Veri Analitiği

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Veri Analitiğinin Önemi

Veri analitiği, başarılı yapay zeka ve makine öğrenimi projelerinin üzerine inşa edildiği temel taşı oluşturur. gibi karmaşık modelleri eğitmeden önce Ultralytics YOLOham verilerin titiz bir analizden geçmesi gerekir. Bu, hataları ve tutarsızlıkları ele almak için veri temizleme ve verileri algoritmalar için uygun şekilde biçimlendirmek için veri ön işleme gibi temel adımları içerir. Genellikle veri görselleştirmeyi içeren Keşifsel Veri Analizi (EDA) gibi teknikler, verilerin altında yatan yapıları, kalıpları, aykırı değerleri ve potansiyel önyargıları ortaya çıkarmaya yardımcı olur. Bu hususların anlaşılması, uygun modellerin seçilmesi ve etkili eğitim için gereken veri kalitesinin sağlanması açısından kritik öneme sahiptir.

Ayrıca, model eğitiminden sonra veri analitiği hayati bir rol oynar. Doğruluk veya Ortalama Ortalama Kesinlik (mAP) gibi metrikler kullanılarak model performansının değerlendirilmesi, tahmin sonuçlarının temel gerçek verilerine göre analiz edilmesini içerir. Bu analitik süreç, model zayıflıklarının belirlenmesine, hata türlerinin anlaşılmasına ve hiperparametre ayarı gibi teknikler aracılığıyla daha fazla iyileştirmeye rehberlik edilmesine yardımcı olur.

Veri Analitiği ve İlgili Kavramlar

Sıklıkla birbirinin yerine kullanılsa da veri analitiği, ilgili terimlerden ince farklılıklar gösterir:

• Veri Madenciliği: Özellikle büyük veri kümeleri içindeki yeni, önceden bilinmeyen kalıpları ve ilişkileri keşfetmeye odaklanır. Genellikle, verileri tanımlamayı (tanımlayıcı analitik) ve geçmiş olayları teşhis etmeyi (teşhis analitiği) de kapsayan daha geniş bir veri analitiği alanı içinde özel bir teknik olarak kabul edilir. Veri madenciliği kavramlarını daha fazla keşfedebilirsiniz.
• Makine Öğrenimi: Açık programlama olmadan tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için verilerden öğrenen algoritmaları içerir. Makine öğrenimi sıklıkla veri analitiğinde (özellikle tahmine dayalı ve kuralcı analitik) kullanılan bir araçtır, ancak veri analitiğinin kendisi, karmaşık makine öğrenimi modelleri oluşturmayı içerebilen veya içermeyen veri toplama, temizleme, keşif, görselleştirme ve yorumlamayı içeren daha geniş bir süreçtir. Makine Öğrenimi (ML) hakkında daha fazla bilgi edinin.

Gerçek Dünya Yapay Zeka/ML Uygulamaları

Veri analitiği, çeşitli yapay zeka uygulamalarında önemli ilerlemeler sağlıyor:

1. Sağlık Hizmetlerinde Teşhis: Tıbbi görüntü analizinde veri analitiği, hastalığa işaret edebilecek ince desenleri belirlemek için büyük tıbbi tarama veri kümelerini ( Beyin Tümörü veri kümesi gibi MRI'lar veya CT'ler gibi) incelemek için kullanılır. Bir tanısal yapay zeka modelini eğitmeden önce analitik, özelliklerin farklı hasta grupları arasındaki dağılımını anlamaya yardımcı olarak veri setinin temsili olmasını sağlar ve olası önyargıları belirler. Eğitim sonrası analitik, modelin tanısal doğruluğunu değerlendirir ve hata türlerini belirleyerek iyileştirmeye rehberlik eder. NIH Biyomedikal Veri Bilimi gibi kaynaklar bunun önemini vurgulamaktadır.
2. Perakende Müşteri Davranış Analizi: Perakendeciler, satın alma modellerini anlamak ve operasyonları optimize etmek için veri analitiğini kullanır. İşlem verilerinin analiz edilmesi, kullanıcılara ürün öneren tavsiye sistemlerinin oluşturulmasına yardımcı olur. Fiziksel mağazalarda, bilgisayarla görme (CV) modelleri kullanılarak video akışlarının analiz edilmesi, müşteri trafik akışı ve raf etkileşimi hakkında içgörüler sağlayarak daha akıllı perakende envanter yönetimi için yapay zekaya yardımcı olabilir. Analitik, mağaza düzenini ve ürün yerleşimini optimize etmek için bu verilerin yorumlanmasına yardımcı olur. Şirketler bu amaçlar için Perakende içinGoogle Cloud AI gibi platformlardan yararlanıyor.

Araçlar ve Teknikler

Veri analistleri çeşitli araçlar ve teknikler kullanır. Regresyon ve zaman serisi analizi dahil olmak üzere istatistiksel yöntemler temeldir. Veri manipülasyonu için Pandas ve makine öğrenimi görevleri için Scikit-learn gibi kütüphanelere sahip Python gibi programlama dilleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Tableau veya Microsoft Power BI gibi veri görselleştirme araçları, bulguların iletilmesi için çok önemlidir. Belirli ML performans içgörüleri için Ultralytics HUB gibi platformlar, Ultralytics analitik kılavuzunda ayrıntılı olarak açıklandığı gibi entegre analitik sunar.