Makine Öğrenmesi Yöntemlerine Dayalı Veri Yönetim Sistemi

Authors : Ülgen Aydın, Gökay Akkaya

Pages : 20-27

Doi:10.55117/bufbd.1418551

View : 48 | Download : 61

Publication Date : 2024-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Veri, bilgiyi edinebilmek için ihtiyaç duyduğumuz temel yapıdır. Geçmişten günümüze teknoloji ile gelişen veri tabanları eğitim ve iş dünyası başta olmak üzere her alanda önemini arttırmakta ve özellikle sensörlerin hayatımızın her adımında yer almaya başlamasıyla attığımız adımlardan yapmayı tercih ettiğimiz alışverişlere kadar hayatımızdaki her şey birer veriye dönüşmektedir. Veriyi anlamlı hale getirebilmek için ise veri ön işleme mekanizmaları devreye sokularak elimizdeki verilerin kullanabileceğimiz şekilde anlamlı olması sağlanmaktadır. Bir veri tabanını ön işleme tabi tuttuğumuzda karşılaştığımız en büyük sorunlardan biri eksik verilerin varlığıdır. Bu sorunun çözümü için kullanılan geleneksel istatistiksel yöntemler günümüz veri yığınlarıyla başa çıkamamakta, gelişen teknolojiyle yerini yapay zekaya bırakmaktadır. Bu makale, veri setlerindeki nümerik eksik verilerin etkili bir şekilde tahmin edilmesi amacıyla geliştirilmiş olan Python tabanlı bir masaüstü uygulamasını ele almaktadır. Uygulama, rastgele orman regresyonu algoritması ve yinelemeli tamamlayıcı modülünü birleştirerek, eksik veri tahmininde güçlü ve yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır. Uygulama dört farklı veri seti üzerinde test edilmiş ve %57 ile %79 arasında bir doğrulukla tahmin yapılmıştır. Bu önemli araç, veri madenciliği ve veri ön işleme konularında uzman olmayan kullanıcılar için dahi kullanımı kolay bir arayüz sunarak, eksik verilerin tahminini optimize etmeyi amaçlamaktadır.
Keywords : Eksik veri, Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka