Makine öğrenimi ve veri madenciliğinin bilgisayarlı görüdeki rolü

Yapay zeka (YZ), farklı veri türlerini analiz etme ve zaman içinde onlardan öğrenme konusunda harika olan güçlü bir teknolojidir. Örneğin, bir YZ dalı olan bilgisayarlı görü, görsel verileri anlamaya odaklanır. Bir diğer önemli alan ise makine öğrenimi (ML) olup, veri madenciliği ile birlikte bilgisayarlı görü modellerini geliştirmede büyük rol oynar. Veri madenciliği, büyük veri kümelerinde faydalı kalıplar bulmakla ilgilenirken, makine öğrenimi bu kalıpları YZ modellerini ayrıntılı talimatlara ihtiyaç duymadan görevleri yerine getirmek üzere eğitmek için kullanır.

Bu teknolojiler, sürücüsüz arabalar, finans ve üretim gibi sektörlerde son yıllarda çok fazla büyüdükleri için daha yaygın hale geliyor. Bu makalede, veri madenciliği ve makine öğreniminin ne olduğunu, bilgisayarlı görüde nasıl kullanıldıklarını ve sağlık hizmetleri gibi alanlarda ilerlemeyi sağlamak için nasıl birlikte çalıştıklarını ayrıntılı olarak inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi, makinelerin insanlara benzer bir şekilde öğrenmesini, kalıpları belirlemek ve minimum insan rehberliği ile kararlar almak için veri ve algoritmalar kullanmasını mümkün kılar. Bu sistemler zaman içinde verilere maruz kaldıkça, kademeli olarak daha doğru tahminlerde bulunurlar.

Süreç, girdi verilerine dayalı olarak tahminler veya sınıflandırmalar yapmak için algoritmalar kullanılarak çalışır. Algoritma önce kalıpları tanımlar ve ilk eğitimli bir 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 bir performans düzeyine ulaşana kadar otomatik olarak devam eder.

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

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

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

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

• Pekiştirmeli öğrenme: Burada algoritma, ortamıyla etkileşime girerek ve eylemlerine bağlı olarak ödüller veya cezalar alarak öğrenir. Ödülleri en üst düzeye çıkarmayı hedefleyerek sürekli gelişir ve genellikle robotik, oyun ve otonom sürüş gibi alanlarda kullanılır.

‍

Veri madenciliği nedir?

Veri madenciliği, gizli kalıpları, eğilimleri ve hemen göze çarpmayan değerli içgörüleri bulmak için büyük veri kümelerini keşfetme ve analiz etme sürecidir. Ham verileri, veriler içindeki bağlantıları ve kalıpları belirlemek için istatistiksel teknikler, makine öğrenimi ve veritabanı yönetim araçlarının bir kombinasyonunu kullanarak faydalı bilgilere dönüştürmeyi içerir.

Süreç, veritabanları veya elektronik tablolar gibi farklı kaynaklardan veri toplayarak ve bunları yapılandırılmış bir biçimde düzenleyerek başlar. Ardından, verilerin doğru olduğundan emin olmak için herhangi bir hata, tutarsızlık veya eksik ayrıntıyı gidermek üzere veriler 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: Belirlenen kalıplara göre verileri önceden tanımlanmış kategorilere ayırma.
  ‍
• Kümeleme: Veriler içindeki doğal gruplamaları belirlemek için benzer veri noktalarını bir araya getirme.
  ‍
• İlişkilendirme: Sık 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 yorumlanır ve anlaşılır ve uygulanabilir hale getirilerek sunulur, ham verileri bilinçli kararlar vermenize yardımcı olabilecek değerli içgörülere dönüştürür.

‍

Makine öğrenimi ve veri madenciliği uygulamalarını anlama

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

Makine öğrenimi, özellikle çevrimiçi satışlara dayanan perakendeciler için faydalı olabilir. eBay ve Amazon gibi büyük kuruluşlar, tüm satış döngülerinde entegre makine öğrenimi araçları kullanıyor. Perakende işletmelerinin bunu kullanmasının ana yollarından biri, ürün eşleştirmesidir. Fiyat karşılaştırmaları, birleştirilmiş ürün sayfaları oluşturma ve ürün boşluklarını tespit etme konusunda yardımcı olan, farklı kataloglardaki aynı öğeleri tanımlamayı ve bağlamayı içerir. Manuel eşleştirme küçük kataloglar için işe yararken, ML çok daha büyük katalogları verimli bir şekilde işlemeyi mümkün kılar. Ayrıca, birebir eşleşmeler, yakın eşleşmeler, görüntü eşleşmeleri, özellik eşleşmeleri, kategori eşleşmeleri ve çapraz alan eşleşmeleri gibi farklı ürün eşleşmesi türlerini de kolaylaştırır.

‍

Veri madenciliğinin perakendedeki ilginç bir uygulaması, özellikle müşteri segmentasyonu yoluyla müşteri davranışını anlamaktır. Müşteriler, demografi, alışveriş alışkanlıkları, önceki satın alma geçmişi vb. gibi ortak özelliklere göre gruplandırılabilir. Perakendeciler, mevcut ve gelecekteki alıcılara ulaşmak için yeni pazarlama stratejileri oluşturmak için bu gruplamaları kullanabilir.

Müşteri davranışından bahsetmişken, veri madenciliğinin perakendedeki bir diğer önemli kullanım alanı da müşteri kaybı olarak da bilinen churn analizidir. Perakendeciler, hangi tür müşterilerin ayrıldığı, neden ayrıldıkları ve elde tutmayı nasıl iyileştirecekleri hakkında bilgi edinebilirler. Bir miktar müşteri kaybı kaçınılmaz olsa da, veri madenciliği yoluyla kalıpları belirlemek, perakendecilerin müşteri kaybını azaltmak için özel fırsatlar veya kuponlar sunmak gibi proaktif adımlar atmasını mümkün kılar.

‍

ML, veri madenciliği ve bilgisayarlı görü arasındaki bağlantı

Bilgisayarlı görü aslında bilgisayarlara görüntülerden ve videolardan görsel verileri yorumlamayı öğretmeye odaklanan bir makine öğrenimi alt kümesidir. Bu arada, veri madenciliği, model eğitimi için en alakalı görüntüleri belirlemek üzere büyük miktarda ham veriyi analiz ederek bilgisayarlı görü uygulamalarını destekleyebilir. Bu önemlidir çünkü modelin en iyi örneklerden öğrenmesini sağlamaya, gereksiz verileri azaltmaya ve önemli olana odaklanmasına yardımcı olur. Sonuç olarak, veri madenciliği bilgisayarlı görü modellerinin daha verimli ve doğru çalışmasına yardımcı olarak nesne tespiti, görüntü sınıflandırması ve örnek segmentasyonu gibi görevleri iyileştirir.

ML, veri madenciliği ve bilgisayarlı görü kullanan uygulamaları keşfetme

ML, veri madenciliği ve bilgisayarlı görünün sinerjisini anlamak için sağlık sektöründeki bir uygulama örneğine bir göz atalım.

Makine öğrenimi, veri madenciliği ve bilgisayarlı görü, sağlık hizmetlerinde büyük ilerlemeler sağlıyor. ABD'deki Johns Hopkins Medicine gibi tıbbi kurumlar, tıbbi görüntüleri analiz etmek ve tümörler gibi hastalıkları ve anormallikleri erken tespit etmek için bu teknolojileri kullanıyor. Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü modelleri, herhangi bir anormalliği belirlemek için görüntüleri analiz etmek için kullanılabilirken, makine öğrenimi potansiyel sağlık sorunlarına işaret edebilecek hasta kayıtlarındaki kalıpları bulabilir. Veri madenciliği daha sonra etkili tedaviler veya olası tedaviler bulmaya yardımcı olmak için ilgili büyük miktarda veriyi aramak için devreye girebilir. Bu teknolojileri birleştirerek, sağlık uzmanları durumları daha doğru bir şekilde teşhis edebilir ve sonuçta hasta sonuçlarını iyileştirerek daha iyi tedavi planları geliştirebilir.

‍

Zorluklar ve gelecekteki yönelimler

Bilgisayar görüşünü kullanan uygulamalar, veri madenciliği ve makine öğrenimi çeşitli faydalar sunsa da, dikkate alınması gereken bazı sınırlamalar bulunmaktadır. Bu yenilikler genellikle iyi performans göstermek için çok büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar ve veri gizliliği bir endişe kaynağı olabilir. Örneğin, perakende mağazalarındaki bilgisayar görüşü sistemleri tüketici verilerini toplayıp işleyebilir ve tüketicilerin verilerinin toplandığı konusunda bilgilendirilmesi önemlidir. 

Veri gizliliği sorunlarının yanı sıra, bilgisayar görüşü modellerinin karmaşıklığı da başka bir sorundur. Bilinçli kararlar almaya çalışırken, bu modellerin belirli bir çıktıya nasıl ulaştığını anlamak zor olabilir. Bu zorluklara rağmen, yapay zeka çözümlerini daha sorumlu ve sorunsuz hale getiren giderek daha fazla önlem alınmaktadır. Örneğin, federatif öğrenme gibi teknikler, gizliliği korurken yapay zeka geliştirmeyi mümkün kıldığı için daha popüler hale gelmektedir. 

Federatif öğrenme, verileri orijinal konumunda tutarken modellerin verilerden öğrenmesine yardımcı olan bir yöntemdir. Tüm verileri merkezi bir veritabanında toplamak yerine, model, doğrudan verileri tutan bireysel cihazlarda veya sunucularda eğitilir. Bu cihazlar daha sonra gerçek veriler yerine yalnızca model güncellemelerini geri gönderir. Model güncellemeleri daha sonra genel modeli iyileştirmek için dikkate alınır.

Önemli çıkarımlar

Hem makine öğrenimi hem de veri madenciliği, bilgisayar görüşünde çok önemli bir rol oynamaktadır. Büyük miktarda görsel veriyi analiz etmeye, önemli içgörüleri ortaya çıkarmaya ve sağlık hizmetleri, çevrimiçi alışveriş ve sürücüsüz arabalar gibi çeşitli alanları geliştirmeye yardımcı olurlar. Gizliliği koruma ve karmaşık modelleri anlama gibi zorluklar olsa da, federatif öğrenme gibi yeni yöntemler bu sorunların çözülmesine yardımcı olmaktadır. Bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe, muhtemelen daha iyi karar almaya ve birçok alanda daha fazla yeniliğe yol açacak, hayatımızı daha verimli ve bağlantılı hale getirecektir.

Yapay zeka hakkında meraklı mısınız? Yapay zekaya katkılarımızı görmek için GitHub depomuza göz atın ve topluluğumuzla etkileşim kurmayı unutmayın. Üretim ve sağlık hizmetleri gibi sektörleri en son yapay zeka teknolojisiyle nasıl yeniden tanımladığımızı keşfedin.