Jamovi ile Yapay Sinir Ağı ve Makine Öğrenimi Modelleri

Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri, veri analizi yaklaşımlarını kökten değiştirmiştir. Bu değişimin merkezinde yer alan yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks – ANN), özellikle karmaşık ilişkileri modelleme kapasitesi sayesinde birçok alanda kullanılmaktadır. Jamovi, istatistiksel analizlere odaklansa da, R entegrasyonu sayesinde kullanıcılarına yapay sinir ağı ve makine öğrenimi modelleri kurma imkânı sunar.

---

Yapay Sinir Ağı Nedir?

Yapay sinir ağı, insan beyninin öğrenme ve karar verme yapısını taklit eden matematiksel bir modeldir. Girdi, gizli ve çıktı katmanlarından oluşur. Ağırlıklar ve aktivasyon fonksiyonları sayesinde öğrenme gerçekleştirilir.

---

Jamovi ile Makine Öğrenimi Mümkün mü?

Jamovi, doğrudan sinir ağı arayüzü sunmaz. Ancak aşağıdaki yöntemlerle bu modelleri oluşturabilirsiniz:

1. Rj Sekmesi ile R Paketlerini Kullanmak

Jamovi’nin “Rj” modülü, R dilinde yazılmış komutların Jamovi arayüzü içinde çalıştırılmasını sağlar. Sinir ağı modelleme için kullanılabilecek bazı paketler:

• nnet

• neuralnet

• caret

• keras

• tensorflow

• RSNNS

2. CSV ile Veri Aktarıp R veya Python Kullanmak

Jamovi’de analiz ettiğiniz verileri dışa aktararak başka ortamlarda sinir ağı modelleri kurabilirsiniz.

---

Sinir Ağı Oluşturma Adımları

1. Veri Temizleme ve Normalizasyon

   • Sürekli değişkenler kullanılmalı

   • Boş hücreler ve uç değerler temizlenmeli

   • Z-skoru, min-max gibi yöntemlerle ölçeklenmeli

2. Model Yapısının Kurulması

   • Girdi sayısı: Değişken sayısı kadar

   • Gizli katman: Genellikle 1 veya 2 katman

   • Nöron sayısı: Deneysel olarak belirlenir

   • Aktivasyon fonksiyonu: Sigmoid, ReLU vb.

3. Model Eğitimi

   • Eğitim ve test veri setleri ayrılır (%70-30 gibi)

   • Geri yayılım (backpropagation) algoritması kullanılır

   • Hata fonksiyonu minimize edilir

4. Model Doğrulama

   • Doğruluk, kesinlik, F1 skoru gibi metrikler hesaplanır

   • ROC eğrisi ve AUC skoru yorumlanır

---

Jamovi’de Sinir Ağı Modeli Uygulama Örneği

---

Jamovi ile Kullanılabilecek Makine Öğrenimi Teknikleri

Bu algoritmalar caret veya mlr3 gibi R paketleri ile Jamovi üzerinden Rj modülü kullanılarak çalıştırılabilir.

---

Avantajlar ve Kullanım Alanları

Avantajlar:

• Karmaşık örüntüleri öğrenme kapasitesi

• Doğrusal olmayan yapıları modelleyebilme

• Büyük veri setlerinde güçlü performans

Kullanım Alanları:

• Finans: Kredi riski, portföy tahmini

• Tıp: Hastalık teşhisi, ilaç etkisi

• Eğitim: Öğrenci başarısı tahmini

• Pazarlama: Müşteri segmentasyonu

• Sanayi: Arıza tahmini, kalite kontrol

---

Jamovi ile Görselleştirme

Jamovi, model çıktılarının doğrudan görselleştirilmesini desteklemese de, R paketleri sayesinde:

• Sinir ağı yapısı

• Ağırlık diyagramları

• ROC eğrileri

• Confusion matrix görselleri

oluşturulabilir.

---

Makine Öğrenimi ile Etik Konular

• Veri Gizliliği: Kişisel verilerin korunması

• Ayrımcılık: Modelin cinsiyet, ırk gibi değişkenlerde taraflı olmaması

• Şeffaflık: Modelin yorumlanabilir olması

---

Sonuç

Jamovi, temel istatistiksel analizlerin ötesine geçmek isteyen kullanıcılar için güçlü bir platformdur. R entegrasyonu sayesinde yapay sinir ağı ve makine öğrenimi tekniklerini de uygulamak mümkündür. Doğru veri hazırlığı, uygun algoritma seçimi ve doğru yorumlama ile Jamovi, yapay zekâ destekli analizlerin başlangıç noktası olabilir.

Veri, modern dünyanın en değerli varlıklarından biri haline gelmiştir ve iş dünyasında, araştırmada ve karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Biz, veri analizi konusundaki tutkulu bir topluluk olarak, veri biliminin ve analizinin gücünü vurguluyoruz. Web sitemiz, işletmelerden akademisyenlere ve veri meraklılarına kadar herkesin veri analizi becerilerini geliştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan bir kaynaktır. Misyonumuz, veri analizi sürecini anlaşılır ve erişilebilir hale getirmek, verilerin içinde gizlenen değeri açığa çıkarmak ve daha bilinçli kararlar almalarını desteklemektir.

Web sitemiz, geniş bir veri analizi yelpazesi sunmaktadır. Hangi sektörde olursanız olun veya hangi veri analizi aracını kullanıyorsanız kullanın, ihtiyaçlarınıza uygun hizmetler sunuyoruz. SPSS, R, Python, Excel veya diğer analiz araçlarını kullanarak veri madenciliği, hipotez testleri, regresyon analizi, zaman serisi tahmini, segmentasyon ve daha fazlasını içeren çeşitli analiz türlerini kapsarız. Ayrıca, öğrenmeyi kolaylaştırmak için zengin kaynaklar, öğreticiler ve interaktif araçlar sunuyoruz.