinden tüm sürecin sorunsuz bir şekilde ilerlemesini sağlar. nihai ürünün kalitesinin iyi olduğundan ve projelerin zamanında tamamlandığından emin olun.

Bu eğitimin sonunda aşağıdakileri bileceksiniz:

• İş Anlayışı
• Veri toplama
• modelleme
• dağıtım
• İstemci Doğrulama

İş Anlayışı

İş ve veri bilgisine sahip olmak son derece önemlidir. Elimizdeki sorunu çözmek için hangi hedefleri tahmin etmemiz gerektiğine karar vermemiz gerekiyor. Ayrıca hangi kaynaklardan veri alabileceğimizi ve yeni kaynakların oluşturulması gerekip gerekmediğini anlamamız gerekir.

Model hedefleri, ev fiyatları, müşteri yaşı, satış tahmini vb. olabilir. Bu hedefler, ürünleri ve sorunları hakkında tam bilgi sahibi olan müşteri ile çalışılarak kararlaştırılmalıdır. İkinci en önemli görev, hedefte ne tür bir tahmin olduğunu bilmektir.

Regresyon veya Sınıflandırma veya Kümeleme veya hatta öneri olup olmadığı. Üyelerin rollerine ve ayrıca projeyi tamamlamak için neye ve kaç kişiye ihtiyaç duyulacağına karar verilmelidir. Çözümün en azından kabul edilebilir sonuçlar ürettiğinden emin olmak için başarı ölçütlerine de karar verilir.

Yukarıda kararlaştırılan hedefleri tahmin etmek için ihtiyaç duyulan verileri sağlayabilecek veri kaynaklarının tanımlanması gerekir. Projenin başarısı için önemli bir faktör olabilecek belirli kaynaklardan veri toplamak için boru hatları inşa etme ihtiyacı da olabilir.

Veri toplama

Veriler tanımlandıktan sonra, verileri etkin bir şekilde almak ve ardışık düzen kurarak daha fazla işleme ve araştırma için kullanmak için sistemlere ihtiyacımız var. İlk adım, kaynak türünü belirlemektir. Şirket içi veya bulut üzerinde ise. Bu verileri, üzerinde daha fazla işlem yapacağımız analitik ortama almamız gerekiyor.

Veriler alındıktan sonra, Veri Bilimi Sürecinin en önemli adımı olan Keşifsel Veri Analizi'ne (EDA) geçiyoruz. EDA, tüm biçimlendirme sorunlarının ve eksik verilerin neler olduğunu görmek için verileri analiz etme ve görselleştirme sürecidir.

Kalıpları ve diğer ilgili bilgileri bulmak için verilerin araştırılmasına geçmeden önce tüm tutarsızlıkların normalleştirilmesi gerekir. Bu yinelemeli bir süreçtir ve özellikler arasındaki ve hedefle olan özellikler arasındaki ilişkileri görmek için çeşitli türlerde çizelge ve grafiklerin çizilmesini de içerir.

Ortamınıza düzenli olarak yeni veri akışı sağlamak ve mevcut veritabanlarını güncellemek için işlem hatlarının ayarlanması gerekir. Boru hatlarını kurmadan önce diğer faktörlerin kontrol edilmesi gerekir. Verilerin toplu olarak mı yoksa çevrimiçi olarak mı aktarılması gerektiği, yüksek frekans mı yoksa düşük frekans mı olacağı gibi.

Modelleme ve Değerlendirme

Modelleme süreci, Makine Öğreniminin gerçekleştiği temel aşamadır. Doğru özelliklere karar verilmesi ve modelin doğru algoritmalar kullanılarak bunlar üzerinde eğitilmesi gerekir. Eğitimli modelin daha sonra gerçek veriler üzerindeki etkinliğini ve performansını kontrol etmek için değerlendirilmesi gerekir.

Modelimizin daha iyi performans göstermesini sağlayan önemli özellikleri belirlemek için önceki aşamadaki bilgileri kullandığımız ilk adım Özellik Mühendisliği olarak adlandırılır. Özellik mühendisliği, özellikleri yeni biçimlere dönüştürme ve hatta özellikleri yeni özellikler oluşturmak için birleştirme sürecidir.

Performansı iyileştirmekten ziyade bozabilecek çok fazla özellik kullanmaktan kaçınmak için dikkatli bir şekilde yapılmalıdır. Her bir modelin, hedefe göre özellik önemleri ile birlikte bu faktöre karar vermede yardımcı olup olmayacağı metrikleri karşılaştırmak.

Özellik seti hazır olduğunda, hangisinin en iyi performansı gösterdiğini görmek için modelin birden çok algoritma türü üzerinde eğitilmesi gerekir. Buna nokta kontrol algoritmaları da denir. En iyi performans gösteren algoritmalar daha sonra daha da iyi performans için parametrelerini ayarlamak üzere daha da ileri götürülür. Hangi modelin hepsinden daha iyi olduğunu belirlemek için her algoritma ve her parametre yapılandırması için metrikler karşılaştırılır.

dağıtım

Bir önceki aşamadan sonra kesinleşen modelin artık kullanılabilir hale gelmesi ve gerçek veriler üzerinde test edilmesi için üretim ortamında devreye alınması gerekiyor. Modelin ya Mobil/Web Uygulamaları ya da gösterge tabloları ya da dahili şirket yazılımı biçiminde çalıştırılması gerekir.

Modeller, beklenen yüke ve uygulamalara bağlı olarak bulutta (AWS, GCP, Azure) veya şirket içi sunucularda dağıtılabilir. Tüm sorunların önlendiğinden emin olmak için model performansının sürekli olarak izlenmesi gerekir.

Modelin ayrıca, daha önceki bir aşamada ayarlanan boru hatları aracılığıyla her geldiğinde yeni veriler üzerinde yeniden eğitilmesi gerekir. Bu yeniden eğitim çevrimdışı veya çevrimiçi olabilir. Çevrimdışı modda uygulama kaldırılır, model yeniden eğitilir ve ardından sunucuda yeniden konuşlandırılır.

Ön uç uygulamadan verileri alan ve sunucudaki modele besleyen arka uç uygulamasını geliştirmek için farklı türde web çerçeveleri kullanılır. Bu API daha sonra tahminleri modelden ön uç uygulamaya geri gönderir. Web çerçevelerinin bazı örnekleri Flask, Django ve FastAPI'dir.

İstemci Doğrulama

Bu, projenin sonunda müşteriye kullanımları için teslim edildiği bir Veri Bilimi Sürecinin son aşamasıdır. İstemci, uygulama, ayrıntıları ve parametreleri üzerinden geçilmelidir. Modelin tüm teknik yönlerini ve değerlendirme parametrelerini içeren bir çıkış raporu da içerebilir. Müşterinin, model tarafından elde edilen performansın ve doğruluğun kabul edildiğini onaylaması gerekir.

Akılda tutulması gereken en önemli nokta, müşterinin veya müşterinin Veri Bilimi konusunda teknik bilgiye sahip olmayabileceğidir. Bu nedenle, tüm detayları müşterinin kolayca anlayabileceği bir dil ve dille onlara sağlamak ekibin görevidir.

Gitmeden önce

Veri Bilimi Süreci bir kuruluştan diğerine değişir ancak tartıştığımız 5 ana aşamada genelleştirilebilir. Veri Temizleme ve raporlama gibi daha spesifik görevleri hesaba katmak için bu aşamalar arasında daha fazla aşama olabilir. Genel olarak, herhangi bir Veri Bilimi projesi bu 5 aşamayla ilgilenmeli ve tüm projeler için bunlara bağlı kaldığından emin olmalıdır. Bu süreci takip etmek, tüm Veri Bilimi projelerinin başarısını sağlamada önemli bir adımdır.

Veri Bilimi alanında gerçek bir yetenek olmanızı kolaylaştırmak için tasarlanmış Veri Bilimi Programının yapısı, piyasadaki en iyi işvereni bulmayı kolaylaştırır. upGrad ile öğrenme yolculuğunuza başlamak için bugün kaydolun!