Veri Madenciliği

---

1 
Veri Madenciliği 
Dijital verinin toplanması ve saklanmasındaki gelişmeler, saklanan verilerin üstel bir şekilde büyümesine 
sebep olmuştur. Diğer yandan hayatın hızla elektronikleşiyor olması, internetin günlük yaşamın ayrılmaz 
bir parçası haline gelmesi ve teknolojinin alınabilir bir meta olarak toplum nezdinde yaygınlaşması 
toplanan veri artışını hızlandırmıştır. 
Toplanan verilerin çeşidi her gün artmaktadır. Sensörlerden alınan bilgiler, güvenlik amaçlı kullanılan 
retina ve parmak izi verileri, meteorolojik ve jeofizik veriler ve tıbbi kayıtlar dijital veri toplamanın ve 
saklamanın ne kadar yaygın olduğunu göstermektedir. 
Farklı bilim insanlarının veri madenciliği hakkındaki tanımlamalarına bakıldığında veri madenciliğinin ne 
olduğu konusunda evrensel bir fikir birliği olmadığını söyleyebiliriz. Veri madenciliği (data mining) 
konusunda en çok kesişilen tanımı bir kaç kaynaktan toparlamak gerekirse; büyük miktarda verinin 
anlamlı örüntüler bulmak amacıyla otomatik veya yarı otomatik yöntemler ile işlenmesi olduğunu 
söyleyebiliriz., Veri madenciliğinin en çok beslendiği bilimsel disiplinlerin istatistik ve makina öğrenmesi 
olduğunu söyleyebiliriz. Ayrıca yapay zeka alanında yapılan çalışmaların da veri madenciliğine katkıları 
olmaktadır. Çoğu zaman veri madenciliği, makina öğrenmesi ve yapay zeka birbiri yerine kullanılmakla 
birlikte, aslında farklı amaçları olan fakat ortak araçları kullanabilen bilimsel disiplinlerdir. 
Veri madenciliği disiplinler arası bir çalışmadır. İstatistik, veri tabanı teknolojileri, makina öğrenmesi, 
yapay zeka ve görselleştirme gibi bir çok farklı disiplin bünyesinde gelişen yöntemleri kullanır. Bahsi 
geçen disiplinler arasında sınırlar çizmek zor olduğu gibi, veri madenciliği ile bu disiplinler arasında da 
sınır çizmek zordur. 
Bir veri madencisi bahsi geçen bütün bu disiplinlerden yararlanır. Hangi disiplinden hangi tekniğin veya 
teknik kombinasyonunun kullanılacağı gerçekleştirilmeye çalışılan amaç ile bağlantılıdır.