Veri Madenciliği

Veri madenciliği, anlamlı kalıpları keşfetmek için büyük veri kümelerini keşfetme ve analiz etme işlemidir, eğilimler ve hemen görülemeyen ilişkiler. Ham bilgiyi eyleme dönüştürerek bilgi birikimine sahip olan bu disiplin, istatistiksel analiz ile istatistiksel analiz arasında kritik bir köprü görevi görmektedir. yapay zeka (AI). Kuruluşlar gelecekteki davranışları tahmin etmek, anormallikleri belirlemek ve stratejik hedefleri desteklemek için veri madenciliğinden yararlanır. karar verme. Genellikle yapılandırılmış veritabanı yönetimi ile ilişkilendirilse de, modern veri madenciliği işlemek için makine öğrenimi (ML) algoritmaları metin, video ve sensör kayıtları gibi yapılandırılmamış girdiler Büyük Veriyi değerli bir kurumsal varlığa dönüştürmek.

Sürecin Temel Bileşenleri

Veri madenciliği için iş akışı tipik olarak şu standartları izler Veri Madenciliği için Sektörler Arası Standart Süreç (CRISP-DM), uygulayıcılara iş hedeflerini anlamaktan modelleri uygulamaya kadar rehberlik eder.

• Veri Toplama ve Açıklama: Süreç, işlem veritabanları, IoT sensörleri gibi çeşitli kaynaklardan ham bilgi toplanmasıyla başlar, veya görüntü depoları.
• Veri Ön İşleme: Ham veri nadiren analiz için hazırdır. Bu aşama şunları içerir Gürültüyü gidermek ve eksik verileri işlemek için veri temizleme gibi kütüphaneleri kullanarak, genellikle Pandas verimli manipülasyon için.
• Örüntü Keşfi: Gizli yapıları çıkarmak için algoritmalar uygulanır. Bu aşağıdakileri içerebilir izole etmek için özellik çıkarma analiz için ilgili değişkenler.
• Yorumlama: Çıkarılan kalıplar, daha ziyade yararlı bilgileri temsil ettiklerinden emin olmak için doğrulanır rastgele korelasyonlardan daha fazla, genellikle veri görselleştirme araçları.

Temel Teknikler ve Yöntemler

Veri madenciliği, belirli sorunları çözmek için çeşitli istatistiksel ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır.

• Sınıflandırma: Bu teknik veri öğelerini önceden tanımlanmış sınıflara ayırır. Örneğin, e-posta sağlayıcıları mesajları filtrelemek için sınıflandırmayı kullanır "spam" veya "gelen kutusu "na.
• Küme Analizi: Farklı olarak sınıflandırma, kümeleme benzer veri noktalarını önceden tanımlanmış etiketler olmadan gruplandırır. Bu temel bir yöntemdir için sıklıkla kullanılan denetimsiz öğrenme pazar segmentasyonu.
• Birliktelik Kuralı Öğrenme: Bu yöntem, bir veri setindeki değişkenler arasındaki ilişkileri tanımlar. Perakende pazar sepetinde ünlü olarak kullanılır ekmek satın alan müşterilerin aynı zamanda tereyağı satın alma olasılığının da yüksek olduğunu keşfetmek için bir analiz.
• Anomali Tespiti: Bu normdan önemli ölçüde sapan aykırı değerlerin belirlenmesine odaklanır, bu da dolandırıcılığın tespiti için çok önemlidir ve ağ güvenliği.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Veri madenciliği, büyük sektörlerde verimliliği artıran akıllı sistemlere güç verir.

• Perakendede Yapay Zeka: Perakendeciler geniş bir maden tedarik zincirlerini optimize etmek ve alışveriş deneyimlerini kişiselleştirmek için işlem geçmişleri. Satın alma işlemini analiz ederek kalıpları, şirketler inşa öneren öneri sistemleri Kullanıcıların satın alma olasılığının en yüksek olduğu ürünler, geliri önemli ölçüde artırır. Gibi platformlar Google Cloud Retail bu özellikleri entegre ederek Talep.
• Tıbbi Görüntü Analizi: Sağlık hizmetlerinde veri madenciliği hasta kayıtlarına ve tanısal görüntülemeye uygulanmaktadır. Gibi gelişmiş modeller YOLO11 görsel verileri "madencilik" yaparak bulabilir ve tanımlamak gibi anormallikleri classify MRI taramalarında beyin tümörleri. Bu yardımcı olur tarafından belirtildiği üzere, daha yakından inceleme gerektiren potansiyel sorunları vurgulayarak radyologlar Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH).

Kod Örneği: Görsel Veri Madenciliği

Bilgisayarla görmede "madencilik" genellikle yapılandırılmış bilgilerin (sınıf etiketleri ve sayıları) çıkarılması anlamına gelir yapılandırılmamış görüntü verilerinden. Aşağıdaki örnekte ultralytics kütüphaneye nesneleri detect eder ve sınıf adlarını ve güven puanlarını çıkarır.

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO11 model to mine object data from images
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on a sample image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract and display mined insights: detected classes and confidence
for result in results:
    for box in result.boxes:
        cls_id = int(box.cls[0])
        print(f"Detected: {model.names[cls_id]} | Confidence: {box.conf.item():.2f}")

İlgili Kavramları Ayırt Etme

Veri madenciliğini veri bilimi alanındaki benzer terimlerden ayırmak önemlidir.

• Veri Analitiği: Veri madenciliği yaparken örüntülerin otomatik olarak keşfedilmesine odaklanırken, analitik yorumlamayı kapsayan daha geniş bir terimdir, iletişim ve iş kararlarını desteklemek için bu modellerin uygulanması.
• Derin Öğrenme (DL): DL bir sinir ağlarından esinlenen makine öğreniminin özelleşmiş bir alt kümesidir. Veri madenciliği genellikle DL algoritmalarını şu şekilde kullanır gibi karmaşık görevlerle uğraşırken keşif sürecini gerçekleştirmek için araçlar nesne algılama veya doğal dil işleme.
• Tahmine Dayalı Modelleme: Bu Genellikle veri madenciliğinden elde edilen belirli bir sonuç. Madencilik, örüntüyü bulmak için verileri araştırırken, tahmine dayalı modelleme, gelecekteki olayları tahmin etmek için bu modeli kullanır. SAS Analytics.