Katalog

Ağ teknolojisinde veri madenciliği Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Bölümün'den Ethem Alpaydın ve arkadaşlan binlerce veri içinden gelecekle ilgili tahmin yapmayı sağlayacak bağıntı ve kurallan araştırıyor. Bu amaçla bügı teknolojısının bır ger çegı olarak ven madencüıgı toplu mun her alanında kullanüabüecek ve yararlı olabüecek verüenn kullanımını ven madencüıgı üe saglamışnr Veri madenciliği: Buyuk mıktarda ven ıçınden gelecekle ügüı tahmm yapmamızı sağlayacak bagınü ve ku rallann aranmasıdır Veri madencüı gı, ven tabanlan ıstatstik ve yapay oğrenme konularının kavramlanna dayanır ve onlarm teknıklennı kullanır Ven madencüıgının madenlen ge çerleme ve keşıf yoluyla bulunur Geçerleme yoluyla bilgisayar yardımıyla kullanıcı tarafından yukandan aşağıya sorguyla ve raporla Keşif yoluyla otomatik veri tarafından yönlendlrilir aşağıdan yukanya Veri madenciliğinde adırolar: 1) Amaç (tanımlama); 2) Veri hazırlama; 3) Teknik seçme; 4) Yorumlama I lerı teknolojıdela bügısayarlarda ag teknolojısı hızla ılerlıyor Buyuk mıktdrda veri ıçınden degerhverüe re ulaşmamızı ve tahmin yapmamızı sağlayacak ba gıntı ve kurallaıı ven madencüıgı sayesmde yapabüıyoruz Veri madenciliği; buyuk mıktarlardakı ham venden degerlı bügıye ulaşmaktır Çok mıktarlarda guvenılır veri on şarttır Çozumun kalıtesı oncelıkle verının ka lıtesıne bağlıdır Uygulama alarundab uzmanlann ve bıl gısayarlann ortak çalışması olan veri madencüıgı ıçın gerekh olan degeı ıse çok mıktarlarda kalıteh ven bügüı uzmanlar zaman ve sabırdır Venmadencüıgı veri tabanlan, istatistik ve yapay öğrenme konulanrun kavramlanna dayanır ve onlarm teknıklerını kullanır Veri madenciliği uygulama alanındakı uzmanların ve bügısayarldnn ortak çalışmasıdn Uygulama ıle ügılı ve yarar lı olabüecek her tur bılgının ogrenmeye yardım ıçın sıs teme verılmesı gerekır Bu konu hakkında rrurkıye'de buyuk araşürmaldryapümaktadır Bogazıçı Unıversıtesı bunyesmde yapdan araştırmalara oncu olan ogretım uyesı Ethem Alpaydın konu hakkında şunları soyledı 'Ven madencüıgı dedıgımız konu teknolojık olarak bügısayarlarda ag teknolojısı hızla üerledı Arük çok kolay bılgıye ulaşıyoruz Onemlı olan bır suru bügısayarda ıstedıgınız bügıye ulaşmaktır Ven madencüıgı ıçınde az rruktarlarda da olsa çok degerlı bügıye ulaşabüıyor ve ham sayüar uzermden gelecek hakkında tahmınler ya pabüıyoruz Ornegın ABD'de yapüan bır araştırmaya gore bıreylerın % 30'u çocuk bezı alırken yanında bıra da almaktadır Buradakı ven bızım gelecekle ügüı tahmin yapmamızı sağlar Bu tur mallar beraber satüıyorsa bu mallan yanyana koyabüırız Bu sıstemın Turkıye'dekı alanlan üniversiteler, şirketter, büyük marketler, bankalar şeklınde sıralanabüır Ozellıkle bankalar ven zemını ıçın buyuk yatınmlar yapmaya başladı Onemlı olan yuksek mıktarlarda verüenn olmasıdır Bu verüerı gruplama konusunda yme devreye bügısayarlar gırer Bır başka uygulama alanı da gazetelerdir Sıze Reuters den bır haber gelıyor Yapmanız gerekcn tek şey arşıvden o haberle ügüı geçmış bügılere ulaşmaktır üp kı ven madencüıgındekı gıbı Unıversıtelerde ıse uygulama alanı ogrencüer uzennedır Ornegın hangı ogrencı hangı derslerde daha başarüı hangı dersı seçerse konusu uzermde uzman olur? gıbı sorular cevaplandınlır Bır ogrencı bınncı sınıfta sayısal uzmansa üerı sınıflarda sayısal agırhklı dersler seçmelı olarak verüır Amacımız en uç başanyı yakalayıp ogrencıyı ust sevıyeye çıkarmaktir Bu sıstemın yurtdışında uygulamalan çok fazla alana sahıptır Yapmak ıstedıgımız bunu Turkıye'dekı endustrıye duyurmaktır Veri madencüıgı tek aşamalı bır araştırma degüdır, tekrarlıdır Sıstem ayarlanana dek bırçok deneme gerek ürır Ven madencüıgı uzun bır çdlı^rrid olabüıı Buyuk beklentüer buyuk hayal kırıklıklanna neden olabüır Ven 716/20 rriddt ijıSı T tnsınde yapüan çalışnıal uın ıyı nıyetlı yapüması gerekır Elde edüen verüenn yasal ızne sahıp olamaması gerekmektedır VERİ MADENCİLİĞİ Gunumuzun rekâbetçı ortamında çok başarüı ola rak nıtelenen kuruluşlann hepsınde muşterı odaklı bır stratejı benımsenmıştır Kuruluşlann amaçları dogrultu sunda rekâbet gucu nu ar an D gıienn d o g r u ve anlamh b ı çımde gereksınımı olanlara saglanması ve muşterıye hızmet te etküı olarak kulla nüması gerekır Kuruluşlann muşterı ıstek ve beklentüennın belırlenmesmden başlayarak gerek stratejık planlama gerekse kaynak sureç ve yonetım açısından dog ru bügüerı ıstedığı zamanda kolayca elde edebümesı lazımdır Çunku, kışısel yorumlar ve varsayımlar yerıne eldekı verüere ve gerçekle re dayanan kararlann alınabümesı ıçın tek yol budur Rekâbeun yogun oldugu gunumuz koşullannda ozellıkle buyuk şırketlerın çok sayıdakı verının sımflandırümasına ve ven madencüıgı sayesınde yaratümış destek çozumlerıne yonelme zamanı gelmış demektır Bu sıstemle ıstenüen verıye kolaylüda ulaşüabüınır Muşterüenn bır firma üe (ornegın banka supermarket ) yapugı tum alışvenşler ışleumsel verüer halınde sıstemde yer alır Hangı mallann hangı muşterüerce nasü bır yontemle satın alındıgı büınır Bunun yanı sıra, eldekı mal stoku üe ügüı eldekı her turlu bügı ve kayıt ayrıca muşterı bügüennı ıçeren ven madenı sunulur Tum bu bügüere pıyasaya yera sunulacak urunlerın promosyon kampanyasının planlanmasında bügüerı duzenlemekte zorluk çeküır Muşterüenn ozel Bağıntı "Çocuk bezı alan muştenlenn % 30'u bıra da alır" şeklınde ıhfkılendırmedır Sınıflandırma "Cenç kadınlar kuçuk araba, yaşlı zengın erkekler ıse buyuk, luks araba satın alır" sekM e gruplandırmadır Tehmler yeT\ Madenciliği Buyuk mıktarda veri ıçınden, gelecekle ılgılı tahmin yapmamızı sağlayacak bağıntı ve kuralların aranmasıdır Ven madenciliği, ven tabanları, istatistik ve yapay oğrenme konularının kavramlarına dayanır ve onlarm teknıklennı kullanır Zaman Içlnde sıralı örüntüler: "llk uç taksıdınden ıkı veya daha fazlasını geç odemıs olan muştenler % 60 olasılıkla kredıyı gerıye odeyemıyor" şeklınde benzer olaylar sonucunda genel bır kanıya varmaktır Benzer zaman sıralarr "X sırketının Y sırketının fıyatlanyla benzer hareket edıyor" şeklınde karsılasttrmalardır Isthnalar "Normalden farklı davranıs gosteren muşterıler var mı7" şeklınde fark saptanmasıdır Dokuman madenciliği (web madenciliği). "Bu arsıvde (veya mternet uzermde) bu dokumana benzer hangı dokumanlar var7" IDISUS Forest Service: Bırbırıne yas, yapı ve ıçerdığı turler olarak benzerlık gosteren orman bolgelen bulunuyor Değısık bolgelerm yangına karşı nasıl tepkı verdığı, nasıl onlemler almabıleceğı tahmin edılıyor CTE Labs KEFIR Sağlık sıgortası harcamalarmı değerlendınyor Harcamanın gelecek yılda artma olasıhğı olan grupları bulunuyor Harcamayı azaltabılecek bılınen onlemlerm almabıleceğı tıbbı durumları buluyor Lockheed RECON. Hısse senedı portfoy seçımı (1500 hıssenın 7 yıllık performansının tutulduğu bır ven tabanı ıçınden 150200 hısselık bır portfoy olusturuyor VİSA CRIS Kredı kartı harcamalarmı denetlıyor Kart sahıplerınm harcama davranıslarını oğrenen bır yapay sınır ağı, her hareket ıçın bır rısk hesaplıyor I5L Ltd (Clementıne). Izleyıcı tahmını Program yapımcılan her gosterı zamanı ıçın olası ızleyıa grubu ve yayın zamanını tahmm etmek ıstıyorlar Costerı tıpı, zamanı, rakıp programlar ve olan dığer olaylar ızleyıcı sayılarını etkılıyor