Veri Bilimi ve Araştırma: Makine Öğrenmesi, Tahminsel Modelleme ve Python/R Uygulamaları

Veri bilimi, istatistik, bilgisayar bilimi ve alan uzmanlığının kesişiminde yer alan disiplinlerarası bir alandır. Son on yılda verinin üretim hızı ve hacmi katlanarak artmıştır; günlük olarak 2.5 eksabayttan fazla veri üretilmekte ve bu hacim her iki yılda ikiye katlanmaktadır. Bu devasa veri yığınlarından anlamlı bilgi, örüntü ve öngörü çıkarmak, veri biliminin temel misyonudur.

Veri Biliminin Araştırma Çerçevesi

Veri bilimi araştırması, geleneksel bilimsel yöntemi veri yoğun bir paradigmaya uyarlar. Jim Gray'in "dördüncü paradigma" olarak adlandırdığı bu yaklaşımda, bilimsel keşif deneysel, teorik ve hesaplamalı paradigmaların ötesinde, büyük veri kümelerinden örüntü çıkarmaya dayanan yeni bir yöntem kullanır.

Veri Bilimi Araştırma Süreci (CRISP-DM)

CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), veri bilimi projelerinin yönetimi için en yaygın kullanılan çerçevedir:

1. İş/Araştırma problemi anlama: Araştırma sorusunun net olarak tanımlanması, başarı kriterlerinin belirlenmesi ve projenin kapsamının çizilmesi
2. Veri anlama: Mevcut verilerin keşfedilmesi, kalitesinin değerlendirilmesi, dağılımların incelenmesi ve ilk örüntülerin belirlenmesi
3. Veri hazırlama: Eksik verilerin işlenmesi, aykırı değerlerin tespiti, özellik mühendisliği (feature engineering) ve verinin modellemeye uygun hale getirilmesi
4. Modelleme: Uygun algoritmaların seçilmesi, hiperparametre ayarlaması ve modelin eğitilmesi
5. Değerlendirme: Model performansının iş/araştırma kriterlerine göre değerlendirilmesi, aşırı öğrenmenin (overfitting) kontrolü
6. Dağıtım: Modelin üretim ortamına aktarılması veya araştırma bulgularının raporlanması

Makine Öğrenmesi: Temel Kavramlar ve Algoritmalar

Makine öğrenmesi, bilgisayar sistemlerinin açık programlama olmaksızın veriden öğrenmesini sağlayan yapay zekanın alt dalıdır. Arthur Samuel'in (1959) tanımıyla "bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği veren çalışma alanı" olan makine öğrenmesi, veri bilimi araştırmasının en güçlü aracıdır.

Makine Öğrenmesi Türleri

Tür	Açıklama	Yaygın Algoritmalar	Uygulama Örneği
Denetimli Öğrenme	Etiketli verilerden girdi-çıktı ilişkisini öğrenme	Lineer/Lojistik Regresyon, Random Forest, SVM, Gradient Boosting	Hastalık teşhisi, kredi riski tahmini
Denetimsiz Öğrenme	Etiketsiz verilerde gizli yapıları keşfetme	K-Means, DBSCAN, PCA, Otokodlayıcılar	Müşteri segmentasyonu, anomali tespiti
Yarı Denetimli Öğrenme	Az etiketli + çok etiketsiz veriyle öğrenme	Self-training, Label Propagation	Metin sınıflandırma, tıbbi görüntü analizi
Pekiştirmeli Öğrenme	Deneme-yanılma ile ödül maksimizasyonu	Q-Learning, DQN, PPO, A3C	Oyun oynama, robot kontrolü, portföy yönetimi

Derin Öğrenme (Deep Learning)

Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanan makine öğrenmesi alt dalıdır. Büyük veri kümeleri ve güçlü GPU hesaplama kaynaklarıyla birleştiğinde, derin öğrenme görüntü tanıma, doğal dil işleme ve konuşma tanıma gibi alanlarda insan düzeyinde veya üzerinde performans göstermiştir.

• Evrişimli Sinir Ağları (CNN): Görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve tıbbi görüntü analizi için kullanılır; uzamsal hiyerarşiyi öğrenen filtre katmanlarından oluşur
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN/LSTM): Zaman serisi analizi, doğal dil işleme ve sıralı veri modellemesi için kullanılır; bellek mekanizmasıyla önceki bilgiyi taşır
• Transformer Mimarisi: Dikkat (attention) mekanizmasına dayanan, doğal dil işlemede devrim yaratan mimari; GPT, BERT gibi büyük dil modelleri bu temele dayanır
• Üretici Çekişmeli Ağlar (GAN): Gerçekçi sentetik veri üretimi için kullanılır; bir üretici ve bir ayırt edici ağın rekabetine dayanır

Tahminsel Modelleme Teknikleri

Tahminsel modelleme, mevcut verilerden gelecekteki sonuçları veya bilinmeyen değerleri öngörmeyi hedefleyen istatistiksel ve makine öğrenmesi yaklaşımlarının bütünüdür. Araştırma bağlamında tahminsel modelleme, hem hipotez testi hem de örüntü keşfi için güçlü bir araçtır.

Model Değerlendirme Metrikleri

• Regresyon metrikleri: MAE (Ortalama Mutlak Hata), RMSE (Kök Ortalama Kare Hata), R-kare, Düzeltilmiş R-kare
• Sınıflandırma metrikleri: Doğruluk, Kesinlik (Precision), Duyarlılık (Recall), F1-Skoru, ROC-AUC, Log Loss
• Kümeleme metrikleri: Silhouette Skoru, Davies-Bouldin İndeksi, Calinski-Harabasz İndeksi

Çapraz Doğrulama (Cross-Validation)

Modelin genelleme yeteneğini değerlendirmek için kullanılan çapraz doğrulama, verinin eğitim ve test kümelerine sistematik olarak bölünmesini sağlar. K-katlı çapraz doğrulamada veri k parçaya bölünür; her turda bir parça test, geri kalanı eğitim için kullanılır. Bu yaklaşım, tek bir eğitim-test bölünmesine kıyasla daha güvenilir performans tahminleri verir ve aşırı öğrenmenin tespitinde kritik rol oynar.

"Modeller yanlıştır, ancak bazıları faydalıdır. Bir modelin faydalı olup olmadığını belirlemek, veri bilimcinin en temel görevidir." — George Box (uyarlanmış)

Python ve R ile Araştırma Uygulamaları

Python ve R, veri bilimi araştırmalarının iki temel programlama dilidir. Her iki dil de açık kaynak, geniş kütüphane ekosistemine sahip ve aktif topluluklar tarafından desteklenmektedir.

Python Ekosistemi

Kütüphane	İşlev	Araştırmadaki Kullanımı
NumPy	Sayısal hesaplama	Matris işlemleri, lineer cebir, rastgele sayı üretimi
Pandas	Veri manipülasyonu	Veri çerçeveleri, temizleme, birleştirme, dönüştürme
Matplotlib/Seaborn	Görselleştirme	İstatistiksel grafikler, dağılım grafikleri, ısı haritaları
Scikit-learn	Makine öğrenmesi	Sınıflandırma, regresyon, kümeleme, özellik seçimi
TensorFlow/PyTorch	Derin öğrenme	Sinir ağı eğitimi, transfer öğrenme, GPU hesaplama
Statsmodels	İstatistiksel modelleme	Regresyon analizi, zaman serisi, hipotez testleri

R Ekosistemi

• tidyverse (dplyr, ggplot2, tidyr): Veri manipülasyonu ve görselleştirme için tutarlı ve zarif bir arayüz sunar
• caret / tidymodels: Makine öğrenmesi iş akışları için standartlaştırılmış çerçeve
• lme4: Karışık etkiler modelleri (mixed effects models) için güçlü bir paket
• shiny: İnteraktif web uygulamaları ile araştırma sonuçlarının paylaşılması
• rmarkdown / Quarto: Tekrarlanabilir araştırma raporları oluşturma

Tekrarlanabilir Araştırma (Reproducible Research)

Veri bilimi araştırmalarında tekrarlanabilirlik, sonuçların aynı veri ve kodla yeniden üretilebilmesini gerektirir. Tekrarlanabilirlik krizi, veri bilimi araştırmalarının güvenilirliğini tehdit eden önemli bir sorundur.

Tekrarlanabilirlik İçin En İyi Uygulamalar

• Versiyon kontrolü (Git): Kod ve analiz değişikliklerinin sistematik olarak izlenmesi
• Sanal ortamlar: Python venv, conda veya Docker ile bağımlılıkların yalıtılması ve belgelenmesi
• Notebook ortamları: Jupyter Notebook veya R Markdown ile kod, açıklama ve sonuçların tek bir belgede birleştirilmesi
• Veri yönetimi: Ham verinin değiştirilmemesi, veri dönüşüm süreçlerinin kodla belgelenmesi
• Rastgele tohum (Random seed): Stokastik süreçlerin tekrarlanabilirliği için sabit rastgele tohum kullanımı

Sonuç

Veri bilimi, geleneksel araştırma yöntemlerini güçlü hesaplamalı araçlarla zenginleştiren modern bir araştırma paradigmasıdır. Makine öğrenmesi algoritmaları, tahminsel modelleme teknikleri ve Python/R ekosistemlerinin etkin kullanımı, araştırmacılara büyük ve karmaşık veri kümelerinden anlamlı bilgi çıkarma kapasitesi kazandırır. Tekrarlanabilir araştırma ilkelerine bağlılık ve model değerlendirme disiplini, veri bilimi araştırmalarının bilimsel kalitesini güvence altına alır.