Makine öğrenimi ve veri madenciliğinin bilgisayarlı görüdeki rolü

Artificial intelligence (AI) is a powerful technology that's great at analyzing different types of data and learning from them over time. For example, computer vision, a branch of AI, focuses on understanding visual data. Another important area is machine learning (ML), which, along with data mining, plays a big part in improving computer vision models. Data mining is all about finding useful patterns in large datasets, while machine learning uses these patterns to train AI models to handle tasks without needing detailed instructions.

Bu teknolojiler, son yıllarda büyük bir büyüme gösterdikleri için kendi kendine giden araçlar, finans ve üretim gibi endüstrilerde giderek daha yaygın hale geliyor. Bu makalede, veri madenciliğinin ve makine öğreniminin ne olduğunu, bilgisayarlı görüde nasıl kullanıldıklarını ve sağlık hizmetleri gibi alanlarda ilerlemeyi sağlamak için nasıl birlikte çalıştıklarını inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Link to this sectionMakine öğrenimi nedir?#

Makine öğrenimi, makinelerin tıpkı insanlar gibi öğrenmesini mümkün kılarak verileri ve algoritmaları kullanarak kalıpları tanımlamalarını ve minimum insan rehberliğiyle kararlar almalarını sağlar. Bu sistemler zaman içinde verilere maruz kaldıkça, kademeli olarak daha doğru tahminler yaparlar.

Süreç, girdi verilerine dayanarak tahminler veya sınıflandırmalar yapmak için algoritmalar kullanılarak çalışır. Algoritma önce kalıpları tanımlar ve ilk bir eğitilmiş tahmin veya çıkarım yapar. Doğruluğu ölçmek için bir hata fonksiyonu, modelin çıktısını bilinen örneklerle karşılaştırır ve sistem daha sonra hataları en aza indirmek için parametrelerini ayarlar. Bu değerlendirme ve ayarlama döngüsü, model istenen performans seviyesine ulaşana kadar otomatik olarak devam eder.

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

• Denetimli öğrenme: Algoritmalar, yeni girdiler için çıktıları tahmin etmek üzere etiketli verilerden öğrenir. E-posta hizmetlerindeki spam filtreleme sistemleri denetimli öğrenme kullanır.

• Denetimsiz öğrenme: Denetimli öğrenmenin aksine, bu yöntem etiketlenmemiş verilerle çalışır. Algoritma, herhangi bir rehberlik olmaksızın benzerliklere dayanarak kalıpları tanımlar veya verileri gruplandırır. Genellikle anomali tespiti gibi görevler için kullanılır.

• Yarı denetimli öğrenme: Bu yaklaşım, az miktarda etiketli veriyi daha büyük bir etiketlenmemiş veri kümesiyle birleştirir. Algoritma, doğruluğu artırmak için her ikisinden de öğrenir, bu da etiketli verilerin kıt veya pahalı olduğu durumlarda faydalıdır.

• Pekiştirmeli öğrenme: Burada algoritma, çevresiyle etkileşime girerek ve eylemlerine göre ödüller veya cezalar alarak öğrenir. Ödülleri maksimize etmeyi hedefleyerek gelişmeye devam eder ve robotik, oyun ve kendi kendine giden araçlar gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.

Şekil 1. Makine öğrenimi türleri.

Link to this sectionVeri madenciliği nedir?#

Veri madenciliği, hemen göze çarpmayan gizli kalıpları, eğilimleri ve değerli içgörüleri bulmak için büyük veri kümelerini keşfetme ve analiz etme sürecidir. Veri içindeki bağlantıları ve kalıpları tanımlamak için istatistiksel tekniklerin, makine öğreniminin ve veritabanı yönetim araçlarının bir kombinasyonunu kullanarak ham veriyi yararlı bilgilere dönüştürmeyi içerir.

Süreç, veritabanları veya elektronik tablolar gibi farklı kaynaklardan veri toplayarak ve bunları yapılandırılmış bir biçimde düzenleyerek başlar. Ardından, doğruluğundan emin olmak için herhangi bir hata, tutarsızlık veya eksik ayrıntıyı kaldırmak üzere veriler temizlenir. Veriler hazır olduğunda, onları analiz etmek için gelişmiş algoritmalar ve istatistiksel yöntemler kullanılır.

İşte verileri analiz etmek için kullanılan en yaygın tekniklerden bazıları:

• Sınıflandırma: Verileri, tanımlanan kalıplara göre önceden tanımlanmış kategorilere gruplandırma.
• Kümeleme: Veri içindeki doğal gruplandırmaları tanımlamak için benzer veri noktalarını bir araya getirme.
• İlişkilendirme: Sıkça birlikte satın alınan ürünlerin kalıplarını bulmak gibi değişkenler arasındaki ilişkileri belirleme.

Bu teknikler, verilerden anlamlı kalıplar ve içgörüler elde etmeye yardımcı olur. Bulgular daha sonra anlaşılır ve eyleme geçirilebilir bir şekilde yorumlanır ve sunulur, böylece ham verileri bilinçli kararlar almanıza yardımcı olabilecek değerli içgörülere dönüştürürsünüz.

Şekil 2. Veri madenciliğindeki adımlar.

Link to this sectionMakine öğrenimi ve veri madenciliğinin uygulamalarını anlamak#

Makine öğreniminin ve veri madenciliğinin büyük bir fark yaratabileceği çeşitli endüstrilerde birçok uygulama vardır. Bu teknolojilerin etkisini anlamak için perakende sektörünü bir örnek olarak kullanacağız.

Makine öğrenimi, özellikle çevrimiçi satışlara dayanan perakendeciler için yararlı olabilir. eBay ve Amazon gibi büyük işletmeler, tüm satış döngüleri boyunca entegre makine öğrenimi araçlarını kullanıyor. Perakende işletmelerinin bunu kullanmasının ana yollarından biri ürün eşleştirmedir. Bu, fiyat karşılaştırmaları yapmak, birleştirilmiş ürün sayfaları oluşturmak ve ürün boşluklarını tespit etmek için yararlı olan, farklı kataloglardaki özdeş öğelerin tanımlanmasını ve birbirine bağlanmasını içerir. Manuel eşleştirme küçük kataloglar için işe yarasa da, ML çok daha büyük katalogları verimli bir şekilde yönetmeyi mümkün kılar. Ayrıca tam eşleşmeler, yakın eşleşmeler, görsel eşleşmeler, öznitelik eşleşmeleri, kategori eşleşmeleri ve alanlar arası eşleşmeler gibi farklı ürün eşleştirme türlerini de kolaylaştırır.

Şekil 3. Ürün eşleştirme türleri.

Perakendede veri madenciliğinin ilginç bir uygulaması, özellikle müşteri segmentasyonu yoluyla müşteri davranışlarını anlamaktır. Müşteriler; demografi, alışveriş kalıpları, önceki satın alma geçmişi vb. gibi ortak özelliklere göre gruplandırılabilir. Perakendeciler, mevcut ve gelecekteki alıcılara ulaşmak için yeni pazarlama stratejileri oluşturmak amacıyla bu gruplandırmaları kullanabilirler.

Müşteri davranışından bahsetmişken, perakendede veri madenciliğinin bir diğer önemli kullanım durumu da müşteri kaybı veya azalması olarak da bilinen kayıp analizidir. Perakendeciler, hangi tür müşterilerin ayrıldığı, neden ayrıldıkları ve elde tutma oranını nasıl iyileştirebilecekleri konusunda içgörüler kazanabilirler. Bazı kayıplar kaçınılmaz olsa da, veri madenciliği yoluyla kalıpları belirlemek, perakendecilerin müşteri kaybını azaltmak için özel fırsatlar veya kuponlar sunmak gibi proaktif adımlar atmasını mümkün kılar.

Şekil 4. Müşteri Segmentasyonu.

Link to this sectionML, veri madenciliği ve bilgisayarlı görü arasındaki bağlantı#

Computer vision is actually a subset of machine learning that focuses on teaching computers to interpret visual data from images and videos. Meanwhile, data mining can support computer vision applications by analyzing vast amounts of raw data to identify the most relevant images for model training. This is key because it helps make sure that the model learns from the best examples, cutting down on unnecessary data and helping it focus on what’s important. As a result, data mining helps computer vision models work more efficiently and accurately, improving tasks like object detection, image classification, and instance segmentation.

Link to this sectionML, veri madenciliği ve bilgisayarlı görü kullanan uygulamaları keşfetmek#

ML, veri madenciliği ve bilgisayarlı görü sinerjisini anlamak için sağlık sektöründeki bir uygulama örneğine bakalım.

Makine öğrenimi, veri madenciliği ve bilgisayarlı görü, sağlık hizmetlerinde büyük gelişmelere öncülük ediyor. ABD'deki Johns Hopkins Medicine gibi tıp kurumları, tıbbi görüntüleri analiz etmek ve tümörler gibi hastalıkları ve anomalileri erkenden tespit etmek için bu teknolojileri kullanıyor. Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü modelleri, anormallikleri belirlemek için görüntüleri analiz etmekte kullanılırken, makine öğrenimi hasta kayıtlarında potansiyel sağlık sorunlarına işaret edebilecek kalıpları bulabilir. Veri madenciliği ise, etkili tedaviler veya olası çareler bulmaya yardımcı olmak için ilgili çok miktarda veriyi aramak için devreye girebilir. Bu teknolojileri birleştirerek, sağlık profesyonelleri durumları daha doğru bir şekilde teşhis edebilir ve daha iyi tedavi planları geliştirerek nihayetinde hasta sonuçlarını iyileştirebilirler.

Şekil 5. Tümörleri tespit etmek için YOLOv8 kullanma.

Link to this sectionZorluklar ve gelecek yönelimleri#

Bilgisayarlı görü, veri madenciliği ve makine öğrenimi kullanan uygulamalar çeşitli avantajlar sunsa da, dikkate alınması gereken bazı sınırlamalar vardır. Bu yenilikler genellikle iyi performans göstermek için çok büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar ve veri gizliliği bir endişe kaynağı olabilir. Örneğin, perakende mağazalarındaki bilgisayarlı görü sistemleri tüketici verilerini toplayıp işleyebilir ve tüketicilerin verilerinin toplandığından haberdar olmaları önemlidir.

Veri gizliliği sorunlarının yanı sıra, bilgisayarlı görü modellerinin karmaşıklığı da bir diğer sorundur. Bilinçli kararlar almaya çalışırken bu modellerin belirli bir çıktıya nasıl ulaştığını anlamak zor olabilir. Bu zorluklara rağmen, YZ çözümlerini daha sorumlu ve sorunsuz hale getiren giderek daha fazla önlem alınıyor. Örneğin, federated learning gibi teknikler, gizlilik korumasını sağlarken YZ geliştirmeyi mümkün kıldıkları için daha popüler hale geliyor.

Federated learning, modellerin verileri orijinal konumunda tutarken verilerden öğrenmesine yardımcı olan bir yöntemdir. Tüm verileri merkezi bir veritabanında toplamak yerine, model doğrudan veriyi tutan bireysel cihazlarda veya sunucularda eğitilir. Bu cihazlar daha sonra gerçek verileri değil, yalnızca model güncellemelerini geri gönderir. Model güncellemeleri daha sonra genel modeli iyileştirmek için hesaba katılır.

Link to this sectionÖne çıkanlar#

Hem makine öğrenimi hem de veri madenciliği, bilgisayarlı görüde çok önemli bir rol oynamaktadır. Büyük miktarda görsel veriyi analiz etmeye, önemli içgörüleri ortaya çıkarmaya ve sağlık hizmetleri, çevrimiçi alışveriş ve kendi kendine giden araçlar gibi çeşitli alanları iyileştirmeye yardımcı olurlar. Gizliliği korumak ve karmaşık modelleri anlamak gibi zorluklar olsa da, federated learning gibi yeni yöntemler bu sorunları çözmeye yardımcı oluyor. Bu teknolojiler ilerlemeye devam ettikçe, muhtemelen birçok alanda daha iyi karar alma süreçlerine ve daha fazla yeniliğe yol açarak yaşamlarımızı daha verimli ve bağlantılı hale getirecekler.

YZ hakkında meraklı mısın? YZ'ye olan katkılarımızı görmek için GitHub depomuza göz at ve topluluğumuzla etkileşimde bulunmayı unutma. Üretim ve sağlık hizmetleri gibi endüstrileri en son YZ teknolojisiyle nasıl yeniden tanımladığımızı keşfet.