Veri Madenciliği

Veri madenciliği, değerli ve önceden bilinmeyen bilgileri elde etmek için büyük veri kümeleri içindeki kalıpları, korelasyonları ve anormallikleri keşfetme işlemidir. Ham verileri anlaşılır bir yapıya dönüştüren ve genellikle tahmine dayalı modelleme ve Makine Öğrenimi (ML) görevleri için temel görevi gören önemli bir keşif adımıdır. Veri madenciliği, istatistik, veritabanı sistemleri ve yapay zeka tekniklerinden yararlanarak, iş stratejilerine, bilimsel araştırmalara ve teknolojik yeniliklere bilgi sağlayabilecek gizli içgörüleri ortaya çıkarmaya yardımcı olur.

Veri Madenciliği Nasıl Çalışır?

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

1. Veri Toplama ve Entegrasyonu: Yapılandırılmış veritabanları, yapılandırılmamış metin veya bir Veri Gölü'nden gelen görüntüler gibi çeşitli kaynaklardan veri toplama.
2. Veri Ön İşleme (Data Preprocessing): Bu, eksik veya tutarsız değerleri işlemek için veri temizlemeyi ve verileri analiz için normalleştirmek veya toplamak üzere veri dönüşümünü içerir. Veri kümesini zenginleştirmek için bu aşamada veri artırma da kullanılabilir.
3. Desen Keşfi ve Modelleme: Desenleri belirlemek için algoritmalar uygulamak. Yaygın görevler arasında sınıflandırma, kümeleme (K-Means), regresyon ve ilişkilendirme kuralı madenciliği yer alır. Bu, ML algoritmalarının en yoğun şekilde kullanıldığı aşamadır.
4. Değerlendirme ve Yorumlama: Keşfedilen kalıpların geçerliliği ve kullanışlılığı açısından değerlendirilmesi. Veri görselleştirme, bulguları anlaşılır hale getirmeye yardımcı olan önemli bir araçtır.
5. Bilgi Dağıtımı: Keşfedilen bilginin, bir öneri motoru veya bir sahtekarlık tespit sistemi gibi operasyonel sistemlere entegre edilmesidir.

Gerçek Dünya Yapay Zeka ve Bilgisayarlı Görü Uygulamaları

Veri madenciliği, birçok sektörde akıllı sistemler geliştirmek için temeldir.

• Perakende'de Yapay Zeka ve Pazar Sepeti Analizi: Perakendeciler, hangi ürünlerin sıklıkla birlikte satın alındığını keşfetmek için geniş işlem günlüklerini inceler. Örneğin, ekmek alan müşterilerin genellikle süt de aldığını (bir ilişkilendirme kuralı) bulmak, ürün yerleştirme stratejilerini, promosyon paketlemeyi ve hedeflenmiş reklamcılığı bilgilendirebilir. Müşteri davranışının bu analizi aynı zamanda kişiselleştirilmiş öneri sistemlerini de besler. Yapay zekanın perakende verimliliğini nasıl sağladığı hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Tıbbi Görüntü Analizi: Sağlık hizmetlerinde yapay zekada, veri madenciliği teknikleri Beyin Tümörü veri seti gibi büyük ölçekli tıbbi kayıt ve görüntü veri kümelerine uygulanır. Bu verileri madencilik yaparak, araştırmacılar belirli görüntü özellikleri veya hasta demografik özelliklerini hastalıklarla ilişkilendiren kalıpları ve korelasyonları belirleyebilir. Bu, tümör tespiti gibi tanı modelleri oluşturmaya yardımcı olur ve Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) gibi kuruluşları tıp bilimini ilerletmede destekler.

Veri Madenciliği ve İlgili Kavramlar

Veri madenciliğini (data mining) diğer ilgili veri bilimi terimlerinden ayırmak önemlidir.

• Makine Öğrenimi (ML): Terimler genellikle birbirinin yerine kullanılsa da, farklıdırlar. Veri madenciliği, verilerden bilgi keşfinin daha geniş bir sürecidir. Makine öğrenimi, genellikle kalıpları bulmak için veri madenciliği sürecinde kullanılan teknik ve algoritmaların (örn. denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme) bir koleksiyonudur. Esasen, ML, veri madenciliğinin hedefine ulaşmak için bir araçtır.
• Veri Analitiği (Data Analytics): Veri analitiği, sonuçlar çıkarmak ve karar almayı desteklemek için veri kümelerini incelemeye odaklanan daha geniş bir alandır. Veri madenciliği, önceden bilinmeyen örüntüleri keşfetmeyi vurgulayan veri analitiğinin belirli bir alt kümesidir, oysa veri analitiği önceden tanımlanmış hipotezleri test etmeyi ve özet raporlar oluşturmayı da içerebilir.
• Büyük Veri (Big Data): Bu terim, geniş, karmaşık ve hızla büyüyen veri kümelerinin kendisini ifade eder. Veri madenciliği, ondan değer elde etmek için Büyük Veriye uygulanan süreçtir. Büyük Verinin 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 öğrenmesinin özel bir alt alanıdır. Ultralytics YOLO'da kullanılanlar gibi DL modelleri, Bilgisayarlı Görü (Computer Vision - 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 kümelerini yönetmekten modelleri eğitmeye kadar tüm süreci kolaylaştırır.