Veri Madenciliğinde Sınıflandırma ve Tahmin: Model Nasıl Oluşturulur?

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, büyük bir veri kümesinden değerli bilgileri çıkarma yöntemidir. Başka bir deyişle, geniş bir veri tabanından ilgili verileri elde etmek için kesinti işlemidir. Veri madenciliğini ilişkisel veritabanlarında, veri ambarlarında, nesne yönelimli veritabanlarında ve yapılandırılmış-yapılandırılmamış veritabanlarında kullanabiliriz.

Veri Analizi Nedir?

Veri analizi, işle ilgili karar verme için verilerin temizlenebilir, dönüştürülebilir ve tanımlanabilir değerli verilere dönüştürülmesidir. Veri analizinin amacı, verilerden gerekli bilgileri elde etmek ve veri analizine dayalı kararlar vermek için kullanmaktır. Veri madenciliği ve diğer verilerle ilgili kavramlarda uzmanlık kazanmak için veri bilimi derslerimize göz atın.

Veri Madenciliği ile Sınıflandırma ve Tahminde Model Nasıl Oluşturulur?

Veri analitiği yöntemi, anlamlı veri modelleri çıkarmak, dönüştürmek, yüklemek ve üretmek ve verilerde deney yapmak için algoritmaları kullanır.

• Veri analitiği yönteminin ilk seviyesi, veri analitiği süreci ile karmaşık problemlerin çözülmesini içerir.
• Yöntemin ikinci seviyesi, belirli bir alana dayalı olarak uygun bir veri kümesi seçmektir.
• Üçüncü seviyede, belirli bir veri kümesini belirli bir formata dönüştürebilir ve bunu analitik algoritmalarda uygulayabiliriz.
• Dördüncü seviyede, çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz için ortak bir formata dönüştürebiliriz.
• Son aşama, veri madenciliği algoritmaları tarafından üretilen sonuçların ve görselleştirmenin değerlendirilmesidir.

Veri Madenciliğinde Sınıflandırma ve Tahmin Nedir?

Gelecekteki veri eğilimlerini tahmin etmek için veri sınıflarını temsil eden bir model çıkarmak için sınıflandırma ve tahmin kullanıyoruz. Bu analiz, verilerin büyük ölçekte en iyi şekilde anlaşılmasını sağlar. Sınıflandırma, tahmin modelleri ile verilerin kategorik etiketlerini tahmin eder.

Veri Madenciliği Teknikleri

Veri madenciliği projelerinde, özellikle sınıflandırma, ilişkilendirme, kümeleme, tahmin, sıralı modeller ve karar ağaçları olmak üzere birçok önemli veri madenciliği tekniği geliştirilmiş ve uygulanmıştır.

Okuyun: Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi

Geleneksel Veri Madenciliği Araçları

Geleneksel veri madenciliği araçları ve teknikleri, kurumsal sunucularda ve yerel sabit disklerde depolanan mevcut veritabanlarıyla çalışır.

• Önceden tanımlanmış algoritmalar ile depolanan verileri çevirir ve bir veritabanı tarafından belirlenen programlama dilinde yazılan sorgular.
• Örneğin, bir satış rakamları veritabanı, veritabanının yerleşik sorgu ve tablo sistemine erişime dayalı olarak aylık satış eğilimlerini kolayca sunabilir. Sunucuya yerleşik bir veri madenciliği aracı, daha sonra aylık satışları etkileyen özellikleri analiz etmek için bu büyük sayıları analiz edebilir.

Veri Madenciliğinde Sınıflandırma Nedir?

Sınıflandırma, veri sınıflarını ve kavramlarını tanımlayan bir model keşfetmekle ilgilidir. Buradaki fikir, nesnelerin sınıfını tahmin etmek için bu modeli kullanmaktır. Türetilmiş model, eğitim veri setlerinin incelenmesine bağlıdır.

Türetilmiş model aşağıdaki yöntemlerle tanımlayabiliriz.

1. Sınıflandırma (IF-THEN) Kuralları
2. Karar ağaçları
3. Matematiksel Formüller
4. Nöral ağlar

Makine Öğreniminde Sınıflandırma Algoritmaları

Sınıflandırma algoritması, girdi verilerinden onu okuyan ve daha sonra bunu gözlemlerde sınıflandırmak için öğrenmede uygulayan bir makine programı ile denetimli bir öğrenme yöntemidir. Bazı pratik sınıflandırma problemleri modelleri, konuşma tanıma, el yazısı tanımlama, biyometrik sınıflandırma, belge sınıflandırma vb.

Makine öğrenimi algoritmalarında sınıflandırma algoritması örnekleri

• Lojistik Regresyonlu Doğrusal Sınıflandırıcılar
• Tahmin analitiği
• Karar ve Güçlendirilmiş Ağaçlar
• Nöral ağlar

Kontrol edin: Veri Bilimi ve Veri Madenciliği Arasındaki Fark

Veri Sınıflandırma Yaşam Döngüsü nedir?

Veri sınıflandırma yaşam döngüsü, bir kuruluşa veri akışını kontrol etmek için mükemmel bir yapı üretir. İşletmelerin her düzeyde veri güvenliği ve uyumluluğu hesaba katması gerekir. Veri sınıflandırmasının yardımıyla, kaynaktan silmeye kadar her aşamada gerçekleştirebiliriz.

Veri yaşam döngüsü şu altı aşamayı kapsar:

1. Menşei : E-postalar, Excel, Word ve Google belgeleri, sosyal medya ve web siteleri ile çeşitli biçimlerde hassas veriler üretir.
2. Rol tabanlı uygulama: Rol tabanlı güvenlik kısıtlamaları, kurum içi koruma politikalarına ve sözleşme kurallarına göre etiketleme yoluyla tüm hassas veriler için geçerlidir.
3. Depolama : Burada, erişim kontrolleri ve şifreleme dahil olmak üzere elde edilen verilere sahibiz.
4. Paylaşım : Veriler, çeşitli cihaz ve platformlardan aracılar, tüketiciler ve iş arkadaşları arasında sürekli olarak dağıtılmak anlamına gelir.
5. Arşiv : Burada, veriler sonunda bir endüstrinin depolama sistemlerinde arşivlenir.
6. Yayın : Verilerin yayınlanması sayesinde müşterilere ulaşabilir. Daha sonra panolar şeklinde görüntüleyebilir ve indirebilirler.

Okuyun: Hindistan'da Veri Madenciliği Projeleri

Sınıflandırma Nasıl Çalışır?

Veri sınıflandırma sistemlerini anlamak ve oluşturmak için burada üç tür beklenti tekniğimiz var:

• Kılavuz — Ortak veri sınıflandırmaları, insan müdahalesi ve uygulama gerektirir.
• Otomatikleştirilmiş — Teknoloji odaklı çözümler, sürekliliği sürdürürken (tüm verilerin 24 saat sınıflandırılması) gereksiz zaman ve veri hataları dahil olmak üzere insan müdahalesi risklerini ortadan kaldırır.
• Hibrit — İnsan müdahalesi, veri sınıflandırması için bağlama katkıda bulunurken, araçlar verimliliği ve politika uygulamasını kolaylaştırır.

Veri sınıflandırma süreci iki adımı içerir:

1. Sınıflandırıcının geliştirilmesi
2. Sınıflandırma için sınıflandırıcı uygulama

Sınıflandırıcıyı Geliştirme

• Bu adım, ilk adım veya eğitim aşamasıdır.
• Bu adımda, sınıflandırma algoritmaları sınıflandırıcıyı geliştirir.
• Veri tabanı gruplarından ve bunlara bağlı sınıf etiketlerinden oluşan eğitim kümesinden sınıflandırıcıyı geliştirir.
• Eğitim setini bir kategori veya sınıfla birleştiren her bir demeti ilişkilendirir. Bu demetleri bir örnek nesneye veya veri noktalarına da uygulayabiliriz.

Sınıflandırma için Sınıflandırıcı Uygulama

• Duygu Analizi
• Belge Sınıflandırması
• Görüntü Sınıflandırma
• Makine Öğrenimi Sınıflandırması

Duygu Analizi

Duygu analizi, sosyal medya takibinde oldukça faydalıdır; sosyal medya içgörülerini çıkarmak için kullanabiliriz.

Gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarıyla, yanlış yazılmış kelimeleri okumak ve analiz etmek için duygu analizi modelleri oluşturabiliriz. Doğru eğitilmiş modeller, tutarlı bir şekilde doğru sonuçlar sağlar ve zamanın bir bölümünde sonuçlanır.

Belge Sınıflandırması

Belgeleri içeriğe göre bölümlere ayırmak için belge sınıflandırmasını kullanabiliriz. Ve makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının yardımıyla bunu otomatik olarak yürütebiliriz.

Belge sınıflandırması, metin sınıflandırmasına atıfta bulunur; burada, tüm belgedeki kelimeleri sınıflandırabiliriz. Burada, ilgili herhangi bir arama konusuyla ilgili çevrimiçi arama kayıtları için arama motorlarının en iyi örneğine sahip olabiliriz.

Görüntü Sınıflandırma

Görüntü sınıflandırması, bir görüntünün eğitilmiş kategorileri için kullanılır. Bunlar görüntünün başlığı, istatistiksel bir değer, bir tema olabilir. Denetimli öğrenme algoritmaları uygulayarak, modelinizi ilgili kategoriler için eğitmek üzere görüntüleri etiketleyebilirsiniz.

Makine Öğrenimi Sınıflandırması

İnsanların gerçekleştirmesi yüzlerce saat daha sürecek analitik görevleri yürütmek için istatistiksel olarak gösterilebilir algoritma kurallarını kullanır.

Veri Sınıflandırma Süreci

Veri sınıflandırmasını beş adıma ayırabiliriz:

• Veri sınıflandırma hedefleri, politika, iş akışları, veri sınıflandırma tasarımı oluşturun.
• Sakladığınız hassas verileri sınıflandırın.
• Verileri etiketleyerek etiketleri kullanın.
• Güvenliği ve uysallığı artırmak için efektleri kullanın.
• Veri dinamiktir ve sınıflandırma sürekli bir süreçtir.

Çözüm

Umarım bu makale, veri madenciliğinde sınıflandırma ve tahminleri anlamanıza yardımcı olmuştur . Makale, veri madenciliği kavramlarıyla ilgili tüm temel ayrıntıları açıkladı.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.