Veri Bilimi

Hangi veri temizleme tekniği, bir veri setindeki aykırı değerlerin (outlier) istatistiksel olarak belirlenmesi ve belirli bir eşik değerin ötesinde olanların kaldırılması prensibine dayanır?

• Veri Normalleştirme
• Z-Skoru Dönüşümü
• Kutu Grafiği (Box Plot) Analizi
• Tekrarlayan Değerleri Kaldırma

Büyük bir PDF dokümanındaki belirli bir formattaki tüm tarihleri ve bunlara karşılık gelen ürün kodlarını otomatik olarak çıkarmak için en uygun yapay zeka aracı ve yöntemi aşağıdakilerden hangisidir?

• Metin özetleme için GPT ve düzenli ifadeler (regex)
• Belge anlama için Claude ve doğal dil işleme (NLP)
• Bilgi çıkarma için Gemini ve görsel metin tanıma (OCR)
• Soru cevaplama için herhangi bir LLM ve anahtar kelime eşleştirme

Aşağıdaki görselleştirme tekniklerinden hangisi, çok boyutlu verileri iki veya üç boyuta indirgeyerek, veri noktaları arasındaki benzerlikleri ve kümeleri daha iyi anlamak için kullanılır?

• Çubuk Grafik (Bar Chart)
• Saçılım Grafiği (Scatter Plot)
• Isı Haritası (Heatmap)
• T-Dağıtılmış Stokastik Komşuluk Gömme (t-SNE)

Bir perakende şirketinin müşteri davranışlarını analiz ederken, "sepetteki ortalama ürün sayısı" metriğini hesaplamak hangi tür bir iş zekası sorusuna cevap verir?

• Tanımlayıcı Analitik (Descriptive Analytics)
• Teşhis Edici Analitik (Diagnostic Analytics)
• Tahmin Edici Analitik (Predictive Analytics)
• Reçeteleyici Analitik (Prescriptive Analytics)

Hangi yapay zeka modeli, girdi olarak aldığı bir metin dizisinin duygu polaritesini (pozitif, negatif, nötr) belirlemede en başarılı sonuçları verme eğilimindedir?

• Doğrusal Regresyon
• Karar Ağaçları
• Derin Öğrenme Tabanlı Transformer Modelleri
• K-En Yakın Komşu

Bir müşteri churn (müşteri kaybı) tahmin modeli geliştirirken, "recall" metriğinin yüksek olması neden "precision" metriğinin yüksek olmasından daha kritik olabilir?

• Recall, yanlış pozitifleri cezalandırırken precision yanlış negatifleri cezalandırır.
• Recall, tüm gerçek pozitif vakaların ne kadarının doğru tahmin edildiğini gösterirken precision, tahmin edilen pozitif vakaların ne kadarının gerçekten pozitif olduğunu gösterir.
• Recall, modelin genel doğruluğunu ölçerken precision sadece pozitif tahminlerin doğruluğunu ölçer.
• Recall ve precision aynı şeyi ifade eder, bu nedenle kritiklikleri aynıdır.

Aşağıdaki senaryolardan hangisinde, veri analizi sürecinde "boyut indirgeme" (dimensionality reduction) tekniklerini kullanmak en faydalı olacaktır?

• Sadece birkaç değişken içeren küçük bir veri seti analiz edilirken.
• Veri setindeki tüm değişkenlerin hedef değişken üzerinde doğrudan ve bağımsız bir etkisi olduğu varsayıldığında.
• Çok sayıda özellik (feature) içeren bir veri seti analiz edilirken ve bu özellikler arasında yüksek korelasyon olduğunda.
• Veri setindeki eksik değerler tamamlanmaya çalışılırken.

Bir metin veri setini analiz ederken, kelimelerin önemini ve sıklığını belirlemek için kullanılan TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) yönteminde, bir kelimenin IDF değeri ne kadar yüksekse, bu kelime metin külliyatı için ne anlama gelir?

• O kadar yaygın ve önemlidir.
• O kadar nadir ve ayırt edicidir.
• O kadar anlamsız ve gürültülüdür.
• Kelimenin sıklığı ile hiçbir ilgisi yoktur.

Hangi tür makine öğrenmesi algoritması, etiketlenmemiş verilerdeki doğal grupları veya yapıları keşfetmek için kullanılır?

• Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
• Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)
• Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
• Yarı Denetimli Öğrenme (Semi-Supervised Learning)

Bir zaman serisi veri setini analiz ederken, mevsimsel etkileri gidermek ve temel trendi daha net görmek için hangi teknik kullanılabilir?

• Hareketli Ortalama (Moving Average)
• Üstel Düzeltme (Exponential Smoothing)
• Ayrıştırma (Decomposition)
• Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA)