X

Veri Madenciliğinde Önemli Noktalar

Veri madenciliği, büyük güçlü ve dinamik bir alan. Bu yazıda, veri madenciliği araştırmalarındaki ana konuları kısaca özetlemekte, bunları beş gruba ayırmaktadır: madencilik metodolojisi, kullanıcı etkileşimi, verimlilik ve ölçeklenebilirlik, veri türlerinin çeşitliliği ve veri madenciliği ve toplum.

Madencilik Metodolojisi

Araştırmacılar yeni veri madenciliği metodolojileri geliştirdiler. Bu, yeni bilgi türlerinin araştırılmasını, çok boyutlu uzayda madenciliğin, diğer disiplinlerden yöntemlerin birleştirilmesini ve veri nesneleri arasındaki anlamsal ilişkilerin ele alınmasını içerir. Ayrıca, madencilik metodolojileri, veri belirsizliği, gürültü ve eksiklik gibi konuları dikkate almalıdır. Bazı madencilik yöntemleri, keşif sürecine rehberlik etmenin yanı sıra keşfedilen modellerin ilginçliğini değerlendirmek için kullanıcı tarafından belirlenen önlemlerin nasıl kullanılabileceğini araştırmaktadır.

Yeni bilgi çeşitlerini incelemek: Uygulama çeşitliliği nedeniyle yeni madencilik görevleri ortaya çıkmaya devam ederek, veri madenciliğini dinamik ve hızlı büyüyen bir alan haline getirmektedir. Örneğin, bilgi ağlarındaki etkili bilgi keşfi için, entegre kümeleme ve sıralama, büyük ağlarda yüksek kaliteli kümelerin ve nesne sıralarının keşfine yol açabilir.

Çok boyutlu uzayda madencilik bilgisi: Büyük veri kümelerinde bilgi ararken, veriler çok boyutlu uzayda araştırılabilir. Bu tür bir madencilik çok boyutlu veri madenciliği olarak bilinir. Çoğu durumda veriler çok boyutlu veri küpü olarak toplanabilir veya görüntülenebilir. Bu alanındaki madencilik bilgisi, veri madenciliğinin gücünü ve esnekliğini önemli ölçüde artırabilir.

Kullanıcı Etkileşimi

Veri madenciliği sürecinde kullanıcı önemli bir rol oynar. İlgi çekici araştırma alanları arasında bir veri madenciliği sistemi ile nasıl etkileşimde bulunacağı, bir kullanıcının madencilikle ilgili geçmiş bilgisinin nasıl birleştirileceği, veri madenciliği sonuçlarının nasıl görselleştirileceği ve anlaşılacağı yer almaktadır.

Etkileşimli madencilik: Veri madenciliği süreci son derece etkileşimli olmalıdır. Bu nedenle, kullanıcının sistemle etkileşimini kolaylaştıran esnek kullanıcı arayüzleri ve keşif amaçlı bir maden ortamı oluşturmak önemlidir. Bir kullanıcı önce bir veri kümesini örneklemeyi, verilerin genel özelliklerini araştırmayı ve potansiyel madencilik sonuçlarını tahmin etmeyi isteyebilir. Etkileşimli madencilik kullanıcıların bir aramanın odağını dinamik olarak değiştirmesine, taleplerin geri döndürülen sonuçlara göre hassaslaştırmasına ve bilgi alanını etkileşimli olarak inceleyerek dinamik olarak keşfetmesine olanak sağlamalıdır.

Arka plan bilgisinin dahil edilmesi: Arka plan bilgisi, kısıtlar, kurallar ve incelenen alan ile ilgili diğer bilgiler, bilgi keşif sürecine dahil edilmelidir. Bu bilgi, örüntü değerlendirmesi için ve aynı zamanda ilginç örüntüleri doğru araştırmaya rehberlik etmek için kullanılabilir.

Verimlilik ve Ölçeklenebilirlik

Veri madenciliği algoritmalarını karşılaştırırken verimlilik ve ölçeklenebilirlik her zaman dikkate alınır. Veri miktarları çoğalmaya devam ettikçe, bu iki faktör özellikle kritiktir.

Veri madenciliği algoritmaları birçok veri havuzunda veya dinamik veri akışlarında büyük miktarda veriden etkili bir şekilde veri elde etmek için verimli ve ölçeklenebilir olmalıdır. Diğer bir deyişle, bir veri madenciliği algoritmasının çalışma süresi, uygulamalar tarafından öngörülebilir, kısa ve kabul edilebilir olmalıdır. Verimlilik, ölçeklenebilirlik, performans, optimizasyon ve gerçek zamanlı yürütme yeteneği, birçok yeni veri madenciliği algoritmasının geliştirilmesini yönlendiren temel kriterlerdir.

Birçok veri kümesinin büyüklüğü, verilerin geniş dağılımı ve bazı veri madenciliği yöntemlerinin hesaplama karmaşıklığı madencilik algoritmalarının gelişimini motive eden faktörlerdir. Bu gibi algoritmalar önce verileri “parçalara” ayırır. Her parça paralel olarak, desen arayarak işlenir. Her bölümdeki desenler sonunda birleştirilir.

Bilgisayarları çok büyük ölçekli hesaplama görevleriyle başa çıkmak için dağıtılmış ve işbirlikçi bir şekilde kullanan bulut bilişim, paralel veri madenciliğinde de aktif olarak kullanılmaktadır. Buna ek olarak bazı veri işleme süreçlerinin yüksek maliyeti ve girdinin artan niteliği, tüm verileri “sıfırdan” kullanmak zorunda kalmadan yeni veri güncellemelerini içeren artan veri madenciliğini desteklemektedir. Bu tür yöntemler, değişiklik yapmak için aşamalı olarak bilgi değişimini gerçekleştirir ve Daha önce keşfedilenleri güçlendirir.

Veritabanı Türlerinin Çeşitliliği

Farklı uygulamalar, ilişkisel ve veri ambarı verileri gibi yapısal verilerden yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilere kadar geniş bir yelpazede yeni veri türleri üretmektedir; istikrarlı veri havuzlarından dinamik veri akışlarına; basit veri nesnelerinden zamansal veriye, biyolojik sekanslara, sensör verisine, uzamsal verilere, hipermetrik verilere, multimedya verilerine, yazılım program koduna, Web verisine ve sosyal ağ verilerine kadar. Veri türlerinin çeşitliliği ve veri madenciliğinin farklı hedefleri göz önünde bulundurulduğunda, bir veri madenciliği sisteminin her türlü veriyi kullanmasını beklemek gerçekçi değildir. Belirli türdeki verilerin derinlemesine madenciliği için alan ya da uygulamaya özel veri madenciliği sistemleri inşa edilmektedir. Farklı uygulamalar için etkili ve verimli veri madenciliği araçlarının inşası, zorlu ve aktif bir araştırma alanı olmaya devam etmektedir.

Farklı veri semantikleri ile yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış ancak birbiriyle bağlantılı verilerin farklı kaynaklarından gelen bilginin keşfedilmesi, veri madenciliğine büyük zorluklar getirmektedir.

Veri Madenciliği Ve Toplum

Veri madenciliğinin toplum üzerindeki etkisini incelemek önemlidir. Veri madenciliği teknolojisini topluma fayda sağlamak için nasıl kullanabiliriz? Kötüye kullanımına karşı nasıl koruyabiliriz? Verilerin uygunsuz şekilde ifşa edilmesi veya kullanılması ve bireysel gizlilik ve veri koruma haklarının potansiyel ihlali, ele alınması gereken önemli alanlardır.

Veri madenciliği, bilimsel keşif, iş yönetimi, ekonomi geri kazanımı ve güvenlik korumasına yardımcı olacaktır. Bununla birlikte bireyin kişisel bilgilerini ifşa etme riski taşır. Gizliliği koruyan veri yayınlama ve veri madenciliği çalışmaları devam etmektedir. Buradaki ana felsefe, veri hassasiyeti gözlemlemek ve başarılı veri madenciliği yaparken insanların gizliliğini korumaktır.

Yazıyı Puanla

Bir önceki yazımız olan Veri Madenciliğinde Ne Tür Verilerle Çalışılır? başlıklı makalemizde işlem verileri, veri ambarları ve veri madenciliği hakkında bilgiler verilmektedir.