Category: Veri Madenciliği

Karar ağaçları ağaç yapısı şeklindeki sınıflandırıcı bir algoritmadır.Karar ağaçları tümevarımlı mantığın bilgisayar üstündeki programlama ortamına taşındığı kolay lakin fazlaca yaygın kullanılan bir metoddur.Şimdi sizlere bu karar ağaçlarının avantajlarını ve dezavantajlarını paylaşalım. Karar Ağaçlarının Avantajları ==> Karar ağaçları oluşturmak zahmetsizdir. ==> Minik ağaçları yorumlamak kolaydır. ==> Anlaşılabilir kurallar oluşturulabilir. ==> Devamlı ve ayrık değerler içeren veriler kullanılabilir. […]

Veri tabanı‘nı tanımlamak istersek en temel şekilde bilgiyi depolayan bir sistem olarak tanımlayabiliriz.Veri madenciliği ise büyük veri kaynaklarından yararlı ve garip bilgiyi bulma vakasına denilmektedir.Kısacası veriden data keşfine veri madenciliği denir. Peki veri tabanı ile veri madenciliği arasındaki farklar nedir şimdi onları paylaşalım. Veri Tabanı ve Veri Madenciliği Arasındaki Farklar Nedir? 1-) Veri tabanı sorgulama […]

Veri madenciliği, büyük veritabanları içinden kullanıldığı alan için mühim olan fakat kolay anlaşılamayacak örüntülerin çıkarılması anlamına gelmektedir. Bu örüntülerin bir başka özelliği de kullanılabilir olmalarıdır. Örüntüler yapıları gereği içlerinde ilişkiler, kurallar ve değişiklik düzenleri bulundururlar. Ek olarak bu örüntüler istatistiksel olarak da değerlidirler. Bu örüntüleri veritabanlarında keşfetmek için çoğu zaman otomatik yöntemler yada bazı zamanlarda […]

Yapay Zeka Teknolojileri Uzman Sistemler: Bir uzmanın problemleri çözdüğü benzer biçimde problemlere çözümler üreten sistemlerdir. Uzmanlık bilgisi ile donatılırlar. Çıkarım mekanizmaları bilgiler arasındaki ilişkileri kurarak karar verirler. Yapay Sinir Ağları: Örneklerden vakalar arasındaki bağlantıları öğrenip akabinde asla görmediği ve bilmediği örnekler hakkında öğrendikleri detayları kullanarak kabul eden sistemlere suni sinir ağları denilmektedir. Genetik Algoritmalar: Geleneksel […]

Her insana iyi günler diliyoruz. Bu yazımızda sizlere veri madenciliğin niçin fazlaca mühim bulunduğunu ve kullanım alanlarının neler bulunduğunu paylaşacağız. Veri Madenciliğinin Önemli Olmasının Nedenleri Nedir? Veri madenciliğinin günümüzde ve gelecekte fazlaca mühim olacağının sebepleri aşağıdaki şeklinde sıralanabilir: Ulaşılabilen veri miktarının fazlaca büyük hacimlerde olması sebebiyle bu verilerin içindeki yararlı bilgilere klasik yöntemlerle ulaşılamamaktadır. Bunun […]