Sınıflandırma (Classification) Nedir ?
Herkese merhaba , bu yazımda sizlere veri bilimi ve makine öğrenmesi alanında sıkça duyduğumuz bir kavram olan sınıflandırma (classification) nın aslında ne olduğunu kendi söylemlerim ve görsel olarak destekleyerek basitçe anlatmaya çalışacağım.Keyifli okumalar dilerim.
Öncelikle sınıflandırma kelimesini ilk duyduğumuzda sezgisel olarak aklımıza ne geldiği hakkında konuşarak başlayalım.Herhalde bir çoğumuz sınıf kelimesini ilk duyduğumuzda aklımıza ilkokuldaki , ‘2-B SINIFINDAN Ali ve 4-E SINIFINDAN Ayşe arkadaşlarımızı İstiklal Marşımızı okumak üzere kürsüye çağırıyoruz.’ gibi anılarımız gelir.Okullarda A-B-C-D … diye alfabetik sıraya göre devam eden öğrencilerin rastgele yerleştirildikleri sınıflar vardır.Bu rastgele yerleştirme (sınıflama) genellikle Lise seviyesi eğitime kadar devam eder.Peki sonra ne olur güncel adı Liseye Geçiş Sınavı (LGS) olan sınav ile rastgele sınıflandırılan öğrenciler artık belirli puan aralıklarına göre sınıflandırılır.Artık ortada rastgele bir sınıflandırma değil her ne kadar doğruluğu tartışılsa da sistematik bir sınıflandırma oluşmaya başlamıştır.Bu süreçten sonra insanlar lise ,üniversite eğitimlerinde puanlarına göre sınıflandırılırken , iş hayatında ise onları meslekleri , eğitimleri ve geçmişteki yetkinliklerine göre sınıflandırırız.Özetlemek gerekirse , sıfır ile hayata başlayan insanların her hayat safhasında edindikleri nitel ve nicel özellikleri artık onların kimliği , etiketi , kategorisi ya da sınıfı olmaya başlar.
İşte veri bilimi ve makine öğrenmesi alanında sürekli karşımıza çıkan sınıflandırma (classification) sezgisel ve kavramsal olarak basitçe üstteki örneklerimi ifade eden bir derin öğrenme metodudur.Bizler nasıl insanları belirli nitel ve nicel özelliklerine göre ayırt edip sınıflandırıyor isek , figür 1 deki örnekte gördüğünüz gibi kedi ve köpekleri sınıflandırmak için de algoritmalarda ,yazılımlarda aynı metodoloji kullanılır.Örnekte görülen 4 adet aynayı anımsatan modellerde örnek kedi ve köpek resimlerimizi veya canlı görüntülerimizi filtrelemeye çalışırız.Bu filtrelemelerde kullandığımız kurallar dizisi sayesinde o modeller birer beyin gibi davranarak önceden öğrendiği veriler sayesinde karşısındaki nesneyi algılamaya ve sınıflandırmaya çalışır.
Figür 2 de bulunan bir diğer örneğimizde ise yapay zeka modeli tekli ve çoklu objeler için sınıflandırma ve görüntü işleme görevlerini icra etmektedir.Bu iki örnekten yola çıkarak canlı ve cansız nesneler için sınıflandırma kavramını çokça örneklendirebiliriz.
Bu yazımda kendi ifadelerim , görseller ile de destekleyerek Sınıflandırma (Classification) aslında nedir basitçe ve sezgisel olarak günlük hayata indirgeyip anlatmaya çalıştım.Bir sonraki yazımda görüşmek dileği ile …
