Machine Learning Ve Data Mining Soru
-
Merhaba mürit ve mürideler.
Kafamda bir soru işareti var bunu örneklendirerek anlatmak istedim. Yoksa cümleler ile ifade edebilmem pek mümkün değil..
Öncelikle şöyle bir hayal kuralım.
1 sınıf var (Normal okullardaki sınıflar işte.)
1 Adet öğretmen var
10 Adet de öğrenci var.
Bu öğretmen her ders sonunda öğrencilerden 1 tanesine artı atıyor ama sadece 1 tanesine bu şart var ve kesinlikle her gün atıyor.
Şöyle bir Data var elimde diyelim
1 Yıl boyunca her gün öğretmenin attığı oyun datası var.
Öğretmen de artı atarken şu kriterlere bakarak artı atıyor ;
*Göz rengi ?
*Not ortalaması en yüksek kimler ?
*Bu gün derste en çok soru çözeneler kimler ?
*Yaşı en büyük olanlar kimler ?
*En çok devam eden öğrenciler kimler ?
Öğretmen bu kriterlere bakarak bir karar veriyor. Fakat karar verirken neye ne şekilde baktığını bilmiyoruz.
Elimden bütün öğrencilerin Günlük durumu var diyelim ve hangi gün hangi öğrencinin seçildiği var.
Yapmak istediğim şu ; Öğrencilere atılacak artının bir sonraki gününü tahmin etmek.
Yani Öğrencilerin duruma göre bir karar ağacı oluşturmak istiyorum.
Hangi yolları izlemeliyim ? Bu datalar benim için yeterli midir ?
Umarım anlatabilmişimdir.
Sanırım c4.5 algoritması işimi görecektir birde size sormak istedim.
Bu data kendi kendine öğrenmeli. Her gün data değişecek. Yani makinaya Artı atmayı öğretmeliyim.
Teşekkürler.
-
Takip
-
Öğretmenin ruh hali datasıda var mı?
bana öğrencilerin durumundan çok ruh hali karar veriyor gibi geldi,
-
DuPi bunu yazdı
Öğretmenin ruh hali datasıda var mı?
bunu öğrencilerin durumundan çok ruh hali karar veriyor gibi geldi,
Hocam zaten karar ağacı oluşturulacak otomatik. Bu yüzden data mining yapıyoruz ? Yanlış mı biliyorum ?
-
yok doğru biliyorsun da?
elindeki veriler ile karar verme nasıl yapılır bilmiyorum çünkü karar sürecini en fazla etkileyen o hocanın o anki ruh hali, mutluysa rastgele seçebilir hatta tembel birini bile, baskı veya stres altındaysa
derse en çok katılana, kızgınsa sadece en çalışkana gibi ,
yazarken düşündüm de :)
o zaman veriler içinde not verme alışkanlığına göre ruh hali ataması yapılır.
ruh haline göre de + koyulacak kişi seçilebilir.
-
DuPi bunu yazdı
yok doğru biliyorsun da?
elindeki veriler ile karar verme nasıl yapılır bilmiyorum çünkü karar sürecini en fazla etkileyen o hocanın o anki ruh hali, mutluysa rastgele seçebilir hatta tembel birini bile, baskı veya stres altındaysa
derse en çok katılana, kızgınsa sadece en çalışkana gibi ,
yazarken düşündüm de :)
o zaman veriler içinde not verme alışkanlığına göre ruh hali ataması yapılır.
ruh haline göre de + koyulacak kişi seçilebilir.
Hocam anladım bu data içerisinde öyle duygusal veri yok. Ben örnek verdim sadece :)
-
aklıma gelen ilk çözüm; öğrencileri one-hot encoding ile represent edecek şekilde bir feedforward neural network eğitirdim. input olarak feature matrixi belirlerdim (yani senin dediğin artı atma kriterleri) output olarak da hangi öğrencinin artılandığını ifade eden bi one-hot vector.
yani bir matrix o günkü öğrencilerin her birinin değerleri olacak, outputta da sadece artı atılan öğrenci 1 diğerleri 0 olacak, bunla train edip sonrasında günlük feature matrixi verdiğinde sana seçimi yapacaktır sanırım.
-
Lightsaber bunu yazdı
aklıma gelen ilk çözüm; öğrencileri one-hot encoding ile represent edecek şekilde bir feedforward neural network eğitirdim. input olarak feature matrixi belirlerdim (yani senin dediğin artı atma kriterleri) output olarak da hangi öğrencinin artılandığını ifade eden bi one-hot vector.
yani bir matrix o günkü öğrencilerin her birinin değerleri olacak, outputta da sadece artı atılan öğrenci 1 diğerleri 0 olacak, bunla train edip sonrasında günlük feature matrixi verdiğinde sana seçimi yapacaktır sanırım.
işte işi anlamayan biri(ben) ile anlayan birinin(light) arasındaki fark :)
ben kafadan sallama algoritma oluşturuyorum :)
neyse,
hocam ruh halini sen oluştur :)
mesela haftanın günlerini baz al , havanın açıklık kapalılık durumu, buna göre ruh hali ver geçmiş verilere bakarak bundan birşey çıkartabilirsin diye düşünüyorum.
-
@DuPi , hocam bu dediklerin ihmal edilecek. Benim yapmak istediğim bu değil zaten bu bir örnekti. Duyguyu vs bırakmak gerekiyor. Yani Öğretmen ahmetten hoşlanıyormuş. Arkadaşının çocuğuymuş falan bunları es geç.
@Lightsaber , hocam o anki sınıf durumu da önemli sanırım. Kimse tahtya kalkmadı ise 1 kişi 2 defa tahtaya kalktı didiğeri 3 defa kalktı. Bu durumda + yı hak eden 3 defa kalktığı için hak etmiş oluyor. Diğer kriterleri hemen hemen eşit veya diğer kriterler seçimde önem derecesi daha az , tahtaya kalkma durumu daha fazla önem arz ediyor diyelim. Ama geçen hafta mehmet 20 defa tahtaya kalkmıştı. Bu sefer vektörler arasında çok büyük bir fark olmaz mı ? Sınıflandırma algoritmaları daha iyi sonuç getirmez mi ?
-
sağlık olsun :)
ben sadece katılım sağlamak adına girdim bu yarışmaya :)
güzel işler yapan kişileri boş göndermek olmuyor :)
-
MhmdAlmz bunu yazdı
@DuPi , hocam bu dediklerin ihmal edilecek. Benim yapmak istediğim bu değil zaten bu bir örnekti. Duyguyu vs bırakmak gerekiyor. Yani Öğretmen ahmetten hoşlanıyormuş. Arkadaşının çocuğuymuş falan bunları es geç.
@Lightsaber , hocam o anki sınıf durumu da önemli sanırım. Kimse tahtya kalkmadı ise 1 kişi 2 defa tahtaya kalktı didiğeri 3 defa kalktı. Bu durumda + yı hak eden 3 defa kalktığı için hak etmiş oluyor. Diğer kriterleri hemen hemen eşit veya diğer kriterler seçimde önem derecesi daha az , tahtaya kalkma durumu daha fazla önem arz ediyor diyelim. Ama geçen hafta mehmet 20 defa tahtaya kalkmıştı. Bu sefer vektörler arasında çok büyük bir fark olmaz mı ? Sınıflandırma algoritmaları daha iyi sonuç getirmez mi ?
Değerler arasındaki farkları birbirine yakın tutmak için regularization kavramını araştırabilirsin. En basitinden her değeri o feature için uç değerlerin farkının mutlak değerine bölebilirsin.
Sınıflandırma algoritması dediğin nedir, hangisi mesela? Benim anlattığım şeyle de bir nevi sınıflandırma yapıyorsun
EDIT: Bir de sorunu böyle öğrenci-öğretmen benzetmesine girmeden direk anlatırsan daha anlaşılır olacağı kanaatindeyim.
Lightsaber tarafından 27/Şub/18 10:37 tarihinde düzenlenmiştir