Veri Sınıflandırma ve Etiketleme

Veri sınıflandırma ve etiketleme, büyük veri setlerinin işlenmesi, organize edilmesi ve kullanılabilir bilgiye dönüştürülmesi amacıyla yapılan işlemlerdir. Bu iki terim genellikle veri analizi, makine öğrenimi ve yapay zeka alanlarında kullanılır. İşte bu kavramların detaylı açıklamaları:

Veri Sınıflandırma (Data Classification):

• Veri sınıflandırma, veri setlerinin belirli kategorilere veya sınıflara ayrılması işlemidir. Bu işlem, bir verinin hangi kategoriye ait olduğunu belirlemeyi içerir. Sınıflandırma, denetimli öğrenme (supervised learning) yöntemlerinde yaygın olarak kullanılır.
• Veri sınıflandırma, farklı algoritmalar kullanılarak yapılır. Örneğin, lojistik regresyon, karar ağaçları, destek vektör makineleri (SVM), yapay sinir ağları gibi algoritmalar, sınıflandırma işlemlerinde kullanılır.
• Uygulama alanları: E-posta spam tespiti, müşteri segmentasyonu, hastalık teşhisi, görüntü tanıma ve daha fazlası.

Veri Etiketleme (Data Labeling):

• Veri etiketleme, veri setlerinin içeriğine göre belirli etiketler veya açıklamalarla işaretlenmesidir. Bu işlem, özellikle denetimli öğrenme için eğitim verisi oluştururken kritik öneme sahiptir. Etiketler, algoritmaların veriyi anlamasına ve eğitim sürecinde kullanmasına yardımcı olur.
• Veri etiketleme genellikle manuel olarak yapılır; ancak büyük veri setlerinde otomatik etiketleme veya yarı otomatik etiketleme teknikleri de kullanılabilir.
• Uygulama alanları: Görüntüde nesne tanıma, ses analizi, dil işleme, metin sınıflandırma, ve daha fazlası.