Seçim sonuçlarını ve siyasi talepleri değerlendirme demokratik süreçlerin en önemli parçasıdır. Doğru veri toplama ve analizi bu değerlendirme için olmazsa olmazdır. Veri toplama ve veri analizinin daha doğru yapılabilmesi için yapay zeka ciddi bir katkı sağlamaktadır. Einstein’ın “Zekanın ölçütü bilgi değil, hayal gücüdür.” sözünü güncelleyerek “Yapay zekanın ölçütü bilgidir, yani veri tabanıdır.” denilebilir.
Seçim sonuçlarının incelenmesi gibi büyük verinin analiz edilmesini gerektiren durumlarda yapay zekanın yardımcı olarak kullanılması modern çağın en önemli gereksinimlerinden biri haline gelmiştir.
Başarılı analizler yapabilmek için eski usullerde de olduğu gibi yapay zeka ile yapılan analizlerde de olmazsa olmaz kıstas başarılı bir veri tabanıdır. Başarılı bir veri tabanı oluştururken verilerin güvenilirliği ve bütünlüğü ilk dikkat edilmesi gereken husustur. Ardından toplanan bu veriler yapay zeka değerlendirmesi neticesinde kalite, doğruluk, uygunluk ve güvenilirlik değerlendirmesinden geçirilerek yapay zeka modellerinin doğru ve güvenilir sonuçlar üretmesi sağlanır.
Yapay zeka ile,
- Veri Kalitesi Değerlendirmesi,
- Veri Ön İşleme,
- Veri Etiketleme ve Açıklama,
- Veri Dağılımı ve Dengesizlik Değerlendirmesi,
- Veri Güvenliği ve Gizliliği,
- Performans Değerlendirmesi,
- Sürekli Veri İzleme ve Güncelleme
İşlemleri yapılabilir.
Veri değerlendirmesi eksik veya yanlış verilerin kullanılmasını önlerken, yapay zeka modellerinin doğruluğunu artırarak daha iyi sonuçlar elde etmenize yardımcı olur. Bu işlemler neticesinde veriler başarılı ve güvenilir bir hale gelmektedir.
Yapay zeka ile verileri öğrenmek, modellemek ve tahminlerde bulunmak için çeşitli yöntemler vardır. Yapay zeka ile veri analizinde kullanılması en çok tercih edilen ve başarılı olan teknikler aşağıda verilmiştir.
- Makine Öğrenimi: Makine öğrenimi, verileri kullanarak bir modeli eğitmeyi ve veri setlerine dayalı tahminler yapmayı amaçlar.
- Sınıflandırma: Regresyon, kümeleme ve boyut indirgeme gibi farklı türde görevler için kullanılır.
- Derin Öğrenme: Derin Öğrenme, yapay sinir ağları kullanarak çok katmanlı modeller oluşturmayı amaçlar. Derin öğrenme, büyük veri setleri ve karmaşık görevlerle başa çıkmak için özellikle etkilidir.
- Doğal Dil İşleme: Doğal Dil İşleme, metin ve dil verilerini analiz etmek ve işlemek için kullanılır. Metin madenciliği, metin sınıflandırma, metin üretimi ve dil modellemesi gibi çeşitli görevlerde Doğal Dil İşleme teknikleri kullanılır.
- Kümeleme: Kümeleme, verileri benzer özelliklere sahip gruplara bölen bir denetimsiz öğrenme yöntemidir.
- Boyut Azaltma: Boyut Azaltma, çok fazla boyutu (değişkeni) olan veri setlerini daha az boyuta indirgeyerek verilerin analizini kolaylaştırır.
- Otomatik Veri Madenciliği: Bu yöntemler, veri analizi sürecini otomatikleştirmek ve veri içindeki önemli ilişkileri, desenleri ve bilgileri keşfetmek için kullanılır. Veri madenciliği algoritmaları, birçok veri madenciliği yazılımı ve araç tarafından sunulur.
- Tahmin Modelleri: Gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanılır. Bu, zaman serileri tahminleri, pazar tahminleri, risk analizi ve talep tahminleri gibi uygulamaları içerir.
- Güçlü Öğrenme: Güçlü Öğrenme, bir ajanın bir çevre içinde belirli bir görevi optimize etmeyi öğrenmesi amacıyla kullanılır. Bu yöntem genellikle oyun teorisi, robotik ve otomasyon gibi alanlarda kullanılır.
Bu yöntemler, yapay zeka ile veri analizinde temel olarak kullanılan tekniklerdir. İhtiyaca bağlı olarak hangi yöntemin hangi veri analizi sorunu için uygun olduğunu belirlenir. İhtiyacın karmaşıklığına göre birden fazla teknik bir arada kullanılabilir.