Bilişim Evreni Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden anlamlı bilgileri çıkarmak için kullanılan teknikler ve yöntemler bütünüdür. Bu yöntemler, çeşitli veri desenlerini, ilişkileri ve eğilimleri ortaya çıkarmak amacıyla kullanılır.
Sınıflandırma (Classification)
Veri kümesindeki örnekleri önceden tanımlanmış sınıflara ayırmak için kullanılır. Sınıflandırma algoritmaları, veri setinde bilinen etiketlere göre gelecekteki verileri sınıflandırmak için bir model oluşturur.
Algoritmalar: Karar ağaçları (Decision Trees), K-en yakın komşu (K-Nearest Neighbor, KNN), Naive Bayes, Destek Vektör Makineleri (SVM).
Kümeleme (Clustering)
Verileri, benzer özelliklere sahip gruplara (küme) ayırmak için kullanılır. Kümeleme, verideki doğal yapıların keşfedilmesine yardımcı olur ve sınıflandırmadan farklı olarak etiketlenmiş veri gerektirmez.
Algoritmalar: K-ortalama (K-means), Hiyerarşik Kümeleme, DBSCAN.
Bağlanım Kuralları (Association Rules)
Bir veri kümesinde öğeler arasındaki ilişkileri bulmak için kullanılır. Genellikle market sepeti analizi (market basket analysis) gibi işlemlerde kullanılır.
Algoritmalar: Apriori, FP-Growth.
Regresyon (Regression)
Sürekli bir çıktıyı tahmin etmek için kullanılır. Regresyon analizi, bağımsız değişkenlerle bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılır.
Algoritmalar: Doğrusal regresyon (Linear Regression), Lojistik regresyon (Logistic Regression), Ridge regresyon, Lasso regresyon.
Anomali Tespiti (Anomaly Detection)
Normal veri davranışından sapmaları veya anormallikleri tespit etmek için kullanılır. Bu yöntem, dolandırıcılık tespiti, ağ güvenliği, kalite kontrol gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.
Algoritmalar: Z-puanı, LOF (Local Outlier Factor), İzolasyon Ormanı (Isolation Forest).
Karar Ağaçları (Decision Trees)
Bir veri kümesini belirli bir hedef değere göre sınıflandıran ağaç yapısında bir modeldir. Karar ağacı, veri kümesindeki en önemli özellikleri sıralayarak karar verme sürecini basitleştirir.
Algoritmalar: CART (Classification and Regression Trees), C4.5, ID3.
Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)
İnsan beyninin çalışma prensiplerini taklit eden algoritmalardır. Sinir ağları, genellikle karmaşık örüntü tanıma ve tahmin problemleri için kullanılır.
Algoritmalar: İleri Beslemeli Sinir Ağı (Feedforward Neural Network), Geri Yayılım (Backpropagation), Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN).
Boyut Azaltma (Dimensionality Reduction)
Yüksek boyutlu veri setlerindeki boyut sayısını azaltarak veri analizi ve görselleştirme işlemlerini kolaylaştırır. Boyut azaltma, aynı zamanda modelin performansını artırabilir.
Algoritmalar: PCA (Principal Component Analysis), T-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding), LDA (Linear Discriminant Analysis).
Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines, SVM)
Veriyi sınıflandırmak için hiperdüzlem oluşturan güçlü bir sınıflandırma yöntemidir. SVM, sınıflar arasındaki en iyi ayrımı sağlayan hiperdüzlemi bulur.
Kullanım: Metin sınıflandırma, görüntü tanıma.
Zaman Serisi Analizi (Time Series Analysis)
Zaman içinde meydana gelen veri noktalarını analiz etmek ve bu verilere dayalı tahminler yapmak için kullanılır. Zaman serisi verileri genellikle trendleri, mevsimselliği ve döngüleri içerir.
Algoritmalar: ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), Exponential Smoothing, Prophet.