VERİ SETİ KAVRAMLARI

Veri seti kavramlarý, yapay zekâ ve veri bilimi alanlarýnda çok önemli olan verilerin sýnýflandýrýlmasý, tanýmlanmasý ve kullanýlmasý ile ilgili terimlerdir. Veriler, yapay zekâ modellerinin eðitilmesi ve öðrenmesi için gerekli olan girdilerdir. Verilerden faydalý bilgiler çýkarmak için ise veri bilimi yöntemleri kullanýlýr. Veri seti kavramlarý, verilerin türüne, yapýsýna, özelliklerine ve iþlevlerine göre farklý gruplara ayrýlýr. Bu gruplar þunlardýr:
- Sayýsal veriler: Bu veriler, tam sayý veya ondalýk sayý olarak ifade edilen verilerdir. Örneðin, bir kiþinin boyu, kilosu, yaþadýðý þehrin nüfusu, bir ürünün fiyatý, bir arabanýn hýzý gibi veriler sayýsal verilerdir. Sayýsal veriler, matematiksel iþlemler yapmak, istatistiksel analizler yapmak, grafikler çizmek gibi amaçlar için kullanýlýr. Sayýsal veriler, yapay zekâ modellerinin hesaplama yapabilmesi ve tahminler üretebilmesi için gerekli olan verilerdir.
- Kategorik veriler: Bu veriler, metin olarak ifade edilen verilerdir. Örneðin, bir kiþinin cinsiyeti, mesleði, doðum yeri, yaþadýðý ülke, sevdiði renk gibi veriler kategorik verilerdir. Kategorik veriler, verileri gruplamak, sýnýflandýrmak, filtrelemek gibi amaçlar için kullanýlýr. Kategorik veriler, yapay zekâ modellerinin verileri tanýyabilmesi ve özelliklerine göre ayrýþtýrabilmesi için gerekli olan verilerdir.
- Zaman serileri: Bu veriler, belirli bir zaman aralýðýnda kaydedilen verilerdir. Örneðin, bir hisse senedinin fiyatý, bir hastanýn ateþi, bir web sitesinin ziyaretçi sayýsý gibi veriler zaman serileridir. Zaman serileri, verileri zaman açýsýndan karþýlaþtýrmak, sýralamak, eðilimleri belirlemek, geleceði tahmin etmek gibi amaçlar için kullanýlýr. Zaman serileri, yapay zekâ modellerinin verilerin deðiþimini izleyebilmesi ve zamanla ilgili öngörüler yapabilmesi için gerekli olan verilerdir.
- Metin verileri: Bu veriler, sözcükler, cümleler ve paragraflardan oluþan verilerdir. Örneðin, bir kitabýn içeriði, bir haberin baþlýðý, bir yorumun metni gibi veriler metin verileridir. Metin verileri, verileri anlamak, yorumlamak, özetlemek, sýnýflandýrmak, duygu analizi yapmak gibi amaçlar için kullanýlýr. Metin verileri, yapay zekâ modellerinin doðal dil iþleme ve anlama yeteneklerini geliþtirmesi için gerekli olan verilerdir.
Bu dört temel veri seti kavramýnýn yaný sýra, yapay zekâ alanýnda baþka türde veriler de kullanýlmaktadýr. Örneðin, görüntü iþleme için resim ve video verileri, konuþma tanýma için ses verileri, yüz tanýma için biyometrik veriler gibi. Bu veriler, yapay zekâ modellerinin farklý algý ve iþlevlere sahip olmasýný saðlar.
Sosyal Medyada Paylaşın: