Veri Madenciliği

Veri madenciliği, değerli ve daha önce bilinmeyen bilgileri çıkarmak için büyük veri kümelerindeki kalıpları, korelasyonları ve anormallikleri keşfetme sürecidir. Ham verileri anlaşılabilir bir yapıya dönüştüren ve genellikle tahmine dayalı modelleme ve Makine Öğrenimi (ML) görevleri için temel oluşturan önemli bir keşif adımı olarak işlev görür. İstatistik, veritabanı sistemleri ve yapay zeka tekniklerinden yararlanan veri madenciliği, iş stratejileri, bilimsel araştırmalar ve teknolojik yenilikler hakkında bilgi verebilecek gizli içgörülerin ortaya çıkarılmasına yardımcı olur.

Veri Madenciliği Nasıl Çalışır?

Veri madenciliği süreci genellikle Veri Madenciliği için Sektörler Arası Standart Süreç (CRISP-DM) gibi çerçevelere göre yapılandırılır. Tipik aşamalar şunları içerir:

1. Veri Toplama ve Entegrasyon: Yapılandırılmış veritabanları, yapılandırılmamış metinler veya bir Veri Gölündeki görüntüleri içerebilen çeşitli kaynaklardan veri toplanması.
2. Veri Ön İşleme: Bu, eksik veya tutarsız değerleri işlemek için veri temizlemeyi ve analiz için verileri normalleştirmek veya toplamak için veri dönüşümünü içerir. Veri kümesini zenginleştirmek için bu aşamada veri artırımı da kullanılabilir.
3. Örüntü Keşfi ve Modelleme: Örüntüleri tanımlamak için algoritmaların uygulanması. Yaygın görevler arasında sınıflandırma, kümeleme(K-Means), regresyon ve birliktelik kuralı madenciliği yer alır. Bu, makine öğrenimi algoritmalarının en yoğun kullanıldığı aşamadır.
4. Değerlendirme ve Yorumlama: Keşfedilen modellerin geçerliliği ve kullanışlılığı açısından değerlendirilmesi. Veri görselleştirme burada önemli bir araçtır ve bulguları anlaşılır hale getirmeye yardımcı olur.
5. Bilgi Dağıtımı: Keşfedilen bilginin bir öneri motoru veya dolandırıcılık tespit sistemi gibi operasyonel sistemlere entegre edilmesi.

Gerçek Dünya Yapay Zeka ve Bilgisayarla Görme Uygulamaları

Veri madenciliği, birçok sektörde akıllı sistemlerin geliştirilmesinde temel öneme sahiptir.

• Perakende ve Market Sepeti Analizinde Yapay Zeka: Perakendeciler, hangi ürünlerin sıklıkla birlikte satın alındığını keşfetmek için geniş işlem kayıtlarını inceliyor. Örneğin, ekmek satın alan müşterilerin sıklıkla süt de satın aldığını bulmak (bir birliktelik kuralı) ürün yerleştirme stratejileri, promosyon paketleri ve hedefli reklamlar hakkında bilgi verebilir. Müşteri davranışının bu analizi, kişiselleştirilmiş öneri sistemlerini de besler. Yapay zekanın perakende verimliliğini nasıl sağladığı hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Tıbbi Görüntü Analizi: Sağlık hizmetlerinde yapay zeka alanında veri madenciliği teknikleri, Beyin Tümörü veri kümesi gibi büyük ölçekli tıbbi kayıtlara ve görüntü veri kümelerine uygulanır. Araştırmacılar bu verilerin madenciliğini yaparak, belirli görüntü özelliklerini veya hasta demografisini hastalıklara bağlayan kalıpları ve korelasyonları belirleyebilirler. Bu, tümör tespiti için olanlar gibi teşhis modellerinin oluşturulmasına yardımcı olur ve tıp bilimini ilerletmede Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) gibi kuruluşları destekler.

Veri Madenciliği ve İlgili Kavramlar

Veri madenciliğini diğer ilgili veri bilimi terimlerinden ayırmak önemlidir.

• Makine Öğrenimi (ML): Bu terimler sıklıkla birbirlerinin yerine kullanılsa da, birbirlerinden farklıdırlar. Veri madenciliği, verilerden bilgi keşfine yönelik daha geniş bir süreçtir. Makine öğrenimi, örüntüleri bulmak için veri madenciliği sürecinde sıklıkla kullanılan teknikler ve algoritmalar (örneğin, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme) topluluğudur. Özünde makine öğrenimi, veri madenciliği hedefine ulaşmak için bir araçtır.
• Veri Analitiği: Veri analitiği, sonuç çıkarmak ve karar vermeyi desteklemek için veri kümelerini incelemeye odaklanan daha geniş bir alandır. Veri madenciliği, önceden bilinmeyen kalıpları keşfetmeyi vurgulayan veri analitiğinin belirli bir alt kümesidir, oysa veri analitiği önceden tanımlanmış hipotezleri test etmeyi ve özet raporlar oluşturmayı da içerebilir.
• Büyük Veri: Bu terim, geniş, karmaşık ve hızla büyüyen veri kümelerinin kendisini ifade eder. Veri madenciliği, Büyük Veri 'den değer çıkarmak için uygulanan süreçtir. Büyük Veri'nin zorlukları (hacim, hız, çeşitlilik) genellikle Apache Hadoop ekosistemi gibi özel veri madenciliği araçları gerektirir.
• Derin Öğrenme (DL): Bu, birçok katmana sahip sinir ağlarını kullanan makine öğreniminin özel bir alt alanıdır. Ultralytics YOLO'da kullanılanlar gibi DL modelleri, Bilgisayarla Görme (CV) için bir veri madenciliği iş akışı içinde güçlü bir yetenek olan görüntüler gibi ham verilerden otomatik olarak özellik çıkarımı gerçekleştirebilir. Ultralytics HUB gibi platformlar, veri kümelerinin yönetilmesinden modellerin eğitilmesine kadar tüm süreci kolaylaştırır.