27 Eylül 2020 Pazar

Azure Machine Learning Studio ile Machine Learning Demo Serisi - Bike Buyer – 3 (Classification)

Bu videoda Azure Machine Learning Studio üzerinden bir classification problemine odaklanıyoruz
Senaryomuza göre bizden bisiklet alan ve almayan müşterilerimizin bir takım özelliklerine bakarak bir model eğitiyoruz. Daha sonra bu model yardımıyla potansiyel alıcıları önceden tahmin edebileceğiz.

Bu sayede kampanya ve reklamlarımızın doğru hedef kitleye daha az maliyetle ulaşmasını sağlayabiliriz.

Serinin bu bölümünde Azure ML Studio üzerinde yayınladığmız Web Service için Input ve Output nasıl düzenlenir konusuna bir göz atıyoruz. Yayınladığımız Web Servicei postman ve excel ile test ediyoruz.






Azure Machine Learning Studio ile Machine Learning Demo Serisi - Bike Buyer – 2 (Classification)

Bu videoda Azure Machine Learning Studio üzerinden bir classification problemine odaklanıyoruz

Senaryomuza göre bizden bisiklet alan ve almayan müşterilerimizin bir takım özelliklerine bakarak bir model eğitiyoruz. Daha sonra bu model yardımıyla potansiyel alıcıları önceden tahmin edebileceğiz.

Bu sayede kampanya ve reklamlarımızın doğru hedef kitleye daha az maliyetle ulaşmasını sağlayabiliriz.

Serinin bu bölümünde Classification algoritmasının başarısını anlamamızı sağlayan metriklere (Accuracy, Precision, Recall, F1 Score) ve ROC grafiğine bir göz atacağız. Hemen ardından eğitilmiş modelimizi bir Web Service haline getirip test edeceğiz.








16 Ağustos 2020 Pazar

Bu Yıl (2020) Staj Okulu Etkinliğinde Azure Machine Learning ile Makine Öğrenimine Odaklandık

Staj Okulu ekibi her yıl gönüllü ve üstün çabaları ile staj yapmak isteyen gençlere destek olmaya devam ediyor.

Staj Okulu bünyesinde stajlarını yapan arkadaşlar hem alanında uzman profesyonellerden en güncel teknik ve teknolojileri dinleyebiliyor, hem kariyerleri yolunda sağlam adımlar atabilmeleri için değerli mentorlerden destek alabiliyor, hem de iş bulma konusunda önemli bağlantılar edinebiliyorlar. 

Staj Okulu ekibine bu imkanı gençlere sundukları ve gönüllü çabalarını eksik etmedikleri için teşekkür ediyoruz. Ayrıca her yıl gönüllü destek veren birbirinden kıymetli profesyonelleri de tebrik etmeden geçmek olmaz.

Biz de her sene olduğu gibi bu sene de bu programda oturum düzenledik. Machine Learning ve ilgili konular hakkında ön bilgi verdik ve Azure Machine Learning ile nasıl Machine Learning (Makine Öğrenimi) yapılabileceğine odaklandık. Eğittiğimiz modeli web service haline getirdik ve yayınladık.

Sizlere oturumdan kareler paylaşmak isterdim. Lakin pandemi dönemi olduğu için bu sene fiziksel olarak bir araya gelemedik. Oturumumuz 15 Ağustos 2020 09:00-11:00 arasında Teams toplantısı olarak gerçekleşti.

Eğitime katılan, katkı sağlayan tüm arkadaşlarıma teşekkür ediyorum. Hayatlarında başarılar diliyorum.

Staj okulu sitesine şuradan ulaşabilirsiniz:

http://basvuru.stajokulu.com/

Genel olarak program hakkında fikir sahibi olmak için 2020 takvimine bir göz atabilirsiniz:

http://basvuru.stajokulu.com/program/?p=673A506ACE904C44BC946F30FD7A605C

15 Ağustos 2020 Cumartesi

2020-2021 Dönemiyle Birlikte Microsoft Tarafından Data Platform Alanında Art Arda 5 Yıl En Değerli Profesyonel (MVP) Ödülü!

Her yıl yeniden değerlendirmeye tabi tutularak verilen MVP (Most Valuable Professional) ödülleri dünya çapında oldukça kıymet görmektedir. Ülkemizde de çeşitli branşlarda MVP ödülüne layık görülen çok değerli profesyonel dostlarımız mevcut, oldukça aktif ve çevresine yüksek fayda üretmekteler.

Bendeniz de son 5 yıldır üst üste Data Platform alanında bu ödüle layık görülmekteyim. Saha tecrübelerimi ve alanımdaki en güncel teknik ve teknolojik bilgileri çevrem ile paylaşıyor, sizlerden gelen sorulara elimden geldiğince hızlı cevap veriyorum.

Severek yaptığım bu aktiviteleri takip edip beni 5 yıl üst üste Data Platform alanında MVP ödülüne layık gören Microsoft ekibine teşekkür ediyorum.


Yıllardır eğitmen ve danışman rollerinde görev yapıyor olmam bilgi paylaşımı konusunda daima motivasyon içerisinde olmamı sağlamıştır.  Bu yıl Veri Bilimi, Veri Mühendisliği, İş Zekası Uzmanlığı, Veritabanı Yöneticiliği ve ilişkili konularda bir çok hizmet ürettik.

Bir yandan ücret mukabili verdiğimiz hizmetler devam ederken bir yandan da bu konularda gönüllü bilgi paylaşımlarımızı blog, makale, video, seminer, web semineri gibi yöntemlerle devam ettirdik. Dahası sizlerden gelen yüzlerce soruya cevap ürettik ve onlarca kişinin bu alanda gelişimi için mentorluk desteği verdik.

Bu ödülünü size olan faydası; Veritabanı Yönetimi, İş Zekası, Veri Bilimi, Veri Mühendisliği ve alt başlıklarında benimle ve dahası ekibimle fikir alışverişinde bulunabileceğinizi bilmektir.

Hazır ilgiliyken hemen belirteyim; Son 2 yıldır Devcosci Bilişim Danışmanlık ve Eğitim bünyesinde konusunda uzman arkadaşlarımın da desteği ile ücretsiz online yetiştirme programları düzenliyoruz. 

Program hakkındaki daha önceki yazıma şuradan ulaşabilirsiniz:

http://www.abdullahkise.com/2020/03/ucretsiz-yetistirme-programlarmz-ile.html

Bu programa dahil olmak isterseniz aşağıdaki linki takip edebilirsiniz. Talep yoğunluğuna bağlı olarak arkadaşlarım programa dahil etmek üzere sizlerle iletişime geçecektir.

https://www.devcosci.com.tr/Blog/BlogPost/Devcosci-Bilisimden-Veritabani-Sorgulama-Gelistirme-ve-Is-Zekasi-Alaninda-Ucretsiz-Yetistirme-Programi

faydalı olması dileğiyle...

24 Mart 2020 Salı

Azure Machine Learning Studio ile Machine Learning Demo Serisi - Bike Buyer – 1 (Classification)

Bu videoda Azure Machine Learning Studio üzerinden bir classification problemine odaklanıyoruz

Senaryomuza göre bizden bisiklet alan ve almayan müşterilerimizin bir takım özelliklerine bakarak bir model eğitiyoruz. Daha sonra bu model yardımıyla potansiyel alıcıları önceden tahmin edebileceğiz.

Bu sayede kampanya ve reklamlarımızın doğru hedef kitleye daha az maliyetle ulaşmasını sağlayabiliriz.

Video içerisinde geçen bazı linkler ve BikeBuyer.csv dosyasına aşağıdaki linklerden ulaşabilirsiniz.

Data Science Çalışmaları için Microsoft Çözümleri
http://www.abdullahkise.com/2020/03/data-science-calsmalar-icin-microsoft.html