Veri Madenciliği (Data Mining)

İçindekiler (Table of Contents) 📄

1. Veri Madenciliği Nedir? (What is Data Mining?)
2. Makine Öğrenimi Algoritmaları (Machine Learning Algorithms)
3. Veri madenciliğinde kullanılan melez algoritmalar nelerdir? Birkaç algoritma birlikte nasıl kullanılır? Ne amaçla kullanılır? (What are hybrid algorithms used in data mining? How are multiple algorithms used together? What are they used for?) (Deep Learning Algorithms)
4. Veri madenciliğinde kullanılan melez algoritmalar nelerdir? Birkaç algoritma birlikte nasıl kullanılır? Ne amaçla kullanılır? (What are hybrid algorithms used in data mining? How are multiple algorithms used together? What are they used for?)
5. Kümeleme (Clustering)
6. Karar Ağaçları (Decision Trees)
7. Birliktelik Kuralları (Association Rules)
8. Yalın Bayes (Naive Bayes)
9. Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP)

Veri Madenciliği Nedir? (What is Data Mining?)

Veri madenciliği, büyük miktarda veri içerisindeki desenleri, bilgiyi ve anlamlı ilişkileri keşfetmek için kullanılan disiplinlerarası bir alanıdır. Genellikle istatistiksel analiz, makine öğrenimi, yapay zeka ve veritabanı yönetimi gibi alanlardan faydalanır. Veri madenciliği, veri içerisindeki gizli bilgileri ortaya çıkarmak, tahminler yapmak ve karar destek sistemlerini güçlendirmek için kullanılır.

🔗Yapay Zekaya Giris Konu Anlatımı

Veri madenciliğinin ana hedefleri (Main goals of data mining):

1. Desen Keşfi: Büyük veri kümelerindeki tekrarlanan desenleri ve ilişkileri tespit etmek.

2. Tahmin: Gelecekteki olayları veya değerleri tahmin etmek için verilerden modeller oluşturmak.

3. Gruplama: Benzer özelliklere sahip veri noktalarını gruplayarak segmentasyon yapmak.

4. Yapısal Analiz: Veri kümelerindeki yapının ve ilişkilerin anlaşılmasını sağlamak.

5. Karar Destek: Karar verme süreçlerini optimize etmek ve bilgiye dayalı kararlar almak için veri analizi ve modelleme kullanmak.

Veri madenciliği adımları (Data Mining Steps):

1. Veri Toplama: İlgili veri kaynaklarından veri toplanması.

2. Veri Hazırlığı: Veri temizleme, önişleme ve uygun formata getirme adımlarıyla veri hazırlığının yapılması.

3. Modelleme: Makine öğrenimi, istatistiksel analiz ve diğer teknikler kullanılarak veriye model uydurma.

4. Değerlendirme: Oluşturulan modellerin performansının değerlendirilmesi ve gerektiğinde iyileştirilmesi.

5. Dağıtım: Sonuçların yorumlanması ve gerektiğinde uygulamaya geçirilmesi.

Veri madenciliği, birçok endüstride kullanılan bir araçtır. Pazarlama, finans, sağlık, perakende, telekomünikasyon ve diğer birçok sektörde müşteri davranışlarını anlama, risk analizi yapma, hedefleme ve segmentasyon gibi birçok farklı alanda kullanılır.

Veri madenciliği süreci (Data mining process):

1. Veri Temizleme (Data Cleaning):

Ham veriler genellikle hatalı, eksik veya tutarsız olabilir. Bu adımda, veri setindeki hatalar ve tutarsızlıklar düzeltilir veya kaldırılır.

2. Veri Bütünleştirme (Data Integration):

Farklı kaynaklardan gelen veriler birleştirilir ve tek bir veri seti oluşturulur. Bu adımda, veri setleri arasındaki çakışmalar ve tutarsızlıklar çözülür.

3. Veri İndirme (Data Reduction):

Büyük veri setleri analiz sürecini zorlaştırabilir. Bu adımda, veri seti anlamlı bir şekilde küçültülürken önemli bilgiler korunur.

4. Veri Dönüştürme (Data Transformation):

Veriler, veri madenciliği algoritmaları tarafından işlenebilecek bir formata dönüştürülür. Bu adımda, veri türleri ve ölçekleri normalize edilir.

5. Veri Madenciliği Algoritmasını Uygulama (Data Mining Algorithm Application):

Veri setinden bilgi çıkarmak için uygun bir veri madenciliği algoritması seçilir ve uygulanır. Algoritma, veri setindeki örüntüleri ve ilişkileri keşfeder.

6. Sonuçları Sunum ve Değerlendirme (Results Presentation and Evaluation):

Elde edilen sonuçlar, görselleştirmeler, raporlar ve sunumlar aracılığıyla paydaşlara sunulur. Sonuçların doğruluğu, geçerliliği ve faydası değerlendirilir.

Makine Öğrenimi Algoritmaları (Machine Learning Algorithms)

Makine Öğrenimi Algoritmaları (Machine Learning Algorithms), veriye dayalı örüntüleri tanımlamak, tahminler yapmak veya kararlar vermek için kullanılan matematiksel modellerdir. Bu algoritmalar, genellikle öğrenme sürecinde veriye adapte olarak performanslarını artırırlar. İşte yaygın olarak kullanılan bazı Makine Öğrenimi Algoritmaları (Machine Learning Algorithms) ve detayları:

1. Denetimli Öğrenme Algoritmaları (Supervised Learning Algorithms):
   • Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılır. Örneğin, gelir ve harcama arasındaki ilişkiyi inceleyebilirsiniz.
   • Lojistik Regresyon (Logistic Regression): Sınıflandırma problemleri için kullanılır. Örneğin, bir e-postanın spam olup olmadığını belirlemek için kullanılabilir.
   • Karar Ağaçları (Decision Trees): Karar ağaçları veri kümesini sınıflandırmak veya regresyon yapmak için ağaç benzeri bir yapı kullanır. Basit ve yorumlanabilir modeller sağlarlar.
   • Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines - SVM): Bir veri kümesini sınıflandırmak veya regresyon yapmak için kullanılan bir algoritmadır. Belirli bir hiperdüzlemi oluşturarak sınıflar arasındaki en geniş boşluğu (margin) maksimize etmeye çalışır.
   • K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbor - KNN): Bir veri noktasını etiketlemek için yakındaki veri noktalarının çoğunluğuna dayanır. Bu algoritma basit ve kullanımı kolaydır.

Doğrusal regresyon ve lojistik regresyon, her ikisi de istatistiksel modellerdir, ancak farklı problemlere ve veri türlerine uygulanırlar.

1. Doğrusal Regresyon (Linear Regression):

• Doğrusal regresyon, bağımsız değişkenlerle bağımlı bir değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılır.
• Bağımlı değişken sürekli bir değişken olmalıdır. Örneğin, hava sıcaklığı, gelir, yağış miktarı gibi sürekli verilerle çalışır.>
• Doğrusal regresyon, doğrusal bir ilişki varsayımına dayanır; yani, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerinde doğrusal bir etkisi olduğunu varsayar.
• Doğrusal regresyon sonuçları genellikle gerçek değerler aralığında olur.

2. Lojistik Regresyon (Logistic Regression):

• Lojistik regresyon, bir bağımlı değişkenin kategorik bir değişken olduğu durumlar için kullanılır. Bu kategorik değişken genellikle ikili (0 veya 1) olur.
• Sınıflandırma problemlerinde kullanılır. Örneğin, bir e-postanın spam olup olmadığını tahmin etmek, bir hastanın belirli bir hastalığa sahip olup olmadığını tahmin etmek gibi.
• Lojistik regresyon sonuçları, bağımlı değişkenin olasılık değerleridir. Bu olasılık değerleri genellikle 0 ile 1 arasında olur ve bir sınır değeri (genellikle 0.5) belirlenerek sınıflandırma yapılır.
• Lojistik regresyon, doğrusal olmayan bir bağlantı modellemek için kullanılır. Bağımlı değişkenin olasılık dağılımını modellemek için lojistik fonksiyon kullanılır.

Özetle, doğrusal regresyon sürekli bir bağımlı değişkeni tahmin etmek için kullanılırken, lojistik regresyon kategorik bir bağımlı değişkeni tahmin etmek için kullanılır.

🔗Denetimli Öğrenme Konu Anlatımı

2. Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları (Unsupervised Learning Algorithms):

   • K-Means Kümeleme (K-Means Clustering): Veri noktalarını belirli sayıda kümeye (clusters) bölmek için kullanılır. Her kümenin merkezi, o kümenin veri noktalarının ortalamasıdır.
   • Hiyerarşik Kümeleme (Hierarchical Clustering): Bir veri kümesini hiyerarşik olarak kümeler halinde böler. Bu kümeler, bir ağaç yapısı oluşturur ve farklı düzeylerdeki kümeleme seviyelerini gösterir.
   • Gauss Karışım Modelleme (Gaussian Mixture Modeling - GMM): Her biri bir normal dağılıma sahip olan birden fazla bileşenin bir karışımı olarak veriyi modellemek için kullanılır. Genellikle veriye gizli bir yapı uygular.
   • Boyut Azaltma Algoritmaları (Dimension Reduction Algorithms): Boyut azaltma, veri setinin boyutunu azaltarak veriyi daha anlaşılabilir ve işlenebilir hale getirir. Örneğin, PCA (Principal Component Analysis) ve t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) gibi algoritmalar kullanılabilir.

3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning):

   • Q-Learning: Pekiştirmeli öğrenme için temel bir algoritmadır. Bir ajanın çevresiyle etkileşimde bulunarak bir görevi en iyi şekilde yerine getirmesini öğretir. Belli bir durumda alınabilecek aksiyonların değerini öğrenir.
   • Policy Gradient: Bu algoritma, doğrudan bir politika fonksiyonunu optimize ederek ajanın davranışını iyileştirmeye çalışır. Genellikle derin öğrenmeyle birlikte kullanılır.

4. Semi-Supervised Learning (Yarı-Denetimli Öğrenme):

   • Hem etiketli hem de etiketlenmemiş verilerin kullanıldığı bir öğrenme türüdür. Bu yaklaşım, sınıflandırma veya regresyon problemlerinde etiketli verinin sınıfını belirlemek için kullanılırken, aynı zamanda etiketlenmemiş veriden de yararlanır.

Bu, makine öğrenimi alanında sıkça kullanılan temel algoritmaların bazılarıdır. Her bir algoritmanın farklı avantajları, dezavantajları ve kullanım alanları vardır. Veri setinizin boyutu, doğası ve probleminizin gereksinimleri, hangi algoritmanın kullanılacağını belirlemede önemli faktörlerdir.

🔗Makine Ogrenmesi Modelleri Konu Anlatımı

Veri madenciliğinde kullanılan melez algoritmalar nelerdir? Birkaç algoritma birlikte nasıl kullanılır? Ne amaçla kullanılır? (What are hybrid algorithms used in data mining? How are multiple algorithms used together? What are they used for?) (Deep Learning Algorithms)

Derin öğrenme, yapay sinir ağlarının çok katmanlı ve karmaşık yapılarını kullanarak öğrenme sürecini gerçekleştiren bir makine öğrenimi alt dalıdır. İşte Veri madenciliğinde kullanılan melez algoritmalar nelerdir? Birkaç algoritma birlikte nasıl kullanılır? Ne amaçla kullanılır? (What are hybrid algorithms used in data mining? How are multiple algorithms used together? What are they used for?) (Deep Learning Algorithms)nın başlıca tipleri ve detayları:

1. Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks - ANN):

   • Yapay sinir ağları, biyolojik sinir ağlarını temel alan bir modeldir. Çok katmanlı algılayıcılar, gizli katmanlar ve çıktı katmanlarından oluşur.
   • Her katman, giriş verisini işleyerek daha karmaşık özellikler öğrenir.
   • Geriye yayılım algoritması (Backpropagation), ağın hatalarını azaltmak için kullanılır.

   🔗Yapay Sinir Aglari Giris Konu Anlatımı

2. Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks - CNN):

   • Görüntü ve video gibi yapısal veriler üzerinde başarıyla çalışan bir derin öğrenme modelidir.
   • Farklı özellik haritaları oluşturmak için evrişim (convolution) ve havuzlama (pooling) katmanlarından oluşur.
   • Görüntü sınıflandırma, nesne tespiti, yüz tanıma gibi görevlerde etkilidir.

3. Rekurrent Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks - RNN):

   • Zamansal bağımlılıkları modellemek için tasarlanmıştır. Önceki zaman adımlarından gelen bilgileri hafızada saklarlar.
   • Özellikle zaman serisi verileri, metin verileri ve doğal dil işleme problemleri için kullanılır.
   • Geleneksel RNN yapılarının yanı sıra, uzun süreli bağımlılıkları ele almak için LSTM (Long Short-Term Memory) ve GRU (Gated Recurrent Unit) gibi modeller geliştirilmiştir.

4. Özerk Kodlayıcılar (Autoencoders):

   • Giriş verisini sıkıştırılmış bir temsilasyona dönüştüren ve ardından orijinal veriyi yeniden oluşturan sinir ağlarıdır.
   • Unsupervised learning'de kullanılırlar ve veri setindeki gizli yapıları öğrenmek için kullanılırlar.
   • Gürültülü girişlere dayanıklı olabilirler ve boyut azaltma gibi görevlerde kullanılabilirler.

5. Derin Üretim Modelleri (Generative Deep Learning Models):

   • Veri setinden yeni örnekler üreten modellerdir.
   • GANs (Generative Adversarial Networks), VAEs (Variational Autoencoders) ve RBMs (Restricted Boltzmann Machines) gibi modellerle temsil edilirler.
   • Örneğin, GAN'lar gerçekçi görüntüler üretmek için kullanılabilirler.

Bu algoritmalar, derin öğrenmenin temel yapı taşlarını oluşturur. Her biri farklı veri türlerini ve problemlerini ele almak için tasarlanmıştır. Gelişen teknoloji ve araştırmalarla, bu algoritmaların yeni varyasyonları ve iyileştirmeleri sürekli olarak geliştirilmektedir.

Veri madenciliğinde kullanılan melez algoritmalar nelerdir? Birkaç algoritma birlikte nasıl kullanılır? Ne amaçla kullanılır?

Veri madenciliğinde kullanılan melez algoritmalar, genellikle birbirini tamamlayıcı özelliklere sahip olan farklı algoritmaların bir araya getirilmesiyle oluşturulur. Bu, genellikle daha iyi sonuçlar elde etmek, daha geniş bir veri yelpazesini kapsamak veya belirli zorlukları aşmak için yapılır. İşte bazı yaygın melez algoritmalar ve nasıl kullanıldıklarıyla ilgili örnekler:

1. CNN+KNN (Convolutional Neural Network + K-Nearest Neighbors):

   • Kullanım Amacı: Görüntü sınıflandırma gibi görevlerde yaygın olarak kullanılır. CNN, derin öğrenme modeli olarak özellik çıkarımı yapar ve görsel veriyi temsil ederken, KNN ise bu özellik vektörlerini kullanarak sınıflandırma işlemi yapar.
   • Nasıl Kullanılır: İlk adımda, bir CNN modeli eğitilir ve görüntülerden özellikler çıkarılır. Daha sonra, bu özellik vektörleri KNN algoritmasıyla birlikte kullanılarak sınıflandırma yapılır. Yani, CNN modeli görüntüleri özellik vektörlerine dönüştürür ve KNN, bu vektörler üzerinde sınıflandırma yapar.

2. Random Forest + Gradient Boosting:

   • Kullanım Amacı: Karar ağaçlarına dayalı yöntemlerin kombinasyonu, tahmin ve sınıflandırma problemlerinde genellikle daha yüksek doğruluk sağlamak için kullanılır.
   • Nasıl Kullanılır: İlk olarak, Random Forest algoritması kullanılarak birçok karar ağacı eğitilir. Daha sonra, bu ağaçların birleşiminden bir tahmin yapılır. Bu tahminler, Gradient Boosting algoritması kullanılarak daha fazla rafine edilir. Gradient Boosting, önceki tahminlerin hatalarını düzelterek modeli güçlendirir.

3. K-Means + DBSCAN:

   • Kullanım Amacı: Kümeleme problemlerinde kullanılır. K-Means, kümeleme işlemi için merkezi yöntemlerden biridir, ancak veri yapısının gürültülü veya karmaşık olduğu durumlarda yetersiz kalabilir. Bu durumda, DBSCAN gibi yoğunluğa dayalı bir kümeleme algoritması kullanılabilir.
   • Nasıl Kullanılır: İlk olarak, K-Means algoritması kullanılarak kümeleme yapılır. Daha sonra, DBSCAN gibi bir yoğunluk tabanlı algoritma kullanılarak kümeleme sonuçları daha fazla rafine edilebilir. Özellikle, K-Means'in oluşturduğu küme merkezlerini başlangıç noktası olarak kullanarak DBSCAN, daha kesin ve esnek kümeleme sonuçları üretebilir.

Bu melez algoritmalar, belirli veri madenciliği problemlerine daha iyi çözümler bulmak için kullanılır. Bunlar, tek başına kullanılan algoritmaların zayıf noktalarını dengelemek ve farklı özelliklerin avantajlarını bir araya getirmek için tasarlanmıştır.

Örnek:

İşte bir Python kod örneği, görüntü sınıflandırma için CNN (Convolutional Neural Network) ile KNN (K-Nearest Neighbors) algoritmalarının nasıl bir araya getirilebileceğini gösteriyor. Bu örnekte, MNIST el yazısı rakam veri kümesini kullanacağız. İlk olarak, CNN kullanarak el yazısı rakamları tanımak için bir model eğiteceğiz ve ardından bu modelin özellik vektörlerini çıkaracağız. Daha sonra, KNN algoritması kullanılarak bu özellik vektörlerini sınıflandıracağız.

import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import to_categorical
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# MNIST veri kümesini yükleme
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# Veri kümesini yeniden şekillendirme ve normalleştirme
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255

# Etiketleri ikili sınıf matrislerine dönüştürme
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

# CNN modelini oluşturma
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# Modeli derleme
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Modeli eğitme
model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

# CNN modelinin çıktılarını kullanarak özellik vektörlerini çıkarın
extractor = Sequential(model.layers[:-1])

X_train_features = extractor.predict(X_train)
X_test_features = extractor.predict(X_test)

# KNN modelini oluşturma ve eğitme
knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn_model.fit(X_train_features, np.argmax(y_train, axis=1))

# Test verilerini kullanarak tahmin yapma
predictions = knn_model.predict(X_test_features)

# Sonuçları değerlendirme
accuracy = np.mean(predictions == np.argmax(y_test, axis=1))
print("Test doğruluğu:", accuracy)

Bu kod örneğinde, öncelikle MNIST veri kümesi yüklenir ve CNN modeli tanımlanır ve eğitilir. Daha sonra, bu modelin çıktılarını kullanarak özellik vektörleri çıkarılır ve KNN algoritması kullanılarak bu özellik vektörleri sınıflandırılır. Son olarak, sınıflandırma sonuçları değerlendirilir ve test doğruluğu hesaplanır.

Kümeleme Nedir? (What is Clustering?)

Kümeleme, verileri doğal gruplara veya kümelere ayırma işlemidir. Benzer özelliklere sahip veri noktaları aynı kümede yer alırken, farklı özelliklere sahip olanlar farklı kümelere atanır. Kümeleme, verilerin yapısını keşfetmek ve veri setindeki doğal desenleri tanımlamak için kullanılır. Örnek bir yöntem K-ortalamalar (K-means) algoritmasıdır.

Kümeleme ile ilgili detaylı bilgi için aşağıdaki linke tıklayınız.

🔗 Kümeleme

Karar Ağaçları Nedir? (What are Decision Trees?)

Karar ağaçları, sınıflandırma ve regresyon analizi için kullanılan bir modeldir. Ağaç yapısında karar düğümleri ve yaprak düğümleri bulunur. Her karar düğümü, bir özellik üzerinde bir koşul test eder ve sonuçlara göre dallanır. Yaprak düğümleri ise sınıf etiketlerini veya regresyon değerlerini temsil eder. Karar ağaçları, verilerin anlaşılması ve görselleştirilmesi açısından oldukça sezgiseldir.

Karar Ağaçları ile ilgili detaylı bilgi için aşağıdaki linke tıklayınız.

🔗 Karar Ağaçları

Birliktelik Kuralları Nedir? (What are Association Rules?)

Birliktelik kuralları, veri setindeki öğeler arasındaki ilginç ilişkileri veya kalıpları keşfetmek için kullanılır. Özellikle pazar sepeti analizi gibi uygulamalarda yaygındır. Bu yöntem, belirli ürünlerin birlikte satın alınma olasılığını belirlemek için kullanılır. Örneğin, "Eğer müşteri A ürününü alırsa, B ürününü de alma olasılığı nedir?" gibi sorulara cevap verir. Apriori algoritması sıkça kullanılan bir tekniktir.

Birliktelik Kuralları ile ilgili detaylı bilgi için aşağıdaki linke tıklayınız.

🔗 Birliktelik Kuralları

Yalın Bayes Sınıflandırıcı Nedir? (What is the Naive Bayes Classifier?)

Yalın Bayes, Bayes teoremini temel alan ve özelliklerin birbirinden bağımsız olduğunu varsayan bir sınıflandırma yöntemidir. Basit ve hızlı olması, aynı zamanda büyük veri setlerinde etkili sonuçlar verebilmesi nedeniyle popülerdir. Bu yöntem, özellikle metin sınıflandırma (örneğin, spam e-posta filtreleme) gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılır.

Yalın Bayes ile ilgili detaylı bilgi için aşağıdaki linke tıklayınız.

🔗 Yalın Bayes

Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP)

Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP), bilgisayarların insan dilini anlaması, yorumlaması ve üretmesi için geliştirilen yöntem ve teknikleri kapsayan bir alandır. NLP, dilbilim, bilgisayar bilimi ve yapay zeka alanlarının kesişiminde yer alır ve insanların yazılı veya sözlü dilini analiz ederek çeşitli uygulamalarda kullanmayı amaçlar.

Doğal Dil İşleme ile ilgili detaylı bilgi ve daha fazla örnek için aşağıdaki linklere tıklayınız.

🔗 Sentiment Analysis and Topic Extraction in Turkish Texts

🔗 BERT News Classification Project

🔗 Sentiment Analysis with LSTM

🔗 Number Description CNN (Rakam Tanima CNN)

🔗 CIFAR-10 Image Classification using PyTorch

🔗 IMDB Sentiment Analysis with TensorFlow

🔗 Fashion MNIST Generative Adversarial Network (GAN) with Keras