Karmaşık verilerin bölütlenmesi ve sınıflandırılması, büyük ölçekli veri analizi için önemlidir Bu işlem, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak verileri daha anlamlı ve erişilebilir hale getirir Karmaşık verilerin sınıflandırılması, işletmelerin karar verme süreçlerinde daha doğru ve hızlı kararlar almasına yardımcı olabilir Bizi ziyaret edin ve daha fazla bilgi edinin!

Karmaşık verilerin yönetimi her geçen gün daha da önem kazanıyor. Bu verilerin işlenmesi, kullanılması ve analiz edilmesi, farklı iş alanları için büyük bir gereklilik haline geldi. Bu nedenle, verilerin bölütlenmesi ve sınıflandırılması gibi konular da önem kazanıyor.

Bu makalede, veri yönetiminin temel kavramlarından biri olan bölütlenme ve sınıflandırma konularını ele alacağız. Bununla birlikte, verilerin bölütlenmesi ve sınıflandırılmasının neden önemli olduğuna ve hangi yöntemlerin kullanılabileceğine de değineceğiz.

Bölütlenme ve Sınıflandırma Nedir?

Bölütlenme ve sınıflandırma, verileri yönetmek, analiz etmek ve anlamak için kullanılan iki temel kavramdır.

Bölütlenme, verileri kategorilere ayırmak için kullanılır. Bu kategoriler, verilerin benzer yönlerine göre belirlenir. Örneğin, bir müşteri veritabanındaki müşterileri bölütmek isteyebilir. Bunun için benzer özelliklere sahip müşteriler aynı kategoriye dahil edilir. Bu sayede, müşterilerin belirli özellikleri ile ilgili analizler yapmak daha kolay hale gelir.

Sınıflandırma ise verilerin özelliklerini göz önünde bulundurarak belirli bir sınıfa dahil etmek için kullanılır. Bu sınıflar, verinin belli bir özelliğine göre belirlenir. Örneğin, bir makinenin arızalı veya çalışır durumda olup olmadığını sınıflandırmak isteyebiliriz. Bu sınıflandırma, makinenin çeşitli özelliklerine dayanarak yapılır. Bu sayede, hangi makinelerin arızalı olduğunu belirlemek daha kolay hale gelir.

Bölütlenme ve Sınıflandırmanın Önemi

Karmaşık veriler, bugünün teknoloji çağında her geçen gün artıyor. Bu veriler, firmaların ve organizasyonların yönetiminde kritik bir rol oynuyor. Bununla birlikte, bu verilerin analizi oldukça zor ve karmaşık hale gelebiliyor. Verilerin bölütlenmesi ve sınıflandırılması, karmaşık veri analizlerinin daha etkili bir şekilde yapılmasını sağlıyor.

Verilerin bölütlenmesi, verilerin benzer özelliklere sahip gruplara bölünmesidir. Bu sayede, verilerin daha küçük, daha yönetilebilir parçalar halinde analiz edilmesi mümkün olur. Verilerin sınıflandırılması, verilerin belirli bir modele, sisteme veya kategoriye atandığı sınıflandırma yöntemidir. Bu sayede, veriler daha ayrıntılı olarak incelenebilir ve karar verme süreci hızlandırılabilir.

Verilerin karmaşıklığı, bölütlenme ve sınıflandırmanın önemini arttırıyor. Bu yöntemler, verilerin daha hızlı analiz edilmesine, veri yönetiminin kolaylaşmasına ve karar verme sürecinin hızlandırılmasına yardımcı oluyor. Ayrıca, verilerin daha ayrıntılı analiz edilmesini ve daha net sonuçlara ulaşılmasını sağlıyor.

Verilerin bölütlenmesi ve sınıflandırılması, işletmelerin daha iyi hizmet sunmasına, müşteri memnuniyetini arttırmasına ve daha iyi kararlar almasına yardımcı oluyor. Bu nedenle, veri yönetiminde bölütlenme ve sınıflandırma yöntemlerinin kullanılması oldukça önemlidir.

Bölütlenmenin Faydaları

Bir işletmenin işlemiş olduğu veri miktarı zamanla artar ve bu verilerin yönetimi zorlaşır. Verilerin kontrol altına alınması, hızlı ve kolay analiz edilebilmesi için bölütlenmeleri sağlanır. Verilerin bölütlenmesi, verilerin daha rahat bir şekilde incelenmesine imkan verir.

Bölütlenmenin yapılmadığı veriler, okunması zor hale gelir. Verilerin bölütlenmesi, veri setinde yer alan verilerin mantıklı bir şekilde gruplarına ayrılmasını sağlar. Bu yöntem sayesinde verilerin daha hızlı analiz edilmesi mümkün hale gelir. Verilerin gruplara ayrılması, veri yönetiminin kolaylaşmasını sağlar. Verilerin bölütlenmesi, verilerin saklama alanlarında hızlı ve kolayca erişilebilir hale gelmesinin anahtarlarından biridir.

Ayrıca, verilerin bölütlenmesinin bir diğer avantajı, farklı birimlerdeki verilerin bir araya getirilmesi ve analiz edilmesini kolaylaştırmasıdır. Verilerin rahatlıkla karşılaştırılabilmesi, kullanılacak raporların hazırlanmasına katkıda bulunur. Verilerin bölütlenmesi, işletmelerin daha etkin ve verimli bir şekilde çalışmasına olanak tanır.

Verilerin bölütlenmesinin başarılı olabilmesi için işletmeler, verilerin nasıl bölütleneceği konusunda doğru bir strateji belirlemelidir. Verilerin her biri, mantıklı bir şekilde gruplara ayrılmalıdır. Gruplar, verilerin özelliklerine, çıktılarına vb. göre belirlenmelidir. Verilerin bölütlenmesi, verilerin daha çabuk ve verimli bir şekilde analiz edilmesine imkan verir.

Verilerin Daha Hızlı Analiz Edilmesi

Bir işletme için, işletmeyle ilgili tüm verilere sahip olmak oldukça önemlidir. Ancak, bu verileri düzenli olarak analiz etmek oldukça zaman alıcıdır. Bu nedenle, veriler bölütlenir ve sınıflandırılır. Bu nedenle, verilerin daha hızlı analiz edilmesine yardımcı olur.

Verilerin bölütlenmesi, büyük veri kümelerinin daha küçük parçalara ayrılmasıdır. Bu küçük parçalar, analiz edilmesi daha kolay olan veriler haline gelir. Bu sayede, işletme daha hızlı kararlar alabilir. Veri yönetimi de daha kolay hale gelir. Verilerin bölütlenmesi ayrıca veri analizinde hızlı olmasına yardımcı olur.

Verilerin sınıflandırması da verilerin analiz edilme hızını artırır. Veriler sınıflandırılırken belirli kategoriler oluşturulur. Bu kategoriler daha sonra analiz edilir. Verilerin sınıflandırılması sayesinde işletme, verileri daha hızlı analiz ederek daha hızlı kararlar alabilir.

Buna ek olarak, verilerin bölütlenmesi ve sınıflandırılması sayesinde işletmeler daha önce fark edemedikleri fırsatları keşfedebilirler. İşletmeler, verilerin sınıflandırılması sayesinde birbiriyle alakalı verileri daha iyi anlayarak, analiz edebilir ve daha hızlı kararlar alabilirler. Verilerin bölütlenmesi ve sınıflandırılması sayesinde işletmeler, daha verimli bir çalışma ortamı oluşturabilirler.

• Detaylı analizler
• Verilerin daha hızlı yorumlanması
• Veri yönetiminin kolaylaştırılması
• Verilerin daha hızlı analiz edilmesi

Veri Yönetiminin Kolaylaşması

Verilerin bölütlenmesi, sadece hızlı analiz ve işleme için değil, aynı zamanda veri yönetimi için de büyük bir kolaylık sağlar. Veriler belirli gruplara ayrıldığında, her grup için ayrı ayrı yönetmek daha kolaydır. Örneğin, bir şirketin müşteri verilerini bölütlemesi, satın alma geçmişine, belirli bir bölgeye göre veya belli bir demografik özelliklere göre doğru şekilde sınıflandırması gerekebilir. Verilerin belli bir model veya kategoriye ayrılması, daha sonra bu verilerin yönetiminde kolaylık sağlayabilir.

Ayrıca, iyi bölütlenmiş veriler, yöneticilere, çalışanlara ve diğer bağlantılı taraflara daha net bilgi sunar. Belirli bir veri kümesi, yöneticilerin verileri daha kolay gözden geçirmesine ve belirli trendleri daha hızlı görmesine olanak tanır. Bu da veri odaklı karar verme sürecini kolaylaştırır.

Verilerin ve bunların gruplarına ayrılmasının yanı sıra, verilerin saklanması, özellikle büyük veri setleri için önemlidir. Verilerin düzenli bir şekilde saklanması, verilerin bölütlenmesi ve sınıflandırılması anlamsız hale gelebilir. Veri yönetimdeki sorunlar, yanlışlıkla silinen veya kaybolan verilerin tekrar oluşturulması gerektiğinde sorunlara yol açabilir. Sağlam bir veri yönetimi stratejisi, verilerin doğru şekilde bölütlenmesi ve sınıflandırılması için gereklidir.

Sonuç olarak, verilerin bölütlenmesi ve sınıflandırılması önemlidir, çünkü verilerin düzenli bir şekilde yönetilmesinde yardımcı olur. Verilerin belirli kategorilere ayrılması, veri yönetiminde kolaylık sağlar ve verilerin daha net bir şekilde sunulmasını sağlar.

Sınıflandırmanın Faydaları

Sınıflandırma, verilerin belirli kriterlere göre sınıflandırılmasıdır. Verilerin sınıflandırılması, anlamlı bir şekilde karşılaştırılıp analiz edilmesine olanak sağlar. Bu yöntem, birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Sınıflandırmanın en büyük avantajı, verilerin daha ayrıntılı incelenmesine ve anlamlı sonuçlara ulaşılmasına yardımcı olmasıdır.

Veri sınıflandırması, benzer özelliklere sahip verilerin gruplandırılması sayesinde analiz edilmesini kolaylaştırır. Bu sayede verilerin daha ayrıntılı incelenmesi mümkün olur. Örneğin, birkaç farklı ürün kategorisiyle ilgili satış verileri analiz edildiğinde, sınıflandırma yöntemi sayesinde her bir ürün kategorisindeki satışlar ayrı ayrı incelenebilir. Bu da daha detaylı bir analiz yapılmasına ve sonucunda daha doğru kararlar alınmasına yol açabilir.

Verilerin sınıflandırılması, karar verme sürecinin hızlanmasına da katkı sağlar. Özellikle büyük veri setlerinde, verilerin manuel olarak incelenmesi ve sınıflandırılması oldukça zaman alıcı bir işlemdir. Ancak sınıflandırma yöntemi sayesinde benzer özelliklere sahip veriler gruplandırılmakta ve bu gruplar üzerinden analiz yapmak mümkün olmaktadır. Bu da karar verme sürecinin hızlandırılmasını sağlar.

Bu nedenlerle, verilerin sınıflandırılması işlemi oldukça önemlidir ve doğru yöntemlerle yapıldığında oldukça verimli sonuçlar ortaya koyabilir.

Verilerin Daha Ayrıntılı İncelenmesi

Verilerin sınıflandırılması, verilerin daha ayrıntılı incelenmesine katkı sağlar. Sınıflar arasındaki farklılıkların belirgin hale getirilmesi, bir veri kümesinin değerini daha net bir şekilde ortaya çıkarmak için kullanışlıdır. Bu yöntem, verilerin içindeki işaretleri ve kalıpları ortaya çıkarabilir, böylece daha uygun analitik araçlar kullanarak daha ayrıntılı incelemeler yapılabilir.

Bu yöntem, özellikle veri madenciliği faaliyetlerinde oldukça faydalıdır. Örneğin, bir mağaza müşterilerinin satın alma alışkanlıklarını analiz ederek farklı müşteri gruplarını belirleyebilir. Bu sayede, bu grupların ilgi duydukları ürün ve hizmetleri daha iyi tanımlayabilir ve müşteri memnuniyetini arttırmaya yönelik daha etkili stratejiler geliştirebilirler.

Sınıflandırma yöntemi, verilerin ayrıntılı incelenmesi ile birlikte daha doğru ve işlevsel sonuçlar elde etmek için kullanılır. Bu sayede, bir işletmenin süreçlerini daha verimli hale getirmek ve karar verme sürecini hızlandırmak mümkündür. Verilerin sınıflandırılması, gereksiz veri kümelerini ortadan kaldırarak, analiz edilecek verilerin netliğini arttırır ve bunun yanı sıra, gereksiz veri kümelerinin saklanacağı depolama alanını da azaltır.

Verilerin daha ayrıntılı bir şekilde incelenmesi, işletmelerin iş kararları için daha doğru ve güvenilir bir temel sağlar. Sınıflandırma yönteminin kullanılması, farklı eğilimleri ve işaretleri ortaya çıkararak, verilerin daha etkili bir şekilde yönetilmesine yardımcı olur.

Karar Verme Sürecinin Hızlandırılması

Veri sınıflandırma işlemi, birçok alanda kullanılmaktadır. Sınıflandırılan veriler birçok farklı alanda kullanılarak ciddi kararlar ortaya çıkmaktadır. İnsanların zamanının geldiği bu dönemde veri sınıflandırma işlemi de oldukça önemli hale gelmiştir. Sınıflandırılan verilerin hızlı bir şekilde incelenmesi sayesinde karar verme süreci oldukça hızlanmaktadır.

Verilerin sınıflandırılması, birçok farklı yöntemle yapılabilmektedir. Bunlar arasında en yaygın olarak kullanılanı K-Means yöntemidir. Bu yöntemde, veriler birbirlerine olan benzerliklerine göre gruplandırılmaktadır. Bu gruplama sayesinde sınıflandırılan veriler daha ayrıntılı olarak incelenebilmekte ve karar verme süreci hızlanmaktadır.

Destek vektör makinesi yöntemi de en yaygın olarak kullanılan sınıflandırma yöntemlerindendir. Bu yöntemde, verilerin belirli bir noktada sınıflandırılması hedeflenmektedir. Bu sayede, veriler daha iyi anlaşılabilmekte ve karar verme süreci hızlandırılmaktadır.

Sonuç olarak, verilerin sınıflandırılması ile elde edilen sonuçlar hayati önem taşımaktadır. Bu nedenle sınıflandırma işleminin doğru bir şekilde yapılması ve verilerin hızlı bir şekilde incelenmesi gerekmektedir. Bu sayede, karar verme süreci hızlandırılabilir ve zaman tasarrufu sağlanabilir.

Veri Bölütlenme Yöntemleri

Veri bölütlenmesi, büyük verilerin daha küçük parçalara ayrılması için kullanılan bir tekniktir. Büyük veri kümesi, benzer özellikleri ve karakteristikleri olan daha küçük gruplara ayrılarak daha kolay bir şekilde yönetilebilir hale getirilir. Veri bölütlenmesi yöntemleri, genellikle hiyerarşik ve girdi temelli yöntemler olarak sınıflandırılır.

Hiyerarşik yöntem kullanıldığında, veriler birbirine benzer özellikler gösteren küçük kümeler halinde gruplandırılır. Bu gruplar daha sonra, benzer özelliklere sahip olacak biçimde birleştirilerek daha büyük gruplar oluşturulur. Bu işlem, tüm veriler tek bir grupta toplanana kadar devam eder.

Girdi temelli yöntem ise bir diğer veri bölütlenme tekniğidir. Bu yöntem, verilere kesin bir sayısal değer atayarak bölütlenmeyi gerçekleştirir. Veriler, belirli bir parametre içindeki en yakın noktalara göre gruplandırılır ve bu gruplar daha sonra şekillendirilir.

Veri bölütlenmesi için kullanılan temel yöntemler bunlar olsa da, başka yöntemler de kullanılabilir. Her yöntemin kendine özgü avantajları ve dezavantajları vardır. Hangi yöntemin kullanılacağı, verilerin doğası ve amacına göre seçilir.

Özetle, veri bölütlenmesi önemli bir veri işleme yöntemidir. Büyük veri setleri, benzer özelliklere sahip olan daha küçük gruplara ayrılabilir ve bu gruplar daha kolay bir şekilde analiz edilerek daha etkili kararlar alınabilir.

Hiyerarşik Yöntem

Hiyerarşik yöntem, verileri küçük gruplara veya kümeler halinde bölütleyerek sınıflandırma işlemi yapmak için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemde, benzer özelliklere sahip veriler bir araya getirilir ve gruplar oluşturulur. Bu gruplar daha sonra birleştirilerek daha büyük gruplar veya daha geniş kümeler oluşturulabilir. Hiyerarşik yöntem, bölütlenme işlemi için kullanılan en yaygın yöntemlerden biridir.

Yöntemin özellikleri arasında, her bir verinin sadece bir küme içinde yer aldığı, kümelemelerin ölçeği hakkında önceden bir bilginin gerekmemesi ve bölütlenme işleminin başlangıçta küçük kümelere yapılması yer alır. Ayrıca, bu yöntem sayesinde verilerin farklı düzeylerdeki bölümleri ele alınabilir.

Hiyerarşik yöntem, ağaç yapısı olarak da tanımlanabilir. Karar ağacı bir düğüm, mantıksal bir yargı veya sınıflandırma kuralları yapısını temsil eder. Bu yapıdaki bir ağacın her bir dalı, bir küme veya kümeler ailesi olarak adlandırılabilir ve bu dallar, birbirine bağlı bir kümeden oluşan bir hiyerarşi tanımlar.

Hiyerarşik yöntem, verilerin yönetimi ve analizi açısından oldukça önemlidir. Bu yöntemin en büyük avantajlarından biri, basit bir şekilde uygulanabilmesidir. Ayrıca, verilerin gruplandırılması ve sınıflandırılması sonucu daha anlamlı ve yararlı bilgiler elde edilebilir.

Girdi Temelli Yöntem

Girdi temelli yöntem, verilerin doğru şekilde bölütlenmesi ve sınıflandırılması için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, verilerin özellikleri ve özelliklerinin ağırlıkları dikkate alınarak bölütlenmesini ve sınıflandırılmasını sağlar. Bu yöntem, verilerin yüksek boyutlu olduğu durumlarda daha uygun olabilir.

Girdi temelli yöntem kullanarak verilerin bölütlenmesinde, önce verilerin her bir özelliği ayrı ayrı ele alınır ve bu özelliklerin birbirleriyle olan ilişkileri incelenir. Daha sonra, verilerin her bir özelliği için bir ağırlık belirlenir ve bu ağırlıklar, verilerin bölütlenmesinde kullanılır.

Girdi temelli yöntem, verilerin benzerliğine dayalı olarak bölütlenmesini sağlar. Bu yöntem kullanılarak elde edilen sonuçlar, sınıflandırma işleminde de kullanılabilir. Girdi temelli yöntem, kümelerin sayısının önceden belirlenmesi gerektiği için, verilerin doğru şekilde bölütlenmesi için iyi bir yöntem değildir. Ancak, verilerin özelliklerinin doğru bir şekilde tanımlanması durumunda, bu yöntem verilerin bölütlenmesinde oldukça etkili olabilir.

Girdi temelli yöntem, verilerin birbirleriyle olan benzerliklerine ve farklılıklarına dayalı olarak bölütlenmesine ve sınıflandırılmasına olanak sağlar. Bu yöntem, verilerin bölütlenmesi ve sınıflandırılması için kullandığı özelliklerin doğru bir şekilde seçilmesi durumunda son derece etkili bir yöntemdir. Ancak, verilerin doğru şekilde bölütlenmesi ve sınıflandırılması için, farklı yöntemler de kullanılabilir.

Veri Sınıflandırma Yöntemleri

Verilerin sınıflandırılması işlemi, belirli kriterlere göre verilerin gruplara ayrılması ile gerçekleştirilir. Bu işlem, verilerin daha anlaşılır ve kullanışlı hale gelmesini sağlar. Veri sınıflandırma yöntemleri, k-means yöntemi ve destek vektör makineleri olarak iki gruba ayrılır.

K-means yöntemi, verilerin belirli sayıda küme oluşturularak sınıflandırılmasını ifade eder. Bu yöntem, verilerin birbirlerine olan mesafelerine göre belirlenir. İlk adımda, veri kümesinde belirli sayıda küme oluşturulur. Sonrasında veriler, bu kümelere atanır ve her kümenin merkezi belirlenir. Ayrıca, her bir verinin hangi kümeye ait olduğu güncellenir ve süreç bu şekilde devam eder. K-means yöntemi, verilerin kümeleştirilmesi işleminde etkili sonuçlar verir.

Destek vektör makineleri (SVM), doğrusal veya doğrusal olmayan sınıflandırma problemlerinde kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, farklı sınıflardaki verileri birbirinden ayırmayı hedefler. SVM, verilerin birbirine olan uzaklıklarını maksimize ederek sınıflandırma işlemini gerçekleştirir. SVM, özellikle yüksek boyutlu veri kümelerinde iyi sonuçlar verir ve sınıflandırma kalitesini arttırır.

Veri sınıflandırma yöntemleri, herhangi bir veri kümelerinin analizi ve anlaşılması için oldukça önemlidir. Hangi yöntemin kullanılacağı, probleme ve veri kümesinin özelliklerine bağlı olarak değişebilir. Ancak, doğru seçildiğinde sınıflandırma işlemi, verilerin anlaşılabilir ve kullanılabilir hale gelmesini sağlar.

K-Means Yöntemi

K-Means, verilerin sınıflandırılması için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, birbirine yakın olan verileri bir araya getirerek belirli sayıda küme oluşturur. Her küme için bir merkez tanımlanır ve her veri puanı, en yakın merkeze atanır. K-Means, yüksek boyutlu verilerin analizinde kullanılabilir ve sınıflandırma süreci oldukça hızlıdır.

K-Means yöntemi, bazı özelliklere sahiptir. Öncelikle, verilerin işlenmesi için minimum bilgi gerektirir. Bu yöntem, verilerin doğrusal ya da düzensiz olarak sınıflandırılmasına izin verir. İkinci olarak, birçok uygulama için etkilidir ve performansı oldukça yüksektir. Üçüncü olarak, sınıf sayısının belirlenmesi için kullanıcıya esneklik sağlar.

K-Means yöntemi, birkaç adımda uygulanır. Öncelikle, her veri noktası rastgele bir kümede atanır. Daha sonra, her kümedeki verilerin merkezleri hesaplanır. Ardından, her veri noktası en yakın küme merkezine atanır ve bu işlem belirli bir doğruluk kriterine kadar tekrarlanır. Sonuç olarak, her küme için merkez belirlenir ve veriler belirli özelliklere göre sınıflandırılır.

K-Means yöntemi, örneğin müşteri verilerinin sınıflandırılması gibi birçok alanda kullanılabilir. Bu yöntem, bir pazarlama şirketinin müşterileri hedefleyebilmesi için farklı müşteri profillerini tanımlayabilir. Ayrıca, bu yöntem, sağlık sektöründe hastalıkların sınıflandırılması gibi diğer veri analizi uygulamalarında da kullanılabilir.

Destek Vektör Makineleri

Destek Vektör Makineleri yöntemi, makine öğrenimi algoritmalarından biridir. Bu yöntem, sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılan bir öğrenme tekniğidir. Bu yöntem, verilerin sınıflandırılması için kullanılan en etkili yöntemler arasında yer alır.

Destek vektör makinesi, bir çıktı verirken, bu çıktının doğru olup olmadığını ölçen bir araçtır. Bu yöntemin en büyük avantajı, çok sayıda veri örneği içeren veri kümesinin sınıflandırılması veya regresyon problemlerinin çözülmesine yardımcı olabilmesidir.

Bu yöntem, özellikle iki ayrı sınıf arasında karar verme problemi söz konusu olduğunda kullanışlıdır. Bu özellikleri nedeniyle, birçok uygulamada kullanılabilir.

Destek Vektör Makineleri Yönteminin Özellikleri

* Çok boyutlu özellik vektörleri kullanır.

* Sınıf kararlarını bir hatayla ayrıştırır.

* Sınıf kararlarını belirlemek için örneklerin bir alt kümesini kullanır.

* En iyi çözümü bulmak için çözüm alanını optimize eder.

Destek Vektör Makineleri yöntemi, sınırlı veri kümesiyle çalışırken bile yüksek doğruluk seviyeleri sağlayabilir. Bu yöntem, verilerin boyutunu azaltarak ve sınıflar arasındaki ayrımı artırarak, sınıflandırma problemlerinde çok etkili bir araçtır.

Destek Vektör Makineleri yöntemi, sınıflandırma ve regresyon problemlerine bakış açısını değiştirmiş ve bu problemlerin çözümü için önemli bir araç haline gelmiştir. Bu yöntem, makine öğrenimi uygulamalarında oldukça popülerdir ve birçok endüstriyel uygulama için tercih edilmektedir.