Veri Madenciliği Mimarisi: Bileşenler, Türler ve Teknikler

Tanıtım

Veri madenciliği, daha önce bilinmeyen, potansiyel olarak çok yararlı olabilecek bilgilerin çok geniş bir veri kümesinden çıkarıldığı süreçtir. Veri madenciliği mimarisi veya veri madenciliği tekniklerinin mimarisi , tüm veri madenciliği sürecini oluşturan çeşitli bileşenlerden başka bir şey değildir. Veri madenciliğinde uzmanlık kazanmak ve piyasada rekabetçi kalmak için veri bilimini öğrenin.

Veri Madenciliği Mimarisi Bileşenleri

Tüm veri madenciliği mimarisini oluşturan bileşenlere bir göz atalım.

1. Veri Kaynakları

Verilerimizi üzerinde çalışmak için aldığımız yer, veri kaynağı veya veri kaynağı olarak bilinir. Sunulan pek çok belge var ve World Wide Web'in (WWW) tamamının bir büyük veri ambarı olduğu da iddia edilebilir. Veriler herhangi bir yerde olabilir ve bazıları metin dosyalarında, standart bir elektronik tablo belgesinde veya internet gibi başka bir uygun kaynakta bulunabilir.

2. Veritabanı veya Veri Ambarı Sunucusu

Sunucu, işlenmeye hazır tüm verileri tutan yerdir. Verilerin alınması, kullanıcının isteği üzerine çalışır ve bu nedenle, gerçek veri kümeleri çok kişisel olabilir.

3. Veri Madenciliği Motoru

Veri madenciliği alanı, veri madenciliği motoru olarak bilinen tartışmasız en önemli bileşeni olmadan eksik kalır. Genellikle çeşitli görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilecek birçok modül içerir. Gerçekleştirilebilecek görevler ilişkilendirme, karakterizasyon, tahmin, kümeleme, sınıflandırma vb. olabilir.

4. Model Değerlendirme Modülleri

Mimarinin bu modülü esas olarak tasarlanan modelin gerçekte ne kadar ilginç olduğunu ölçmek için kullanılır. Değerlendirme amacıyla genellikle bir eşik değeri kullanılır. Burada dikkat edilmesi gereken bir diğer kritik nokta da, bu modülün, asıl amacı ilginç modeller bulmak olan veri madenciliği motoruyla doğrudan bir etkileşim bağlantısına sahip olmasıdır.

5. GUI veya Grafik Kullanıcı Arayüzü

Adından da anlaşılacağı gibi, mimarinin bu modülü, kullanıcı ile etkileşime giren şeydir. GUI, kullanıcı ile veri madenciliği sistemi arasında çok ihtiyaç duyulan bağlantı görevi görür. GUI'nin ana görevi, tüm veri madenciliği sürecini içeren karmaşıklıkları gizlemek ve kullanıcıya, sorgularına anlaşılması kolay bir şekilde yanıt vermelerini sağlayacak, kullanımı ve anlaşılması kolay bir modül sağlamaktır.

6. Bilgi Bankası

Tüm bilgilerin temeli, herhangi bir veri madenciliği mimarisi için hayati öneme sahiptir. Bilgi tabanı genellikle sonuçların modeli için yol gösterici işaret olarak kullanılır. Ayrıca, kullanıcıların deneyimledikleri verileri de içerebilir. Veri madenciliği motoru, nihai sonucun hem güvenilirliğini hem de doğruluğunu artırmak için genellikle bilgi tabanıyla etkileşime girer. Model değerlendirme modülünün bile bilgi tabanına bağlantısı vardır. Ondan çeşitli girdiler ve güncellemeler almak için bilgi tabanı ile düzenli aralıklarla etkileşime girer.

Okuyun: Yeni Başlayanlar İçin 16 Veri Madenciliği Projesi Fikirleri ve Konuları

Veri madenciliği mimarisi türleri

Aşağıda listelenen dört farklı mimari türü vardır:

1. Bağlantısız Veri Madenciliği

Eşleştirmesiz mimari, tipik olarak, veritabanının herhangi bir işlevini kullanmaz. No-coupling'in genellikle yaptığı şey, gerekli verileri bir veya belirli bir veri kaynağından almasıdır. Bu kadar; bu tür bir mimari, söz konusu veritabanından herhangi bir avantaj sağlamaz. Bu özel sorun nedeniyle, eşleşmesiz, genellikle veri madenciliği sistemi için zayıf bir mimari seçimi olarak kabul edilir. Yine de, genellikle veri madenciliğini içeren temel süreçler için kullanılır.

2. Gevşek bağlantı Veri Madenciliği

Gevşek bağlantı veri madenciliği süreci, verilerin geri alınması teklifini yapmak için bir veritabanı kullanır. Verileri bulup getirmeyi bitirdikten sonra verileri bu veritabanlarına depolar. Bu tür mimari genellikle yüksek ölçeklenebilirlik ve yüksek performans gerektirmeyen bellek tabanlı veri madenciliği sistemleri için kullanılır.

3. Yarı Sıkı Bağlantılı Veri Madenciliği

Yarı Sıkı mimari, veri ambarının çeşitli özelliklerinden yararlanır. Veri ambarı sistemlerinin bu özellikleri genellikle veri madenciliği ile ilgili bazı görevleri gerçekleştirmek için kullanılır. Dizin oluşturma, sıralama ve toplama gibi görevler genellikle gerçekleştirilen görevlerdir.

4. Sıkı Bağlantılı Veri Madenciliği

Sıkı bağlantı mimarisi, veri ambarlarının işlenmesinde diğerlerinden farklıdır. Sıkı bağlantı, veri ambarını bilgileri almak için bir bileşen olarak ele alır. Ayrıca, çeşitli veri madenciliği görevlerini gerçekleştirmek için veritabanlarında veya veri ambarlarında bulacağınız tüm özellikleri kullanır. Bu tür mimari genellikle ölçeklenebilirliği, tümleşik bilgileri ve yüksek performansı ile bilinir. Aşağıda listelenen bu mimarinin üç katmanı vardır:

5. Veri katmanı

Veri katmanı, veri ambarlarının veritabanı veya sistemi olarak tanımlanabilir. Veri madenciliğinin sonuçları genellikle bu veri katmanında saklanır. Bu veri katmanının barındırdığı veriler daha sonra verileri son kullanıcıya raporlar veya başka bir tür görselleştirme gibi farklı biçimlerde sunmak için kullanılabilir.

6. Veri Madenciliği Uygulama katmanı

Veri madenciliği uygulama katmanının işi, veriyi belirli bir veri tabanından bulmak ve getirmektir. Genellikle, verileri son kullanıcı tarafından istenen formata getirmek için burada bazı veri dönüşümlerinin yapılması gerekir.

7. Ön uç katman

Bu katman, bir GUI ile hemen hemen aynı işe sahiptir. Ön uç katmanı, kullanıcıyla sezgisel ve kolay etkileşim sağlar. Veri madenciliğinin sonucu, genellikle bu ön uç katmanı kullanılarak kullanıcıya şu veya bu şekilde görselleştirilir.

Ayrıca okuyun: Metin Madenciliği Nedir: Teknikler ve Uygulamalar

Veri Madenciliği Teknikleri

Kullanıcının kullanabileceği çeşitli veri madenciliği teknikleri vardır; Bunlardan bazıları aşağıda listelenmiştir:

1. Karar Ağaçları

Karar ağaçları, bu algoritmadaki karmaşıklık veya eksiklik nedeniyle verilerin madenciliği için en yaygın tekniktir. Ağacın kökü bir durumdur. Daha sonra her yanıt, bizi nihai karara ulaşmamıza yardımcı olacak belirli bir şekilde yönlendirerek bu koşulun üzerine inşa edilir.

2. Sıralı Modeller

Sıralı modeller genellikle düzenli olarak meydana gelen olayları veya herhangi bir işlem verisinde bulunabilen eğilimleri keşfetmek için kullanılır.

3. Kümeleme

Kümeleme, nesnenin biçimine göre farklı sınıfları otomatik olarak tanımlayan bir tekniktir. Bu şekilde oluşturulan sınıflar daha sonra diğer benzer türdeki nesneleri içlerine yerleştirmek için kullanılacaktır.

4. Tahmin

Bu teknik genellikle henüz gerçekleşmemiş bir sonucu doğru bir şekilde belirlememiz gerektiğinde kullanılır. Bu tahminler, bağımsız ve bağımlı varlıklar arasındaki ilişkiyi doğru bir şekilde kurarak yapılır.

5. Sınıflandırma

Bu teknik, aynı ada sahip benzer bir makine öğrenme algoritmasına dayanmaktadır. Bu sınıflandırma tekniği, doğrusal programlama, karar ağaçları, sinir ağları vb. matematiksel teknikler kullanılarak söz konusu her bir öğeyi önceden tanımlanmış gruplara sınıflandırmak için kullanılır.

Çözüm

Teknoloji alanında yapılan sıçramalar ve sınırlar nedeniyle, işlemenin gücü ve hüneri önemli ölçüde artmıştır. Teknolojideki bu artış, geleneksel olarak sıkıcı ve zaman alan veri işleme yöntemlerinin ötesine ve ötesine geçmemizi sağladı ve daha önce imkansız olduğu düşünülen içgörüleri elde etmek için daha karmaşık veri kümeleri elde etmemizi sağladı. Bu, veri madenciliği alanını doğurdu. Veri madenciliği, bildiğimiz dünyayı değiştirme potansiyeline sahip yeni bir alandır.

Veri madenciliği mimarisi veya veri madenciliği sisteminin mimarisi, veri madenciliğinin nasıl yapıldığıdır. Bu nedenle, mimarlık bilgisine sahip olmak, alanın kendisi hakkında bilgi sahibi olmak kadar, hatta daha fazla önemlidir.

Veri madenciliği mimarisi, veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, pratik uygulamalı atölye çalışmaları, mentorluk sunan Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın. endüstri uzmanları, endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.