Kaggle Nedir, Nasıl Çalışır? Veri Bilimcilerin Verimli Ortamı: Kaggle

Kaggle Nedir, Nasıl Çalışır? Veri Bilimcilerin Verimli Ortamı: Kaggle
Hosting Fiyatları

Makine öğrenimi meraklılarının tahmine dayalı doğruluk puanları üzerinde rekabet etmeleri için sanal bir buluşma noktası olarak başlatılan ve Google tarafından satın alınan veri bilimi platformu Kaggle, daha sonra veri odaklı pazarlamacılar da dahil olmak üzere veri profesyonellerinin analitik oyunlarını geliştirmelerine yardımcı olabilecek, veri bilimi ve analitik için her şeye yarayan bir platforma dönüştü.

Giderek artan sayıda veri sorununu çözmeye yardımcı olabilecek Kaggle, ücretsiz bir hizmet olmasına rağmen size aşağıdaki konularda yardımcı olabilir:

  • Mevcut müşteri ve pazarlama verilerini zenginleştirmek için güvenilir veri kaynaklarının nasıl bulunacağı
  • Tekerleği yeniden icat etmeden yeni bir veri analizi için fikir, ilham ve ilgili kodun nasıl bulunacağı
  • Meslektaşlarla bir veri projesinde nasıl verimli bir şekilde işbirliği yapılır? 
  • Makine öğrenimi ve yapay zekanın pazarlama analitiği projelerine nasıl uygulanacağı

Kaggle Nedir?

2010 yılında kurulan Kaggle, Makine öğrenimi yarışmalarına ev sahipliği yapan bir platform olarak popülerlik kazanmıştır.

Platformun amacı, bir veri sorununu çözmek için dünyanın dört bir yanındaki binlerce veri bilimcisinin kolektif zekasından yararlanmaktı (ve hala da öyle).

2017 yılında Kaggle Google tarafından satın alındı. Satın almadan sonra veri bilimi ve analitiğin daha fazla alanına girmeye başlanıldı. Amaç, veri uzmanları için tek durak noktası haline gelmekti.

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, dijital verilerin toplanması ve analiz edilmesi, içgörülerin çıkarılması ve elde edilmesi, bu verilere dayanarak bilinçli kararlar alınması ve bunların anlamlı ve değerli eylemlere dönüştürülmesiyle ilgilidir. Tüm bu nedenlerden ötürü veri bilimi, büyüklüğü ne olursa olsun işletmeler için gereklidir.

Veri bilimcilerin analiz ettiği 2 tür veri vardır. Bu veriler, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış olabilir.

Yapılandırılmış veriler, bir Excel elektronik tablosundaki veya CSV dosyasındaki sayısal veriler veya metin değerleri gibi görünebilir. Yapılandırılmış veriler genellikle tablo biçimindedir, satırlar ve sütunlar halinde düzenlenir ve bir veri tabanında saklanır.

Yapılandırılmamış veriler ise sayılar, metinler, resimler, videolar veya ses dosyalarından elde edilen veriler olabilir.

Veri bilimciler bu büyük hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri analiz eder, anlamlı içgörüler üretir ve bilinçli kararlar alır.

Kaggle Nasıl Çalışır?

Kaggle’daki her yarışmanın kendisiyle ilişkili bir veri kümesi ve ulaşmanız gereken bir hedefi vardır (örneğin, konut fiyatlarını tahmin etmek veya kanser hücrelerini tespit etmek). Verilere mümkün olduğunca sık erişebilir ve tahmin modelinizi oluşturabilirsiniz. Yine de, çözümünüzü bir kez gönderdikten sonra gelecekteki gönderimler için bunu kullanamazsınız. 

Bu, herkesin birbiriyle yarışırken aynı noktadan başlamasını sağlar, böylece sorunu çözmeye çalışan kişilerden daha fazla hesaplama gücüne sahip olanlara avantaj sağlanmaz. 

Yarışmalar, karmaşıklık seviyelerine, ne kadar sürdüklerine, para ödülü içerip içermediklerine vb. bağlı olarak farklı kategorilere ayrılır. Böylece farklı deneyim seviyelerine sahip kullanıcılar aynı arenada birbirlerine karşı yarışabilir.

Kaggle Nasıl Kullanılır?

Veri biliminde Kaggle kullanmak için atmanız gereken adımlar aşağıdaki şekildedir:

  • Bir programlama dili seçin .
  • Verileri keşfetmenin temellerini öğrenin. 
  • İlk makine öğrenimi modelinizi eğitin. 
  • Başlangıç yarışmalarının üstesinden gelin. 
  • Öğrenmeleri en üst düzeye çıkarmak için yarışın.
Kaynak: Kaggle

Veri Bilimi İçin Neden Kaggle Kullanılmalıdır? 

Kaggle öğrenme bölümünde Python, Makine Öğrenimine Giriş, Veri Görselleştirme, Veri Temizleme ve benzeri birçok faydalı kurs bulabilirsiniz. Bu kurslar makine öğrenimi algoritmalarının arkasındaki matematiği açıklamaz, ancak size bir veri bilimcisi için gerekli ilkeleri öğretir Bu, genellikle materyalleri incelemek için harcanan zamandan tasarruf etmenize yardımcı olur.

Yeni başlayan bir veri bilimci olarak, Kaggle’da bulunan veri kümelerini keşfetmeye başlayabilirsiniz, şu anda Kaggle’da 50.000’den fazla veri kümesi bulunmaktadır. Ek olarak ilk tahmin modelinizi oluşturmaya başlayabilir veya bir yarışmaya katılabilirsiniz.

Kaggle Yarışmaları Nelerdir?

Kaggle’da birçok farklı yarışma türü mevcuttur. Mikroskop görüntülerindeki kanser hücrelerini tahmin etmekten, herhangi bir gündeki fazla mesai değişiklikleri için uydu görüntülerini analiz etmeye kadar her konuda bir yarışmaya katılabilirsiniz. 

Bazı örnekler aşağıdakileri içerir:

  • Beygir gücü ve kat edilen mesafe gibi özelliklere dayalı olarak araba fiyatlarını tahmin etme
  • İllere göre oy verme kalıplarını tahmin etme
  • En çok orman kaybının hangi ülkelerde olduğunu görmek için uydu görüntülerinin analiz edilmesi

Kaggle’a Nasıl Üye Olunur?

Kaggle‘ı kullanmaya başlamak için linke tıklayarak kayıt olmanız gerekir. Bu noktada iki seçeneğiniz olacak: bir Google hesabıyla veya bir e-posta adresiyle kayıt işlemini gerçekleştirebilirsiniz. Kayıt olduktan sonra e-posta ile bir onay alacaksınız. Gelen e-posta’yı onayladıktan sonra Kaggle’a giriş yapabilirsiniz.

Kaggle Not Defteri Nedir? Nasıl Kullanılır?

Kaggle, bir sonraki makine öğrenimi projesi için veri kümeleri arayanlar için başkalarının herkese açık veri kümelerine erişmenize ve kendi veri kümelerinizi paylaşmanıza olanak tanır. Kendi makine öğrenimi modellerini oluşturmak ve eğitmek isteyenler için Kaggle ayrıca bir tarayıcı içi not defteri sunar. Ayrıca başkalarının herkese açık not defterlerine de bakmanıza olanak tanır.

Kaggle Notebook’ları kullanmaya başlamak için, mevcut bir Google hesabını kullanarak veya e-postanızı kullanarak bir Kaggle hesabı oluşturmanız gerekir.

Ardından, “Code” sayfasına gidin.

Daha sonra kendi not defterlerinizin yanı sıra başkalarının herkese açık not defterlerini de görebilirsiniz. Kendi not defterinizi oluşturmak için New Notebook’a tıklayın.

Bu adımdan sonra birçok benzer komut ve kısayol içeren yeni not defterinizi oluşturacaktır.

Ayrıca File -> Editor Type’a giderek not defteri düzenleyicisi ile kod düzenleyicisi arasında geçiş yapabilirsiniz.

Kaggle’ı Kimler Kullanır?

Birçok öğretici ve veri setinin hazır olması nedeniyle makine öğrenimi meraklıları Kaggle ile çok ilgilenir. 

Kaggle; makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek, öğrendiklerini uygulamak ve diğer veri bilimcilerle rekabet etmek için mükemmel bir yerdir.

Bu noktada işlerinde makine öğrenimini kullanmak isteyen veri analistleri, satış rakamlarını tahmin etmek veya müşteri davranışlarını öngörmek gibi işle ilgili görevlerin performansını artıracak araçları seçerken Kaggle’a başvurabilirler. 

Buna ek olarak, üçüncü taraf çözümler arayan işletmeler, Kaggle’ın ihtiyaç duyduğu hizmeti sunan şirketlerin kapsamlı listesinden faydalanabilir.

Kaggle Veri Seti Örnekleri

Aşağıdaki listede Kaggle için veri seti örnekleri bulabilirsiniz:

1. Titanic Dataset (Başlangıç)

Titanic veri kümesi muhtemelen Kaggle’daki en popüler veri kümelerinden biridir. Çok sayıda değişkene (13) ve kayda (1500’den fazla) sahip olduğu için başlamak için harika bir veri kümesidir. Bu veri kümesi Titanik’te seyahat eden yolcular hakkında bilgi içerir.

Veri kümesinin amacı, bir yolcunun özelliklerine göre hayatta kalıp kalmadığını tahmin etmektir.

Örneğin, veri setine dayanarak, evli kadınların hayatta kalma olasılığının bekar erkeklerden daha yüksek olduğunu görebilirsiniz.

Veri kümesindeki değişkenlere örnekler aşağıdakileri içerir:

  • Yaş
  • Cinsiyet
  • Medeni durum
  • Yelken sınıfı (Birinci, İkinci, Üçüncü)
  • Kalkış yeri (Londra, Southampton)
  • Yolcu bilet numarası

Bu veri setine nasıl yaklaşılacağına dair pek çok eğitim bulunmaktadır. Eğer bir meydan okuma arıyorsanız, farklı biniş noktaları için hayatta kalma oranlarını tahmin etmeyi de deneyebilirsiniz.
Veri setini buradan indirebilirsiniz: Titanic Dataset

2. Meme Kanseri Wisconsin

Meme Kanseri Wisconsin, daha deneyimli veri bilimcilerin kullandığı veri kümesidir. Bu Kaggle veri seti, Wisconsin’deki meme kanseri hastaları hakkında bilgiler içerir. Bu veri setinin temel amacı, bir hastanın özelliklerine bağlı olarak meme kanseri olup olmadığını tahmin etmektir. Örneğin, tümör boyutu 0,5 cm’den küçük olan hastaları gördüğünüzde, hayatta kalma oranı yüksektir, bunun tersi de geçerlidir.

3. MNIST Handwritten Digits

MNIST Handwritten Digits, el yazısı rakamlardan oluşan bir oyuncak seti içeren bir Kaggle veri kümesidir. Boyutları 28 X 28 piksel olan görüntüler içerir ve 60.000 eğitim örneği ve 10.000’den fazla test vakası vardır. 

Bu veri setinin temel amacı, eğitim ve test veri setindeki tüm rakamları doğru bir şekilde sınıflandırmaktır. Bu tür bir veri seti için Evrişimsel Sinir Ağlarını kullanmanız gerekir. Daha iyi bir anlayış sağlamak istiyorsanız, Kaggle topluluğunda bununla ilgili öğreticiler vardır.

4. CIFAR-100 

CIFAR-100, makine öğrenimi becerilerinizi geliştirebileceğiniz bir Kaggle veri kümesidir. Bu veri kümesi altı kategorideki nesnelerin 100 görüntüsünden oluşur: araba, geyik, kedi, köpek, uçak ve gemi. 

Her görüntü 32 X 32 pikseldir ve yeşil, mavi ve kırmızı olmak üzere üç farklı renk kanalına sahiptir. Bu veri kümesinin temel amacı, her bir görüntünün altı kategoriden hangisine ait olduğunu tahmin etmektir. Toplulukta bulunan eğitimler ile bu konuda daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

5. Avrupa Futbol Veri Seti

European Soccer Dataset, veri analizi ve makine öğrenimi konusunda size yardımcı olacak bir Kaggle veri setidir. 25.000’den fazla maç, 10.000’den fazla oyuncu ve lider şampiyonluklarıyla birlikte 11 Avrupa ülkesi için veriler içerir. 

Ayrıca oyuncular ve takımlar, katkıları, takım dizilişi ve gol türleri, kornerler, fauller ve topa sahip olma gibi ayrıntılı maç olaylarını da içerir. Tüm maçların kapsamlı verilerini bu veri setinde bulabilirsiniz.

6. Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi Anketi

Kaggle, veri bilimi ve makine öğrenimi alanlarına kapsamlı bir genel bakış oluşturmak amacıyla birkaç yıl önce sektör genelinde bir anket düzenledi. Bu ankete 16 binden fazla yanıt geldi. 

Bu inovasyon alanları hakkında toplanan bilgiler, veri biliminin yıllar içinde önemli bir teknolojik gelişme olmasını sağladı.

7. Tıbbi Maliyet Kişisel Veri Seti

Medical Cost Personal Dataset, regresyon modelini kullanarak sigorta tahmininde bulunabilen bir Kaggle veri setidir. Bu veri kümesinde yaş, cinsiyet, vücut kitlesi, çocuklar, sigara içenler, bölge vb. değişkenler bulunur.

Bu veri setini GitHub’dan da kullanabilirsiniz.

Kaggle İle İlgili En Çok Sorulan Sorular

1. Kaggle ücretsiz mi?

Tamamen ücretsizdir. Çeşitli veri kümelerine ulaşabilir, yarışmalara katılabilir, kod örneklerini inceleyebilir ve çalışmalarınızı sıfır maliyetle sergileyebilirsiniz. Başlamak için Kaggle.com adresinden kaydolabilir ve bir hesap oluşturabilirsiniz.

2. Kaggle kurucusu kimdir?

Kaggle, Anthony Goldbloom tarafından kurulmuştur. Anthony Goldbloom, Avustralyalı bir girişimci ve veri bilimci olarak bilinir.

3. Kaggle skoru veri bilimi kariyeri için önemli midir?

Evet, Kaggle skoru veri bilimi kariyeri için önemli bir faktör olabilir, ancak tek başına yeterli değildir. Kaggle, veri bilimi becerilerinizi geliştirmek, gerçek dünya veri problemleriyle çalışmak ve veri bilimi topluluğuyla etkileşimde bulunmak için harika bir platformdur. Kaggle yarışmalarına katılarak ve projeler oluşturarak elde ettiğiniz skorlar, potansiyel işverenlere veya akademik kurumlara veri bilimi yetenekleriniz hakkında bir fikir verebilir.

Domain Sorgulama