Makine öğrenimi ve veri madenciliğinin bilgisayarlı görüdeki rolü

Yapay zeka (AI), farklı veri türlerini analiz etme ve zamanla bunlardan öğrenme konusunda harika olan güçlü bir teknolojidir. Örneğin, yapay zekanın bir dalı olan computer vision, görsel verileri anlamaya odaklanır. Bir diğer önemli alan ise veri madenciliği ile birlikte computer vision models geliştirilmesinde büyük rol oynayan machine learning (ML) alanıdır. Veri madenciliği, büyük datasets içindeki yararlı örüntüleri bulmakla ilgiliyken, machine learning bu örüntüleri kullanarak yapay zeka modellerini ayrıntılı talimatlara ihtiyaç duymadan görevleri yerine getirecek şekilde eğitir.

Bu teknolojiler son yıllarda çok fazla geliştiği için self-driving cars, finance ve manufacturing gibi sektörlerde daha yaygın hale geliyor. Bu makalede veri madenciliği ve machine learning'in ne olduğunu, computer vision'da nasıl kullanıldıklarını ve healthcare gibi alanlarda ilerlemeyi sağlamak için nasıl birlikte çalıştıklarını inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Makine öğrenimi nedir?#

Machine learning, makinelerin insanlara benzer bir şekilde öğrenmesini mümkün kılar; örüntüleri tanımlamak ve minimum insan rehberliğiyle kararlar almak için verileri ve algoritmaları kullanır. Bu sistemler zamanla verilerle karşılaştıkça kademeli olarak daha doğru tahminler yapar.

Süreç, girdi verilerine dayalı olarak tahminler veya classifications yapmak için algoritmaların kullanılmasını içerir. Algoritma önce örüntüleri tanımlar ve ilk bir educated guess or inference yapar. Doğruluğu ölçmek için bir hata fonksiyonu modelin çıktısını bilinen örneklerle karşılaştırır ve sistem daha sonra hataları en aza indirmek için parameters değerlerini ayarlar. Bu değerlendirme ve ayarlama döngüsü, model istenen performance 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:

• Supervised learning: Algoritmalar, yeni girdiler için çıktıları tahmin etmek amacıyla etiketlenmiş verilerden öğrenir. Eposta servislerindeki spam filtreleme sistemleri supervised learning kullanır.

• Unsupervised learning: Supervised learning'in aksine, bu yöntem etiketlenmemiş verilerle çalışır. Algoritma, herhangi bir rehberlik olmadan benzerliklere dayanarak örüntüleri tanımlar veya verileri gruplandırır. Genellikle anomali tespiti gibi görevler için kullanılır.

• Semi-supervised learning: Bu yaklaşım, az miktarda etiketlenmiş veriyi daha büyük bir etiketlenmemiş veri setiyle birleştirir. Algoritma doğruluğu artırmak için her ikisinden de öğrenir; bu da etiketlenmiş verinin kıt veya pahalı olduğu durumlarda onu faydalı kılar.

• Reinforcement learning: Burada algoritma, ortamıyla etkileşime girerek ve eylemlerine göre ödüller veya cezalar alarak öğrenir. Ödülleri maksimize etmeyi amaçlayarak gelişmeye devam eder ve genellikle robotik, oyun ve self-driving cars gibi alanlarda kullanılır.

Şekil 1. Makine öğrenimi türleri.

Veri 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 e-tablolar gibi farklı kaynaklardan gathering data yapılması ve bunların yapılandırılmış bir biçimde düzenlenmesiyle başlar. Ardından, doğruluğundan emin olmak için hataları, tutarsızlıkları veya eksik detayları ortadan kaldırmak amacıyla data is cleaned yapılır. Veriler hazır olduktan sonra, 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 örüntüler ve içgörüler çıkarmaya yardımcı olur. Elde edilen bulgular daha sonra anlaşılabilir ve eyleme geçirilebilir bir şekilde yorumlanıp sunularak, turning raw data into valuable insights elde etmenizi ve bilinçli kararlar almanızı sağlar.

Fig 2. Veri madenciliğindeki adımlar.

Makine öğrenimi ve veri madenciliğinin uygulamalarını anlamak#

Machine learning ve veri madenciliğinin büyük bir fark yaratabileceği çeşitli endüstrilerde birçok uygulama vardır. Bu teknolojilerin etkisini anlamak için retail industry örneğini kullanacağız.

Machine learning, çevrimiçi satışlara güvenen retailers için özellikle faydalı olabilir. eBay ve Amazon gibi büyük işletmeler, tüm satış döngüleri boyunca entegre machine learning araçları kullanıyor. Perakende işletmelerinin bunu kullanmasının ana yollarından biri ürün eşleştirmedir. Bu, farklı kataloglardaki özdeş öğelerin tanımlanmasını ve bağlanmasını içerir; bu da fiyat karşılaştırmaları, birleştirilmiş ürün sayfaları oluşturma ve ürün boşluklarını tespit etme konusunda yardımcı olur. Manuel eşleştirme küçük kataloglar için işe yarasa da, ML çok daha büyük katalogları verimli bir şekilde işlemeyi mümkün kılar. Ayrıca tam eşleşmeler, yakın eşleşmeler, görsel eşleşmeler, öznitelik eşleşmeleri, kategori eşleşmeleri ve etki alanları arası eşleşmeler gibi farklı ürün eşleştirme türlerini kolaylaştırır.

Fig 3. Ürün eşleştirme türleri.

Veri madenciliğinin perakendideki ilginç bir uygulaması, özellikle müşteri segmentasyonu yoluyla müşteri davranışını anlamaktır. Müşteriler; demografi, alışveriş örüntüleri, geçmiş satın alma geçmişi vb. gibi ortak özelliklere göre gruplandırılabilir. Retailers, mevcut ve gelecekteki alıcılara ulaşmak üzere yeni pazarlama stratejileri oluşturmak için bu gruplandırmaları kullanabilir.

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.

Fig 4. Müşteri Segmentasyonu.

ML, 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.

ML, veri madenciliği ve bilgisayarlı görü kullanan uygulamaları keşfetmek#

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

Machine learning, veri madenciliği ve computer vision healthcare alanında büyük gelişmelere öncülük ediyor. ABD'deki Johns Hopkins Medicine gibi tıp kurumları, medical images analiz etmek ve tumors gibi hastalıkları ve anomalileri erken aşamada tespit etmek için bu teknolojileri kullanıyor. Ultralytics YOLOv8 gibi computer vision modelleri, anormallikleri belirlemek üzere görüntüleri analiz etmek için kullanılabilirken, machine learning hasta kayıtlarında potansiyel health sorunlarına işaret edebilecek örüntüler bulabilir. Veri madenciliği daha sonra find effective treatments or possible cures bulmaya yardımcı olmak için ilgili verilerin büyük miktarlarını aramak üzere devreye girebilir. Bu teknolojileri birleştirerek healthcare professionals durumları daha doğru bir şekilde teşhis edebilir ve daha iyi tedavi planları geliştirerek nihayetinde patient outcomes iyileştirebilir.

Fig 5. Tümörleri tespit etmek için YOLOv8 kullanma.

Zorluklar ve gelecek yönelimleri#

applications that use computer vision, veri madenciliği ve machine learning kullanan uygulamalar çeşitli faydalar sunsa da göz önünde bulundurulması gereken bazı sınırlamalar vardır. Bu yenilikler genellikle iyi performans göstermek için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar ve data privacy bir endişe kaynağı olabilir. Örneğin, perakende mağazalarındaki computer vision sistemleri tüketici verilerini toplayıp işleyebilir ve tüketicilerin verilerinin toplandığı konusunda bilgilendirilmesi önemlidir.

Apart from data privacy issues, the complexity of computer vision models is another issue. It can be difficult to understand how these models arrive at a certain output when trying to reach informed decisions. Despite these challenges, there are more and more measures being put into place that are making AI solutions more responsible and seamless. For example, techniques like federated learning are becoming more popular because they enable AI development while ensuring privacy protection.

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

Öne 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.

Yapay zekayı merak ediyor musunuz? Yapay zekaya yaptığımız katkıları görmek için GitHub repository göz atın ve community ile etkileşime geçmeyi unutmayın. En son teknoloji ürünü yapay zeka teknolojisiyle manufacturing ve healthcare gibi endüstrileri nasıl yeniden tanımladığımızı keşfedin.