Uzm. Ody. Soner Türüdü

Site 1. rengi

Site 2. rengi

Topbar rengi

Menü ikon

Menü hover

Menü arama

Footer rengi

Tasarım

Odyoloji’de Veri Okuryazarlığı

Odyoloji’de Veri Okuryazarlığı

Veri okuryazarlığı, günlük hayatta veriyle temas ettiğimiz ilk anlardaki basit veri yorumlama kabiliyetleridir.

Veri okuryazarlığı, her türden veri tipini, değişken ve ölçek türlerini tanımlayabilme, betimsel istatistikleri ve istatistiksel grafikleri kullanarak veri değerlendirebilme yeteneğidir.

Keşifçi veri analizi ve veri görselleştirme ile verileri herkesin anlayacağı şekilde özelleştirebiliriz.


Örneğin yukarıdaki resimde basit bir veri görselleştirme kullanılmıştır. Eğer bu haber, gazetede metin şeklinde verilseydi ya da yüzdelik(%) istatistiklerle sunulsaydı bu kadar dikkat çekici ve herkesin anlayabileceği şekilde olabilir miydi?

Verileri, gerçek hayat uygulamalarında kullanırken verilerin tamamı (popülasyon) yerine belirli bir alt küme (örneklem) ile çalışırız. Fakat burada önemli olan nokta, örneklemin, tüm veri setini (popülasyonu) çok iyi bir şekilde temsil etmesi gerektiğidir. Makine öğrenmesi ve yapay zeka uygulamalarında da, tüm veri seti yerine, bu örneklemleri kullanmaktayız.

Örneğin, bir işitme cihazı satın almak istiyorsunuz ve işitme cihazı fiyatlarını merak ediyorsunuz. İlgili  siteye girdiğinizde, işitme cihazlarına ait markalar, cihaz çeşitleri, fiyatları, bant ve kanal sayıları, FM sistemler gibi pek çok veri önümüze gelir. Peki bu verilerin makine öğrenimi yardımıyla işlenerek, akıllı bir sisteme entegre edilmesi ile işitme kaybınıza uygun bir cihaza ait fiyat tahmini yapabileceğini düşündünüz mü?

İşitme kayıplı bireyleri Odyologlar doğru şekilde yönlendirerek uygun cihazı seçmelerini sağlamaktadırlar. Fakat son yıllarda sürekli gelişen teknoloji ile büyük veri setleri oluşmakta ve uygulayıcıların dahi cihaz seçimlerinde ve ayar konusunda karar vermekte zorlandıkları görülmektedir.

Şimdi bir de konuyu algoritma ile açıklayalım.

       İşitme cihazı fiyatı = 3500 – (200 * pil ömrü) + (120 * kanal sayısı) + ….. + (180 * bant sayısı)

Yukarıdaki algoritmada, tüm veri setinin (Yi), makine öğrenmesi ile parametre tahmin yöntemleri (daha sonra bahsedilecek) kullanılarak örneklem katsayıları(b0, b1, b2..) oluşturulduktan sonra işitme cihazı fiyat tahmini yapılmasını sağlayan bir model gösterilmiştir (temsili).

  • Yukarıdaki örnekte verilen işitme cihazı tipi, bant ve kanal sayıları, pil ömrü gibi terimlerin her biri ‘Gözlem birimi’, ‘Observation Unit’ olarak adlandırılmaktadır.
  • Makine öğrenmesi, örneklem katsayılarının oluşturulması aşamasında kullanılmaktadır. Bu sistemin web sitelerine veya uygulamalara entegre edilmesine deployment denmektedir.
  • Bu sürecin baştan sona uygulanmasına veri bilimi projesi denmektedir.
  • Sürece bir ekip dahil olduğunda, ekip lideri ilgili süreci ‘makine öğrenmesi projesi’ olarak adlandırabilir. Çünkü proje sonunda dikkate değer konu, sonuçlar ve başarı oranıdır.
  • Bu süreç, pazarlama aşamasında ise ‘yapay zeka projesi’ olarak bahsedilir. Çünkü ilgili projenin parlatılması gerekmektedir.
  • Aynı zamanda bu süreçte istatistik de kullanıldığı için ‘istatistiksel model’ demek de mümkündür.

Gerçek hayattan; kredi başvurusu değerlendirme, Netflix ve Amazon gibi e-ticaret sitelerinde ürün tavsiyeleri, Siri gibi doğal dil işleme ve makine öğreniminin kullanıldığı kişisel asistanlarda veri okuryazarlığı ve yapay zeka kullanılmaktadır.

Odyoloji alanında makine öğrenmesi ve yapay zeka uygulamalarının gelecek 5-10 yıl içerisinde giderek artması beklenmektedir. Bu alanla ilgilenen Odyoloji lisans öğrencileri, ülkemizde henüz açılan, açılmakta olan Yapay Zeka ve Veri Bilimi yüksek lisans programlarını değerlendirebilirler.

Bir önceki yazıda İşlemsel (Hesaba Dayalı) Odyoloji’den bahsetmiştik. Buradan ulaşabilirsiniz. Bir sonraki yazıda ise veri okuryazarlığında genel matematiksel ifadelerden bahsedeceğim.

Sorular, projeler ve katkılar için yorum yazabilir; soner.turudu@gmail.com mail adresinden ulaşabilirsiniz.

BİR YORUM YAZIN

ZİYARETÇİ YORUMLARI - 2 YORUM

Henüz yorum yapılmamış.