Veri Analitiği

Veri analitiği, yararlı verileri keşfetmek için verilerin incelenmesi, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellenmesine yönelik sistematik bir süreçtir. bilgi sağlar, sonuçları bildirir ve karar verme sürecini destekler. Bu alemde yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), veri analitiği Ham bilginin yüksek performanslı modellere dönüştürülmesini sağlayan kritik temel. Titizlikle eğitim verilerini inceleyerek, geliştiriciler şunları ortaya çıkarabilir gizli kalıpları, veri kümesi yanlılığını belirleme ve eğitim için en etkili özellikler.

Yapay Zeka'da Analitik Yaşam Döngüsü

Ham verilerden eyleme dönüştürülebilir içgörülere giden yolculuk tipik olarak birkaç temel aşamadan oluşur. Şununla başlıyor ham veri kümelerinin işlendiği veri ön işleme gibi kütüphaneleri kullanarak eksik değerleri ve tutarsızlıkları işlemek için temizlenir. Pandas verimli manipülasyon için. Bunu şu takip eder özellik mühendisliği, ham niteliklerin bir model için anlamlı girdilere dönüştürülür.

Bu bağlamda analitik, aşağıdaki gibi kurumlar tarafından ana hatlarıyla belirtildiği gibi genellikle dört türe ayrılır Harvard İşletme Okulu:

• Tanımlayıcı Analitik: Ne olduğunu anlamak için geçmiş verilere bakar (örn. geçmişi analiz etmek model doğruluğu).
• Teşhis Analitiği: Olayın neden gerçekleştiğini inceler (örn. aşırı uyum).
• Tahmine Dayalı Analitik: Gelecekteki sonuçları tahmin etmek için istatistiksel modeller kullanır (örn, satışlar için öngörücü modelleme ).
• Kuralcı Analitik: Tahminlere dayalı olarak gerçekleştirilecek eylemler önerir (örn. otomatik stok ikmal).

İçin bilgisayarla görme (CV) özellikle, analitik mühendislerin sınıf dağılımlarını ve nesne özelliklerini anlamalarına yardımcı olur. Kullanabileceğiniz ultralytics kütüphane veri kümesi istatistiklerini hızlıca keşfetmek için.

from ultralytics.data.explorer import Explorer

# Initialize Explorer with a standard dataset like COCO8
exp = Explorer(data="coco8.yaml")

# Generate and print statistics to understand class distribution
stats = exp.stats()
print(stats["class_distribution"])

Gerçek Dünya Uygulamaları

Veri analitiği, akıllı sistemlerin geliştirilmesini sağlayarak çok sayıda sektörde inovasyonu teşvik etmektedir:

1. Tıbbi Görüntü Analizi:Sağlık hizmetlerinde analitik, aşağıdaki gibi karmaşık görüntüleme veri kümelerini işlemek için hayati önem taşır Beyin Tümörü veri seti. Araştırmacılar şunları kullanır Görüntü özelliklerini hasta sonuçlarıyla ilişkilendirmek için analitik, teşhis araçlarını geliştirir. Bu Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) veri biliminin rolünü vurguluyor hassas tıbbın ilerletilmesinde. Bu veri kümelerini analiz ederek, YOLO11 modeller aşağıdaki gibi görevleri yerine getirmek üzere eğitilebilir tümör tespi̇ti̇ yüksek hassasiyetle.

2. Perakendede Yapay Zeka: Perakendeciler kaldıraçtan yararlanıyor tedarik zincirlerini optimize etmek ve müşteri deneyimlerini kişiselleştirmek için analitik. Uygulayarak video akışlarında nesne algılama, işletmeler envanter seviyelerini gerçek zamanlı olarak track edebilir. Gibi platformlar Perakende içinGoogle Cloud bu analizleri şu amaçlarla entegre eder talebi tahmin edin ve israfı azaltın. Bu veri odaklı yaklaşım, daha akıllı envanter yönetimine ve gelişmiş operasyonel verimlilik.

İlgili Kavramları Ayırt Etme

• Veri Görselleştirme: Bir yandan analitik, içgörü bulmaya yönelik geniş bir süreçtir; görselleştirme ise bu içgörüleri temsil etmeye yönelik özel bir uygulamadır. bulgular grafiksel olarak. Tableau gibi araçlar genellikle Verileri grafikler veya gösterge tablolarında sunmak için analitik süreç, karmaşık gibi metrikler Ortalama Ortalama Hassasiyet (mAP) daha kolay Anlıyorum.
• Veri Madenciliği: Bu bir uzmanlık alanıdır Büyük veri kümelerinde önceden bilinmeyen kalıpları keşfetmeye odaklanan analitik alt kümesi. Tarafından tanımlandığı gibi Oracle, veri madenciliği genellikle otomatik yöntemler kullanır "Büyük Veri "yi elemek için kullanılırken, genel analitik de manuel hipotez testlerini içerebilir. daha küçük setler.
• Makine Öğrenimi (ML): MAKINE ÖĞRENIMI modeller, verilerden öğrenen motorlardır. Analitik, yüksek kaliteli veriler hazırlayarak ve aşağıdakileri tanımlayarak yakıt sağlar problem alanı. Analitik, içgörü kazanmak için verileri yorumlamaya odaklanırken, makine öğrenimi aşağıdakilere odaklanır Otonom tahminler veya kararlar almak için verileri kullanmak.