Veri Madenciliği

Veri Madenciliğinde Temel Teknikler

Veri madenciliği, farklı bilgi türlerini çıkarmak için çeşitli teknikler kullanır:

• Sınıflandırma: Bir koleksiyondaki öğeleri hedef kategorilere veya sınıflara atama. Amaç, verilerdeki her durum için hedef sınıfı doğru bir şekilde tahmin etmektir (örneğin, müşteri kaybını tahmin etmek). Bu genellikle denetimli öğrenme yöntemlerini içerir.
• Kümeleme: Gruplar hakkında önceden bilgi sahibi olmadan benzer veri noktalarını bir araya getirme. K-Means veya DBSCAN gibi algoritmalar, denetimsiz öğrenmenin bir örneği olarak verilerdeki doğal gruplamaları belirlemeye yardımcı olur.
• Regresyon: Sürekli bir değerin tahmin edilmesi (örneğin, büyüklük ve konum gibi özelliklere dayalı olarak ev fiyatlarının tahmin edilmesi). Değişkenler arasındaki ilişkiyi modeller.
• Birliktelik Kuralı Madenciliği: Büyük veri tabanlarındaki değişkenler arasındaki ilişkilerin keşfedilmesi, genellikle pazar sepeti analizi için kullanılır (örneğin, ekmek satın alan müşterilerin aynı zamanda süt satın alma eğiliminde olduğunu bulmak).
• Anomali Tespiti: Normdan önemli ölçüde sapan veri noktalarını veya olayları tanımlamak, dolandırıcılık tespiti veya üretimdeki kusurları tanımlama gibi uygulamalar için çok önemlidir.

Veri Madenciliği ve İlgili Terimler

Birbiriyle ilişkili olsa da veri madenciliği, diğer veri odaklı disiplinlerden farklıdır:

• Veri Analitiği: Geçmiş performansı ve mevcut eğilimleri anlamak için daha çok tanımlayıcı istatistiklere, raporlamaya ve veri görselleştirmeye odaklanır. Veri madenciliği genellikle daha ileri giderek tahmine dayalı modelleme ve örüntü keşfini vurgular.
• Makine Öğrenimi (ML): Örüntüleri bulmak ve modeller oluşturmak için veri madenciliğinde kullanılan algoritmaları ve araçları sağlar. Veri madenciliği, verilerden bilgi çıkarmak için bu (ve diğer) yöntemleri uygulamanın daha geniş bir sürecidir. Görüntü sınıflandırma gibi birçok makine öğrenimi görevi, görsel verilere uygulanan veri madenciliği ilkeleri tarafından etkinleştirilen uygulamalardır.
• Büyük Veri: İşlenmesi için özel araçlar ve teknikler gerektiren son derece büyük veri kümelerini ifade eder. Veri madenciliği teknikleri genellikle içgörü elde etmek için Büyük Verilere uygulanır, ancak veri madenciliğinin kendisi herhangi bir boyuttaki veri kümeleri üzerinde gerçekleştirilebilir. CRISP-DM metodolojisi, veri madenciliği projeleri için standart bir süreç modeli sağlar.

Veri Madenciliğinin Gerçek Dünya Uygulamaları

Veri madenciliği teknikleri çok sayıda sektörde inovasyon ve verimliliği teşvik etmektedir. İşte iki örnek:

1. Perakende Sepet Analizi: Süpermarketler, satın alma alışkanlıklarını anlamak için işlem verileri üzerinde birliktelik kuralı madenciliği kullanır. Müşterilerin sıklıkla cips ve soda satın aldığını keşfetmek, perakendede yapay zeka stratejilerinde tartışıldığı gibi, bu ürünleri birbirine yakın yerleştirmeye veya paketlenmiş promosyonlar sunmaya yol açabilir.
2. Sağlık Hizmetlerinde Kestirimci Teşhis: Hastaneler ve araştırmacılar, diyabet veya kalp rahatsızlıkları gibi hastalıkların olasılığını tahmin etmek için hasta verilerine (semptomlar, geçmiş, test sonuçları) sınıflandırma ve kümeleme teknikleri uygular. Bu, sağlık hizmetlerinde yapay zekanın önemli bir yönü olan erken teşhis ve kişiselleştirilmiş tedavi planlarına yardımcı olur. Örneğin, tıbbi görüntülemede tümör tespitinde kullanılanlara benzer teknikler, büyük ölçüde geniş tıbbi veri kümelerinden çıkarılan kalıplara dayanmaktadır.

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.