Açık Kaynaklı Veri Tabanları Nedir?

Açık kaynaklı veri tabanları, indirilmeye, değiştirilmeye, yeniden kullanıma açık ve ücretsiz olarak sunulan veri koleksiyonlarıdır. Açık kaynaklı veri tabanları hakkındaki detaylar yazımızın devamında.

A- A+

26.03.2021 tarihli yazı 8650 kez okunmuştur.

Açık kaynaklı veri tabanları, üzerinde çeşitli işlemlerin yapılmasına olanak sağlayan, ücretsiz olarak sunulan veri koleksiyonlarıdır. Bu veriler çeşitli kurum ve kuruluşlar tarafından toplanır ve yayımlanır. Açık kaynaklı veriler, makine öğrenimi ve yapay zeka gelişimini büyük ölçüde etkileme potansiyeline sahiptir. Makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi için toplanması zor ve zaman alıcı olan önemli miktarda veriye gereksinim vardır. Açık kaynaklı veri tabanları, bu veri ihtiyacını gidererek zorlukları en aza indirmeye ve süreci hızlandırmaya yardımcı olur.

► İlginizi çekebilir: Veri Madenciliği | Apriori Algoritması 1. Bölüm

Açık Kaynaklı Veri Tabanlarının Kullanımı

Makine öğrenimi girişimlerinin merkezinde veriler vardır ve bu verileri kullanıma hazır hale getirmek çok aşamalı bir süreçtir. İlk olarak üzerinde çalışılan problemin çözümü için ihtiyaç duyulan veriyi toplamak gerekir. Bazı ihtiyaçlara göre verilerin güncel ve çeşitli olması önemlidir. Bu veriler çeşitli kaynaklardan ve süreçlerden toplanır ve düzensizlikler veya veri setinin kalitesinden ödün veren bozuk veriler içerebilir. Toplanan verileri kullanıma uygun forma getirmek için çeşitli aşamalardan oluşan “Veri Ön İşleme” işlemleri yapılmalıdır. Veri ön işlemede eksik verilerin giderilmesi, bozuk verilerin çıkarılması ya da uygun hale getirilmesi gibi çeşitli işlemler yapılır. Son olarak ön işlemden geçirilen veriler, farklı dönüşümlere sokularak çalışmaya karar verilen algoritma için uygun hale getirilmelidir. Bütün bu işlemler zaman alıcıdır ve bir makine öğrenimi modelinin eğitim ve test aşamasını ciddi oranda yavaşlatabilir. Açık kaynak veri tabanları bu aşamalardan geçmiş, kullanıma hazır verileri size sunar. Yani veri toplama, ön işleme ve dönüşüm işlemlerine ihtiyaç duymadan hazır verilerle model eğitimi ve test işlemlerine başlayabilirsiniz. Bu da size veri keşfi ve zamandan ciddi kazanç sağlar.

►İlginizi çekebilir: Bitcoin Madenciliğinde Doğalgaz Kullanılabilir mi?

Açık kaynaklı veri tabanları ile çalışırken kaynaklarınızı dikkatli seçmelisiniz. Kullanacağınız verilerin mümkün olduğunca alakalı olması önemlidir. Projenize bağlı olarak verinizin nasıl toplandığını ve güvenilirliğini araştırmanız gerekir. Verilerdeki sapmalar, eksiklik ve hatalar projelerde de sapma ve hataya neden olur. Bu durumlar, çalışmanızın amacınıza uygun hizmet etmesini ve doğruluğunu engeller. Kullanmak istediğiniz verinin açık kaynaklı olması da dikkat gerektiren bir noktadır. Tüm verilerin ortak bir lisans kapsamında yayımlandığını doğrulamanız gerekir. Aksi halde bu verilerle yaptığınız çalışmalar kısıtlanabilir. Tescilli verilerde bulunmayan açık kaynaklı veri kümeleriyle ilgili sorun, herkesin veri kümelerini değiştirebilmesidir. Deneylerinizin değiştirilmiş verilerden etkilenme riskini azaltmak için veri kümelerini orijinal kaynaktan almak önemlidir. Kaynak belirlendikten sonra kullanmak istediğiniz verileri indirebilirsiniz. Bu, başkalarının yaptığı değişikliklerin işinizi etkilemesini önleyebilir. Ayrıca kendi işlemlerinizin ve değişikliklerinizin bozulmadan kalmasını da sağlayabilir. Bu çözümün dezavantajı, veri kümesindeki güncellemelerden yararlanmanın daha zor olmasıdır.

Avantajlar ve Dezavantajlar

Makine öğrenimi projelerinde uzmanlaşmak isteyenler, yeni teknikler, yaklaşımlar öğrenmek ve bunları daha hızlı deneyebilmek için hazır veri setine ihtiyaç duyar. Çeşitli algoritmalar üzerinde çalışarak onları hazır veri seti üzerinde deneyip sonuçları karşılaştırabilirler. Bir müddet sonra üzerinde çalıştığınız veri seti hakkında kapsamlı bilginiz olacağı için deneyeceğiniz algoritma, teknik veya yaklaşım için öngörüleriniz olabilir. Açık veriler kullanabileceğiniz veri miktarını önemli ölçüde artırır. Ayrıca veri toplama sürecini ortadan kaldırarak maliyeti büyük ölçüde azaltır ve zamandan tasarruf ederek ilerlemenizi hızlandırır.

Makine öğrenimi modeli geliştirerek üreteceğiniz bir ürünün ilk sürümü için açık kaynaklı bir veri kümesi kullanmak ihtiyacınızı karşılar. Ancak bu ürünü özgün kılmak ve mükemmelleştirmek için özelleştirilmiş ek açıklamalara ihtiyacınız olacaktır. Bu durumlarda hazır veri seti yetersiz kalabilir. Açık veri tabanları çeşitli formatlarda saklanabilir. Bazı veri formatları, veri tabanlarını kullanılamaz ya da daha az kullanışlı hale getirebilir. Bu formlar, verilerin işlevselliğini sınırlar ve kullanımı daha fazla zaman alabilir. Özetle bu verileri incelemek için genellikle veri kümelerini indirmeniz ve işlemeniz gerekir. Bu da zaman kaybına neden olabilir. Önemli bir diğer dezavantajı da, makine öğrenimi alanında çalışanlar için problemin nasıl modelleneceği, verinin analizi ve veri seti oluşturma, veri ön işleme konularında bilgi yetersizliği durumu olmasıdır.

Yaygın Olarak Kullanılan Açık Kaynak Veri tabanları

► Kaggle Veri Kümeleri

Kaggle, herkese açık binlerce veri kümesine sahip ve Jupyter Not Defteri’ne erişim sağlayan bir makine öğrenimi topluluğudur. Her veri kümesinde kümenin açıklamasını, kullanılabileceği alanları, kullanıma uygunluğunu, lisans bilgileri ve kullanım istatistiklerini görebilirsiniz.

► UCI Makine Öğrenimi Deposu

UCI Machine Learning Deposu California, Irvine Üniversitesi’ne ait olan ve yine aynı kurum tarafından yönetilen veri kümesi havuzudur.

► Google Veri Kümesi Araması

Google Veri Kümesi Arama, herkese açık veri kümeleri için bir arama motorudur. Anahtar kelimelere göre uygun veri kümesini bulmanıza yardımcı olur. Yayıncılardan, dijital kitaplıklardan ve kişisel sayfalardan kümeler içerir.

Açık kaynaklı veriler, dikkatli kullanılması halinde makine öğrenimi alanında önemli ölçüde gelişim sağlayacaktır. Verilerin güvenilirliği ve kullanıma uygunluğuna dikkat ettiğiniz sürece yararlanabilirsiniz. Tutarsız veya yanlış bilgilerin yararı olmayacağı gibi zararı olacağını da unutmayınız.

Kaynak:

► datafloq.com
► docs.microsoftcom
► heartbeat.fritz.ai
► machinelearningmastery.com

Yazar: Behice BAKIR