Veri Bilimi, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Üçgeni

Bu yazımızda veriden ve veriyi nasıl kullanabileceğimizden bahsedeceğiz. Veri, yapay zeka ve makine öğrenimi ilişkisini inceleyeceğiz.

Veri Nedir

Konu yapay zeka olunca veri kavramını bilgi teknolojileri alanında incelemek gerekir. Bu bağlamda veri, hesaplama veya manipülasyon ile temellendirilebilir. Veriler makinede ya ikili düzeyler (binaries) ya da karakterler şeklinde karşımıza çıkar.Her veri farklı türlerde karşımıza çıkar, buna da veri yapısı denir. Veriler basit ya da komplike olabilmekle beraber eğer belirli bir amaç için oluşturulmuşlarsa bu oluşuma veri tabanı deriz. Veri tabanlarını oluşturmak ve düzenlemek için çeşitli yazılımlar bulunur. Bu işle uğraşan insanlara çoğunlukla veri bilimci ya da veri analisti denir.

Büyük Veri Nedir

Büyük Verinin Kısa Tarihçesi

Büyük veri terimi, geleneksel yöntemlerle işlenmesi zor veya imkansız olan çok büyük, hızlı veya karmaşık verileri ifade ediyor. Özellikle analitik alanında büyük miktarda bilgiye erişme ve depolama eylemi uzun zamandır hayatımızda bulunuyor. Ancak büyük veri kavramı, 2000'li yılların başında endüstri analisti Doug Laney'in büyük verinin şu andaki ana akım tanımını üç V olarak ifade etmesiyle yeni bir boyut kazandı: Volume, Velocity and Variety.

Büyük Verilerle Ne Yapılabilir

Kaynağımızdan veri aldıktan sonra aşağıdaki konularda analiz yapmamız mümkündür.

Veri Bilimi Nedir

Veri bilimi, verilerden anlamlı içgörüler elde etmek üzere alan uzmanlığını, programlama becerilerini, matematik ve istatistik bilgilerini birleştiren çalışma alanıdır. Veri bilimi uygulayıcıları, normalde insan zekası gerektiren görevleri yapay zeka (AI) sistemleriyle yerine getirmek için sayılara, metinlere, resimlere, videoya, sese ve daha fazlasına makine öğrenimi algoritmaları uygular. Buna karşılık bu sistemler, analistlerin ve iş kullanıcılarının somut iş değerine çevirebilecekleri içgörüler üretir.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Verinin Yeri

Yapay zeka (artificial intelligence), insanlar gibi düşünmeye ve onların hareketlerini taklit etmeye programlanmış makinelerde insan zekasını ifade eder. Yapay zeka, öğrenme ve problem çözme gibi insan zihniyle alakalı özellikler sergileyen herhangi bir sisteme, makineye uygulanabilir.

Yapay zekanın bir alt başlığı olarak karşımıza çıkan makine öğrenimi, bilgisayar programlarının insan müdahalesi gerekmeden yeni verilerden otomatik olarak öğrenilebileceği ve bunlara uyum sağlayabileceği bir öğrenim çeşididir. Burada yapay zekayla makine öğreniminin ilişkisini keşfediyoruz: Veriler ne kadar doğru analiz edilirse o kadar gelişmiş bir makine öğrenmesi sağlanır. Zira yapay zekanın en temel özelliği, belirli bir hedefe ulaşma şansı en yüksek olan eylemleri rasyonelleştirme ve gerçekleştirme kabiliyetidir.