Birçok kuruluş yazılım altyapılarında artık yapay zekâ çözümlerinden ve özellikle makine öğreniminden aktif olarak faydalanıyor. Bu yazımızda graph teknolojisi makine öğrenimini nasıl güçlendirir konusuna değiniyoruz.
Daha Doğru Tahminler İçin Graph Modellerinden Faydalanma
Verileri elde etme, veri analizi ve veri depolama yöntemlerindeki hızlı gelişmelerle birlikte makine öğrenimi, kişiselleştirilmiş öneriler, tahmine dayalı analitik ve suç tespiti gibi uygulamalarda giderek daha aktif bir role sahip oldu. Makine öğreniminden faydalanılan bu alanlarda ise graph teknolojisi, daha ileri seviye makine öğrenimi tahminleri sağlıyor.
Genel olarak geleneksel makine öğrenimi teknikleri, tablolardaki veriler üzerinde çalışır. Bu yöntemle sadece tablolardaki veriler üzerinden tahminler yapılır, ancak varlıklar arasındaki bağlantılar dikkate alınmaz. Dolayısıyla, örneğin geleneksel makine öğrenimi algoritmalarıyla müşteri özelliklerini keşfetmek için gerekli sosyal ilişkilerden faydalanmak oldukça zor olabilir. Ancak betweenness centrality, degree centrality, shortest path, page rank gibi çok çeşitli graph algoritmalarıyla, verileri düğüm ve ilişkiler olarak depolayan graph veri tabanları bu eksikliği tamamlıyor. Graph algoritmaları, ilişkilere dayalı kategorilerin atanması, merkeziliğin hesaplanması veya düğüm verileri üzerinden ilişkilerin ölçülmesi konularında mevcut makine öğrenimi işlemlerini besliyor. Bu şekilde graphlar ile verilerin arasındaki bağlantılardan faydalanarak daha doğru tahminler yapabilmek mümkün. Graphlarda gizlenmiş desenlerin keşfi, suç yöntemlerinin tespiti, müşteri profili oluşturulması, etkili kullanıcı veya toplulukların hesaplanması ya da lojistik problemleri gibi alanlarda çözümler sunuyor.
Hâlihazırda Sahip Olunan Verilerden Daha Fazlasını Elde Etme
Artan veri hacminin makine öğrenimi modellerini besleyerek daha öngörülü bir hale getirdiğinden bahsetmiştik. Ancak makineleri eğitirken doğru öngörüler için gerekli tüm verilerin elde edilmesi ve temizlenmesi zor bir süreç olabilir. Bu noktada, veri kümelerinde beslenen ilişki bilgilerinin de dâhil edilmesiyle, mevcut makine öğrenimi graph özellikleriyle tamamlanabilir. Makine öğrenimi uygulamalarına graph teknolojisini entegre eden kuruluşlar, makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi ve sorgulardan desenlerin ortaya çıkarılarak saha uzmanlarının desteklenmesi konularında en iyi sonuçların bu entegrasyon ile elde edildiğini belirtiyor.
Bu yaklaşıma, günlük hayatta sıkça karşılaştığımız bir graph teknolojisi kullanımından örnek verelim. E-ticaret siteleri, sosyal medya uygulamaları gibi platformlarda karşımıza çıkan kişiselleştirilmiş önerilere artık hepimiz aşınayız. Burada iş birliğine dayalı filtreleme (collaboration filtering) devreye giriyor ve tüketici ilişkileri ve satın alma geçmişleri üzerinden benzer kullanıcı grupları belirlenerek ilgili öneriler karışımıza çıkıyor. Yani aslında bu noktada firmalar bir yapay zekâ modelinin parçası olarak graph algoritmalarından faydalandığında, graph ilişkilerinin “müşteri – satın alındı – ürün” gibi doğal semantiğini kolaylıkla yorumlanmaya müsait oluyor.
En Yaygın Kullanım Alanlarından Biri: Suç Tespiti
Makine öğrenimi algoritmalarının büyük miktarda veri kümesini işleme yeteneği, hileli işlemlerin meşru işlemlerden ayrılmasında oldukça etkili oluyor. Ancak sürekli yöntemlerini geliştiren suçluların işlemlerini meşru göstermek için yeni yöntemler keşfetmesinden ve graphların tam da bu noktada oldukça etkili bir çözüm sunmasından yazılarımızda sıkça bahsediyoruz. Graph analitiğinin makine öğrenmesi uygulamalarıyla birleştirilmesi, şüpheli desenlerin tespitinde oldukça etkili oluyor. Graphlar, birden fazla varlığı birleştirmek için farklı veri kaynaklarından faydalanıyor ve önceki işlemlerle birlikte tüm aktiviteleri tek seferde inceleyerek bağlantıların tespiti açısından makine öğrenimi modellerinin tahminlerini daha da güçlendiriyor. Kısaca, suç desenlerinin tespitinde eğitimli modeller geliştirmek için makine öğrenimi ile birleştiriliyor. Kara para aklama gibi yöntemlerde de sıkça bahsettiğimiz gibi suçlular stratejilerini işlemlerini meşru göstermek üzerine kuruyor. Bu tip durumların tespiti için de yine graphlardan faydalanılarak ilişkilere odaklanılıyor ve suç tespiti için bu yöntemle makine öğrenmesi modelleri eğitiliyor.
Özetle, salt veriler değil, aralarındaki ilişkiler de makine öğrenimi modellerini eğitmek açısından oldukça önemli. Verilerin arasındaki ilişkilerin tespitinde de graph analitiği en modern analiz teknolojisi olarak konumlanıyor ve bu sistemlerden en doğru şekilde faydalanan kurumlara ileri seviye makine öğrenmesi ve veri analizi çözümleri sunuyor.
Peki bu güncel teknolojiden kurumunuz nasıl faydalanabilir? İş hedeflerinize yönelik çözümlerimizi değerlendirmek için bizimle iletişime geçebilirsiniz.