Veri Madenciliği ve Bilimsel Araştırma Süreci

Bugün sıklıkla duymaya başladığımız veri madenciliği ifadesi, genel itibariyle veri setlerinden anlamlı ve kullanışlı bilgiler elde etme süreci olarak tanımlanabilir. Bilgi teknolojileri ile küçülen dünyada, organizasyonlar veya bireyler için veri toplamak, yavaş yavaş önemli bir problem olmaktan çıkmakta ve esas problem toplanan verilerin depolanması ve analiz edilmesine evrilmektedir. Her bir alışveriş, attığımız her bir elektronik posta, hatta bastığımız her bir klavye tuşu ile büyük veri setlerinin oluşumuna bir katkı da biz sağlamaktayız. İşte oluşan bu veri yığınlarının analizi veri madenciliği araç ve teknikleri ile mümkün olmaktadır. Veri madenciliği araçlarının ve tekniklerinin yetenekleri; öngörüleme, sınıflama, tahmin etme, tanımlama, kümeleme ve veriler arası örüntüler yakalama olarak kabaca sıralanabilir. Bu yeteneklerin bazıları mevcut durumu ortaya koyan “Ne?” sorusuna cevap ararken, bazıları ise geleceğe yönelik açıklamalarda bulunmak için “Ne olacak” sorusuna yanıt aramaktadır. “Büyük veri” ve “veri madenciliği” kavramlarının tanımlamalarını ve bu kavramların günümüzde geldiği nokta ve içerdikleri anlamları bir başka yazıya bırakıp bu yazıda veri madenciliğinin bilimsel araştırma sürecine etkisi üzerinde durmak istiyorum.

Bir bilimsel araştırma süreci döngüsü, araştırmacının bir sorun hissetmesi ile başlayan ve sorununa bir çözüm getirmesi (veya getirememesi) ile biten döngüsel bir süreçtir. Bu süreç dahilinde araştırmacı kabaca; sorununu bir bilimsel araştırma problemi haline dönüştürür, araştırma hipotezleri kurar, veriler toplar, hipotezlerini sınamak için analizler yapar.

Veri madenciliği tekniklerini temel istatistiksel tekniklerden ayıran özeliklerden birisi de veri madenciliğinin veri kümeleri içerisinde bulunan gizli bilgileri ortaya çıkarmaya yönelik olmasıdır. Geleneksel istatistiksel metotlarla veri kümelerinden beklenmeyen bilgi çıkarımı mümkündür ancak veri madenciliği direk olarak veri kümesi içerisinde gizli ilişki, örüntü, birliktelikleri ortaya çıkarmaya yöneliktir. Bu haliyle bir veri madencisinin, bilimsel araştırma süreci klasik bir biçimde -bir sorun hissetmesi ile- başlamayabilir.  Onun için sorunun kendi zaten yığın halinde ortada duran büyük veri kümeleridir. Araştırma başında kurulacak hipotezlerde bazen anlamını yitirebilir (Tabi çok genel hipotez cümlelerinden bahsetmiyorum). Zira veri kümesi içinde gizli bilgileri ortaya çıkarmaya yönelik bir araştırmada bulunan sonuçlar daha önce hissedilmemiş ve dolayısıyla araştırma problemine dönüştürülememiş ve hipotez cümleleri oluşturulamamış bilgilerdir.

Sonuç olarak; veri madenciliği enstrümanlarının klasik araştırma süreci ezberini bozduğunu söylemek çok da yanlış olmaz.

NOT: Yazının başında kullanılan resim;  www.brainlesstales.com sitesinden alınmıştır. Orjinal resim için tıklayınız

Avrupa’nın yapamadığını Türkiye yaptı!

Kamu maliyesinde devleri geride bıraktık

Kamu borç stokunun GSYH’ya oranı gelişmiş ekonomilerde ve AB’nin çoğu ülkesinde yükselirken, Türkiye’de bu oran Maastricht kriteri olan yüzde 60’ın çok altına geriledi.

2002 – 2013 yılları arasında AB tanımlı kamu borç stokunun GSYH oranı AB’de yüzde 60,6’dan yüzde 89,5’e ulaşırken, Türkiye’nin uyguladığı mali disiplin ve etkin kamu borç yönetimi ile bu oran yüzde 74’ten yüzde 36’ya düşürüldü. Türkiye, uyguladığı bu politika sayesinde; AB tanımlı brüt kamu borç yükünü AB-28 ortalamalarının çok altına çekerken, net kamu borç stokunun mlli gelire oranını önemli ölçüde azalttı ve faiz harcamalarının vergi gelirlerine oranını keskin şekilde düşürdü. 2008 yılı küresel krizden sonra gelişmiş ülkeler başta olmak üzere, krizin derinden hissedildiği Yunanistan, İspanya, Portekiz, İrlanda ve İtalya’da kamu borç stokunun GYSH’ya oranı hızlı bir şekilde yükselerek yüzde 100’ün üzerine çıktı.

28 ÜLKEDEN 15’İ KRİTERİ SAĞLAMADI
IMF’nin 2013 yılı verilerini tahmin olarak gösterdiği veride, AB’ye üye 28 ülkeden 15’i Maastricht kriterini sağlayamazken, kritere uyan 13 ülkenin de sadece 3’ünün (Lüksemburg, Bulgaristan ve Estonya) kamu borç stokunun GSYH’ya oranı Türkiye’nin altında gerçekleşti. Küresel krizin en fazla etkilediği Yunanistan’ın kamu borç stokunun GSYH’ya oranı, AB’ye üye ülkeler arasında en fazla yükselen ülke olurken, 2008 yılında yüzde 112,9’dan 2013 yılında yüzde 175,7’ye yükseldi. Yunanistan’ı yüzde 132,3 ile İtalya, yüzde, 123,6 ile Portekiz, yüzde 123,3 ile İrlanda, yüzde 114,1 ile Güney Kıbrıs Rum yönetimi ve yüzde 100,9 ile Belçika takip etti. AB’nin lokomotifi konumundaki Almanya’nın kamu borç stokunun GSYH’ya oranı 2008 yılında yüzde 66,8 iken geçen yıl yüzde 80,4’e yükseldi. Fransa’da bu oran geçen yıl yüzde 93,5 ve İngiltere’de yüzde 92,1 düzeyinde gerçekleşti.

Lüksemburg’un kamu borç stokunun GSYH’ya oranı 2013 yılında yüzde 22,9, Bulgaristan’ın yüzde 16 ve Estonya’nın yüzde 11 seviyesinde iken, Türkiye’den daha iyi konumda olan ülkeler oldu. 2013 yılı itibariyle kamu borç stokunun GSYH’ya oranı en yüksek olan ülke yüzde 243 ile Japonya oldu. ABD’de bu oran yüzde 102,7, Kanada’da yüzde 85,3 düzeyde gerçekleşti. Öte yandan IMF, 2018 yılında Türkiye’nin kamu borç stokunun GSYH’ya oranının yüzde 30,7’ye gerileceğini öngörüyor. Analistler, Türkiye’nin kamu maliyesinde son yıllarda sergilediği performansın gelişmiş ülkelerden daha iyi olmasının büyük bir başarı olduğunu belirterek, Maastricht kriterlerinin ekonomik krizin ardından AB tarafından unutulduğunu ve konuşulmadığına dikkati çekiyor.

“PERFORMANS TAKDİR TOPLUYOR”
Odeabank Ekonomik Araştırmalar ve Stratejik Planlamadan Sorumlu Genel Müdür Yardımcısı Serkan Özcan, Türkiye ekonomisinin en güçlü yanlarından birisin görece düşük kamu borcu olduğunu söyledi. 2008 yılında etkileri belirginleşen global kriz süresince mali disiplinin daha fazla önem kazandığını belirten Özcan, Türkiye’nin kamu açığını ciddi anlamda düşürmeyi başardığına dikkati çekti. Özcan şunları kaydetti:

“Kamu borç stokunun milli gelire oranı son 5 yılda yüzde 46,1’den 2013’te yüzde 36’ya kadar geriledi. Bu oran; Kırılgan Beşli ortalaması olan yüzde 48’in oldukça altında bir seviyeye karşılık geliyor. Gelişmiş ekonomilerin ise üç haneli seviyelerini daha uzunca bir süre sürdürmesi bekleniyor. Türkiye yüksek cari açığına karşın, disiplinli kamu maliyesinden aldığı güçle kamu borç stokunu milli gelire oran olarak önümüzdeki yıllarda da düşürmeye devam edeceğini tahmin ediyoruz.

Avrupa’da Maastricht kriterleri olarak tanımlanan yüzde 60’lık seviyeyi çoğu Avrupa ülkesi tutturamazken, aday ülke olarak Türkiye’de kaydedilen performans tüm kesimlerce takdir topluyor. Kamu maliyesinin bu durumu, Türkiye ekonomisinde olası zayıflık halinde, gerektiğinde kamu destekleriyle ekonominin canlandırılabilmesine de imkan tanıyor.”

“AZALMAYA DEVAM EDECEK”
Geçen yıl Türkiye’nin bütçe açığının milli gelire oranının yüzde 1,2 ile Kırılgan Beşli’nin en düşük seviyesi ve Kırılgan Beşli ortalaması olan yüzde 4 değerinin neredeyse dörtte biri düzeyinde gerçekleştiğine işaret eden Özcan, “Türkiye sadece kamu borç stokunu düşürmekle kalmayıp, kamu borç stokunun vadesini uzatarak faiz riskini azaltırken, TL cinsinden borçlanma oranını artırarak kur riskini de hafifletti. Sonuç olarak, Türkiye’de kamu borç stokunun, sağlıklı kamu finansmanı ve güçlü mali göstergeleri ile risk unsuru olmayacağını düşünüyoruz” dedi.

Genel yönetim borç stoku kapsamında değerlendirilen ve merkezi yönetim dışında kalan dış borç stoku ise son birkaç yıldır sınırlı bir şekilde arttığını anlatan Özcan, kamu dış borç stokundaki artışta esas olarak kamu bankalarının yurtdışı piyasalardan borçlanmaya yakın bir süre önce başlamasının etkili olduğunu ifade etti. Özcan, kamu bankalarının dış borç stokunun 2009 yılı sonundaki 4,7 milyardan 2013 yılı 3. çeyreğinde 24 milyar dolara çıktığı bilgisini vererek, “Diğer taraftan bu dönemde Merkez Bankası dış borç stoku ise, 2000’li yılların başlarında döviz rezervlerini artırmak için uygulamaya geçilen işçi dövizlerini mevduatlarının kapatılması süreciyle yapısal olarak 13,2 milyar dolardan 5,6 milyar dolara geriledi ve 2014 yılında da hızla azalmaya devam edecek” değerlendirmesini yaptı.

Kaynak

Facebook ‘yapay zeka’ laboratuvarı kuruyor

Dünyanın en büyük sosyal ağı Facebook, yapay zeka çalışmalarına odaklanmak için bir laboratuvar kuruyor.

Şirket, yapay zeka alanına büyük bir değişim getirmek istediklerini açıkladı. Facebook, online içeriği çok daha iyi analiz etmek ve kullanıcıların taleplerini en iyi şekilde karşılamak için yapay zeka algoritmalarına odaklanmaya karar verdi. Facebook ve Google + üzerinden açıklama yapan New York Üniversitesi (NYU) bilgisayar ve sinir bilimi profesörü Yann LeCun, ‘Facebook’un yapay zeka alanına büyük değişimler getirmek için bir laboratuvar kuracağını’ duyurdu. Facebook ve NYU Veri Bilimi Merkezi arasında yapılan işbirliği kapsamında, veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zeka alanında çalışmalar yapılacak. Mashable sitesinin haberine göre, Facebook CEO’su Mark Zuckerberg yapay zeka laboratuvarını gelecek hafta düzenlenecek bir konferansta duyuracak.

BİRDEN ÇOK LABORATUVAR

Facebook, Eylül ayında sekiz kişilik üyelerini belirlediği ekibin, ‘insanların paylaştığı içeriği mantıklı bir şekilde analiz ederek soruların cevaplanması adına yeni bakış açıları oluşturulacağını, böylece mevcut özüm sunan teknolojilerin daha da geliştirileceğini’ belirtti. AllThingsD sitesinin verdiği bilgiye göre, yapay zeka ekibi New York, Londra ve California’da ofislere sahip olacak. Yapay zeka projesi, milyarın üzerinde üyesi olan Facebook’un verileri çok daha iyi analiz eden yazılımla doğru kişiye doğru reklamı sunmak istediğine işaret ediyor.

 

 

 

 

 

 

kaynak