admin
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesinin Besin Kaynakları
Özet
Yapay zeka (YZ) ve makine öğrenmesi (MÖ), günümüz teknolojisinin yönünü belirleyen temel alanlardır. Ancak bu sistemlerin başarısı yalnızca kullanılan algoritmalara değil, aynı zamanda beslendikleri girdi türlerine de bağlıdır. Bu makalede, YZ ve MÖ sistemlerinin eğitilmesinde kullanılan girdilerin türleri, bu girdilerin yapay zekâ performansı üzerindeki etkileri ve veri kalitesinin önemi ele alınmaktadır. Ayrıca çağdaş veri kaynakları ve girdi ön işleme teknikleri hakkında bilgiler sunulmuştur.
1. Giriş
Yapay zeka sistemleri, insan zekâsını taklit etmeyi amaçlayan yazılımlar ve algoritmalardır. Bu sistemlerin temelinde ise makine öğrenmesi yatmaktadır. Makine öğrenmesi, deneyimlerden öğrenen ve tahminlerde bulunan algoritmalar bütünüdür. Tüm bu süreçlerin başarısı, doğrudan sistemlerin beslendiği girdilere bağlıdır. Girdi kalitesi ve çeşitliliği, modelin başarım oranını ciddi ölçüde etkiler. “Çöp girerse, çöp çıkar” (Garbage In, Garbage Out – GIGO) ilkesi bu noktada oldukça anlamlıdır[^1].
2. Girdi Türleri
YZ ve MÖ için kullanılan girdiler genel olarak aşağıdaki başlıklar altında toplanabilir:
2.1. Yapılandırılmış Veriler
Veri tabanlarında düzenli şekilde saklanan, etiketli, sütun ve satır yapısında veriler (örneğin banka kayıtları, müşteri verileri)[^2].
2.2. Yapılandırılmamış Veriler
Metin, görsel, ses ve video gibi belirli bir düzeni olmayan veri türleridir. Örneğin sosyal medya paylaşımları, haber yazıları, kamera kayıtları.
2.3. Etiketli (Labelled) Veriler
Denetimli öğrenmede kullanılan, çıktısı belli olan verilerdir. Bu sayede model doğru-yanlış ayrımını öğrenebilir.
2.4. Etiketsiz (Unlabelled) Veriler
Çıktısı belli olmayan ve genellikle denetimsiz öğrenme yöntemleriyle kullanılan veriler.
2.5. Gerçek Zamanlı Veriler
Sensörlerden, IoT cihazlardan veya web servislerinden gelen sürekli veri akışıdır. Örnek: Trafik sensör verileri, borsa verileri.
3. Girdi Kalitesinin Önemi
Verinin doğruluğu, bütünlüğü, güncelliği ve güvenilirliği, YZ modellerinin başarı oranını belirler. GIGO prensibi, bu noktada tekrar hatırlanmalıdır. Veri temizliği, ön işleme, normalizasyon, eksik verilerin tamamlanması gibi adımlar, modelin doğruluğunu doğrudan etkiler.
4. Girdi Ön İşleme Teknikleri
Veri işleme süreci, verilerin modele uygun hale getirilmesi açısından kritik öneme sahiptir:
- Eksik veri yönetimi: Ortalama ile doldurma, regresyon tahmini gibi yöntemlerle eksik değerlerin tamamlanması.
- Ölçekleme ve normalizasyon: Verilerin ortak bir ölçeğe getirilerek eğitimi kolaylaştırması.
- Boyut indirgeme: PCA (Principal Component Analysis) gibi tekniklerle gürültünün azaltılması ve işlem hızının artırılması[^3].
- Özellik mühendisliği: Ham veriden daha anlamlı, işe yarar değişkenler (özellikler) türetilmesi.
5. Modern Veri Kaynakları
YZ sistemlerini eğitmek için kullanılan çağdaş veri kaynakları şunlardır:
- Açık veri portalları: Kaggle, UCI Machine Learning Repository, OpenML.
- Sosyal medya API’leri: Twitter, Reddit, Instagram gibi platformlar üzerinden alınan büyük hacimli veri[^4].
- Sensör ve IoT ağları: Akıllı şehir uygulamaları, tarım sensörleri, sağlık izleme sistemleri.
- Uydu ve jeo-uzamsal veriler: Harita servisleri ve çevresel gözlem verileri.
6. Sonuç
Yapay zeka ve makine öğrenmesi sistemlerinin başarısı yalnızca algoritmalara değil, onları besleyen verilere de sıkı sıkıya bağlıdır. Bu nedenle veri toplama, seçme ve işleme süreçleri; sistemin kalbini oluşturmaktadır. Kaliteli, çeşitli ve anlamlı girdiler, daha isabetli, etik ve güvenilir yapay zeka sistemlerinin önünü açacaktır.
Dipnotlar
[^1]: GIGO (Garbage In, Garbage Out) kavramı, bilgisayar biliminin temel ilkelerindendir. Kalitesiz verilerle yapılan analizlerin sonuçları da kalitesiz olur.
[^2]: Yapılandırılmış veriler genellikle ilişkisel veri tabanlarında bulunur ve SQL gibi sorgu dilleri ile işlenebilir.
[^3]: PCA gibi teknikler, yüksek boyutlu veri setlerinde hem performansı artırır hem de modelin açıklanabilirliğini geliştirir.
[^4]: Sosyal medya verileri, doğal dil işleme (NLP) alanında sıklıkla eğitici veri olarak kullanılır. Ancak etik ve gizlilik açısından dikkatli olunması gerekir.
Kaynakça
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
- Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw Hill.
- Géron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. O’Reilly Media.
- Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
- Chollet, F. (2018). Deep Learning with Python. Manning Publications.
- Domingos, P. (2015). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books.
- OpenML. (2024). Open Machine Learning Datasets. https://www.openml.org
- Kaggle. (2024). Datasets. https://www.kaggle.com/datasets
- UCI Machine Learning Repository. (2024). University of California, Irvine. https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
