Birliktelik kuralı öğrenme, büyük veri kümelerindeki bir dizi öğe arasındaki ilginç ilişkileri veya 'ilişkilendirmeleri' keşfetmek için veri madenciliğinden yararlanan bir makine öğrenme tekniğidir. Bu bilgiye dayalı yaklaşım, pazar sepeti analizi, web kullanım madenciliği, izinsiz giriş tespiti ve sürekli üretim gibi veriye dayalı çeşitli alanlarda temel bir araçtır.
Geçmişe Yolculuk: Birliktelik Kuralı Öğreniminin Başlangıcı
Bir veri madenciliği tekniği olarak birliktelik kuralı öğrenimi, öncelikle perakende sektöründe başarılı bir şekilde uygulanması nedeniyle 1990'ların ortasında tanınmaya başladı. Birliktelik kuralları oluşturmaya yönelik ilk öne çıkan algoritma, 1994 yılında Rakesh Agrawal ve Ramakrishnan Srikant tarafından sunulan 'Apriori Algoritması'ydı. Çalışma, çok miktarda satış verisini analiz ederek satın alma modellerini tanıma girişiminden ortaya çıktı.
Birliktelik Kuralı Öğreniminin Derinlemesine İncelemesi
Birliktelik kuralı öğrenme, büyük veri kümelerindeki bir dizi öğe arasında ilgi çekici ilişkiler veya korelasyonlar bulmayı amaçlayan kural tabanlı bir makine öğrenme tekniğidir. Keşfedilen kurallar genellikle "eğer-o halde" ifadeleri olarak ifade edilir. Örneğin, eğer bir müşteri ekmek ve tereyağı (önceki) satın alırsa, o zaman muhtemelen süt (sonuç) satın alacaktır. Burada “ekmek ve tereyağı” ve “süt” öğe kümeleridir.
Birliktelik kuralı öğreniminde kural değerlendirmesinin iki temel ölçüsü 'destek' ve 'güven'dir. 'Destek' bir öğe kümesinin ortaya çıkma sıklığını ölçerken, 'güven' öğelerin öncül göz önüne alındığında sonuçta ortaya çıkma olasılığını yansıtır. Bir diğer ölçü olan 'lift' ise emsal satıldığında sonuç satış oranındaki artış hakkında bilgi verebilmektedir.
Birliktelik Kuralı Öğrenmenin Anatomisi
Birliktelik kuralının öğrenilmesi üç ana adımdan oluşur:
- Öğe kümesi oluşturma: Sıklıkla bir arada meydana gelen öğe veya olay kümelerinin tanımlanması.
- Kural oluşturma: Bu öğe kümelerinden birliktelik kuralları oluşturma.
- Kural budama: Destek, güven ve yükselme gibi ölçümlere dayalı olarak yararlı olma olasılığı düşük olan kuralların ortadan kaldırılması.
Sık görülen bir öğe kümesinin bir alt kümesinin de sık olması gerektiğini öne süren Apriori ilkesi, birliktelik kuralı öğreniminin temelini oluşturur. Bu prensip, olası olmayan ilişkileri budayarak hesaplama maliyetlerini azaltmada çok önemlidir.
Birliktelik Kuralı Öğrenmenin Temel Özellikleri
Birliktelik kuralı öğreniminin bazı tanımlayıcı özellikleri şunlardır:
- Denetimsizdir: Ön bilgiye veya etiketli verilere gerek yoktur.
- Ölçeklenebilirlik: Büyük veri kümelerini işleyebilir.
- Esneklik: Farklı alan ve sektörlere uygulanabilir.
- Gizli kalıpların keşfi: Hemen görünmeyebilecek ilişkileri ve korelasyonları ortaya çıkarabilir.
Birliktelik Kuralı Öğrenme Türleri
Birliktelik kuralı öğrenme algoritmaları genel olarak iki türe ayrılabilir:
- Tek boyutlu birliktelik kuralı öğrenme: Bu türde birliktelik kuralının öncülü ve sonucu öğe kümeleridir. Pazar sepeti analizinde yaygın olarak kullanılır.
- Çok boyutlu birliktelik kuralı öğrenme: Burada kurallar, verinin çeşitli boyutlarına veya niteliklerine dayalı koşullar içerebilir. Bu tür genellikle ilişkisel veritabanlarında kullanılır.
Yaygın olarak kullanılan birkaç birliktelik kuralı öğrenme algoritması şunlardır:
| Algoritma | Tanım |
|---|---|
| Önsel | Aday öğe kümelerini hesaplamak için genişlik öncelikli arama stratejisini kullanır. |
| FP-Büyüme | Veritabanını FP ağacı olarak bilinen yoğunlaştırılmış, daha kompakt bir yapıya sıkıştırmak için böl ve yönet yaklaşımını kullanır. |
| ÜSTÜN BAŞARI | Apriori algoritmasının geleneksel genişlik öncelikli yaklaşımı yerine derinlik öncelikli arama stratejisini kullanır. |
Birliktelik Kuralı Öğreniminden Yararlanma: Kullanım, Zorluklar ve Çözümler
Birliktelik kuralı öğrenimi aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli alanlarda uygulama alanı bulur:
- Pazarlama: Ürün ilişkilerini belirlemek ve pazarlama stratejilerini geliştirmek.
- Web Kullanımı Madenciliği: Kullanıcı davranışını belirlemek ve web sitesi düzenini iyileştirmek.
- Tıbbi teşhis: Hasta özellikleri ile hastalıklar arasındaki ilişkilerin bulunması.
Birliktelik kuralı öğrenimi önemli faydalar sunsa da aşağıdaki gibi sorunlarla karşılaşabilir:
- Çok sayıda oluşturulan kural: Büyük veritabanları için çok fazla sayıda kural oluşturulabilir. Bu durum, destek ve güven eşiklerinin artırılması veya kural oluşturma sırasında kısıtlamaların kullanılmasıyla hafifletilebilir.
- Kuralların yorumlanmasında zorluk: Oluşturulan kurallar bir ilişkiyi gösterebilir ancak mutlaka nedensellik anlamına gelmez. Dikkatli bir yorum gereklidir.
Benzer Tekniklerle Karşılaştırmalar
Birliktelik kuralı öğrenimi, diğer makine öğrenimi ve veri madenciliği teknikleriyle bazı benzerlikler paylaşsa da, belirgin farklılıklar vardır:
| Teknik | Tanım | benzerlikler | Farklılıklar |
|---|---|---|---|
| Birliktelik Kuralı Öğrenimi | Bir dizi öğe arasında sık görülen kalıpları, ilişkileri veya korelasyonları bulur | Büyük veri kümeleriyle çalışabilir; denetimsiz | Bir hedef değer tahmin etmiyor |
| sınıflandırma | Kategorik etiketleri tahmin eder | Büyük veri kümeleriyle çalışabilir | Denetlenen; bir hedef değer tahmin eder |
| Kümeleme | Benzer örnekleri özelliklerine göre gruplandırır | Denetimsiz; büyük veri kümeleriyle çalışabilir | Kuralları tanımlamaz; yalnızca verileri kümeler |
Birliktelik Kuralı Öğreniminin Geleceği
Verilerin hacmi ve karmaşıklığı artmaya devam ettikçe birliktelik kuralı öğreniminin geleceği umut verici görünüyor. Dağıtılmış hesaplama ve paralel işlemedeki gelişmeler, daha büyük veri kümelerinde birliktelik kuralının öğrenilmesine yönelik işlem süresini hızlandırabilir. Ayrıca yapay zeka ve makine öğrenimindeki ilerlemeler, karmaşık veri yapılarını ve türlerini işleyebilen daha karmaşık ve incelikli birliktelik kuralı öğrenme algoritmalarına yol açabilir.
Birliktelik Kuralı Öğrenme ve Proxy Sunucuları
Proxy sunucuları, farklı web sitelerindeki kullanıcı davranışı verilerini toplamak ve bir araya getirmek için kullanılabilir. Bu veriler, kullanıcı davranış kalıplarını anlamak, hizmeti iyileştirmek ve güvenliği artırmak için birliktelik kuralı öğrenimi kullanılarak işlenebilir. Ayrıca, proxy'ler veri toplamayı anonimleştirerek gizliliği ve etik uyumu garanti edebilir.
İlgili Bağlantılar
Birliktelik Kuralı Öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyenler için bazı yararlı kaynaklar şunlardır:
