Statistik maşın öyrənməsi, statistik nəzəriyyə ilə maşın öyrənməsi metodlarının birləşdirilməsi nəticəsində yaranmış bir sahədir. Bu sahə, verilənlərdən daha doğru məlumatların çıxarılmasına və müxtəlif proqnozların təmin edilməsinə imkan verir. Data analitika sahəsində statistik maşın öyrənməsinin rolu gündən-günə artmaqda davam edir, çünki böyük verilənlərdən qiymətli nəticələr çıxarmaq və daha mürəkkəb problemləri həll etmək üçün bu yanaşmalar birləşdirilir. Bu məqalədə, statistik maşın öyrənməsinin data analitikada inteqrasiya edilməsi, tətbiq sahələri və gələcək perspektivləri müzakirə ediləcək.

Statistik Maşın Öyrənməsi Nədir?

Statistik maşın öyrənməsi, statistik metodlardan istifadə edərək verilənlərdən model qurulması və bu modellər vasitəsilə proqnozların verilməsi sahəsidir. Statistik yanaşmalar, verilənlərdəki əlaqələri anlamağa kömək edir, eyni zamanda maşın öyrənməsi alqoritmləri ilə bu əlaqələri daha mürəkkəb şəkildə modelə sala bilərik. Bu iki yanaşmanın birləşməsi daha dəqiq nəticələr əldə etməyə imkan verir. Statistik maşın öyrənməsi, həmçinin verilənlərin normal paylanması, ehtimal nəzəriyyəsi və çoxsaylı parametrli modellərlə işləmək kimi mövzularda əsaslanır.

Statistik Maşın Öyrənməsinin Data Analitikada İnteqrasiyası

Data analitika sahəsində statistik maşın öyrənməsinin inteqrasiyası, məlumatların toplanmasından analiz edilməsinə qədər müxtəlif mərhələləri əhatə edir. Bu yanaşmaların birləşdirilməsi, nəticələrin daha yüksək keyfiyyətli olmasını təmin edir. Statistik maşın öyrənməsinin data analitikada necə inteqrasiya olunduğunu daha ətraflı şəkildə izah edək:

1. Verilənlərin Hazırlanması və Təmizlənməsi: Statistik maşın öyrənməsi metodları, verilənlərin analizi üçün başlanğıc mərhələni təşkil edir. Verilənlərin təmizlənməsi, tam olmayan məlumatların doldurulması və çıxarılan səhvlərin düzəldilməsi çox önəmlidir. Bu mərhələdə, məlumatların normallaşdırılması və uyğun xüsusiyyətlərə çevrilməsi ilə analizə başlamaq olar.
2. Model Qurulması və Təlimi: Statistik metodlarla yanaşı, maşın öyrənməsi alqoritmləri də verilənlərdən daha dəqiq və etibarlı proqnozlar çıxarmaq üçün istifadə edilir. Xətti və qeyri-xətti modellər, daha mürəkkəb əlaqələri təhlil etməyə imkan verir. Bu modellər təlim alaraq verilənlərə uyğunlaşır və gələcəkdə yeni məlumatlar üçün proqnoz verə bilir.
3. Analiz və Aydınlaşdırma: Statistik maşın öyrənməsinin tətbiqi nəticəsində, verilənlərdən çıxarılan nəticələr təhlil edilərək, onlara əsaslanan daha aydın və əsaslandırılmış qərarlar verilə bilər. Bu proses, həmçinin verilənlərin strukturunu anlamada və qarşıya çıxan problemləri həll etmədə istifadə olunur. Məsələn, səhv aşkarlanması və ya yeni məlumatların necə təhlil edilməsi ilə bağlı tədbirlər görülə bilər.
4. Modelin Qiymətləndirilməsi və Optimallaşdırılması: Modelin qiymətləndirilməsi mərhələsi, statistik maşın öyrənməsinin effektivliyini qiymətləndirmək üçün vacibdir. Məlumatların doğruluğu, xətalar və statistik əhəmiyyətlilik qiymətləndirilir. Modelin optimallaşdırılması, daha yaxşı nəticələr əldə etmək və modelin dəqiqliyini artırmaq məqsədilə parametrlərin dəyişdirilməsi ilə həyata keçirilir. Bu prosesə modelin overfitting (həddindən artıq uyğunlaşdırma) və underfitting (az uyğunlaşdırma) problemlərinin həlli də daxildir.

Statistik Maşın Öyrənməsinin Tətbiqləri

Statistik maşın öyrənməsi, çoxsaylı sahələrdə tətbiq olunan və yüksək effektiv nəticələr verən bir sahədir. Aşağıda bəzi tətbiq sahələri müzakirə ediləcək:

1. Maliyyə və İqtisadi Analizlər: Maliyyə sahəsində statistik maşın öyrənməsi, qiymətli kağızlar bazarlarının analizini və portfel idarəçiliyini yaxşılaşdırmaq üçün geniş istifadə olunur. Məsələn, maliyyə modellərinin qurulmasında, riskin qiymətləndirilməsi və maliyyə alətlərinin optimallaşdırılmasında statistik maşın öyrənməsi tətbiqləri mövcuddur. Eyni zamanda, inflyasiya proqnozları, əmək bazarının təhlili və iqtisadi göstəricilərin qiymətləndirilməsi sahələrində də istifadə edilir.
2. Tibbi Diaqnostika və Sağlamlıq: Tibbi sahədə statistik maşın öyrənməsi, xəstəliklərin diaqnozunda və erkən mərhələlərdə aşkarlanmasında istifadə olunur. Məsələn, şəkərli diabet, ürək xəstəlikləri, onkologiya kimi sahələrdə, xəstə məlumatları üzərində maşın öyrənməsi və statistik modellər tətbiq edilərək, xəstəliyin daha düzgün proqnozlaşdırılması mümkündür. Həmçinin, tibbi şəkil analizləri (rentgen, MRİ və s.) ilə xəstəliklərin müəyyən edilməsi statistik maşın öyrənməsi ilə effektiv şəkildə həyata keçirilir.
3. Marketinq və Müştəri Davranışı Təhlili: Müştəri davranışlarını təhlil edərək, müştəri seqmentasiyası və hədəfli marketinq strategiyalarının qurulmasında statistik maşın öyrənməsi tətbiq edilir. Müştərilərin alış-veriş vərdişləri, demoqrafik xüsusiyyətlər və sosial meyillər üzərində edilən analizlər, daha yaxşı hədəfli reklam və satış təşviqatları üçün istifadə olunur. Ayrıca, müştəri məmnuniyyəti, müştəri xidməti və satış proqnozları kimi sahələrdə də statistik maşın öyrənməsi önəmli rol oynayır.
4. İstehsalat və Təchizat Zənciri İdarəçiliyi: Statistik maşın öyrənməsi, istehsalat proseslərinin optimallaşdırılmasında və təchizat zəncirinin idarə edilməsində istifadə olunur. İstehsalın optimallaşdırılması, ehtiyatların təhlili, məhsul çatdırılma zamanlarının proqnozlaşdırılması və logistikanın təkmilləşdirilməsi sahələrində statistik maşın öyrənməsi ilə verilənlərdən faydalı nəticələr əldə edilə bilər.
5. Təbiət və Ətraf Mühit Analizləri: Statistik maşın öyrənməsi, ətraf mühitin təhlilində və dəyişikliklərin proqnozlaşdırılmasında da tətbiq edilir. Məsələn, hava şəraiti proqnozları, su ehtiyatlarının idarə edilməsi və kənd təsərrüfatında məhsuldarlığın artırılması üçün statistik alqoritmlər istifadə olunur.

Nəticə

Statistik maşın öyrənməsi, verilənlərin analizi və məlumatların qiymətləndirilməsi sahəsində güclü bir vasitədir. Onun data analitikada istifadəsi yalnız qərarların daha dəqiq və etibarlı olmasını təmin etmir, həm də müxtəlif sahələrdə verilənlərdən daha böyük nəticələr çıxarmağa imkan verir. Gələcəkdə bu yanaşmaların daha geniş tətbiq sahələrində, xüsusən böyük verilənlər və yüksək hesablama gücü tələb edən sahələrdə istifadəsi artacaqdır. Bu inkişaflar, şirkətlərin və təşkilatların daha sürətli və məlumatlı qərarlar qəbul etməsini təmin edəcəkdir.