Bilgisayarlı görüde makine öğrenimi ve veri madenciliğinin rolü

Yapay zekâ (AI), farklı veri türlerini analiz etme ve zaman içinde bu verilerden öğrenme konusunda başarılı, güçlü bir teknolojidir. Örneğin yapay zekânın bir dalı olan bilgisayarlı görü, görsel verileri anlamaya odaklanır. Bir diğer önemli alan olan makine öğrenimi (ML), veri madenciliği ile birlikte bilgisayarlı görü modellerini geliştirmede önemli rol oynar. Veri madenciliği, büyük veri kümelerindeki yararlı örüntüleri bulmaya odaklanırken makine öğrenimi bu örüntüleri kullanarak yapay zekâ modellerini ayrıntılı yönergelere gerek kalmadan görevleri yerine getirecek şekilde eğitir.

Son yıllarda büyük ilerleme kaydeden bu teknolojiler, otonom araçlar, finans ve imalat gibi sektörlerde yaygınlaşıyor. Bu makalede veri madenciliği ve makine öğreniminin ne olduğunu, bilgisayarlı görüde nasıl kullanıldıklarını ve sağlık gibi alanlarda ilerlemeyi desteklemek için nasıl birlikte çalıştıklarını açıklayacağız.

Makine öğrenimi nedir?#

Makine öğrenimi, verileri ve algoritmaları kullanarak örüntüleri belirleyen ve çok az insan yönlendirmesiyle kararlar alan makinelerin insanlara benzer biçimde öğrenmesini sağlar. Bu sistemler zaman içinde verilere maruz kaldıkça giderek daha doğru tahminler yapar.

Bu süreç, girdi verilerine dayanarak tahminler veya sınıflandırmalar yapmak için algoritmalar kullanır. Algoritma önce örüntüleri belirler ve bilgiye dayalı ilk tahminini veya çıkarımını yapar. Doğruluğu ölçmek için bir hata fonksiyonu, modelin çıktısını bilinen örneklerle karşılaştırır; ardından sistem, hataları en aza indirmek için parametrelerini ayarlar. Bu değerlendirme ve ayarlama döngüsü, model istenen performans düzeyine ulaşana kadar otomatik olarak devam eder.

Genel olarak dört makine öğrenimi türü vardır: denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli öğrenme. Her birine göz atalım:

• Denetimli öğrenme: Algoritmalar, yeni girdiler için çıktıları tahmin etmek üzere etiketli verilerden öğrenir. E-posta hizmetlerindeki spam filtreleme sistemleri denetimli öğrenmeden yararlanır.
• Denetimsiz öğrenme: Denetimli öğrenmeden farklı olarak bu yöntem, etiketlenmemiş verilerle çalışır. Algoritma, herhangi bir yönlendirme olmadan örüntüleri belirler veya benzerliklere göre verileri gruplandırır. Genellikle anomali tespiti gibi görevlerde kullanılır.
• Yarı denetimli öğrenme: Bu yaklaşım, az miktarda etiketli veriyi daha büyük bir etiketlenmemiş veri kümesiyle birleştirir. Algoritma, doğruluğu artırmak için her iki tür veriden de öğrenir; bu nedenle etiketli verilerin kıt veya pahalı olduğu durumlarda kullanışlıdır.
• Pekiştirmeli öğrenme: Bu yöntemde algoritma, ortamıyla etkileşime girerek ve eylemlerine bağlı olarak ödül veya ceza alarak öğrenir. Ödülleri en üst düzeye çıkarmayı hedefleyerek sürekli gelişir ve robotik, oyun ve otonom araçlar gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.

Şekil 1. Makine öğrenimi türleri.

Veri madenciliği nedir?#

Veri madenciliği, hemen fark edilmeyen gizli örüntüleri, eğilimleri ve değerli içgörüleri bulmak için büyük veri kümelerini inceleme ve analiz etme sürecidir. Verilerdeki bağlantıları ve örüntüleri belirlemek amacıyla istatistiksel teknikler, makine öğrenimi ve veritabanı yönetim araçlarının bir bileşimini kullanarak ham verileri yararlı bilgilere dönüştürür.

Süreç, veri tabanları veya elektronik tablolar gibi farklı kaynaklardan veri toplamaya ve bu verileri yapılandırılmış bir biçimde düzenlemeye başlar. Ardından verilerin doğruluğundan emin olmak için hatalar, tutarsızlıklar veya eksik bilgiler temizlenir. Veriler hazır olduğunda, bunları analiz etmek için gelişmiş algoritmalar ve istatistiksel yöntemler kullanılır.

Verileri analiz etmek için kullanılan en yaygın tekniklerden bazıları şunlardır:

• Sınıflandırma: Verileri, belirlenen örüntülere dayanarak önceden tanımlanmış kategorilere ayırma.
• Kümeleme: Verilerdeki doğal grupları belirlemek için benzer veri noktalarını bir araya getirme.
• Birliktelik: Birlikte sıkça satın alınan ürün örüntülerini bulmak gibi değişkenler arasındaki ilişkileri belirleme.

Bu teknikler, verilerden anlamlı örüntüler ve içgörüler elde etmeye yardımcı olur. Ardından bulgular, anlaşılır ve uygulanabilir olacak şekilde yorumlanıp sunulur; böylece bilinçli kararlar vermene yardımcı olabilecek ham veriler değerli içgörülere dönüştürülür.

Şekil 2. Veri madenciliği sürecindeki adımlar.

Makine öğrenimi ve veri madenciliği uygulamalarını anlamak#

Makine öğrenimi ve veri madenciliğinin büyük fark yaratabileceği, çeşitli sektörlerde çok sayıda uygulama bulunuyor. Bu teknolojilerin etkisini anlamak için örnek olarak perakende sektörünü ele alacağız.

Makine öğrenimi, özellikle çevrimiçi satışlara dayanan perakendeciler için yararlı olabilir. eBay ve Amazon gibi büyük şirketler, tüm satış döngülerinde entegre makine öğrenimi araçlarından yararlanıyor. Perakende işletmelerinin bu teknolojiyi kullandığı başlıca alanlardan biri ürün eşleştirmedir. Bu süreç, farklı kataloglardaki aynı ürünleri belirleyip ilişkilendirir; fiyat karşılaştırmaları yapmaya, birleştirilmiş ürün sayfaları oluşturmaya ve ürün eksiklerini saptamaya yardımcı olur. Küçük kataloglarda manuel eşleştirme işe yarasa da ML çok daha büyük katalogların verimli biçimde işlenmesini sağlar. Ayrıca tam eşleşme, yakın eşleşme, görüntü eşleşmesi, öznitelik eşleşmesi, kategori eşleşmesi ve alanlar arası eşleşme gibi farklı ürün eşleştirme türlerine de olanak tanır.

Şekil 3. Ürün eşleştirme türleri.

Perakendede veri madenciliğinin ilgi çekici uygulamalarından biri, özellikle müşteri segmentasyonu yoluyla müşteri davranışlarını anlamaktır. Müşteriler; demografik özellikler, alışveriş alışkanlıkları ve geçmiş satın alma kayıtları gibi ortak özelliklere göre gruplandırılabilir. Perakendeciler, mevcut ve gelecekteki alıcılara ulaşmak için yeni pazarlama stratejileri oluştururken bu gruplardan yararlanabilir.

Müşteri davranışından söz etmişken, perakendede veri madenciliğinin bir diğer önemli kullanım alanı, müşteri kaybı ya da müşteri terk analizi olarak da bilinen kayıp analizidir. Perakendeciler, hangi tür müşterilerin ayrıldığını, neden ayrıldıklarını ve müşteriyi elde tutma oranını nasıl artırabileceklerini anlayabilir. Bir miktar müşteri kaybı kaçınılmaz olsa da veri madenciliğiyle örüntüleri belirlemek, perakendecilerin müşteri kaybını azaltmak için özel fırsatlar veya kuponlar sunmak gibi proaktif adımlar atmasını sağlar.

Şekil 4. Müşteri segmentasyonu.

Makine öğrenimi, veri madenciliği ve bilgisayarlı görü arasındaki bağlantı#

Bilgisayarlı görü, bilgisayarlara görüntü ve videolardaki görsel verileri yorumlamayı öğretmek için büyük ölçüde makine öğrenimine dayanan bir yapay zekâ alanıdır. Veri madenciliği ise model eğitimi için en uygun görüntüleri belirlemek üzere büyük miktarda ham veriyi analiz ederek bilgisayarlı görü uygulamalarını destekleyebilir. Bu, modelin en iyi örneklerden öğrenmesini sağlayarak gereksiz verileri azaltır ve önemli noktalara odaklanmasına yardımcı olur. Sonuç olarak veri madenciliği, bilgisayarlı görü modellerinin daha verimli ve doğru çalışmasına yardımcı olarak nesne tespiti, örnek segmentasyonu ve görüntü sınıflandırması gibi görevleri iyileştirir.

Makine öğrenimi, veri madenciliği ve bilgisayarlı görü kullanan uygulamaları keşfetmek#

Makine öğrenimi, veri madenciliği ve bilgisayarlı görü arasındaki sinerjiyi anlamak için sağlık sektöründeki bir uygulama örneğine göz atalım.

Makine öğrenimi, veri madenciliği ve bilgisayarlı görü, sağlık alanında önemli gelişmelere öncülük ediyor. ABD'deki Johns Hopkins Medicine gibi sağlık kurumları, tıbbi görüntüleri analiz etmek ve tümörler gibi hastalıkları ve anormallikleri erken tespit etmek için bu teknolojileri kullanıyor. Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü modelleri, görüntülerdeki anormallikleri belirlemek için kullanılabilirken makine öğrenimi, olası sağlık sorunlarına işaret edebilecek örüntüleri hasta kayıtlarında bulabilir. Ardından veri madenciliği, etkili tedaviler veya olası çözümler bulmaya yardımcı olmak için ilgili büyük miktarda veriyi tarayabilir. Bu teknolojileri bir arada kullanmak, sağlık çalışanlarının hastalıkları daha doğru teşhis etmesini ve daha iyi tedavi planları geliştirmesini, sonuç olarak da hasta sağlığını iyileştirmesini sağlar.

Şekil 5. Tümörleri tespit etmek için YOLOv8 kullanımı.

Zorluklar ve geleceğe yönelik adımlar#

Bilgisayarlı görü, veri madenciliği ve makine öğrenimi kullanan uygulamalar çeşitli avantajlar sunsa da dikkate alınması gereken bazı sınırlamalar vardır. Bu yeniliklerin iyi performans göstermesi için çoğu zaman büyük miktarda veri gerekir ve veri gizliliği sorun yaratabilir. Örneğin perakende mağazalarındaki bilgisayarlı görü sistemleri tüketici verilerini toplayıp işleyebilir; tüketicilerin verilerinin toplandığı konusunda bilgilendirilmesi önemlidir.

Veri gizliliği sorunlarının yanı sıra bilgisayarlı görü modellerinin karmaşıklığı da başka bir sorundur. Bilinçli kararlar almaya çalışırken bu modellerin belirli bir çıktıya nasıl ulaştığını anlamak zor olabilir. Bu zorluklara rağmen, yapay zekâ çözümlerini daha sorumlu hâle getirmek için giderek daha fazla önlem uygulanıyor. Örneğin federe öğrenme gibi teknikler, gizliliği korurken yapay zekâ geliştirmeye olanak tanıdığı için giderek yaygınlaşıyor.

Federe öğrenme, verileri özgün konumlarında tutarken modellerin bu verilerden öğrenmesini sağlayan bir yöntemdir. Tüm verileri merkezi bir veri tabanında toplamak yerine model, verileri barındıran cihazlarda veya sunucularda doğrudan eğitilir. Bu cihazlar daha sonra gerçek verileri değil, yalnızca model güncellemelerini gönderir. Modelin genelini iyileştirmek için bu güncellemeler dikkate alınır.

Önemli çıkarımlar#

Makine öğrenimi ve veri madenciliği, bilgisayarlı görüde önemli roller oynar. Büyük miktarda görsel veriyi analiz etmeye, önemli bulguları ortaya çıkarmaya ve sağlık, çevrimiçi alışveriş ve otonom araçlar gibi çeşitli alanları geliştirmeye yardımcı olurlar. Gizliliği korumak ve karmaşık modelleri anlamak gibi zorluklar olsa da federe öğrenme gibi yeni yöntemler bu sorunların çözümüne katkı sağlıyor. Bu teknolojiler ilerlemeyi sürdürdükçe daha iyi kararlar alınmasını ve birçok alanda yenilikler yapılmasını sağlayarak hayatımızı muhtemelen daha verimli ve bağlantılı hâle getirecek.

Yapay zekâyı merak mı ediyorsun? Yapay zekâya katkılarımızı görmek için GitHub depomuza göz at ve topluluğumuzla etkileşim kurmayı unutma. Yapay zekâyı imalat ve sağlık gibi sektörlerde nasıl kullandığımızı keşfet.