Eğer veri bilimi, makine öğrenmesi, yapay zeka gibi konu başlıkları altında belirli bir zamandır
çalışıyorsanız ya da proje geliştiriyorsanız bazı işlem adımlarını sürekli olarak tekrarladığınızı
muhtemelen fark etmişsinizdir. Bu konuda bazı şirketler kendi hazırlamış oldukları kod
bloklarını kullanırken, bazı şirketler de bu işlemleri biraz daha hızlandırmak için çeşitli yazılımlar
satın alırlar.
Bugün de sizlerle, işte bu ihtiyaçlar doğrultusunda geliştirilen güzel bir aracı tanıyacağız. Eğer
siz de merak ettiyseniz PyCaret ile sizleri tanıştırabiliriz 🙂
PyCaret’in geliştiricileri, bu aracın kimler için uygun olduğunu ise şu şekilde sıralıyor:
Üretkenliği Artırmak İsteyen Deneyimli Veri Bilimciler
Düşük Kodlu Bir Makine Öğrenmesi Çözümü Arayan Yeni Veri Bilimciler
Hızlı Prototipler Oluşturmak İsteyen Veri Bilimi Uzmanları
Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Öğrencileri ve Meraklıları
Peki asıl önemli soru ise şu, PyCaret bize neler sunuyor?
Şimdi de gelin bu özellikleri daha detaylı bir şekilde inceleyelim.
DATA PREPARATION
Veri hazırlama aşamaları, veri analizi ya da makine öğrenmesi süreçlerinin ilk ve en ciddi
zaman alan aşamasıdır. Bakalım PyCaret bize bu konuda nasıl yardımcı olabiliyor?
MODEL TRAINING
ANALYZE RESULTS
Şu ana kadar birçok inceleme yaptık, ancak sizde biliyorsunuz ki modelleri anlamak için
sadece yukarıdaki tabloda bulunan değerlere bakmak çoğu durumda yeterli olmuyor. İşte
bu noktada karşımıza çıkan 2 ana başlık:
