HAKKIMIZDA

İnsanın öğrenme yöntemlerini bilgisayara kazandırabilmek amacıyla veriden öğrenme ve optimizasyon araştırma laboratuvarımızda veri madenciliği, makine öğrenmesi ve optimizasyon konularında araştırmalar yürütülmektedir. Bu bağlamda müzik eserleri, web sayfaları, protein dizileri, finansal veriler, sosyal ağlar gibi değişik ortamlardan toplanan veriler kullanılarak yapay sinir ağları, karar destek makineleri, karar ağaçları gibi sınıflandırıcıların eğitilmesi, öznitelik seçimi, sınıflandırıcı birleştirme teknikleri, öneri modelleri, öngörü modelleri, makine öğrenmesi ve optimizasyon teorisi konularında aktif olarak çalışılmaktadır.  Araştırma grubumuz endüstri ile de ortak projeler yürüterek 21. Yüzyılın veri merkezli dünyasındaki problemlere çözüm üretmek üzere yöntemler geliştirmektir.

Veri Madenciliği nedir?

Veri madenciliği büyük miktarda ham veri içinde ilginç ve yararlı örüntüleri bulmaya yönelik teknik ve yöntemleri kapsamaktadır.  Teknolojinin gelişimiyle birlikte üretilen verinin erişilmesi ve depolanması da kolaylaşmıştır. Ancak ham veri işlenmediği zaman bir bilgi içermemektedir ve değersizdir. Veri madenciliği yöntemleri ile büyük ölçüde veri içinde aykırılıklar, bağıntılar bulunarak geleceğe yönelik öngörü yapılabilmektedir. Veri madenciliğinin bir diğer amacı ise karar vericiler için değerli olabilecek ve yön gösterebilecek bilgiyi belirli yöntemler ile veri içinden çıkarmaktır.

Veri madencilği alanında kullanılan teknik ve yöntemler makine öğrenmesi, yapay zeka, istattistik, veritabanı teknolojileri, görselleştirme farklı disiplinleri birleştirerek disiplinerarası çalışma gerektirmektedir. Günümüzde veri madenciliği teknolojileri ileri seviyede matematik, istatistik, optimizasyon, lineer cebir ve algoritma bilgisi gerektirmektedir.