Veri Ön İşleme Boru Hattı Stratejisi Geliştirme
Bu prompt, veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve analistler için tasarlanmıştır ve ham verileri modelleme ve analiz için hazır hale getirecek kapsamlı bir ön işleme boru hattı stratejisi geliştirmeyi amaçlar. Prompt, verilerin temizlenmesi, eksik ve yinelenen değerlerin yönetimi, aykırı değerlerin tespiti ve düzeltilmesi, özellik mühendisliği, değişkenlerin normalizasyonu ve ölçeklendirilmesi, önemli özelliklerin seçimi ve boyut indirgeme gibi adımları sistematik bir şekilde kılavuzlar. Ayrıca, eğitim ve test veri setlerinin bölünmesi, isteğe bağlı veri artırımı veya sentetik veri üretimi gibi işlemler için öneriler de sunar. Bu stratejinin uygulanması, modellerin doğruluğunu artırır, hesaplama kaynaklarının kullanımını optimize eder ve tekrarlanabilir, sürdürülebilir veri boru hatları oluşturur. Prompt aynı zamanda uygun araçlar ve kütüphaneler önerir, olası zorlukları belirler ve pratik çözümler sunar; bu da birden fazla kaynaktan gelen, gürültülü veya model performansını artırmak için özel dönüşümlere ihtiyaç duyan projeler için özellikle faydalıdır.
AI İstemi
Nasıl Kullanılır
1. Köşeli parantez içindeki yerleri kendi veri setinizin bilgileriyle değiştirin.
2. Gerekirse model türünü veya analiz tipini belirtin (örn.: regresyon, sınıflandırma).
3. Promptu yapılandırılmış bir strateji elde etmek için kullanın ve proje gereksinimlerine göre uyarlayın.
4. Genel ifadelerden kaçının; ayrıntılı bilgiler daha iyi sonuç verir.
5. Önerilen araç ve kütüphanelerin ortamınızla uyumlu olduğunu kontrol edin.
6. AI tarafından önerilen adımları inceleyerek en iyi uygulamaları takip edin ve veri sızıntısı veya önyargı risklerini önleyin.
Kullanım Durumları
Tahmine dayalı modeller için işlem verilerini hazırlama
Müşteri demografik verilerini temizleme ve normalleştirme
Zaman serisi analizleri için IoT veya sensör verilerini dönüştürme
Pazarlama ve satış modelleri için özellik mühendisliği
İşbirlikçi projelerde tekrarlanabilir veri boru hatları oluşturma
Sınıflandırma görevlerinde dengesiz veri setlerini yönetme
Büyük metin veya görüntü veri setlerinde boyut indirgeme
Çoklu kaynaklardan gelen verileri entegre ederek kapsamlı analizler yapma
Profesyonel İpuçları
Veri setinin boyutu, türü ve amacını net olarak belirtin.
AI sonuçlarını alan uzmanlığıyla birlikte değerlendirerek yineleyin.
Gerekirse bellek veya çalışma zamanı sınırlamalarını göz önünde bulundurun.
AI önerilerinin uygulanabilirliğini kontrol edin.
Boru hatlarını modüler tasarlayın, gelecekteki değişiklikleri kolaylaştırın.
Her adımı belgeleyin, böylece tekrarlanabilirlik ve denetlenebilirlik sağlanır.
İlgili İstemler
Makine Öğrenimi Model Seçim Çerçevesi Oluşturma
Bu prompt, veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve yapay zeka profesyonelleri için tasarlanmıştır ve projelerine en uygun makine öğrenimi modelini …
Sen bir makine öğrenimi uzmanısın. \[Proje adı veya açıklaması] için en uygun makine öğrenimi modelini …
Yapay Zeka Modeli Dağıtım Çerçevesi Oluştur
Bu prompt, kullanıcıların yapay zeka veya makine öğrenimi modellerini üretim ortamına dağıtmak için kapsamlı bir çerçeve tasarlamalarına yardımcı olur. Veri …
Yapay zeka modeli dağıtımı için kapsamlı bir çerçeve oluşturun \[model türü veya proje, örn.: öneri …
Yapay Zeka Etik Ve Önyargı Değerlendirmesi Oluşturma
Bu prompt, kullanıcıların yapay zeka (YZ) sistemlerinde etik ve potansiyel önyargıları kapsamlı bir şekilde değerlendirmelerini sağlar. YZ geliştiricileri, veri bilimcileri, …
\[YZ sistemi veya model adı] için kapsamlı bir etik ve önyargı değerlendirmesi yapın. Aşağıdaki alanları …
Yapay Zeka İçin Özellik Mühendisliği Süreci Oluşturma
Bu prompt, veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve analistler için tasarlanmıştır ve yapay zeka ile makine öğrenimi projeleri için kapsamlı …
Deneyimli bir makine öğrenimi mühendisi gibi davranın ve bir veri seti için detaylı bir özellik …
Hiperparametre Optimizasyon Stratejisi Tasarlayın
Bu prompt, yapay zeka uzmanları, veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendislerinin modellerinin hiperparametrelerini etkili ve yapılandırılmış bir şekilde optimize etmelerine …
\[Veri setinin adı veya açıklaması] kullanılarak \[model türü, örn: sinir ağı, Random Forest, XGBoost] için …
Yapay Zeka Için Veri Toplama Stratejisi Oluşturma
Bu prompt, profesyonellere ve yapay zeka uzmanlarına yüksek kaliteli veri toplama stratejileri geliştirmede rehberlik etmek için tasarlanmıştır. Yapay zeka modellerinin …
Yapay zeka veri stratejisi danışmanı olarak hareket edin. \[Proje adı veya alan] için kapsamlı bir …
Daha fazlası Ai Ve Makine Öğrenimi
Makine Öğrenimi Model Seçim Çerçevesi Oluşturma
Bu prompt, veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve yapay zeka profesyonelleri için tasarlanmıştır ve projelerine en uygun makine öğrenimi modelini …
Sen bir makine öğrenimi uzmanısın. \[Proje adı veya açıklaması] için en uygun makine öğrenimi modelini …
Yapay Sinir Ağı Mimari Planlaması Ve Tasarımı
Bu prompt, yapay zeka uzmanları, veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendislerinin belirli görevler için yapay sinir ağı (YSA) mimarilerini etkili …
\[Belirli görev/sorun] için yapay sinir ağı mimarisi tasarlayın, veri türü: \[örneğin, görüntü, metin, tablo verisi]. …
Yapay Zeka Modeli Eğitim Stratejisi Oluşturma
Bu prompt, kullanıcıların projelerine özel, kapsamlı ve yapılandırılmış bir yapay zeka (YZ) modeli eğitim stratejisi geliştirmelerine yardımcı olur. Veri bilimciler, …
Yapay zeka uzmanı gibi davran ve bir YZ modeli için kapsamlı bir eğitim stratejisi oluştur. …
Doğal Dil İşleme (Nlp) Geliştirme Ve Uygulama
Bu prompt, yapay zeka uzmanları ve veri bilimciler için ileri düzey Doğal Dil İşleme (NLP) çözümleri geliştirmeyi ve uygulamayı kolaylaştırmak …
Doğal Dil İşleme (NLP) için eksiksiz bir uygulama geliştirin \[örnek kullanım: duygu analizi, metin sınıflandırma, …
Bilgisayarlı Görü Sistemi Tasarımı Oluşturma
Bu prompt, yapay zeka uzmanları, veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendislerinin eksiksiz bir bilgisayarlı görü sistemi tasarlamalarına ve planlamalarına yardımcı …
\[Belirli uygulama, örn: endüstriyel hata tespiti, otonom araç navigasyonu, yüz tanıma] için tam bir bilgisayarlı …
Derin Öğrenme Eğitim Pipelinesi Tasarlayın
Bu prompt, kullanıcıların profesyonel ve eksiksiz bir derin öğrenme eğitim pipeline’ı tasarlamasına yardımcı olur. Veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri, yapay …
Derin öğrenme modeli eğitimi için eksiksiz bir pipeline tasarlayın \[proje açıklaması veya problem alanı]. Pipeline …
Yapay Zeka Etik Ve Önyargı Değerlendirmesi Oluşturma
Bu prompt, kullanıcıların yapay zeka (YZ) sistemlerinde etik ve potansiyel önyargıları kapsamlı bir şekilde değerlendirmelerini sağlar. YZ geliştiricileri, veri bilimcileri, …
\[YZ sistemi veya model adı] için kapsamlı bir etik ve önyargı değerlendirmesi yapın. Aşağıdaki alanları …
Otomatik Makine Öğrenimi Stratejisi Geliştirme
Bu prompt, kullanıcıların projelerine, iş hedeflerine veya araştırma ihtiyaçlarına uygun kapsamlı bir Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML) stratejisi geliştirmelerine yardımcı olur. …
\[Belirli proje, iş problemi veya veri seti] için detaylı bir Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML) stratejisi …