CRISP-DM nedir?
CRISP-DM Nedir?
CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), veri madenciliği projeleri için yapılandırılmış bir süreç modelidir. 1996\'da geliştirilen bu model, veri madenciliği sürecinde farklı aşamaları tanımlayarak daha sistematik bir yaklaşım sunar.CRISP-DM Aşamaları
CRISP-DM, altı ana aşamadan oluşur:- İş Anlayışı: Projenin hedeflerinin belirlenmesi ve iş ihtiyaçlarının anlaşılması.
- Veri Anlayışı: Veri toplama ve işleme sürecinin başlatılması, veri setinin incelenmesi.
- Veri Hazırlama: Model oluşturma için gerekli verilerin hazırlanması ve temizlenmesi.
- Modelleme: Seçilen tekniklerin uygulanması ve modelin oluşturulması.
- Değerlendirme: Modelin performansının değerlendirilmesi ve iş hedeflerine uygunluğunun kontrolü.
- Dağıtım: Modelin uygulanması ve sonuçların paylaştırılması.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi hangi meslekleri dönüştürecek?
- Özellik ölçekleme: standardizasyon, normalizasyon ve robust scaler farkları
- Özellik seçimi: filtre, sarmalayıcı ve gömülü yöntemler
- Veri tabaninda indeks kullanımı nasıl daha verimli hale getirilebilir?
- Transfer öğrenme: ResNet, EfficientNet gibi modeller nasıl uyarlanır?
- Çok sınıflı sınıflandırmada macro–micro–weighted F1 farkları
- Veri ambarı nedir?
- Ortalama, medyan ve mod nedir?
- Yapay zekâ alanında kullanılan en yaygın optimizasyon algoritmaları nelerdir?
- Veri toplama yöntemleri nelerdir?
- Model doğrulama (validation) nedir?
- Spark nedir ve ne işe yarar?
- Regresyon metrikleri: RMSE, MAE ve R² nasıl yorumlanır?
- Veri sürümleme: DVC ve Git-LFS ile veri–model takibi
- Makine öğrenmesi modellerinde overfitting nasıl önlenir?
- Dil modellerinde cümle yerleştirme (sentence embedding) kullanımı
- Matplotlib ve Plotly ile etkileşimli grafikler nasıl hazırlanır?
- Deney platformları: feature flag ve sequential testing riskleri
- Kategorik değişken kodlama: one-hot, target ve ordinal encoding
- Maliyet duyarlı öğrenme ve iş metriği ile model metriğini hizalama