Bilgisayarlı görüde makine öğreniminin ve veri madenciliğinin rolü

Yapay zekâ (AI), farklı veri türlerini analiz etme ve zaman içinde bunlardan öğrenme konusunda başarılı, güçlü bir teknolojidir. Örneğin, yapay zekânın bir dalı olan bilgisayarlı görü, görsel verileri anlamaya odaklanır. Bir diğer önemli alan olan makine öğrenmesi (ML), veri madenciliğiyle birlikte bilgisayarlı görü modellerinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynar. Veri madenciliği, büyük veri kümelerinde yararlı örüntüler bulmaya odaklanırken makine öğrenmesi, ayrıntılı talimatlara ihtiyaç duymadan görevleri yerine getirebilen AI modellerini eğitmek için bu örüntüleri kullanır.

Bu teknolojiler, son yıllarda büyük ölçüde geliştikleri için otonom araçlar, finans ve üretim gibi sektörlerde daha yaygın hâle geliyor. Bu makalede veri madenciliği ve makine öğrenmesinin ne olduğunu, bilgisayarlı görüde nasıl kullanıldıklarını ve sağlık hizmetleri gibi alanlarda ilerlemeyi nasıl birlikte desteklediklerini açıklayacağız. Hadi başlayalım!

Makine öğrenmesi nedir?#

Makine öğrenmesi, makinelerin insanların öğrenme biçimine benzer şekilde öğrenmesini mümkün kılar; makineler verileri ve algoritmaları kullanarak örüntüleri belirler ve çok az insan yönlendirmesiyle kararlar alır. Bu sistemler zaman içinde verilere maruz kaldıkça daha doğru tahminler yapmaya kademeli olarak başlar.

Bu süreçte algoritmalar, girdi verilerine dayanarak tahminler veya sınıflandırmalar yapar. Algoritma önce örüntüleri belirler ve başlangıç niteliğinde bir tahmin veya çıkarım oluşturur. Doğruluğu ölçmek için bir hata işlevi, modelin çıktısını bilinen örneklerle karşılaştırır ve sistem, hataları en aza indirmek üzere parametrelerini ayarlar. Bu değerlendirme ve ayarlama döngüsü, model istenen performans düzeyine ulaşana kadar otomatik olarak devam eder.

Genel olarak dört tür makine öğrenmesi 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 öğrenmeyi kullanır.

• Denetimsiz öğrenme: Denetimli öğrenmenin aksine 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 veri türünden de öğrenir; bu da yöntemi, etiketli verilerin az veya maliyetli olduğu durumlarda yararlı kılar.

• Pekiştirmeli öğrenme: Burada algoritma, ortamıyla etkileşime girerek ve eylemlerine göre ödüller veya cezalar alarak öğrenir. Ödülleri en üst düzeye çıkarmayı hedefleyerek gelişmeye devam eder ve robotik, oyun ve otonom araçlar gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.

Şekil 1. Makine öğrenmesi türleri.

Veri madenciliği nedir?#

Veri madenciliği, hemen fark edilmeyen gizli örüntüleri, eğilimleri ve değerli içgörüleri bulmak için büyük veri kümelerini keşfetme ve analiz etme sürecidir. Verilerdeki bağlantıları ve örüntüleri belirlemek için istatistiksel teknikler, makine öğrenmesi ve veritabanı yönetimi araçlarının bir kombinasyonunu kullanarak ham verileri yararlı bilgilere dönüştürmeyi içerir.

Süreç, verilerin veritabanları veya elektronik tablolar gibi farklı kaynaklardan toplanmasıyla ve yapılandırılmış bir biçimde düzenlenmesiyle başlar. Ardından, doğruluğundan emin olmak için veriler temizlenir ve hatalar, tutarsızlıklar veya eksik ayrıntılar kaldırılır. Veriler hazır olduğunda onları analiz etmek için gelişmiş algoritmalar ve istatistiksel yöntemler kullanılır.

Verileri analiz etmek için kullanılan en yaygın tekniklerden bazıları şunlardır:

• Sınıflandırma: Verileri, belirlenen örüntülere göre önceden tanımlanmış kategorilerde gruplandırma.
• Kümeleme: Verilerdeki doğal grupları belirlemek için benzer veri noktalarını birlikte gruplandırma.
• Birliktelik: Birlikte sıkça satın alınan öğelerin örüntülerini bulmak gibi değişkenler arasındaki ilişkileri belirleme.

Bu teknikler, verilerden anlamlı örüntülerin ve içgörülerin çıkarılmasına yardımcı olur. Bulgular daha sonra anlaşılabilir ve eyleme geçirilebilir bir şekilde yorumlanır ve sunulur; böylece bilinçli kararlar vermene yardımcı olabilecek ham veriler değerli içgörülere dönüştürülür.

Şekil 2. Veri madenciliğinde yer alan adımlar.

Makine öğrenmesi ve veri madenciliği uygulamalarını anlama#

Makine öğrenmesi ve veri madenciliğinin büyük fark yaratabileceği, çeşitli sektörlerde pek çok uygulama bulunur. Bu teknolojilerin etkisini anlamak için örnek olarak perakende sektörünü kullanacağız.

Makine öğrenmesi, çevrim içi satışlara dayanan perakendeciler için özellikle yararlı olabilir. eBay ve Amazon gibi büyük işletmeler, satış döngülerinin tamamında entegre makine öğrenmesi araçları kullanıyor. Perakende işletmelerinin bunu kullanmasının başlıca yollarından biri ürün eşleştirmedir. Bu işlem, farklı kataloglardaki aynı ürünleri belirlemeyi ve birbirleriyle ilişkilendirmeyi içerir; bu da fiyat karşılaştırmaları yapmaya, birleştirilmiş ürün sayfaları oluşturmaya ve ürün eksikliklerini belirlemeye yardımcı olur. Manuel eşleştirme küçük kataloglar için işe yararken ML, çok daha büyük katalogların verimli bir şekilde işlenmesini mümkün kılar. Ayrıca tam eşleşme, yakın eşleşme, görüntü eşleşmesi, öznitelik eşleşmesi, kategori eşleşmesi ve alanlar arası eşleşme gibi farklı ürün eşleştirme türlerini de destekler.

Şekil 3. Ürün eşleştirme türleri.

Perakendede veri madenciliğinin ilginç bir uygulaması, özellikle müşteri segmentasyonu yoluyla müşteri davranışını anlamaktır. Müşteriler demografi, alışveriş alışkanlıkları ve önceki satın alma geçmişi gibi ortak özelliklere göre gruplandırılabilir. Perakendeciler, mevcut ve gelecekteki alıcılara ulaşmak için yeni pazarlama stratejileri oluştururken bu gruplandırmalardan yararlanabilir.

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

Şekil 4. Müşteri segmentasyonu.

ML, veri madenciliği ve bilgisayarlı görü arasındaki bağlantı#

Bilgisayarlı görü, bilgisayarlara görüntülerdeki ve videolardaki görsel verileri yorumlamayı öğretmeye odaklanan bir makine öğrenmesi alt kümesidir. Veri madenciliği ise büyük miktarlardaki ham veriyi analiz ederek model eğitimi için en uygun görüntüleri belirlemek suretiyle bilgisayarlı görü uygulamalarını destekleyebilir. Bu önemlidir çünkü modelin en iyi örneklerden öğrenmesini sağlamaya, gereksiz veri miktarını azaltmaya ve önemli noktalara odaklanmasına yardımcı olur. Sonuç olarak veri madenciliği, bilgisayarlı görü modellerinin daha verimli ve doğru çalışmasına yardımcı olarak nesne tespiti, görüntü sınıflandırma ve örnek segmentasyonu gibi görevleri iyileştirir.

ML, veri madenciliği ve bilgisayarlı görü kullanan uygulamaları keşfetme#

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

Makine öğrenmesi, veri madenciliği ve bilgisayarlı görü, sağlık hizmetlerinde önemli ilerlemeler sağlıyor. ABD'deki Johns Hopkins Medicine gibi tıp kurumları, tıbbi görüntüleri analiz etmek ve tümörler gibi hastalıkları ve anormallikleri erken tespit etmek için bu teknolojileri kullanıyor. Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü modelleri, anormallikleri belirlemek üzere görüntüleri analiz etmek için kullanılabilirken makine öğrenmesi, hasta kayıtlarında olası sağlık sorunlarına işaret edebilecek örüntüleri bulabilir. Ardından veri madenciliği, etkili tedaviler veya olası iyileşme yöntemleri bulmaya yardımcı olmak için ilgili büyük miktarlardaki veriyi tarayabilir. Bu teknolojileri birleştirerek sağlık hizmetleri uzmanları durumları daha doğru teşhis edebilir ve daha iyi tedavi planları geliştirebilir; bu da sonuçta hasta sonuçlarını iyileştirir.

Şekil 5. Tümörleri tespit etmek için YOLOv8 kullanımı.

Zorluklar ve geleceğe yönelik yönelimler#

Bilgisayarlı görü, veri madenciliği ve makine öğrenmesi kullanan uygulamalar çeşitli faydalar sunsa da dikkate alınması gereken bazı sınırlamalar vardır. Bu yeniliklerin iyi performans gösterebilmesi için genellikle çok büyük miktarlarda veriye ihtiyaç duyulur ve veri gizliliği endişe kaynağı olabilir. Örneğin, perakende mağazalarındaki bilgisayarlı görü sistemleri tüketici verilerini toplayıp işleyebilir ve tüketicilerin verilerinin toplandığından haberdar edilmesi 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, AI çözümlerini daha sorumlu ve sorunsuz hâle getiren giderek daha fazla önlem uygulanıyor. Örneğin, federatif öğrenme gibi teknikler, gizliliğin korunmasını sağlarken AI geliştirmeyi mümkün kıldığı için daha popüler hâle geliyor.

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

Önemli çıkarımlar#

Hem makine öğrenmesi hem de veri madenciliği bilgisayarlı görüde çok önemli bir rol oynar. Büyük miktarlardaki görsel verilerin analiz edilmesine, önemli içgörülerin ortaya çıkarılmasına ve sağlık hizmetleri, çevrim içi alışveriş ve otonom araçlar gibi çeşitli alanların geliştirilmesine yardımcı olurlar. Gizliliğin korunması ve karmaşık modellerin anlaşılması gibi zorluklar olsa da federatif öğrenme gibi yeni yöntemler bu sorunların ele alınmasına yardımcı oluyor. Bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe birçok alanda daha iyi karar alma süreçlerine ve daha fazla yeniliğe yol açmaları, hayatlarımızı daha verimli ve bağlantılı hâle getirmeleri muhtemeldir.

AI hakkında merak mı ediyorsun? AI'ye katkılarımızı görmek için GitHub depomuza göz at ve topluluğumuzla etkileşim kurmayı unutma. En son AI teknolojileriyle üretim ve sağlık hizmetleri gibi sektörleri nasıl yeniden tanımladığımızı keşfet.