Veri Madenciliği

Veri madenciliği, anlamlı kalıplar ve eğilimler elde etmek için büyük bilgi bloklarını keşfetme ve analiz etme sürecidir. İstatistik, makine öğrenimi (ML) ve veritabanı sistemlerinin kesişim noktasında yer alır ve "Veritabanlarında Bilgi Keşfi" (KDD) sürecinde kritik bir adım olarak hizmet eder. Veri madenciliği, büyük miktarda ham veriyi eleyerek, yapılandırılmamış gürültüyü yapılandırılmış, eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürür ve işletmeler ve araştırmacılar bu içgörülerden yararlanarak bilinçli kararlar alırlar.

Modern yapay zeka (AI) bağlamında, veri madenciliği genellikle tahmine dayalı modellemenin öncüsüdür. Bir algoritma geleceği tahmin edebilmek için önce geçmişi anlamalıdır. Örneğin, bilgisayar görüşünde (CV), madencilik teknikleri binlerce görüntüyü analiz ederek belirli bir nesne sınıfını tanımlayan kenarlar, dokular veya şekiller gibi ortak özellikleri belirleyebilir ve böylece sağlam veri kümelerinin eğitimi için temel oluşturabilir.

Veri Madenciliğinde Temel Teknikler

Veri madenciliği, verilerdeki gizli ilişkileri ortaya çıkarmak için birkaç sofistike metodolojiye dayanır. Bu teknikler, analistlerin basit veri özetlemenin ötesine geçerek derin keşiflere ulaşmalarını sağlar.

• Sınıflandırma: Bu , veri öğelerini önceden tanımlanmış gruplara veya sınıflara ayırmayı içerir. Görsel yapay zekada bu, geçmişte etiketlenmiş örnekleri temel alarak bir modeli "araba" ile "yaya" arasında ayrım yapmaya eğitme sürecini yansıtır.
• Kümeleme Analizi: Sınıflandırmanın aksine, kümeleme, önceden tanımlanmış etiketler olmadan benzerliklere göre veri noktalarını gruplandırır. Bu, bir algoritmanın müşteri satın alma davranışlarını veya benzer görüntü dokularını otomatik olarak gruplandırabileceği denetimsiz öğrenme için çok önemlidir. Kümeleme yöntemleri hakkında daha fazla bilgiyi Scikit-learn'in belgelerinde bulabilirsiniz.
• Anomali Tespiti: Bu teknik, normdan önemli ölçüde sapan veri noktalarını tanımlar. Finans alanında dolandırıcılık tespiti veya üretim hattında üretim hatalarını bulmak için çok önemlidir.
• İlişki Kuralı Öğrenimi: Bu yöntem, bir veritabanındaki değişkenler arasındaki ilişkileri keşfeder. Klasik bir örnek, perakendecilerin ekmek satın alan müşterilerin tereyağı da satın alma olasılığının yüksek olduğunu belirlemek için kullandıkları pazar sepeti analizidir.
• Regresyon Analizi: Diğer değişkenlere dayalı olarak sürekli bir sayısal değeri tahmin etmek için kullanılan regresyon, satış eğilimlerini tahmin etmek veya derinlik tahmin görevlerinde bir nesnenin mesafesini tahmin etmek için hayati öneme sahiptir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Veri madenciliğinin kullanımı, çıplak gözle görülemeyen kalıpları ortaya çıkararak verimliliği ve yeniliği teşvik ederek, neredeyse her sektörü kapsar .

Üretim ve Kalite Kontrol

Akıllı üretimde, veri madenciliği makinelerden gelen sensör verilerini analiz etmek için kullanılır. Tahmine dayalı bakım algoritmaları uygulayarak, fabrikalar ekipman arızalarını meydana gelmeden önce tahmin edebilir. Ayrıca, YOLO26 gibi bilgisayar görme modelleri, tekrarlayan kusur türlerini belirlemek için madenciliği yapılan çıkarım günlükleri oluşturabilir ve mühendislerin üretim süreçlerini atıkları azaltacak şekilde ayarlamasına yardımcı olabilir.

Sağlık Teşhis Cihazları

Veri madenciliği, elektronik sağlık kayıtlarını ve tıbbi görüntüleri analiz ederek sağlık hizmetlerini dönüştürmektedir. Araştırmacılar, belirli gen dizileri ile hastalıklar arasındaki ilişkileri bulmak için genomik verileri incelemektedir. Radyolojide, büyük X-ray veri setlerinin incelenmesi, pnömoni veya tümörler gibi hastalıkların erken belirtilerini tespit etmeye yardımcı olmakta ve bu da tıbbi görüntü analizine katkı sağlamaktadır. Veri madenciliği, sağlık hizmetlerinde veri analizini ve karar verme süreçlerini iyileştirerek, daha etkili ve verimli bir sağlık sistemi oluşturulmasına katkıda bulunmaktadır.

İlgili Terimleri Ayırt Etme

Veri madenciliğini tam olarak anlamak için, veri bilimi alanında bununla yakından ilişkili kavramlardan ayırt etmek faydalıdır .

• Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi: Her ikisi de birbiriyle örtüşse de, veri madenciliği mevcut kalıpları keşfetmeye odaklanırken, makine öğrenimi bu kalıpları kullanarak gelecekteki sonuçları öğrenmeye ve tahmin etmeye odaklanır. Madencilik genellikle ML modelleri için özellik mühendisliğine bilgi sağlayan keşif aşamasıdır.
• Veri Madenciliği ve Veri Görselleştirme: Görselleştirme, verilerin grafiksel temsilidir (çizelgeler, grafikler). Madencilik ise görselleştirilecek bilgileri üreten analitik süreçtir. Tableau gibi araçlar genellikle veri madenciliğinin sonuçlarını görselleştirir.
• Veri Madenciliği ve Veri Depolama: Depolama, birden fazla kaynaktan gelen büyük hacimli verilerin merkezi olarak depolanması ve yönetilmesini içerir. Madencilik ise depolanan verilerden değer elde etmek için gerçekleştirilen işlemdir.

Ultralytics ile Uygulamalı Veri Madenciliği

Bir bilgisayar görme iş akışında, "madencilik" genellikle yüksek değerli algılamaları veya zor kenar durumlarını bulmak için çıkarım sonuçlarını analiz ederken gerçekleşir. Bu süreç, veri kümelerini yönetmeye ve analiz etmeye yardımcı olan Ultralytics kullanılarak kolaylaştırılır.

Aşağıdaki örnek, YOLO26 modelini kullanarak belirli yüksek güvenilirlikli algılamaları bulmak için bir görüntü koleksiyonunu "madenciliği" nasıl yapılacağını göstermektedir. Bu, ilgili olaylar için büyük veri akışlarını filtreleme sürecini taklit eder.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26n model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# List of image paths (simulating a dataset)
image_files = ["image1.jpg", "image2.jpg", "image3.jpg"]

# Run inference on the batch
results = model(image_files)

# 'Mine' the results for high-confidence 'person' detections (class 0)
high_conf_people = []
for result in results:
    # Filter boxes where class is 0 (person) and confidence > 0.8
    detections = result.boxes[(result.boxes.cls == 0) & (result.boxes.conf > 0.8)]
    if len(detections) > 0:
        high_conf_people.append(result.path)

print(f"Found high-confidence people in: {high_conf_people}")

Bu snippet, temel bir madencilik işlemini göstermektedir: ham tahminleri filtreleyerek ilgi çekici bir alt küme (yüksek kesinlikle tanımlanmış kişileri içeren görüntüler) çıkarmak ve bunu daha sonra aktif öğrenme için kullanarak model performansını daha da iyileştirmek. .