Makine öğrenimi sorularını tanımlama

İşle ilgili bir kullanım senaryosunu belirgin ve eyleme geçirilebilir bir makine öğrenimi sorusuna dönüştürmek zor bir iş olabilir. Yaygın düşülen hatalardan kaçınmak ve iyi bir tahmine dayalı model oluşturmak için yapısal bir çerçeveyi takip edin.

Çerçeve, makine öğrenimi sorusunun nasıl tanımlanacağını ve kullanıma hazır iyi yapılandırılmış bir veri kümesinin nasıl bir araya getirileceğini açıklar. Veri kümesini hazırlama hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. Veri kümenizi eğitim için hazırlama.

Çerçeve dört bölümden oluşur:

• Olay tetikleyicisi

• Hedef

• Özellikler

• Tahmin noktası

Olay tetikleyicisi

Olay tetikleyicisi, yeni tahminlerin oluşturulmasını tetikleyen bir eylem veya olaydır. Her olay tetikleyicisi tek bir veri satırına karşılık gelir.

Hedef

Hedef, tahmin etmeye çalıştığınız değerdir. Hem değeri (sonuç) tanımlama biçiminiz hem de değerin tahmin ediliği zaman dilimi (ufuk) bakımından açık olmalıdır. Sonuç ve ufkun tanımlanması, iş bağlamının yanı sıra mevcut verilere de bağlıdır. Hedefin, iş bağlamıyla ilgili olduğundan emin olun ve tahmin edilen değeri kullanarak hangi eylemi yapmak istediğinizi düşünün.

Hedef, makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullandığınız veri kümesinde tek bir sütunla temsil edilir.

Özellikler

Özellikler, hedef değeri tahmin etmek için kullanılan veri kümenizdeki diğer sütunlardır. Bunlar, hedefi hangi değişkenlerin etkileyeceğiyle ilgili oluşturduğunuz hipotezlerdir. Makine öğrenimi algoritmaları, eğitimde genel örüntüleri öğrenmek ve yeni veri satırlarına yönelik tahminler yapmak için özellikleri kullanır.

Eğitim veri kümenizin büyük bölümünü özellik sütunları oluşturur ve her özellik tek bir sütunla temsil edilir. Özelliklerin, olay tetikleyicisi seviyesine veya daha üst seviyeye toplanması gerekir.

Özellikler sabit (olay tetikleyicisi oluştuğu anda veya daha önceden bilindiği anlamına gelir) ya da aralığa bağımlı (verilerin, olay tetikleyicisinden sonra ancak tahmin noktasından önce toplandığı anlamına gelir) olabilir.

Tahmin noktası

Tahmin noktası, özelliklere yönelik verileri toplamayı durdurduğunuz ve her satır için hedefi tahmin ettiğiniz belirlenmiş bir tarihtir. Tahmin noktasının nerede olacağına karar verme, doğruluk ve eyleme geçebilirlik arasındaki dengeyi sağlama işidir. Tahminin, özellik verilerinin yüksek kalitede olmasını sağlayacak kadar geç bir zamanda yapılması, sonucu etkileyecek eylemi gerçekleştirmeye yetecek kadar erken yapılması gerekir.

Olay tetikleyicisi ile tahmin noktası arasında kalan zamana veri toplama aralığı denir. Bu süre, özellik verilerini toplamak için kullanılır. Tahmin noktası ile ufuk arasındaki zaman ise eylem aralığıdır. Bu süre, tahminde bulunulan sonuca göre eyleme geçmek için kullanılır. Tahmin noktası, olay tetikleyicisi ile hedef ufku arasında herhangi bir yerde olabilir.

Örnekler: Yapısal çerçeve

Aşağıdaki örneklerde yapısal çerçevenin, işle ilgili farklı kullanım senaryolarında nasıl kullanılabileceği gösterilmektedir. Yapısal çerçeve uygulama işleminin adım adım açıklandığı ayrıntılı bir örnek için bkz. Yapısal çerçevenin uygulanması: Müşteri kaybı örneği.

Müşteri yaşam boyu değeri

• Olay tetikleyicisi: Müşteri ilk siparişini verir

• Hedef: İlk üç yıldaki toplam sipariş tutarı

  • Sayısal sonuç: Dolar cinsinden tutar

  • Ufuk, ortalama müşteri yaşam döngüsü süresine göre belirlenir

• Özellikler: Müşteri kaynağı, İlk sipariş tutarı, İlk siparişte indirim kullanma durumu (Evet veya Hayır), Sevkiyat durumu, Sevkiyat bölgesi, İlk siparişteki ürün sayısı

• Tahmin noktası: İlk siparişten üç ay sonra

• Makine öğrenimi sorusu: "Bir müşterinin ilk siparişinden üç ay sonra tahmin yapıldığında, bu müşterinin sonraki 33 ay boyunca dolar cinsinden toplam sipariş tutarı ne olur"

Müşteri yeniden satın alma işlemi

• Olay tetikleyicisi: Müşteri bir sipariş verir

• Hedef: Altı ay sonra başka bir sipariş daha verildi

  • İkili sonuç: Evet veya Hayır

  • Ufuk, yeniden ürün satın alan müşterilerinizin %90'ının bu işlemi 6 ayda veya kısa sürede gerçekleştirdiğini gösteren verilere göre belirlenir

• Özellikler: Trafik kaynağı, Daha önce verilen sipariş sayısı, İndirim kullanma, Sevkiyat durumu, Sevkiyat bölgesi, Sipariş edilen ürün sayısı, Sevkiyat bildirimi e-postasını açma durumu (Evet veya Hayır), Siteye 10 gün içinde geri dönme, Pazarlama e-postaları için kayıt olma durumu (Evet veya Hayır)

• Tahmin noktası: Siparişten bir hafta sonra

• Makine öğrenimi sorusu: "Bir müşteri sipariş verdikten bir hafta sonra, 6 ay içinde tekrar sipariş verip vermeyeceğini tahmin etme"

Potansiyel müşteri dönüşümü

• Olay tetikleyicisi: Potansiyel müşteri oluşturulur

• Hedef: Oluşturulduktan sonra 12 ay içinde kapalı duruma geçti

  • İkili sonuç: Evet veya Hayır

  • Ufuk, satış döngüsünün geçmişteki uzunluğuna göre belirlenir

• Özellikler: Potansiyel müşteri kaynağı, Sektör, Şirket boyutu, İlk 30 gündeki temas noktası sayısı, 30 gün içinde toplantı planlama durumu (Evet veya Hayır), Tam telefon numarası (Evet veya Hayır)

• Tahmin noktası: Potansiyel müşteri oluşturulduktan 30 gün sonra

• Makine öğrenimi sorusu: "Potansiyel müşteri oluşturulduktan 30 gün sonra, bu müşterinin sonraki 11 ay içinde kapalı kazanılmış fırsata dönüşüp dönüşmeyeceğini tahmin etme"

Öğrenci mezuniyeti

• Olay tetikleyicisi: Öğrenci kabul edilir

• Hedef: Öğrenci, program başladıktan 6 yıl sonra mezun oldu

  • İkili sonuç: Evet veya Hayır

  • Ufuk, geçmişteki mezun olma süresine göre belirlenir

• Özellikler: Lise türü, Lise GPA'sı, SAT/ACT puanı, Yerleştirme sınavı puanı, Lise ile kayıt olunan kampüs arasındaki mesafe, Burs düzeyi, Ebeveynlerin eğitim seviyesi, İlk sömestir GPA'sı, İlk sömestirdeki kredi sayısı

• Tahmin noktası: Kayıt yapılan ilk sömestir sonu

• Makine öğrenimi sorusu: "Öğrencinin ilk sömestiri sonunda, 6. sene bitiminde mezun olup olmayacağını tahmin etme"

Aya göre satışlar

• Olay tetikleyicisi: Ayın ilk günü

• Hedef: Ay boyunca satılan birim sayısı

  • Sayısal sonuç: Satılan birim sayısı

  • Ufuk, takvim ayına göre belirlenir

• Özellikler: Ürün türü, Ay adı, Çeyrek, Geçen yılın aynı ayındaki satışlar, Aynı aya ait iki yıl önceki satışlar, Önceki ayın satışları, Ortalama indirim yüzdesi, Pazarlama harcaması

• Tahmin noktası: Ayın ilk günü

• Makine öğrenimi sorusu: "Ayın ilk gününde, ay sonunda satılan toplam birim miktarının ne olacağını tahmin etme"