Büyük Veri

Büyük Verinin Özellikleri (The Vs)

Büyük Veri, genellikle "Vs" olarak adlandırılan ve onu geleneksel verilerden ayırmaya yardımcı olan birkaç temel özellik ile tanımlanır:

• Hacim: Bu, genellikle terabayt, petabayt ve hatta eksabayt olarak ölçülen, üretilen ve toplanan veri miktarını ifade eder. Kaynaklar arasında sensör verileri, sosyal medya akışları, işlem kayıtları ve makine günlükleri yer alır. Bu hacmin işlenmesi, ölçeklenebilir depolama çözümleri ve dağıtılmış bilgi işlem çerçeveleri gerektirir.
• Hız: Bu, yeni verilerin üretildiği ve işlenmesi gereken hızı tanımlar. Birçok uygulama gerçek zamanlı çıkarım ve analiz gerektirir ve genellikle Apache Kafka gibi araçlar tarafından kolaylaştırılan yüksek hızlı veri alma ve işleme yetenekleri talep eder.
• Çeşitlilik: Büyük Veri çeşitli formatlarda gelir. Yapılandırılmış verileri (ilişkisel veritabanları gibi), yarı yapılandırılmış verileri ( JSON veya XML dosyaları gibi) ve yapılandırılmamış verileri (metin belgeleri, resimler, videolar ve ses dosyaları gibi) içerir. Bu çeşitliliğin ele alınması, farklı veri türlerini işleyebilen esnek veri depolama ve analitik araçlar gerektirir.
• Doğruluk: Bu, verilerin kalitesi, doğruluğu ve güvenilirliği ile ilgilidir. Büyük Veri genellikle gürültü, tutarsızlıklar ve önyargılar içerir ve güvenilir analiz ve model sonuçları sağlamak için sağlam veri temizleme ve ön işleme teknikleri gerektirir. Veri kümesi yanlılığı burada önemli bir endişe kaynağıdır.
• Değer: Nihayetinde, Büyük Veri toplamanın ve analiz etmenin amacı anlamlı içgörüler ve iş değeri elde etmektir. Bu, karar alma süreçlerini bilgilendirebilecek, süreçleri optimize edebilecek veya inovasyonu teşvik edebilecek ilgili kalıpların ve eğilimlerin belirlenmesini içerir.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Uygunluk

Büyük Veri, yapay zeka ve makine öğrenimi alanındaki birçok gelişmenin temel taşıdır. Büyük ve çeşitli veri kümeleri, güçlü modellerin, özellikle de Sinir Ağlarının (NN) eğitilmesi için çok önemlidir; bu sayede verilerdeki karmaşık ilişkileri öğrenebilir ve yüksek doğruluk seviyelerine ulaşabilirler. Örneğin, aşağıdaki gibi son teknoloji Bilgisayarla Görme (CV) modellerinin eğitimi Ultralytics YOLONesne algılama veya görüntü segmentasyonu gibi görevler için büyük miktarlarda etiketli görsel veri gerekir. Benzer şekilde, Transformers gibi Doğal Dil İşleme (NLP) modelleri de devasa metin derlemlerine dayanır.

Bu büyük veri kümelerinin verimli bir şekilde işlenmesi, genellikle GPU'lardan (Grafik İşleme Birimleri) veya TPU'lardan ve Apache Spark gibi dağıtılmış bilgi işlem çerçevelerinden yararlanan güçlü donanım altyapısı gerektirir. Ultralytics HUB gibi platformlar, bu büyük ölçekli model eğitim iş akışlarını yönetmek için araçlar sağlayarak veri kümesi yönetimini, deney takibini ve model dağıtımını basitleştirir.

Gerçek Dünya Yapay Zeka/ML Uygulamaları

Büyük Veri, çeşitli sektörlerde yapay zeka odaklı çok sayıda uygulamayı besliyor:

• Öneri Sistemleri: Netflix gibi yayın hizmetleri ve e-ticaret platformları, sofistike öneri sistemi algoritmalarını eğitmek için büyük miktarda kullanıcı etkileşimi verisini (görüntüleme geçmişi, satın alma modelleri, tıklamalar) analiz eder. Bu algoritmalar kişiselleştirilmiş öneriler sunarak kullanıcı etkileşimini ve satışları artırır.
• Otonom Araçlar: Sürücüsüz araçlar kameralar, LiDAR ve radar gibi sensörlerden saniyede muazzam miktarda veri üretir. Bu Büyük Veri; nesne algılama, yol planlama ve karar verme gibi görevler için yapay zeka modelleri kullanılarak gerçek zamanlı olarak işlenir. Waymo gibi şirketler, otonom sürüş teknolojilerini geliştirmek ve iyileştirmek için Büyük Veri analitiğine büyük ölçüde güvenmektedir.
• Sağlık Hizmetleri: Sağlık hizmetlerinde Büyük Veri analizi, tahmine dayalı teşhis, kişiselleştirilmiş tıp ve ilaç keşfi gibi uygulamaları mümkün kılmaktadır. Büyük hacimli elektronik sağlık kayıtlarının (EHR'ler), genomik verilerin ve tıbbi görüntülerin analiz edilmesi, hastalık modellerinin ve tedavi etkinliğinin belirlenmesine yardımcı olur(Radiology: Artificial Intelligence Journal).
• Tarım: Hassas tarım, mahsul verimini optimize etmek, toprak sağlığını izlemek ve kaynakları verimli bir şekilde yönetmek için sensörlerden, insansız hava araçlarından ve uydulardan elde edilen Büyük Veriden yararlanarak tarım çözümlerinde yapay zeka alanındaki ilerlemelere katkıda bulunur.

Büyük Veri ve İlgili Kavramlar

Büyük Veri'yi ilgili terimlerden ayırmak faydalı olacaktır:

• Geleneksel Veri: Tipik olarak hacim olarak daha küçük, daha düşük hızda üretilen, daha yapılandırılmış ve geleneksel ilişkisel veritabanı sistemleriyle (ör. SQL) yönetilebilir. Büyük Veri, ölçeği ve karmaşıklığı nedeniyle işlenmesi için Hadoop ekosistemi veya Spark gibi özel araçlar gerektirir.
• Veri Madenciliği: Bu, Büyük Veri de dahil olmak üzere büyük veri kümelerinden kalıpları ve bilgiyi keşfetme sürecidir. Veri Madenciliği teknikleri (kümeleme, sınıflandırma gibi) değer elde etmek için Büyük Veriye uygulanır.
• Veri Gölü: Veri Gölü, büyük miktarda ham veriyi (yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış) kendi doğal formatında depolamak için tasarlanmış merkezi bir depodur. İşlenmiş, yapılandırılmış verileri depolayan geleneksel veri ambarlarının aksine, veri gölleri Büyük Veri üzerinde çeşitli analitik görevler için esneklik sağlar. AWS ve Google Cloud gibi bulut bilişim platformları sağlam veri gölü çözümleri sunmaktadır.
• Veri Analitiği: Bu, sonuç çıkarmak için veri kümelerini inceleyen daha geniş bir alandır. Büyük Veri üzerinde Veri Analitiği, ölçek ve karmaşıklığı ele almak için genellikle makine öğrenimi ve istatistiksel modelleme dahil olmak üzere gelişmiş teknikler içerir.

Büyük Verinin etkin bir şekilde yönetilmesi; depolama altyapısı, işleme maliyetleri, veri güvenliği ve veri gizliliğinin sağlanması ve veri kalitesinin korunması (Veracity) ile ilgili zorlukları beraberinde getirmektedir. Bununla birlikte, bu zorlukların üstesinden gelmek, yapay zeka ve makine öğrenimi tarafından yönlendirilen inovasyon için muazzam bir potansiyelin kilidini açar.