Announcing Free Research Tools: Turn Amazon, Trustpilot, Tripadvisor, Google Play and App Store reviews into market research!

Makine Öğrenimi Nedir ve Metin Verisi Sınıflandırmasına Nasıl Uygulanır?

Jun 11, 2020 - 7 min read
Makine Öğrenimi Nedir ve Metin Verisi Sınıflandırmasına Nasıl Uygulanır?

Makine ö─črenimi (Machine Learning), insan beyninin kapasitesinin çok üzerinde i┼člem yapabilme hacmine sahip bilgisayarlar─▒n bu avantaj─▒n─▒ yapay zekan─▒n öngörü gücüyle birle┼čtiren ve bu sayede ya┼čam─▒m─▒z─▒ kolayla┼čt─▒ran bir alan. Gündelik hayat─▒m─▒zda makine ö─črenimiyle defalarca kar┼č─▒ kar┼č─▒ya geliyoruz ve hayat─▒m─▒z─▒ nas─▒l kolayla┼čt─▒rd─▒─č─▒n─▒ ço─čunlukla fark etmiyoruz bile. Ancak özellikle veri s─▒n─▒fland─▒rmayla u─čra┼čan ara┼čt─▒rmac─▒lar, makine ö─črenimini kendi inisiyatifleri do─črultusunda kulland─▒klar─▒nda, bunun ne kadar “sihirli” bir teknoloji oldu─čunu çok iyi biliyorlar. Gelin makine ö─čreniminin ne oldu─čuna, hayat─▒m─▒z─▒n hangi alanlar─▒nda kar┼č─▒m─▒za ç─▒kt─▒─č─▒na ve metin verisi s─▒n─▒fland─▒rmas─▒na uyguland─▒─č─▒nda bize getirdi─či devasa avantajlara yak─▒ndan bakal─▒m.

Makine Ö─črenimi Nedir?

Bu teknolojinin geli┼čimine en büyük katk─▒y─▒ yapan isimlerden Carnegie Mellon Üniversitesi Makine Ö─črenimi Departman─▒ eski ba┼čkan─▒ Tom Mitchell, makine ö─črenimini, “Deneyim yoluyla otomatik olarak geli┼čen bilgisayar algoritmalar─▒ çal─▒┼čmalar─▒” olarak niteliyor.

Bu tan─▒m─▒ daha pratik bir örnek üzerinden anlatacak olursak, makine ö─črenimi sürecini bir insana satranç ö─čretmeye benzetebiliriz. Henüz satranç bilmeyen bir insana (yani makineye); oyunun kurallar─▒n─▒, ta┼člar─▒n isimlerini, nas─▒l hareket ettiklerini, çatal gibi taktikleri ve en yayg─▒n aç─▒l─▒┼člarla oyun sonu stratejilerini ö─čreterek i┼če ba┼člar─▒z. Bu, “makineye ö─čretme” ad─▒m─▒d─▒r. Ancak herhangi bir insana (ya da günümüzün ilerlemi┼č teknolojisine ra─čmen en üst yüksek i┼člemcili bilgisayara bile) bir satranç oyununda yap─▒labilecek tüm hamleleri ö─čretmemiz mümkün de─čildir. Biz bir noktaya kadar “ö─črettikten” sonra, ö─črencimiz art─▒k bizim sa─člad─▒─č─▒m─▒z bilgileri de─čerlendirerek kendi “ö─črenim” sürecini ba┼člatacakt─▒r. Ona sa─člad─▒─č─▒m─▒z bilgilerden yola ç─▒karak, bu deneyimleri kar┼č─▒s─▒na ilk defa ç─▒kan pozisyonlara uygulayarak, her oyunda daha iyiye gidecektir. Biz ilk ba┼čta ö─črencimize ne kadar çok ve do─čru bilgi sunarsak ve sonras─▒nda ö─črencimiz ne kadar çok yeni oyun oynay─▒p deneyim elde ederse, o kadar iyi bir satranç oyuncusu haline gelecektir.

Makine Ö─črenimi Hangi Alanlarda Kar┼č─▒m─▒za Ç─▒k─▒yor?

Makine ö─črenimi pazarlamadan bankac─▒l─▒─ča, ekonomiden e─čitime, yaz─▒l─▒m mühendisli─činden kullan─▒c─▒ davran─▒┼č analizine kadar hayat─▒n neredeyse her alan─▒nda kar┼č─▒m─▒za ç─▒kan bir teknoloji. Getirdi─či devasa fayda sayesinde o kadar yayg─▒nla┼čt─▒ ki art─▒k bu teknolojiyle kar┼č─▒la┼čt─▒─č─▒m─▒zda fark etmiyoruz bile. Bir online kitap sitesinde gezinirken, en çok göz att─▒─č─▒m─▒z ya da sat─▒n ald─▒─č─▒m─▒z kitaplar─▒ analiz eden sistemin, “Bu kitaplar─▒ da sevece─činizi dü┼čünüyoruz.” mesaj─▒yla gerçekten de isabetli öneriler sundu─čunu ilk gördü─čümüz y─▒llarda ne kadar ┼ča┼č─▒r─▒yorduk. Oysa art─▒k b─▒rak─▒n ┼ča┼č─▒rmay─▒, bu alanlarda makine ö─čreniminin kullan─▒ld─▒─č─▒n─▒ fark etmiyoruz bile.

Bu konuda verebilece─čimiz en basit örneklerden biri Facebook’un haber ak─▒┼č─▒. Facebook hangi arkada┼člar─▒m─▒z─▒n payla┼č─▒mlar─▒yla daha çok etkile┼čime geçti─čimizi ö─črenerek daha sonra bize o ki┼čilerin payla┼č─▒mlar─▒n─▒ daha s─▒k ve üst s─▒ralarda gösteriyor. Öte yandan önde gelen e-mail sa─člay─▒c─▒lar─▒ makine ö─črenimini o kadar etkili kullan─▒yor ki art─▒k sistemin gözden kaç─▒rd─▒─č─▒ bir mail olmu┼č mu diye spam klasörümüze bakma gere─čini neredeyse hiç duymuyoruz. Ak─▒ll─▒ telefonlar─▒m─▒z─▒n yüz tan─▒ma teknolojisi de asl─▒nda makine ö─črenimiyle çal─▒┼č─▒yor ve yüzümüzü ö─črendikten sonra kilidi aç─▒p açmamaya karar vermek için kendisine ┼ču soruyu soruyor: “Bu ki┼či telefonun sahibi mi, de─čil mi?” Üstelik makineye yüzümüzü ö─čretirken gözlük ya da ┼čapka takmasak bile, gözlüklü ya da ┼čapkal─▒ halimizin de nas─▒l göründü─čünü öngörerek o durumlarda da kilidi açabiliyor.

Bu örneklerden de ç─▒karabilece─čimiz gibi makine ö─čreniminin en büyük faydalar─▒ndan biri, ona ö─čretti─čimiz bilgilerle yetinmeyerek, bu bilgilerden ö─črendikleri vas─▒tas─▒yla, kar┼č─▒s─▒na ç─▒kan yeni verileri yüksek do─čruluk oran─▒yla s─▒n─▒fland─▒rabilmesi.

Veri S─▒n─▒fland─▒rmas─▒ Nedir?

Veri s─▒n─▒fland─▒rmas─▒, daha önce sisteme sa─članan e─čitim setlerinin analizinden ö─črenilenler ─▒┼č─▒─č─▒nda, yeni kar┼č─▒la┼č─▒lan bir verinin hangi kategoriye girdi─čine karar verilmesidir. Kula─ča fazla teknik gelen bu tan─▒m, asl─▒nda sadece makinelerin de─čil tüm insanlar─▒n sürekli yapt─▒─č─▒ bir faaliyete i┼čaret ediyor. Zira, çevremizde gördü─čümüz her ┼čeyi s─▒n─▒fland─▒rma çabas─▒, atalar─▒m─▒zdan beri sahip oldu─čumuz bir içgüdü.

Atalar─▒m─▒z ilk defa kar┼č─▒la┼čt─▒klar─▒ bir hayvan─▒n kendileri için tehlike arz edip etmedi─čine önceki deneyimlerinden ö─črendikleriyle karar veriyorlard─▒. Örne─čin sivri di┼čleri ve pençeleri olan etçil hayvanlar─▒n tehlikeli olabilece─čini ö─črendikleri için, daha önce hiç görmedikleri ancak bu s─▒n─▒fland─▒rmaya giren yeni bir türle kar┼č─▒la┼čt─▒klar─▒nda kendilerini korumalar─▒ gerekti─čini anlayabiliyorlard─▒.

Günümüzde de bu durum farkl─▒ de─čil. Örne─čin bir insan bizden borç istedi─činde, önceden edindi─čimiz tecrübeleri de─čerlendirerek kafam─▒zda “güvenilir/güvenilir de─čil” ┼čeklinde bir s─▒n─▒fland─▒rma yap─▒yoruz. Bunu yaparken de beden dili, borcun büyüklü─čü, daha önceki benzer tecrübelerimiz gibi birçok faktörü de─čerlendiriyoruz.

T─▒pk─▒ yukar─▒daki örneklerde oldu─ču gibi ara┼čt─▒rma yaparken de yeni edindi─čimiz ham veriyi, daha önceki deneyimlerimiz ─▒┼č─▒─č─▒nda s─▒n─▒fland─▒rmam─▒z gerekiyor, çünkü yeni veriden anlam ç─▒karabilmemiz için onu s─▒n─▒fland─▒rmam─▒z ┼čart.

Verinin türü, s─▒n─▒fland─▒rman─▒n türünü de belirliyor. Yani bu veri bir metinse, yapt─▒─č─▒m─▒z i┼člem metin verisi s─▒n─▒fland─▒rmas─▒ haline geliyor. Metin verisi s─▒n─▒fland─▒rmas─▒, günümüzde ara┼čt─▒rmac─▒lar─▒n en yayg─▒n kulland─▒─č─▒ s─▒n─▒fland─▒rma türlerinden biri oldu─ču için büyük önem ta┼č─▒yor.

Metin Verisi S─▒n─▒fland─▒rmas─▒ Nedir?

Metin verisi s─▒n─▒fland─▒rmas─▒, elde edilen yeni metinlerin önceden belirlenen kategorilerden hangilerine dahil oldu─čuna yönelik bir s─▒n─▒fland─▒rma çe┼čidi. Bu s─▒n─▒fland─▒rma çe┼čidi; firman─▒z─▒n sosyal medya hesaplar─▒na gelen mesajlar, dijital dünyada firman─▒z hakk─▒nda yaz─▒lan metinler, ça─čr─▒ merkezinizin yapt─▒─č─▒ görü┼čmelerin de┼čifreleri ve veri taban─▒n─▒zda bir metin olarak yer alabilecek ba┼čka her verinin s─▒n─▒fland─▒rmas─▒n─▒ kaps─▒yor.

Metin Verisi S─▒n─▒fland─▒rmas─▒ Ne ─░┼če Yarar?

Metin verisi s─▒n─▒fland─▒rmas─▒ verimli ve etkili bir ┼čekilde yap─▒ld─▒─č─▒nda, ara┼čt─▒rman─▒n kayna─č─▒ olan sorulara en do─čru cevab─▒ en pratik ┼čekilde almam─▒z─▒ sa─čl─▒yor.

Bir e-ticaret ┼čirketinin gelecek y─▒l için strateji belirlemeye karar verdi─čini dü┼čünelim. Elinde de son bir y─▒la ait 120 bin tüketici ┼čikayetinden elde etti─či bir veri taban─▒ olsun. Her i┼čletme gibi bu e-ticaret ┼čirketi de kendisine yönelik ┼čikayetlerin hangi konu ba┼čl─▒klar─▒nda oldu─čunu biliyor olsa da bunlar─▒n y─▒l boyunca da─č─▒l─▒m─▒n─▒ ve alt k─▒r─▒l─▒mlar─▒n─▒ ö─črenip her birini kendi içinde k─▒yaslayabilmek için bu verilerin s─▒n─▒fland─▒r─▒lmas─▒na ihtiyaç duyacakt─▒r. Bir ba┼čka deyi┼čle, bir ┼čirketin, “Web sitesi üzerinden sipari┼č veren mü┼čterilerin ak─▒ll─▒ uygulama üzerinden sipari┼č veren mü┼čterilere k─▒yasla teslimat sürelerinden daha az ┼čikayetçi oldu─ču” gibi bir sonuca varabilmesi için, elindeki verileri platform bazl─▒ (web sitesi/cep telefonu), ┼čikâyet konusu bazl─▒ (teslimat süresi, ürün kalitesi vb.) ve sentiment bazl─▒ (pozitif/negatif) gibi bir kategorizasyona tabi tutmas─▒ ve her veriyi bu kategorilerden hangilerine dahil oldu─čuna göre s─▒n─▒fland─▒rmas─▒ gerekecektir.

Makine Ö─črenimi, Metin Verisi S─▒n─▒fland─▒rmas─▒nda Nas─▒l Kullan─▒l─▒r?

Makine ö─črenimi, elde edilen tüm metin verisini, örne─čin kalitatif tüketici ara┼čt─▒rmalar─▒nda kaynak olarak kullan─▒lan mülakat metinleri ya da sosyal medya konu┼čmalar─▒n─▒ içeriklerine göre analiz edip s─▒n─▒fland─▒rma i┼člemini otomatik bir ┼čekilde yapabiliyor. Bunun için ara┼čt─▒rmalara konu olan s─▒n─▒flar─▒n sisteme bir sefer için ö─čretilmesi yeterli. Tüm verinin hacmine k─▒yasla çok daha dü┼čük hacimde veri kullan─▒larak gerçekle┼čtirilecek ö─čretme ad─▒m─▒n─▒n ard─▒ndan, yeni veriler otomatik olarak birkaç dakika içinde sistem taraf─▒ndan yüksek do─čruluk oran─▒yla s─▒n─▒fland─▒r─▒labiliyor.

Makine ö─čreniminin kalitatif ara┼čt─▒rmalarda nas─▒l kullan─▒ld─▒─č─▒na dair daha detayl─▒ bilgi almak için bu yaz─▒m─▒za göz atabilirsiniz.

Metin Verisi S─▒n─▒fland─▒rmas─▒nda Makine Ö─črenimi Kullan─▒m─▒n─▒n Faydalar─▒ Nelerdir?

Veri s─▒n─▒fland─▒rmas─▒nda makine ö─črenimi kullanman─▒n en temel faydas─▒, insan-makine i┼č birli─činde her iki aktörün di─čerinden daha iyi oldu─ču konulara odaklanmas─▒n─▒ sa─člamas─▒.

Bu i┼č birli─činin makine taraf─▒, i┼člemci gücünün ve geli┼čmi┼č algoritmalar─▒n yard─▒m─▒yla çok yüksek hacimli verileri çok k─▒sa bir sürede s─▒n─▒fland─▒rmay─▒ mümkün k─▒l─▒yor. Yukar─▒da verdi─čimiz örnekten devam edecek olursak, bahsetti─čimiz e-ticaret ┼čirketi, son bir y─▒la ait 120 bin sat─▒rl─▒k veriyi tek tek incelemek ve s─▒n─▒fland─▒rmak durumunda kalm─▒yor. Bu da ┼čirket için hem i┼č gücü hem de zamandan büyük bir kâr anlam─▒na geliyor.

Üstelik makine ö─črenimi sayesinde, insanlar da makinelerden daha iyi yapt─▒klar─▒ alanlara odaklanabiliyor. Örne─čin yukar─▒daki ┼čirketin veya birlikte çal─▒┼čt─▒─č─▒ ajans─▒n pazarlama ve ara┼čt─▒rma sektöründe y─▒llarca tecrübe kazanm─▒┼č yetkin profesyonelleri, emek ve zamanlar─▒n─▒ veri s─▒n─▒fland─▒rmaya harcamak yerine, makinenin s─▒n─▒fland─▒rd─▒─č─▒ verileri analiz etmeye odaklanabiliyor ve entelektüel birikimlerini en etkin stratejileri geli┼čtirmek için kullanabiliyor.

Kimola Cognitive’i Ücretsiz Deneyin

Makine ö─črenimi günümüzde hayat─▒n her alan─▒nda kullan─▒l─▒yor olsa da ileti┼čim sektörü bu teknolojinin sahip oldu─ču potansiyelden henüz tam anlam─▒yla faydalanam─▒yor. Bunun temel sebebi de ileti┼čim sektörünün be┼čerî kaynaklar─▒n─▒ hakl─▒ olarak teknolojiden daha önemli alanlar için kullanmay─▒ tercih etmesi.

─░┼čte Kimola’n─▒n Cognitive ürünü tam bu noktada devreye giriyor.

Kimola; pazarlamac─▒lar─▒n, reklamc─▒lar─▒n ve ara┼čt─▒rmac─▒lar─▒n, k─▒sacas─▒ ileti┼čim sektörünün tüketicilerini daha iyi tan─▒yabilmesi, daha derin bir ┼čekilde anlayabilmesi ve daha h─▒zl─▒ bir ┼čekilde sonuçlara ula┼čabilmesi için teknoloji oda─č─▒yla ürünler ç─▒karan bir ┼čirket. Türkiye'nin sosyal medyada reyting ölçümlemesi yapan ilk ┼čirketi olmas─▒n─▒n yan─▒nda, bugün Pfizer'den Japan Tobacco'ya, Samsung'dan Nike'a kadar birçok global markan─▒n ileti┼čim ve saha stratejilerine yön veren Sosyal Ara┼čt─▒rma Platformu'nun da kurucusu.

Kimola’n─▒n yeni ürünü Cognitive ise hiçbir teknik bilgiye ihtiyaç duymayan, tamamen web-tabanl─▒ çal─▒┼čan, verilerin sürükle-b─▒rak gibi çok basit bir yöntemle sisteme yüklenebildi─či bir arayüze sahip. Makine ö─črenimi teknolojisini kullanan Cognitive, yüksek hacimli verileri k─▒sa sürede ve yüksek do─čruluk oran─▒yla s─▒n─▒fland─▒rarak, ileti┼čim sektörünün yarat─▒c─▒ çal─▒┼čanlar─▒n─▒n, en iyi olduklar─▒ alanlara odaklanmalar─▒n─▒ sa─čl─▒yor.

Kimola Cognitive’i denemek ve ilk makine ö─črenimi modelinizi ücretsiz yaratmak için buradan üye olabilirsiniz. Ayr─▒ca Cognitive’e dair daha fazla bilgi almak isterseniz, sormak istediklerinizi buradan bize iletebilir ya da Calendly üzerinden bir görü┼čme randevusu talep edebilirsiniz.

Subscribe to Our Newsletter!

We gather global consumer research news and share them with 3,000+ marketing and research professionals worldwide.

Latest