Tag Archives: Data Mining

Değişimi Yönetmek

25 Mar

Bir tavsiye üzerine değişim yönetimi ile ilgili güzel bir fabl kitabı okudum. Bu kitapta organizasyonların karşılaştığı değişim ihtiyacında izlenecek yol güzel bir şekilde tarif edilmiş. Kitabın adı: “Buzdağımız Eriyor” Buradan hem kitabın okunmasını önermek için detaylarını paylaşmak istedim hem de bu kitabın bana çocuklarımız için de değişimi ve proje yönetimini anlatan bir kitap yazma konusunun ne kadar önemli olduğunu düşündürdüğünü paylaşmak istedim. Evet, kolları sıvıyoruz bu kültür küçük yaşta verilmeli. Kitap için çalışmalara başladım.

tumblr_inline_otjjyckCz61sosog6_1280Kitabın içeriğine gelince:

Kitabın yazarları, John Kotter ve Holger Rathgeber’dir.

Meraklı ve gözlemci bir penguen olan Fred zamanını buzdağını ve okyanusu gözlemleyerek geçirir. Bir gün kimsenin görmediği ve fark etmediği bir sorunu, buzdağının altında kırıklar ve çatlaklar oluşmaya başladığını gözlemler. Bunu arkadaşları ve kolonide lider durumda bulunan penguenlerle paylaşır. Böylece değişimin hikâyesi ve var olan ama görünür olmayan problemlerle başa çıkacakları hikâyeleri başlar.

Fred’i dinlemek isteyen penguenlerin yanı sıra değişimden hoşlanmayan ve sorunları görmezden gelen, NoNo(HayırHayır-Hayırcı-İstemezükçü 🙂 ) gibi penguenlerde vardır.

Kitabın Ders Bölümünde anlatılan Başarılı bir değişimin sekiz yolu;

Hazırlık Yapın

  • Acil Durum Hissi Yaratın

Değişimin gerekli olduğunu ve derhal harekete geçmenin önemini diğerlerinin görmesi için yardım etme.

  • Yol Gösterecek Takımı Kurunuz

Değişime, liderlik, güvenilirlik, iletişim özellikleri iyi, analitik yetenekleri yüksek ve aciliyet duygusuna sahip olan güçlü bir grubun rehberlik ettiğinden emin olun.

Ne Yapılacağını Kararlaştırınız

  • Değişim Vizyonunu ve Stratejisini Oluşturunuz

Geleceğin geçmişten nasıl farklı olacağını ve bu geleceğin nasıl gerçekleşebileceğini açıklama…

Gerekeni Yapınız ve Gerçekleştiriniz

  • Anlayış ve Ortaklık İçin İletişimde Bulunun

Diğerlerinin vizyon ve stratejiyi anladığından ve kabul ettiğinden emin olunması.

  • Diğerlerini Hareket Geçmeleri İçin Güçlendirin

Bir düşünceyi gerçeğe dönüştürmek isteyenlerin önünde bulunan engelleri ortadan kaldırmaya çalışın böylece düşünceyi gerçeğe dönüştürebilsinler.

  • Kısa Vadede Kazançlar Üretin

Mümkün olan en kısa zamanda görülebilir, açık başarılar yaratın.

  • Gevşemeyin ve Yorulmayın

İlk başarılı sonuçtan sonra daha sert ve daha zor işlerde başarılı olmaya çalışın. Düşünce gerçek olana dek değişikliklerde yorulmaz olun.

Kalıcı ve Sürdürülebilir Olmasını Sağlayın

  • Yeni Bir Kültür Oluşturun

Yeni davranış yollarına tutunun ve bunların başarılı olduklarından emin olun ta ki eski geleneklerle yer değiştirecek kadar güçlü oldukları zamana dek.

Hikaye şu önemli dersi anlatır;

Kendinize sorun, eriyen ya da eriyebilecek olan bir buzdağında yaşar mıydınız? Buzdağlarının erimesi birçok şekilde ortaya çıkabilir: yaşlanan ürün bantları, ilgisiz duruma gelen okullar, kaliteyi düşüren hizmetler, anlamı olmayan iş stratejileri, uygulaması okyanusta batan yeni bir strateji.

Organizasyonunuzdaki değişim savunucuları kimler? Değişime hayır diyenler kimler? Sizin rolünüz ne olabilir?

Reklamlar

Optimizasyona Dayalı Sınıflandırma Modelleri

26 May

Veri Madenciliğinde kullanılan Optimizasyona dayalı sınıflandırma modelleri incelenmiştir.

Emre ALIÇ- 105112012

25.05.2011


İçindekiler
Destek Vektör Makinesi 3
Doğrusal olarak ayrılabilme durumu 3
Primal Çözüm 6
Lagrange Çarpanları 6
Karush-Kuhn-Tucker Koşulları 7
Dual Çözüm 8
Verilerin Doğrusal Olarak Ayrılamama Durumu 12
Doğrusal Olmayan Sınıflandırıcılar 16
Doğrusal Olmayan Özellik Uzayı 16
Çekirdek Fonksiyonlar 17
Destek Vektör Makinası ve Çekirdek Fonksiyonlar 18
Kaynakça 22

Destek Vektör Makinesi
Destek Vektör Makinesi (Support Vector Machine = SVM) veri madenciliğinde sınıflama problemlerinde kullanılan bir yöntemdir.Bu yöntem, sınıflandırmayı bir doğrusal yada doğrusal olmayan bir fonksiyon yardımıyla yerine getirir.Destek vektör makinesi yöntemi,veriyi birbirinden ayırmak için en uygun fonksiyonun tahmin edilmesi esasına dayanır.Daha çok makine öğrenmesi yöntemleri arasında yer alan bu yöntem günümüzde veri madenciliği alanında da tercih edilmeye başlanmıştır.
Doğrusal olarak ayrılabilme durumu
D veri kümesinin (X1,y1),(X2,Y2)…(Xn,Yn) biçiminde olduğunu varsayalım. Burada n veri kümesinin eleman sayısıdır ve y , {+1,-1} kümesinin elemanı olarak kabul edilir.[1]…
.
.
.

Optimizasyona Dayalı Sınıflandırma Modelleri Dökümanı Tıkla !