Bilgisayarla Görmede Makine Öğrenimi ve Veri Madenciliğinin Rolü

Yapay zeka (AI), farklı veri türlerini analiz etmede ve zaman içinde bunlardan öğrenmede harika olan güçlü bir teknolojidir. Örneğin, YZ'nin bir dalı olan bilgisayarla görme, görsel verileri anlamaya odaklanır. Bir diğer önemli alan, veri madenciliği ile birlikte bilgisayarla görme modellerinin geliştirilmesinde büyük rol oynayan makine öğrenmesidir (ML). Veri madenciliği, büyük veri kümelerinde yararlı kalıplar bulmakla ilgilidir; makine öğrenimi ise bu kalıpları, ayrıntılı talimatlara ihtiyaç duymadan görevleri yerine getirmek üzere yapay zeka modellerini eğitmek için kullanır.

Bu teknolojiler, son yıllarda çok fazla büyüdükleri için sürücüsüz arabalar, finans ve üretim gibi sektörlerde daha yaygın hale geliyor. Bu makalede, veri madenciliği ve makine öğreniminin ne olduğunu, bilgisayarla görmede nasıl kullanıldıklarını ve sağlık hizmetleri gibi alanlarda ilerleme sağlamak için birlikte nasıl çalıştıklarını inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, makinelerin insanların yaptığına benzer bir şekilde öğrenmesini, kalıpları tanımlamak ve minimum insan rehberliği ile kararlar almak için verileri ve algoritmaları kullanmasını mümkün kılar. Bu sistemler zaman içinde verilere maruz kaldıkça, kademeli olarak daha doğru tahminler yaparlar.

Süreç, girdi verilerine dayalı tahminler veya sınıflandırmalar yapmak için algoritmalar kullanarak çalışır. Algoritma ilk olarak kalıpları tanımlar ve başlangıçta eğitimli bir tahmin veya çıkarım yapar. Doğruluğu ölçmek için bir hata fonksiyonu modelin çıktısını bilinen örneklerle karşılaştırır ve sistem daha sonra hataları en aza indirmek için parametrelerini ayarlar. Bu değerlendirme ve ayarlama döngüsü, model istenen performans düzeyine ulaşana kadar otomatik olarak devam eder.

Genel olarak dört tür makine öğrenimi vardır: denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli öğrenme. Şimdi her birine bir göz atalım:

• Gözetimli öğrenme: Algoritmalar, yeni girdiler için çıktıları tahmin etmek üzere etiketli verilerden öğrenir. E-posta hizmetlerindeki spam filtreleme sistemleri denetimli öğrenmeyi kullanır.

• Denetimsiz öğrenme: Denetimli öğrenmenin aksine, bu yöntem etiketlenmemiş verilerle çalışır. Algoritma, herhangi bir yönlendirme olmaksızın benzerliklere dayalı olarak örüntüleri tanımlar veya verileri gruplar. Genellikle anomali tespiti gibi görevler için kullanılır. 

• Yarı denetimli öğrenme: Bu yaklaşım, az miktarda etiketli veriyi daha büyük bir etiketsiz veri kümesiyle birleştirir. Algoritma, doğruluğu artırmak için her ikisinden de öğrenir ve etiketli verilerin az veya pahalı olduğu durumlarda kullanışlı hale gelir.

• Pekiştirmeli öğrenme: Burada algoritma, çevresiyle etkileşime girerek ve eylemlerine göre ödüller veya cezalar alarak öğrenir. Ödülleri en üst düzeye çıkarmayı hedefleyerek gelişmeye devam eder ve robotik, oyun ve sürücüsüz arabalar gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.

‍

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, hemen göze çarpmayan gizli kalıpları, eğilimleri ve değerli içgörüleri bulmak için büyük veri kümelerini keşfetme ve analiz etme sürecidir. Verilerdeki bağlantıları ve kalıpları tanımlamak için istatistiksel teknikler, makine öğrenimi ve veritabanı yönetim araçlarının bir kombinasyonunu kullanarak ham verileri yararlı bilgilere dönüştürmeyi içerir.

Süreç, veritabanları veya elektronik tablolar gibi farklı kaynaklardan veri toplamak ve bunları yapılandırılmış bir formatta düzenlemekle başlar. Ardından, verilerin doğru olduğundan emin olmak için hataları, tutarsızlıkları veya eksik ayrıntıları gidermek üzere veriler temizlenir. Veriler hazır olduğunda, analiz etmek için gelişmiş algoritmalar ve istatistiksel yöntemler kullanılır.

Verileri analiz etmek için kullanılan en yaygın tekniklerden bazıları şunlardır:

• Sınıflandırma: Verileri, tanımlanmış kalıplara göre önceden tanımlanmış kategoriler halinde gruplama.
• Kümeleme: Veri içindeki doğal gruplamaları belirlemek için benzer veri noktalarını bir araya getirme.
• İlişkilendirme: Değişkenler arasındaki ilişkilerin tanımlanması, örneğin sıklıkla birlikte satın alınan ürünlerin kalıplarının bulunması.

Bu teknikler, verilerden anlamlı kalıplar ve içgörüler çıkarmaya yardımcı olur. Bulgular daha sonra anlaşılabilir ve eyleme geçirilebilir hale getirilecek şekilde yorumlanır ve sunulur, böylece ham veriler bilinçli kararlar almanıza yardımcı olabilecek değerli içgörülere dönüştürülür.

‍

Makine Öğrenimi ve Veri Madenciliği Uygulamalarını Anlama

Makine öğrenimi ve veri madenciliğinin büyük bir fark yaratabileceği çeşitli sektörlerde birçok uygulama vardır. Bu teknolojilerin etkisini anlamak için perakende sektör ünü örnek olarak kullanacağız.

Makine öğrenimi özellikle online satışlara güvenen perakendeciler için faydalı olabilir. eBay ve Amazon gibi büyük işletmeler, tüm satış döngülerinde entegre makine öğrenimi araçları kullanıyor. Perakende işletmelerinin bunu kullanmasının ana yollarından biri ürün eşleştirmedir. Fiyat karşılaştırmaları, birleştirilmiş ürün sayfaları oluşturmak ve ürün boşluklarını tespit etmek için yararlı olan bu yöntem, farklı kataloglardaki aynı ürünleri tanımlamayı ve birbirine bağlamayı içerir. Manuel eşleştirme küçük kataloglar için işe yararken, makine öğrenimi çok daha büyük katalogların verimli bir şekilde işlenmesini mümkün kılar. Ayrıca tam eşleşmeler, yakın eşleşmeler, görüntü eşleşmeleri, nitelik eşleşmeleri, kategori eşleşmeleri ve çapraz alan eşleşmeleri gibi farklı ürün eşleşmelerini kolaylaştırır.

‍

Perakendede veri madenciliğinin ilginç bir uygulaması, özellikle müşteri segmentasyonu yoluyla müşteri davranışını anlamaktır. Müşteriler demografi, alışveriş kalıpları, önceki satın alma geçmişi gibi ortak özelliklere göre gruplandırılabilir. Perakendeciler bu gruplamaları mevcut ve gelecekteki alıcılara ulaşmak için yeni pazarlama stratejileri oluşturmak amacıyla kullanabilir.

Müşteri davranışından bahsetmişken, perakendede veri madenciliğinin bir diğer önemli kullanım alanı da müşteri kaybı veya yıpranması olarak da bilinen müşteri kaybı analizidir. Perakendeciler, hangi tür müşterilerin ayrıldığına, neden ayrıldıklarına ve elde tutmayı nasıl iyileştireceklerine dair içgörüler elde edebilir. Bir miktar müşteri kaybı kaçınılmaz olsa da, veri madenciliği yoluyla kalıpların belirlenmesi, perakendecilerin müşteri kaybını azaltmak için özel fırsatlar veya kuponlar sunmak gibi proaktif adımlar atmasını mümkün kılar.

‍

Makine Öğrenimi, Veri Madenciliği ve Bilgisayarla Görme Arasındaki Bağlantı

Bilgisayarla görme aslında bilgisayarlara görüntü ve videolardan gelen görsel verileri yorumlamayı öğretmeye odaklanan makine öğreniminin bir alt kümesidir. Bu arada veri madenciliği, model eğitimi için en alakalı görüntüleri belirlemek üzere büyük miktarda ham veriyi analiz ederek bilgisayarla görme uygulamalarını destekleyebilir. Bu çok önemlidir çünkü modelin en iyi örneklerden öğrenmesini sağlayarak gereksiz verileri azaltır ve önemli olana odaklanmasına yardımcı olur. Sonuç olarak veri madenciliği, bilgisayarla görme modellerinin daha verimli ve doğru çalışmasına yardımcı olarak nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve örnek segmentasyonu gibi görevleri iyileştirir.

Makine Öğrenimi, Veri Madenciliği ve Bilgisayarlı Görme Kullanan Uygulamaları Keşfetmek

Makine öğrenimi, veri madenciliği ve bilgisayarla görmenin sinerjisini anlamak için sağlık sektöründeki bir uygulama örneğine göz atalım.

Makine öğrenimi, veri madenciliği ve bilgisayar görüşü sağlık hizmetlerinde önemli ilerlemelere yol açıyor. ABD'deki Johns Hopkins Medicine gibi tıp kurumları bu teknolojileri tıbbi görüntüleri analiz etmek ve tümör gibi hastalıkları ve anomalileri erkenden tespit etmek için kullanıyor. Bilgisayarla görme modelleri Ultralytics YOLOv8 herhangi bir anormalliği tespit etmek için görüntüleri analiz etmek için kullanılabilirken, makine öğrenimi hasta kayıtlarında potansiyel sağlık sorunlarına işaret edebilecek kalıpları bulabilir. Veri madenciliği daha sonra devreye girerek etkili tedaviler veya olası tedaviler bulmaya yardımcı olmak için büyük miktarda ilgili veriyi arayabilir. Sağlık uzmanları bu teknolojileri birleştirerek durumları daha doğru bir şekilde teşhis edebilir ve daha iyi tedavi planları geliştirebilir, sonuçta hasta sonuçlarını iyileştirebilir.

‍

Zorluklar ve Gelecek Yönelimleri

Bilgisayarla görme, veri madenciliği ve makine öğrenimi kullanan uygulamalar çeşitli faydalar sunsa da dikkate alınması gereken bazı sınırlamalar vardır. Bu yenilikler genellikle iyi performans göstermek için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar ve veri gizliliği bir endişe kaynağı olabilir. Örneğin, perakende mağazalarındaki bilgisayarla görme sistemleri tüketici verilerini toplayıp işleyebilir ve tüketicilerin verilerinin toplandığı konusunda bilgilendirilmesi önemlidir. 

Veri gizliliği sorunlarının yanı sıra, bilgisayarla görme modellerinin karmaşıklığı da bir başka sorundur. Bilinçli kararlara ulaşmaya çalışırken bu modellerin belirli bir çıktıya nasıl ulaştığını anlamak zor olabilir. Bu zorluklara rağmen, yapay zeka çözümlerini daha sorumlu ve sorunsuz hale getirmek için giderek daha fazla önlem alınmaktadır. Örneğin, birleştirilmiş öğrenme gibi teknikler, gizliliğin korunmasını sağlarken YZ gelişimini mümkün kıldıkları için daha popüler hale gelmektedir. 

Federe öğrenme, verileri orijinal konumunda tutarken modellerin verilerden öğrenmesine yardımcı olan bir yöntemdir. Tüm verileri merkezi bir veritabanında toplamak yerine, model doğrudan verileri tutan ayrı cihazlar veya sunucular üzerinde eğitilir . Bu cihazlar daha sonra gerçek veriler yerine yalnızca model güncellemelerini geri gönderir. Model güncellemeleri daha sonra genel modeli iyileştirmek için dikkate alınır.

Önemli Çıkarımlar

Hem makine öğrenimi hem de veri madenciliği bilgisayarla görmede çok önemli bir rol oynamaktadır. Büyük miktarda görsel verinin analiz edilmesine, önemli içgörülerin ortaya çıkarılmasına ve sağlık hizmetleri, çevrimiçi alışveriş ve sürücüsüz arabalar gibi çeşitli alanların iyileştirilmesine yardımcı olurlar. Gizliliğin korunması ve karmaşık modellerin anlaşılması gibi zorluklar olsa da, birleştirilmiş öğrenme gibi yeni yöntemler bu sorunların ele alınmasına yardımcı oluyor. Bu teknolojiler ilerlemeye devam ettikçe, muhtemelen daha iyi karar verme ve birçok alanda daha fazla inovasyona yol açacak ve hayatlarımızı daha verimli ve bağlantılı hale getirecektir.

Yapay zekayı merak mı ediyorsunuz? Yapay zekaya katkılarımızı görmek için GitHub depomuza göz atın ve topluluğumuzla etkileşime geçmeyi unutmayın. En son yapay zeka teknolojisiyle üretim ve sağlık hizmetleri gibi sektörleri nasıl yeniden tanımladığımızı keşfedin.