Veri Bilimi uygulamaları farklı alanlara/disiplinlere yayıldığından, bir kişi alan uzmanı olmak istiyorsa, veri biliminin temel bilgilerini anlamadan veya bunlara sahip olmadan bir alanda uzmanlaşmak neredeyse imkansızdır.

Bu nedenle, hangi disiplinden olursa olsun tüm öğrencilerin veri bilimini öğrenmesi zorunludur. Son on yılda bilgi işlem gücü ve veri depolama yeteneklerinin geliştiğini gördük. Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme algoritmalarının büyümesi, çeşitli veri kaynaklarından gelen büyük miktarda veriyi analiz etme yeteneği ile olağanüstü olmuştur.

Monarch, Knowledge Studio, Panopticon ve RapidMiner gibi Altair araçları, Makine Öğreniminin otomatik iş akışına dayandığından, öğrencilerin Veri Analitiğine girmelerini kolaylaştırır.

Monarch ve Knowledge Studio ücretsiz öğrenci versiyonunu İNDİRİN

RapidMiner Studio Community versiyonunu ücretsiz İNDİRİN

Veri Hazırlama Nedir – Altair Monarch

Altair Monarch, metin, Excel, PDF, XML ve HTML gibi rapor dosyalarından veri çıkarmak için kullanılan bir rapor madenciliği aracıdır. Monarch ayrıca OLE DB/ODBC veri kaynaklarından, elektronik tablolardan ve masaüstü veritabanlarından veri alabilir. Yazılım, verileri Monarch’taki 80’den fazla önceden oluşturulmuş fonksiyonla geliştirilebilen tablo biçiminde ayrıştırır. Veriler, başta elektronik tablolar olmak üzere çeşitli formatlara kolayca aktarılabilir. Uygulama Örnekleri

Veri Analizi ve Modelleme – Altair Knowledge Studio

Altair Knowledge Studio, veri keşfi ve modellerin geliştirilmesi ve dağıtımı için kullanılan gelişmiş bir görsel modelleme ve görsel tahmine dayalı analitik aracıdır. Knowledge Studio, tek bir satır kod gerektirmeden hızlı bir şekilde açıklanabilir sonuçlar üretir. Uygulama Örnekleri

Veri Görselleştirme – Altair Panopticon

Altair Panopticon, Altair’in veri görselleştirme yazılımıdır. Kullanıcıların sürükle ve bırak arayüzü ile gelişmiş veri görselleştirme ve akış işleme uygulamaları oluşturmasına, değiştirmesine ve dağıtmasına olanak tanır. Uygulama Örnekleri

RapidMiner

RapidMiner, veri madenciliğinden model dağıtımına ve model işlemlerine kadar her şeyi mümkün kılan güçlü bir veri madenciliği aracıdır. Uçtan uca veri bilimi platformu, kuruluşunuz genelinde gerçek etki yaratmak için gereken tüm veri hazırlama ve makine öğrenimi yeteneklerini sunar.

The post Veri Analitiği nedir ve neden tüm disiplinlerden öğrenciler bunu bilmelidir? appeared first on Blog.

İstatistiksel analizlerde eksik veri içeren veri kümeleriyle sıklıkla karşılaşılır. İdeal olarak, eksik veriler potansiyel önyargı veya bozulma nedeniyle yanlışlıklara yol açabileceğinden eksiksiz veri kümesiyle çalışmak istenir. Ayrıca, makine öğrenimi modellerinin çoğunda boş satırları veya sütunları otomatik olarak işleme olanağı bulunmadığından, eksik verilerin işlenmesi her zaman isteğe bağlı değildir. Eksik verilerin işlenmesi iki şekilde gerçekleştirilebilir: ilgili satırın/sütunun kaldırılması veya eksik değerin yüklenmesi. İlk yöntem, özellikle veri kümesi küçük olduğunda tercih edilmeyen veri kaybına yol açar. İkinci yöntem, eksik değerlerin çeşitli istatistiksel tekniklerle ikame edilmesidir ve bu yazının konusunu oluşturmaktadır.

Veri doldurma, eksik verileri değiştirmek için kullanılan istatistiksel bir prosedürdür ve gerektiğinde makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasında önemli bir adımdır. Veri doldurma birçok farklı teknikle gerçekleştirilebilir; bazıları min/maks/ortalama değerlerle değiştirmek kadar basit, bazıları ise regresyon tabanlı ikame gibi gelişmiş tekniklerdir. Veri doldurma sorunsuz değildir ve duruma bağlı olarak ters etki yaratabilir. Örneğin, veri doldurmanın yanlış uygulanması tahminlerinizi etkileyebilir.

Veri doldurma yöntemleri Python’un birçok genel kütüphanesinde mevcuttur. Bununla birlikte, Altair Veri Analitiği Araçlarından birini kullanıyorsanız, harici bir işleme gerek kalmadan veri manipülasyonunu yazılım içinde halletmek uygun olabilir. Altair HyperStudy, Altair Knowledge Studio ve Altair RapidMiner eksik verileri işlemek için kendilerine özgü yöntemler sunmaktadır.

Sorularınızı iletişim formunu kullanarak paylaşabilirsiniz.

The post Kayıp Verileri Görmezden mi Gelmeliyiz Yoksa İşlemeli miyiz? appeared first on Blog.

Genellikle önemli olan tek tek vektör bileşenlerinin değerleri değil, vektör verilerinden elde edilen kalıptır. Bu durumu, bir arka plaka önünde 8 dipol elemandan oluşan basit bir anten dizisi örneği (f = 77 GHz) ile açıklamak gerekirse:

Anten modeli 3 tasarım değişkeni ile parametrelenmiştir. Optimizasyon hedefi olarak ana yönde anten kazancı (theta = 0°, phi = 0°) maksimize edilmelidir. Bu işlem Altair Feko ve Altair HyperStudy kullanılarak standart bir süreçle yapılmıştır. Önce bir DoE (Deney Tasarımı) tanımlandı. Bu değerlendirme verilerinin üzerine GRSM ile bir optimizasyon gerçekleştirildi. Hesaplanan 160 anten tasarımından 38 tanesi spesifikasyon şartı olan kazancı ≥ 17.5 dBi değerini karşılamaktadır. Bu optimize edilmiş tasarımlardan bazıları birbirine çok benzer desenlere sahipken, diğerleri yukarıdaki iki desen resminde görebileceğiniz gibi tamamen farklı bir şekle sahitir.

Artık tüm optimum çözümlerin desenlerine “bakabilir” ve bunları farklı kümeler halinde sıralayabilirsiniz. Büyük veri kümeleri için bu artık “gözle” yapılamaz, ancak makine öğrenimi bu görevi hızla çözebilir: Kümeleme Analizi, denetimsiz bir öğrenme yaklaşımıdır ve örneğin K-ortalama kümeleme veya hiyerarşik kümeleme gibi çeşitli algoritmalar mevcuttur.

Altair Knowledge Studio, Kümeleme, Sınıflandırma ve Regresyon için çok sayıda güçlü makine öğrenimi yöntemi sunar. Bu projede, Knowledge Studio’daki K-Means algoritması desen verilerini iki kümeye ayırmak için kullanılmıştır. Teta =-90°, … ,+90° olan her bir yönlendirme deseni D(teta), 181 boyutlu bir metrik uzayda bir nokta olarak temsil edilir. K-ortalamalar algoritması, tüm kümeler üzerinde toplanan toplam küme içi varyasyonun mümkün olduğunca küçük olduğu K kümelerine bölümler bulur.

Daha sonra küme verileri etiketlenmiş ve bir derin öğrenme modeli (2 katmanlı sinir ağı) kullanılarak bir sınıflandırma modeli eğitilmiştir. Bu makine öğrenimi modeli ile 3 tasarım değişkeninden her bir konfigürasyonun küme üyeliğini tahmin edebilirsiniz.

Altair® Knowledge Studio® kodlama gerektirmeyen bir platformdur ve tüm adımlar düğümler düzenlenerek ve GUI’de bağlanarak kolayca tanımlanabilir:

Bu iş akışı şemasından, başka bir sınıflandırma modelinin Rastgele Orman Yöntemi kullanılarak eğitildiğini görebilirsiniz, ancak bu durumda, Analizör Düğümünde değerlendirilen Derin Öğrenme modelinden biraz daha kötü tahminler verir.

Artık küme tahmini için Sınıflandırma modeli Altair HyperStudy‘ye bir *.kdm dosyası olarak aktarılabilir. HyperStudy’nin optimizasyon sürecinde küme sınıfı bir kısıtlama olarak tanımlanabilir. Bu strateji ile optimize edici otomatik olarak küme üyeliğini dikkate alır ve tasarım uzayının ilgili alt kümesinde bir çözüm bulur.

Bu optimizasyon sürecinin sonuçları yukarıdaki diyagramlarda görselleştirilmiştir. Sol taraftaki resim ilk tasarım değişkeni üzerindeki kazancı göstermektedir. Nokta rengi küme numarasını göstermektedir (küme indeksi 1 için mavi renk). Sağdaki resim, küme 1’e ilişkin en iyi iki çözüm ve küme 2’deki en iyi çözümün modelini göstermektedir. Beklendiği gibi 77 ve 78 numaralı çözümler (küme 1’i temsil eden) çok benzer anten düzenine sahipken, 91 numaralı çözüm sadece benzer tepe kazancına, ancak çok farklı örüntü şekline sahiptir.

Şimdi tüm optimizasyon sürecini özetlersek:

• CADFEKO’da parametrize anten modelinin kurulması
• Bir simülasyonun çalıştırılması ve ilgili yanıtların POSTFEKO’da değerlendirilmesi
• Altair HyperStudy‘de deney tasarımı (DOE) kurulumu. CADFEKO’dan tasarım değişkenlerinin ve POSTFEKO’dan yanıtları okunması
• HyperStudy’de bir DoE çalıştırılması ve yanıtların değerlendirilmesi (Kazanç ve anten deseni)
• Verilerin Altair Knowledge Studio’ya aktarılması
• Knowledge Studio’da küme ve sınıflandırma modelleri oluşturma
• Sınıflandırma modelini HyperStudy’ye geri aktarma ve Altair Feko modeli ile ML modelinin tasarım değişkenlerini birbirine bağlama
• HyperStudy’de kısıt tanımlama ve optimizasyonu çalıştırma

Yazıda kullanılan yazılımları aşağıdaki bağlantılardan indirebilirsiniz. Sorularınız için iletişim formunu kullanabilirsiniz.

Altair® Feko®, çok çeşitli elektromanyetik yayınım ve saçılma problemlerinin analizine yönelik güçlü ve kapsamlı bir 3D simülasyon yazılımıdır

Altair® HyperStudy®, kullanıcıların deney tasarımı, meta modelleme, optimizasyon, stokastik gibi yöntemleri kullanarak tasarımlarını anlamalarını ve geliştirmelerini sağlayan bir yazılımdır.

Altair® Knowledge Studio®, tek bir kod satırı bile gerektirmeden açıklanabilir sonuçlar üretirken verileri hızla görselleştiren, pazar lideri, kullanımı kolay bir makine öğrenimi ve tahmine dayalı analitik çözümüdür

The post Anten optimizasyonunda kümeleme analizi appeared first on Blog.