Biyoinformatik Verileri – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Uygulamada Veri Madenciliği
Kuruluşların ürettiği, topladığı ve depoladığı veri miktarında bir patlama var. Kuruluşlar, bilgiye akıllı ve otomatik olarak erişmek, bunları analiz etmek, özetlemek ve yorumlamak için yavaş yavaş yeni teknolojilere daha fazla güveniyor. Bu nedenle veri madenciliği, önemi artan bir araştırma alanı haline gelmiştir.
Veri madenciliği, büyük hacimli verilerde değerli bilgilerin aranmasıdır. Gizli ilişkileri, kalıpları ve karşılıklı bağımlılıkları keşfedebilir ve korelasyonları tahmin etmek için kurallar oluşturabilir, bu da kuruluşların kritik kararları daha hızlı veya daha büyük bir güvenle almasına yardımcı olabilir.
Pek çok uygulamada başarıyla kullanılan çok çeşitli veri madenciliği teknikleri vardır. Bu makale, mevcut veri madenciliği uygulamalarına genel bir bakış sağlama girişimidir. Makale, veri madenciliğinin başarabileceği temel görevleri açıklamak için teorik bir arka plan oluşturarak başlar. Ardından, veri madenciliğinin destekleyebileceği uygulama alanlarını tartışmaya geçilir.
Belge, biyoinformatik verileri, elektronik ticaret ve arama motorları dahil olmak üzere üç yaygın uygulama alanını tanımlar. Her etki alanı için veri madenciliğinin işlevleri nasıl geliştirebileceği açıklanacaktır. Daha sonra, mevcut araştırmanın sınırlamaları ele alınacak ve ardından gelecekteki araştırmalar için yönergeler tartışılacaktır.
Veri madenciliği, birçok görev türünü gerçekleştirmek için kullanılabilir. Keşfedilecek bilgi türlerine göre, genel olarak denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme olarak ikiye ayrılabilir. İlki, verilerin önceden sınıflandırılmasını gerektirir. Her öğe, öğenin ait olduğu sınıfı belirten benzersiz bir etiketle ilişkilendirilir.
Buna karşılık, ikincisi, verilerin önceden sınıflandırılmasını gerektirmez ve ortak özellikleri paylaşan gruplar oluşturabilir. Bu iki ana görevi başarmak için yaygın olarak dört veri madenciliği yaklaşımı kullanılır: sınıflandırma, kümeleme, birliktelik kuralları ve görselleştirmedir.
Sınıflandırmalar
Bir denetimli öğrenme süreci olan sınıflandırma, veri madenciliğinde önemli bir konudur. Tahmin edilen bir özelliğin nominal veya kategorik olduğu tahmin modellerini keşfetmeye atıfta bulunur. Öngörülen özniteliğe sınıf denir. Daha sonra, bir veri öğesi, öznitelikleri incelenerek önceden tanımlanmış sınıf kümelerinden birine atanır. Sınıflandırma uygulamalarına bir örnek, genlerin işlevlerini biyologların belirlediği önceden tanımlanmış sınıflar temelinde analiz etmektir.
Kümeleme
Kümeleme, Keşfedici Veri Analizi olarak da bilinir. Bu yaklaşım, önceden sınıflandırılmış kayıtlardan oluşan bir eğitim setinin mevcut olmadığı durumlarda kullanılır. Nesneler benzerliklerine göre gruplara ayrılır. Küme adı verilen her grup, kendi aralarında benzer ve diğer grupların nesnelerine benzemeyen nesnelerden oluşur.
Veri madenciliği perspektifinden kümeleme, gizli bir veri kavramının denetimsiz öğrenilmesidir. Kümelenmenin başlıca uygulamalarından biri, “Müşteri Yönetimi” bölümünde açıklanan müşteri ilişkilerinin de yönetimidir.
Birliktelik Kuralları
İlk olarak Agrawal ve Srikant (1994) tarafından önerilen birliktelik kuralları, temel olarak veritabanlarında eşzamanlı olarak meydana gelen öğeler veya özellikler arasındaki anlamlı ilişkileri bulmak için de kullanılır.
Bu yaklaşım, araştırılan farklı çağrışımlar hakkında bir fikre sahip olunduğunda yararlıdır. Bunun nedeni, büyük bir veri setinde her türlü korelasyonun bulunabilmesidir. Web günlüğü verilerinden bilgi çıkarmak için yaygın olarak uygulanmıştır. Özellikle elektronik ticarette ürünler arasında ilişkisel kalıplar bulmak isteyen pazarlama yöneticileri ve perakendeciler arasında da oldukça popülerdir.
Görselleştirme
Veri madenciliğine görselleştirme yaklaşımı, insanların yapıyı görsel formlarda algılamada çok iyi olduğu varsayımına dayanmaktadır. Temel fikir, verileri görsel bir biçimde sunmak, insanın verilerden içgörü kazanmasına, sonuçlar çıkarmasına ve verilerle doğrudan etkileşime girmesine izin de vermektir.
Kullanıcı keşif sürecine doğrudan dahil olduğundan, gerektiğinde keşif hedeflerinin değiştirilmesi ve ayarlanması otomatik olarak yapılır. Bu yaklaşım, özellikle veriler hakkında çok az şey bilindiğinde ve keşif hedefleri belirsiz olduğunda faydalıdır. Görselleştirme kullanımına bir örnek, yazar ortak alıntı analizidir.
Biyoinformatik pdf
Biyoinformatik kitap PDF
Biyoinformatik Maaşları
Biyoinformatik vize SORULARI
Biyoinformatik Ders Notları
Biyoinformatik Nedir
Biyoinformatik makale
türkiye’de biyoinformatik
VERİ MADENCİLİĞİ UYGULAMALARI
Yukarıda bahsedilen tartışmada belirtildiği gibi, veri madenciliği sınıflandırma, kümeleme, birliktelik kuralları ve görselleştirme gibi çeşitli görev türlerini gerçekleştirmek için kullanılabilir. Bu görevler birçok uygulama etki alanında uygulanmıştır. Veri madenciliğinin destekleyebileceği ana uygulama alanları biyoinformatik verileri, elektronik ticaret ve arama motorlarını da içerir.
Biyoinformatik Verileri
Geçtiğimiz yıllarda biyoinformatik, İnsan Genom Projesi tarafından toplanan artan veri seliyle boğuldu. Sonuç olarak, biyoinformatikteki en büyük zorluk, bu verilerden faydalı bilgiler çıkarmaktır. Bu zorlukla yüzleşmek için, veri analizi için gelişmiş bir hesaplama yaklaşımı geliştirmek gereklidir. Veri madenciliği bu tür potansiyeller sağlar. Literatürde yaygın olarak sunulan üç uygulama alanı aşağıda da açıklanmıştır.
Mikrodizi Verilerini Kümeleme
Denetimsiz öğrenme, DNA mikrodizi veri setlerine uygulanan kümeleme algoritmaları üretir. Kümeleme algoritmaları genellikle mikrodizi görüntülerinin analiz yazılımına dahil edilir ve bu nedenle dizi tarafından yakalanan hibridizasyon sinyalleri arasındaki yerel ve küresel ilişkileri görselleştirmek için sıklıkla da kullanılır.
Şu anda, hiyerarşik kümeleme, mikrodizi veri analizi için kullanılan en popüler tekniktir. Temel olarak, bu yaklaşım, daha küçük kümeleri daha büyük kümelere birleştirerek veya daha büyük kümeleri bölerek art arda ilerlemek için benzerlik veya farklılığa dayanmaktadır.
Algoritmanın sonuçları, dendrogram adı verilen bir küme ağacıdır. Bu yaklaşımın bir dezavantajı, kümeleme algoritmalarının gürültülü verilere ve veri kümesindeki hatalara karşı çok hassas da olmasıdır.
Gen Fonksiyonlarının Sınıflandırılması
Biyologlar genellikle ilgilendikleri biyolojik yola dahil olan genlerin bir alt kümesini bilirler ve aynı yola atanabilecek diğer genleri keşfetmek isterler. Genleri benzerliklerine göre işleyen kümelemenin aksine, sınıflandırma, biyologların zaten sahip olduğu alan bilgisinden yararlanarak, önceden tanımlanmış sınıflara dayalı olarak yeni genleri sınıflandırmayı öğrenebilir.
Bu nedenle sınıflandırma yaklaşımı, gen fonksiyonlarının sınıflandırılması için kümelemeden daha uygun görünmektedir. Sınıflandırmayı yürütmek için, altta yatan gerçek biyolojik yollara iyi karşılık gelen yol üyeliklerini atamak için denetimli öğrenmeye ihtiyacımız da var.
Biyoinformatik Ders Notları Biyoinformatik kitap PDF Biyoinformatik Maaşları Biyoinformatik makale Biyoinformatik Nedir Biyoinformatik pdf Biyoinformatik vize SORULARI türkiye'de biyoinformatik