Kümeleme

Yapay Zekada Kümeleme Nedir?

Kümeleme, bir nesne kümesini öyle gruplandırmayı amaçlayan bir denetimsiz makine öğrenimi tekniğidir ki, aynı gruptaki (veya kümedeki) nesneler birbirlerine diğer gruptakilere göre daha çok benzer. Denetimli öğrenmenin aksine, kümeleme etiketli veriye ihtiyaç duymaz; bu da onu özellikle keşifsel veri analizi için faydalı kılar. Bu teknik, denetimsiz öğrenmenin temelini oluşturur ve biyoloji, pazarlama ve bilgisayarla görme gibi birçok alanda uygulama bulur.

Kümeleme, veri noktaları arasındaki benzerlikleri belirleyip bunları buna göre gruplayarak çalışır. Benzerlik genellikle Öklid mesafesi, Kosinüs benzerliği veya veri tipine uygun diğer mesafe ölçütleriyle ölçülür.

Kümeleme Türleri

1. Hiyerarşik Kümeleme
   Bu yöntem, kümelerden oluşan bir ağaç oluşturur. Birleştirici (alttan üste yaklaşım) yönteminde daha küçük kümeler daha büyük kümelere katılır; ayrıştırıcı (üstten alta yaklaşım) yöntemiyle ise büyük bir küme daha küçük kümelere bölünür. Doğal olarak ağaç benzeri yapılar oluşturan veriler için uygundur.

2. K-en yakın komşu (K-means) Kümeleme
   Veriyi, her kümedeki varyansı minimize ederek K kümeye ayıran, yaygın kullanılan bir kümeleme algoritmasıdır. Basit ve verimlidir, fakat küme sayısının önceden belirtilmesi gerekir.

3. Yoğunluk Tabanlı Uzamsal Kümeleme (DBSCAN)
   Bu yöntem, birbirine yakın veri noktalarını gruplar ve aykırıları gürültü olarak etiketler. Farklı yoğunluklara sahip veri kümeleri ve rastgele şekilli kümeler için etkilidir.

4. Spektral Kümeleme
   Kümeleme öncesi boyut indirgeme için bir benzerlik matrisinin özdeğerlerini kullanır. Özellikle dışbükey olmayan alanlardaki kümeleri belirlemede faydalıdır.

5. Gauss Karışım Modelleri
   Verinin, parametreleri bilinmeyen birkaç Gauss dağılımının karışımından üretildiğini varsayan olasılıksal modellerdir. Her bir veri noktasının birden fazla kümeye belirli olasılıklarla ait olabildiği yumuşak kümeleme sağlar.

Kümelemenin Uygulama Alanları

Kümeleme, çeşitli sektörlerde çok farklı amaçlarla uygulanır:

• Pazar Segmentasyonu: Farklı tüketici gruplarını belirleyerek pazarlama stratejilerini daha etkili uyarlamak.
• Sosyal Ağ Analizi: Bir ağ içindeki bağlantıları ve toplulukları anlamak.
• Tıbbi Görüntüleme: Tanı amaçlı görüntülerde farklı dokuları ayırmak.
• Belge Sınıflandırma: Benzer içerikli belgeleri verimli konu modelleme için gruplamak.
• Anomali Tespiti: Dolandırıcılık veya hata göstergesi olabilecek alışılmadık desenleri belirlemek.

İleri Düzey Uygulamalar ve Etkisi

• Gen Dizileme ve Taksonomi: Kümeleme, genetik benzerlik ve farklılıkları ortaya çıkararak taksonomilerin yeniden düzenlenmesine katkı sağlar.
• Kişilik Özellikleri Analizi: Büyük Beşli gibi kişilik özelliği modelleri kümeleme teknikleriyle geliştirilmiştir.
• Veri Sıkıştırma ve Gizlilik: Kümeleme, boyut indirgemesiyle verilerin verimli saklanmasına ve işlenmesine yardımcı olur; aynı zamanda veri noktalarını genelleyerek gizliliği koruyabilir.

Kümeleme İçin Gömülü Modeller Nasıl Kullanılır?

Gömülü modeller, veriyi yüksek boyutlu bir vektör uzayına dönüştürerek, öğeler arasındaki anlamsal benzerlikleri yakalar. Bu gömüler; kelimeler, cümleler, görseller veya karmaşık nesneler gibi çeşitli veri biçimlerini, makine öğrenimi görevlerinde yardımcı olacak yoğun ve anlamlı temsillere dönüştürür.

Gömülerin Kümelemedeki Rolü

1. Anlamsal Temsil:
   Gömüler, verinin anlamsal anlamını yakalar, böylece kümeleme algoritmaları benzer öğeleri sadece yüzeysel özelliklerine göre değil, bağlama göre de gruplayabilir. Bu özellikle doğal dil işleme (NLP) alanında, anlamca benzer kelime ya da ifadelerin gruplanmasında faydalıdır.

2. Mesafe Ölçütleri:
   Gömü uzayında uygun mesafe ölçütünün (ör. Öklid, Kosinüs) seçilmesi, kümeleme sonuçlarını büyük ölçüde etkiler. Örneğin kosinüs benzerliği, vektörler arasındaki açıyı ölçerek yönü, büyüklüğe göre daha fazla öne çıkarır.

3. Boyut İndirgeme:
   Verinin yapısını koruyarak boyut indirgeme sayesinde, gömüler kümeleme sürecini basitleştirir ve hesaplama verimliliğini artırır.

Gömülerle Kümeleme Uygulamak

• TF-IDF ve Word2Vec: Bu metinsel gömme teknikleri, metin verisini vektörlere dönüştürür ve ardından K-en yakın komşu gibi yöntemlerle belgeler veya kelimeler kümelenebilir.
• BERT ve GloVe: Bu gelişmiş gömme yöntemleri, karmaşık anlamsal ilişkileri yakalar ve kümeleme algoritmalarıyla birlikte kullanıldığında anlamca ilişkili öğelerin kümelemelerini önemli ölçüde iyileştirir.

NLP’deki Kullanım Durumları

• Konu Modelleme: Büyük metin koleksiyonlarında konu başlıklarını otomatik olarak tanımlama ve gruplama.
• Duygu Analizi: Müşteri yorumlarını veya geri bildirimleri duyguya göre kümeleme.
• Bilgi Getirimi: Benzer belgeleri veya sorguları gruplayarak arama motoru sonuçlarını iyileştirme.