Veri Madenciliğinde Yapay Sinir Ağları: Uygulamalar, Örnekler ve Avantajlar

Bilgi çağında, veriler altın tozu haline geldi. Hafife alınamayacak ve çok değerli bir meta. Bu kaynağı çıkarmak zaman ve çaba gerektirir ve bu süreci otomatikleştirmeye ihtiyaç vardır.

Yapay Sinir Ağları, geleneksel bilgisayarların pek başarılı olmadığı alanlarda kapsamlı uygulamalar bulur.

Sinir Ağları, çok sayıda değişken arasındaki ilişkileri algılayabilir, anlayabilir ve birleştirebilir. Sinir ağının gerçek dünyadaki uygulamaları geniştir. Bu, büyük verileri etkin bir şekilde kullanan ve yorumlayan işletmeler için gerekli hale geldi.

Veri Madenciliği Nedir?

Veri Madenciliği, şirketlerin ham verileri faydalı bilgilere dönüştürdüğü bir süreçtir. Yazılımlar, büyük veri gruplarında kalıp aramak için kullanılır ve işletmelere müşteriler hakkında bilgi edinme konusunda yardımcı olur. Bilinçli pazarlama stratejileri yapabilir, maliyetleri azaltabilir, satışları artırabilirsiniz.

Kuruluşların size daha iyi hizmet vermek için veri madenciliğini nasıl kullandığına dair bazı örnekler:

• Amazon – Amazon'da bir şey satın aldıktan sonra aldığınız önerilen ürünlerin listesi, Makine Öğrenimi ve AI'nın en iyi örneklerinden biridir. İlgili veri ve kalıpları beslemeden bu veri noktalarını çıkarmak imkansız olurdu.
• Hizmet Sağlayıcılar – Hizmet sağlayıcıların müşterileri hakkında sahip olduğu verilerin madenciliği ve analizi, şirketlere bir olasılık puanı verir. Şirketler, satıcı değiştirme riski daha yüksek olan müşterilere bu şekilde odaklanır ve onlara kişisel ilgi sağlar.
• Suç Önleme – Geçmişte meydana gelen büyük suç faaliyetlerine ilişkin ayrıntılar ve kalıpları kapsamlı bir şekilde incelemek. Bu süreç, Kolluk Kuvvetleri sektörünün gelecekteki olayları tahmin etmesine ve bir sonraki tehdidin nereden gelebileceğini belirlemesine yardımcı olur.

Sinir Ağları nedir?

İnsan beyninin bilgiyi işleme şekli, Yapay Sinir Ağlarının (YSA) veri asimilasyonunu nasıl temel aldığıdır. Beynin nöronları, bilgiyi elektrik sinyalleri şeklinde işler.

Aynı şekilde, YSA, paralel olarak çalışan ve katmanlar halinde düzenlenmiş birkaç işlemci aracılığıyla bilgi girdisi alır.

Ham veriler, kendi kurallarına ve bilgi paketlerine sahip, birbirine bağlı düğümler aracılığıyla işlenen ilk katman tarafından alınır.

İşlemci bunu çıktı olarak bir sonraki katmana iletir. Bu tür ardışık işlemci katmanlarının tümü, öncekinden çıktı alır; bu nedenle, ham veriler her seferinde işlenmez.

Sinir Ağları, ek bilgileri işledikten sonra kendi kendine öğrenirken kendilerini değiştirirler. Düğümler arasındaki her bağlantı ağırlıklarla ilişkilendirilir.

Daha yüksek ağırlığa sahip giriş akışına bir tercih konur. Birimin ağırlığı ne kadar yüksek olursa, diğeri üzerindeki etkisi o kadar fazla olur. Öngörülebilir hataların azaltılmasına yardımcı olur ve gradyan iniş algoritması ile yapılır.

Yapay Sinir Ağlarının İşletmelerde Kullanımı

Şirketler artık sahip oldukları verilerin karar verme konusunda bilgi sağlamalarına yardımcı olabileceğini anlıyor. İşletmeler, veri akışlarının avantajlarından yararlanmak için sinir ağlarından yararlanıyor.

YSA'lar doğrusal olmayan ilişkileri öğrenme ve modelleme yeteneğine sahiptir. Diğer tahmin tekniklerinden farklı olarak, girdi değişkenlerine kısıtlama getirmez.

Endüstriler ve kuruluşlar, avantaj elde etmek için sinir ağlarını nasıl uygular:

1. Verilerin Tahmini

Geleneksel olarak tahmin modellerinin verilerle ilgili sınırlamaları vardır ve bu tür problemler karmaşıktır. YSA doğru uygulanırsa, modelleme yeteneği ilişkileri tanımlayabildiği ve görünmeyen özellikleri çıkarabildiği için, YSA bu tür sınırlamalar olmadan tahmin yapar.

2. Karakter – Görüntü Tanıma

YSA çok sayıda girdi alabildiğinden ve bunları karmaşık doğrusal olmayan ilişkilerde işleyebildiğinden, bu onları el yazısı gibi karakter tanıma için ideal bir konuma getirir. Bu da bir dolandırıcılık dedektörü olarak kullanılabilir. Aynı şey görüntü tanıma için de geçerli – sosyal medyada yüz tanıma, sağlık alanında kanser tespiti ve tarım için uydu görüntüleri.

Veri Madenciliği için Yapay Sinir Ağları

Sinir ağları, bankacılık, perakende ve biyoinformatik gibi çeşitli sektörlerde veri madenciliğine yardımcı olur. Verilerde gizlenmiş bilgileri bulmak zor ama aynı zamanda gerekli. Veri ambarı kuruluşları, veri kümelerinden bilgi toplamak için sinir ağlarını kullanabilir.

Bu, kullanıcıların sinir ağları aracılığıyla daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olur. YSA'lar yapılandırılmış verilerle iş görevlerini yerine getirebilir. Gerçek zamanlı iletişimleri izlemek ve belgelemekten yeni müşteri adayları veya potansiyel müşteriler bulmaya kadar değişebilirler.

Nitekim, yakın zamana kadar karar vericiler, organize edilmiş veri kümelerinden çıkarılan verilere güveniyorlardı. Bunların analiz edilmesi daha kolay olsa da, yapılandırılmamış veriler gibi daha derinlemesine bir içgörü sunmazlar.

Sinir ağları, belirli bir müşterinin davranışının 'nedenine' bakmak gibi bilgiler sağlar. Adım Adım Sinir Ağı Kılavuzu

Yapay sinir ağlarının Veri Madenciliğindeki uygulamalarının gerçek hayattan örneklerine bir göz atalım:

1. Sağlık

Sinir ağları, Yoğun Bakım Ünitesinde (YBÜ) bulunan 100.000 hastanın kaydını analiz etti ve ideal tedavi sürecini teşhis etmek için deneyim kullanmayı öğrendi. Bu önerilerin %99'u eşleşti ve bazen bir doktorun kararını iyileştirdi.

2. Sosyal Medya

LinkedIn'deki iş ve istihdam odaklı web sitesi, spam veya kötüye kullanım amaçlı içeriği almak için sinir ağlarını kullanır. LinkedIn, paylaşılan her türlü içeriği anlamak için de kullanır, böylece üyeleri için daha iyi bir öneri ve arama parametresi oluşturabilirler.

Çözüm

Doğrusal olmayan süreçleri modelleme yetenekleri sayesinde, yapay sinir ağları daha güvenilir ve kullanışlı bir araç haline geliyor. Sınıflandırma, kümeleme, regresyon ve örüntü tanıma gibi konular yapılandırılmamış verilerdir. Kolayca çözülüyorlar ve karar vericilerin ileriye dönük yolu tahmin etmelerini kolaylaştırıyor. Ayrıca, işlerinin geleceğine yönelik daha hesaplı adımlar atabilirler.

Sinir ağını öğrenmeyi merak ediyorsanız, pratik uygulamalı atölye çalışmaları, bire bir endüstri danışmanı, 12 vaka çalışması ve ödev , IIIT -B Mezun statüsü ve daha fazla.