Bir Yapay Zekâ Projesinin Aşamaları Veri Toplama

Bir Yapay Zekâ Projesinin Aşamaları – Veri Toplama: En Kritik Süreçler, Karar Noktaları ve Stratejik Yaklaşımlar

Yapay zeka (YZ) projelerinin başarısı, genellikle kullanılan verinin kalitesine ve miktarına doğrudan bağlıdır. Bu nedenle yapay zekâ projesinin en kritik aşamalarından biri olan veri toplama süreci , doğru planlanmadığında tüm projeyi riske atabilir.

Bu makalede sizlere bir yapay zekâ projesinde veri toplamanın nasıl yapılması gerektiğini , hangi adımlarda hangi kararların alınması gerektiğini, bu süreçte nelere dikkat edilmesi gerektiğini ve hangi stratejilerin benimsenmesi gerektiği hakkında adım adım detaylı bilgiler sunacağız.

1. Yapay Zekâda Veri Neden Bu Kadar Önemlidir?

Yapay zekâ, insan gibi düşünme ve karar verme yeteneğini verilerden öğrendiği örüntüler sayesinde kazanır . Yani veri; modelin “öğrenme kaynağı”, “bilgi deposu” ve aynı zamanda “gerçek dünya deneyimi”dur.

Veri olmadan:

Model eğitilemez
Tahmin yapılamaz
Karar alınamaz

Bu yüzden veri toplama, yapay zekâ projesinin temel taşıdır .

2. Veri Toplama Aşamasının Amacı Nedir?

Veri toplama aşamasının amacı, yapay zekâ modelinin doğru öğrenmesini sağlamak için uygun, yeterli ve kaliteli verileri elde etmektir . Bu aşama, yalnızca “veri almak” değil, aynı zamanda:

Hangi verilerin gerekli olduğunun belirlenmesi
Veri kaynaklarının tespiti
Veri toplama yöntemlerinin seçimi
Etik ve yasal uygunluğun sağlanması

gibi önemli kararları da içerir.

3. Veri Toplama Süreci: Adım Adım Nasıl Yapılır?

1. Hangi Veriye İhtiyaç Var?

Önce problemin doğası analiz edilmelidir. Örneğin:

Görüntü tanıma mı yapılacak?
Metin sınıflandırması mı?
Fiyat tahmini mi?

Bu sorulara göre hangi veri tiplerine ihtiyaç olduğu belirlenmelidir.

Sorulması Gereken Temel Sorular:

Modelin girdisi ne olacak?
Modelin çıktısı ne olacak?
Hangi özellikler (features) modele katkı sağlar?
Bu özellikleri ölçmek için hangi veri gerekiyor?

2. Veri Kaynağı Nereden Olacak?

Veri üç farklı kaynaktan temin edilebilir:

a) İç Kaynaklar (Kendi Sisteminizden Elde Edilen Veri)

CRM sistemleri
ERP sistemleri
Web siteleri
Mobil uygulamalar
Günlük kayıtları (logs)

b) Harici Kaynaklar (Dıştan Alınan Veri)

Açık veri setleri (örneğin Kaggle, UCI)
Hükümet kurumları tarafından yayınlanan veriler
Üçüncü parti satıcılar
API’ler aracılığıyla alınan veriler

c) Aktif Veri Toplama (Kullanıcıdan Doğrudan Veri Alma)

Anketler / formlar
Sohbet robotları (chatbot)
Uygulama içi kullanıcı davranış izleme

3. Veri Toplama Yöntemi Seçimi

Veri kaynağını bulduktan sonra, veriyi nasıl toplayacağınıza karar vermeniz gerekir.

Yaygın Kullanılan Yöntemler:

Web Scraping: Web sitelerinden otomatik veri çekme
API Entegrasyonu: Harici sistemlerden veri alma
Anket ve Form Doldurtma: İnsanlardan veri toplama
IoT Sensörleri: Cihazlardan sürekli veri alma
Görsel ve Ses Kayıt Cihazları: Kamera, mikrofon vb. ile veri toplama

4. Veri Formatı ve Yapılandırılması

Toplanan veriler farklı formatlarda olabilir:

Yapılandırılmış veri (Excel, SQL tabloları)
Yapılandırılmamış veri (metin, ses, görüntü)
Yarı yapılandırılmış veri (JSON, XML)

Bu veriler, işlenebilir hale getirilmelidir. Örneğin:

Görseller JPG/PNG formatına dönüştürülür
Metinler küçük harfe çevrilir, stop words temizlenir
Sayısal değerler normalize edilir

5. Veri Kalitesi Kontrolü

Toplanan verilerin kalitesi, modelin performansını doğrudan etkiler. Bu nedenle şu kontroller yapılmalıdır:

Eksik değerler var mı?
Anomali (outlier) veriler var mı?
Yanlış veya tutarsız veriler düzeltildi mi?
Veri kümesi dengeli mi?

6. Veri Etiketi (Label) Oluşturma

Eğer gözetimli öğrenme kullanıyorsanız, her veri örneği için bir etiket (label) olmalıdır. Örneğin:

Spam e-posta tespiti için her e-posta spam ya da spam değil olarak işaretlenmelidir.
Hastalık teşhisi için her röntgen görüntüsü hastalık var/yok şeklinde etiketlenmelidir.

Bu işlem manuel veya otomatik yapılabilir:

Manuel etiketleme: Uzman kişilerce yapılır
Otomatik etiketleme: Hazır modellerle yapılır

7. Veri Bölünmesi (Train, Validation, Test)

Modelin hem öğrenmesi hem de test edilmesi için veri üç parçaya bölünmelidir:

Set	Amaç
Eğitim (Train)	Modelin öğrenmesi için
Doğrulama (Validation)	Model ayarlaması için
Test	Gerçek performans ölçümü için

Genellikle veri oranı şöyle olur:

%70 Eğitim
%15 Doğrulama
%15 Test

8. Veri Depolama ve Güvenliği

Toplanan veriler güvenli bir şekilde saklanmalı ve erişimi kontrol altına alınmalıdır.

Dikkat Edilmesi Gerekenler:

GDPR, KVKK gibi veri koruma yasalarına uygun mu?
Şifrelenmiş veri depolama mı yapılacak?
Veriye kimler erişebilir?
Yedekleme planı var mı?

4. Planlama Aşamasında Asla Unutulmaması Gerekenler

Veri toplama süreci başlamadan önce mutlaka cevaplanması gereken bazı kritik sorular vardır.

1. Veri Miktarı Yeterli mi?

Küçük veri seti ile eğitim yapılırsa model gerçek dünyada başarısız olabilir.
Büyük veri seti ise maliyet artırabilir.

2. Veri Dengeli mi?

Örneğin, spam filtresi geliştirmek istiyorsanız hem spam hem de spam olmayan mesajlar eşit oranda olmalıdır.

3. Veri Bilgi İçeriyor mu?

Gürültülü veya anlamsız veriler modeli yanıltabilir.
Özellikler gerçekten çıktı üzerinde etkili mi?

4. Veri Güncel mi?

Zamanla değişen veriler (örneğin finansal veriler), modelin zaman içinde başarısını düşürebilir.

5. Veri Dinamik mi?

Modelin çalıştığı ortamda veri sürekli değişiyor mu?
Yeni verilerle yeniden eğitim yapılmalı mı?

5. Veri Toplama İçin Benimsenmesi Gereken Yaklaşımlar

Başarılı bir veri toplama süreci için aşağıdaki yaklaşımlar benimsenmelidir:

1. Veri Odaklı Düşünme

Problemi çözmek için hangi veriye ihtiyaç olduğunu net belirleyin.
Her veri örneğinin amaca hizmet ettiğinden emin olun.

2. Iteratif Yaklaşım

İlk başta eksik verilerle başlayıp, modelin gelişimine göre yeni veriler ekleyin.
Geri bildirim döngüsünü kullanarak veri kalitesini iyileştirin.

3. Otomasyon

Veri toplama sürecini mümkün olduğunca otomatikleştirin.
API entegrasyonu, web scraping araçları gibi teknolojilerden yararlanın.

4. Etik ve Yasal Uyum

Kişisel verilerin kullanımı konusunda yasa ve etik ilkeleri göz önünde bulundurulmalı.
Veri sahiplerinin onayı alınmalı.

5. Esneklik

Gelecekte veri yapısının değişebileceğini hesaba katın.
Sistem, yeni veri tiplerine uyum sağlayabilmelidir.

6. Veri Toplama Sürecinde Karşılaşılan Yaygın Sorunlar ve Çözümleri

Sorun	Açıklama	Çözüm
Eksik Veri	Bazı alanlar boş bırakılmış	Eksik değerleri doldur (imputation)
Gürültülü Veri	Anlamsız veya hatalı veriler	Veri temizleme ve filtreleme
Dengesiz Veri	Belirli sınıflar baskın	Oversampling / undersampling teknikleri
Veri Erişim Sorunu	Veri farklı sistemlerde saklanıyor	ETL (Extract, Transform, Load) süreci
Yasal Risk	Kişisel veri yönetimi yanlış yapılmış	GDPR/KVKK uyumu sağlanmalı

7. Veri Toplama Sürecinde Başarılı Örnekler

Sağlık Sektörü – Hastalık Teşhisi

Problem: Akciğer kanseri teşhisi
Veri Toplama: Röntgen ve tomografi görüntülerinin derlenmesi
Kaynak: Hastane veri tabanı + açık veri havuzları
Sonuç: Yüksek doğruluk oranlı model oluşturuldu

E-Ticaret – Ürün Tavsiyesi

Problem: Müşteriye ürün önerisi
Veri Toplama: Kullanıcı alışveriş geçmişi ve tıklama verileri
Kaynak: Web sitesi log dosyaları
Sonuç: Satış oranlarında %35 artış

Medya – İçerik Önerisi

Problem: Video öneri sistemi
Veri Toplama: İzlenme geçmişleri, beğeniler, izleme süresi
Kaynak: Platform veri tabanı
Sonuç: Kullanıcı sadakati arttı

yapay zeka veri toplama, yapay zeka veri hazırlama, yapay zeka veri seti oluşturma, yapay zeka veri toplama yöntemleri, yapay zeka veri kalitesi, yapay zeka veri etiketi, yapay zeka veri bölünmesi, yapay zeka veri depolama, yapay zeka veri ön işleme, yapay zeka veri formatı, yapay zeka veri toplama planı, yapay zeka veri toplama süreci, yapay zeka veri toplama örnekleri, yapay zeka veri toplama stratejisi

Post Views: 54