Yapay Zekâ Projelerinde Hangi Veriler Kullanılır?
Yapay Zekâ Projelerinde Hangi Veriler Kullanılır?
Yapay zekâ projelerinin başarısı, kullanılan algoritmalardan çok hangi verilerin kullanıldığına bağlıdır. AI sistemleri kendi başına bilgi üretmez; geçmişte toplanmış ve anlamlandırılmış verilerden öğrenir. Bu nedenle “hangi verilerle çalışıyoruz?” sorusu, yapay zekâ projelerinin en kritik başlangıç noktasıdır. Yanlış veya yetersiz veriyle kurulan AI projeleri, teknik olarak doğru olsa bile iş değeri üretemez.
Veri, Yapay Zekâ Projesinin Temelidir
Yapay zekâ, sezgisel değil istatistiksel çalışır. Verideki örüntüleri, ilişkileri ve sapmaları öğrenir. Bu nedenle veri türü, kapsamı ve kalitesi doğrudan model performansını belirler.
AI’ın zekâsı, verinin kalitesiyle sınırlıdır.
1. Yapısal (Structured) Veriler
Yapısal veriler, tablo formatında düzenli alanlara sahip olan verilerdir. Kurumsal AI projelerinde en sık kullanılan veri türüdür.
- Müşteri ve işlem kayıtları
- Satış, finans ve muhasebe verileri
- Zaman serileri ve performans metrikleri
Tahmin, sınıflandırma ve optimizasyon projeleri için idealdir.
2. Yarı Yapısal (Semi-Structured) Veriler
Belirli bir yapıya sahip olsa da klasik tablo düzeninde olmayan veriler bu gruba girer.
- JSON, XML ve API çıktıları
- Sistem ve uygulama logları
- Olay (event) kayıtları
Operasyonel izleme, güvenlik ve anomali tespitinde sık kullanılır.
3. Yapısal Olmayan (Unstructured) Veriler
Günümüzde üretilen verilerin büyük bölümü yapısal olmayan verilerdir. AI, özellikle NLP ve Generative AI ile bu verilerden değer üretir.
- E-postalar ve metin dokümanları
- PDF, Word ve sunum dosyaları
- Sosyal medya ve geri bildirim içerikleri
Bu veriler, müşteri deneyimi ve bilgi işçiliğinde kritik rol oynar.
4. Görüntü ve Video Verileri
Bilgisayarlı görü (Computer Vision) projelerinde kullanılan veri türleridir. AI, bu verileri piksel düzeyinde analiz eder.
- Üretim ve kalite kontrol görüntüleri
- Güvenlik kamera kayıtları
- Tıbbi görüntüler
Yüksek doğruluk için yüksek hesaplama gücü gerekir.
5. Ses ve Konuşma Verileri
Ses verileri, konuşma tanıma ve duygu analizi gibi projelerde kullanılır.
- Çağrı merkezi kayıtları
- Sesli komutlar
- Toplantı ve görüşme kayıtları
6. Sensör ve IoT Verileri
Gerçek zamanlı ve yüksek hacimli bu veriler, özellikle üretim ve lojistik AI projelerinde kullanılır.
- Makine sensör ölçümleri
- Enerji ve çevresel veriler
- Akıllı cihaz verileri
Bu projelerde hız, doğruluktan daha kritik olabilir.
Etiketli ve Etiketsiz Veri Ayrımı
Yapay zekâ projelerinde veriler sadece türüne göre değil, etiket durumuna göre de ayrılır.
- Etiketli veri: Doğru sonucu bilinen veriler (denetimli öğrenme)
- Etiketsiz veri: Ham ve sınıflandırılmamış veriler (denetimsiz öğrenme)
Etiketli veri daha pahalıdır ama sonuçları daha kontrollüdür.
Veri Kalitesi Neden Türden Daha Önemlidir?
Her veri türüyle AI yapılabilir; ancak düşük kaliteli veriyle iyi AI yapılamaz.
- Eksik ve hatalı kayıtlar
- Yanlı veri setleri
- Güncelliğini yitirmiş bilgiler
Kalitesiz veri, en iyi modeli bile başarısız kılar.
En Sık Yapılan Yanılgılar
- “Ne kadar çok veri, o kadar iyi AI”
- “Sadece büyük veriyle AI olur”
- “Model veriyi telafi eder”
- “Veri hazırlığı sonra yapılır”
Sonuç
Yapay zekâ projelerinde; yapısal tablolardan metinlere, görüntülerden sensör verilerine kadar çok farklı veri türleri kullanılır. Ancak asıl belirleyici olan veri türü değil; verinin doğruluğu, temsil gücü ve iş bağlamına uygunluğudur. Başarılı AI projeleri “hangi modeli kullandık?” sorusundan önce “hangi veriye güveniyoruz?” sorusuna net cevap verebilen projelerdir. Yapay zekâ, veriyle başlar ve veriyle değer üretir.