Veri madenciliği, büyük veri kümelerinde gizli olan kalıpları, korelasyonları, anormallikleri ve diğer değerli içgörüleri keşfetme sürecidir. Ham verileri faydalı bilgi ve bilgilere dönüştürmek için makine öğrenimi (ML), istatistik ve veritabanı sistemlerinden teknikleri birleştirir. Yapay zeka (AI) alanında veri madenciliği, veri özelliklerini anlamada, verileri model eğitimi için hazırlamada ve akıllı karar vermeyi sağlayan altta yatan yapıları ortaya çıkarmada kritik bir adım olarak hizmet eder. Ana fikir genellikle Veritabanlarında Bilgi Keşfi (KDD) olarak adlandırılır.
Temel Veri Madenciliği Teknikleri
Veri madenciliği, verileri farklı perspektiflerden keşfetmek ve analiz etmek için kullanılan çeşitli teknikleri kapsar. Bazı yaygın yöntemler şunlardır:
- Sınıflandırma: Veri noktalarını önceden tanımlanmış kategorilere veya sınıflara atama. Spam e-posta algılama veya görüntü sınıflandırma gibi görevlerde kullanılır.
- Kümeleme: Gruplar hakkında önceden bilgi sahibi olmadan benzer veri noktalarını bir araya getirme. Müşteri segmentasyonu veya biyolojik verilerdeki farklı modellerin tanımlanması için kullanışlıdır. K-Means veya DBSCAN gibi algoritmalara bakın.
- Regresyon: Satış tahmini veya ev fiyatlarının tahmin edilmesi gibi sürekli sayısal değerlerin tahmin edilmesi. Örnekler Doğrusal Regresyonu içerir.
- İlişkilendirme Kuralı Madenciliği: Büyük veri kümelerindeki öğeler arasındaki ilişkileri veya ilişkileri keşfetmek, satın alma alışkanlıklarını anlamak için pazar sepeti analizinde ünlü olarak kullanılır.
- Anomali Tespiti: Normdan önemli ölçüde sapan veri noktalarının veya olayların belirlenmesi, dolandırıcılık tespiti veya sensör verilerindeki aykırı değerlerin belirlenmesi için çok önemlidir.
- Boyut Azaltma: Genellikle Temel Bileşen Analizi (PCA) gibi teknikler kullanılarak, önemli bilgiler korunurken dikkate alınan değişkenlerin (özelliklerin) sayısının azaltılması.
Veri Madenciliği Süreci
Veri madenciliği tipik olarak birkaç aşamayı içeren yinelemeli bir süreçtir:
- İş Anlayışı: Proje hedeflerinin ve gereksinimlerinin tanımlanması.
- Veri Anlama: Verilere aşina olmak için ilk veri toplama ve keşif.
- Veri Hazırlama: Bu, veri temizleme (eksik değerlerin, gürültünün ele alınması), veri entegrasyonu (kaynakların birleştirilmesi), veri seçimi (ilgili verilerin seçilmesi) ve veri ön işlemeyi (verilerin biçimlendirilmesi) içerir. Veri artırımı da burada uygulanabilir.
- Modelleme: Örüntüleri tanımlamak için çeşitli madencilik tekniklerinin (sınıflandırma, kümeleme gibi) seçilmesi ve uygulanması. Bu genellikle makine öğrenimi algoritmalarının kullanılmasını içerir.
- Değerlendirme: Keşfedilen kalıpların geçerlilik, yenilik, kullanışlılık ve anlaşılabilirlik açısından değerlendirilmesi. Doğruluk veya mAP gibi metrikler sıklıkla kullanılır.
- Dağıtım: Keşfedilen bilginin karar verme için kullanılması, genellikle operasyonel sistemlere entegre edilmesi veya bulguların raporlanması. Bu, model dağıtımını içerebilir.
Veri Madenciliği ve İlgili Kavramlar
Birbiriyle ilişkili olsa da veri madenciliği diğer veri odaklı alanlardan farklıdır:
- Veri Analitiği: Veri analitiği, karar vermeyi desteklemek için verilerin incelenmesi, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellenmesi sürecinin tamamını kapsayan daha geniş bir terimdir. Veri madenciliği, veri analitiği içinde yeni ve gizli kalıpları keşfetmeye odaklanan özel bir adımdır. Analitik genellikle tanımlayıcı istatistiklere ve bilinen ilişkilere odaklanırken, madencilik bilinmeyeni arar.
- Makine Öğrenimi (ML): Makine öğrenimi, sistemlerin verilerden öğrenmesini sağlayan algoritmalar geliştirmeye odaklanan bir yapay zeka alanıdır. Veri madenciliği, örüntüleri keşfetmek için ML algoritmalarını araç olarak kullanır, ancak ML'nin kendisi daha geniştir ve çeşitli görevler (tahmin, sınıflandırma vb.) için öğrenme algoritmalarının oluşturulmasını ve uygulanmasını kapsar. Veri madenciliğinin amacı öncelikle verilerden bilgi keşfetmektir.
- Büyük Veri: Büyük Veri, büyük hacim, yüksek hız ve geniş çeşitlilik ile karakterize edilen veri kümelerini ifade eder. Veri madenciliği teknikleri Büyük Veri'den değer elde etmek için gereklidir, ancak Büyük Veri'nin kendisi analiz sürecini değil, verinin doğasını tanımlar. Apache Spark gibi araçlar genellikle Büyük Veri madenciliği için kullanılır.
Gerçek Dünya Yapay Zeka/ML Uygulamaları
Veri madenciliği birçok sektörde inovasyonu teşvik etmektedir:
- Perakende ve E-ticaret: Perakendeciler, hangi ürünlerin sıklıkla birlikte satın alındığını keşfetmek için işlem verileri üzerinde birliktelik kuralı madenciliği (pazar sepeti analizi) kullanır. Bu bilgiler mağaza düzeni tasarımını, hedeflenen promosyonları bilgilendirir ve çevrimiçi öneri sistemlerini ("X satın alan müşteriler Y de satın aldı") güçlendirir. Bu, Amazon gibi platformlarda görüldüğü gibi yapay zeka odaklı envanter yönetimini optimize etmeye ve müşteri deneyimlerini kişiselleştirmeye yardımcı olur.
- Sağlık hizmetleri: Sınıflandırma ve kümeleme gibi veri madenciliği teknikleri, hastalıklarla ilişkili kalıpları belirlemek, hasta risk faktörlerini tahmin etmek veya tedavi etkinliğini değerlendirmek için hasta kayıtlarını (EHR'ler) ve tıbbi görüntüleri analiz eder. Örneğin, teşhis verilerinin madenciliği, kanser gibi durumların erken teşhisine (örneğin, Beyin Tümörü veri kümesi gibi veri kümelerini kullanarak) veya hastaneye yeniden kabullerin tahmin edilmesine yardımcı olabilir ve NIH gibi kurumlarda hasta bakımının ve kaynak tahsisinin iyileştirilmesine katkıda bulunabilir. Daha fazla örnek için sağlık çözümlerinde yapay zekayı keşfedin.
Veri Madenciliği ve Ultralytics
Ultralytics'te veri madenciliği ilkeleri, aşağıdaki gibi son teknoloji bilgisayarla görme (CV) modellerinin geliştirilmesi ve uygulanmasının birçok yönünü desteklemektedir Ultralytics YOLO. Nesne algılama veya görüntü segmentasyonu gibi görevler için sağlam modellerin eğitilmesi, yüksek kaliteli, iyi anlaşılmış veriler gerektirir. Veri madenciliği teknikleri, verileri temizlemek, önyargıları(veri kümesi önyargısı ) belirlemek ve ilgili özellikleri seçerek sonuçta model doğruluğunu artırmak için veri ön işleme ve veri toplama ve açıklama sırasında gereklidir.
Ayrıca Ultralytics HUB, kullanıcıların veri kümelerini yönetebilecekleri ve modelleri eğitebilecekleri bir platform sağlar. HUB ekosistemindeki araçlar, veri kümelerinin keşfedilmesini ve anlaşılmasını kolaylaştırarak kullanıcıların kendi makine öğrenimi iş akışlarını optimize etmek ve veri artırma gibi tekniklerden etkili bir şekilde yararlanmak için veri madenciliği kavramlarını uygulamalarına olanak tanır. Verileri madencilik yoluyla anlamak, hiperparametre ayarlama gibi adımları atmadan önce çok önemlidir. Bilgisayarla görmede makine öğrenimi ve veri madenciliğinin rolü hakkında daha fazla bilgiyi blogumuzda bulabilirsiniz. Gibi çerçeveler PyTorch ve OpenCV gibi kütüphaneler bu süreçlerle birlikte kullanılan temel araçlardır.
