Verileri Birleştirme İşlemi: Veri Füzyonu

Veri füzyonu, veri ile alakalı aklınıza gelen ilk kavram olmayabilir ama kullanım alanlarını görünce belki de zaten bildiğiniz bir şey olduğunu göreceksiniz. MMMT olarak Veri Füzyonu kavramını inceledik. İyi okumalar!

Veri Füzyonu nedir?

Füzyon: Birleşme, kaynaşma (TDK)

Veri Füzyonu, farklı algılayıcılardan çeşitli yapılarda alınan verilerin daha etkili bir şekilde anlaşılabilmesi ve analizinin yapılabilmesi için birleştirilmesidir. Veri Füzyonu ilk olarak askeri amaçlarla ortaya çıkmış bir işlemdir. Günümüzde ise çok çeşitli alanlardaki problemlere uygulanabilmektedir.

Veri Füzyonunun Amacı

Veri Füzyonu teknikleri çoğunlukla farklı sensörlerden elde edilen veriyi birleştirme amacı taşısa da bu teknikler metin madenciliği¹ gibi farklı alanlarda da uygulanabilir.

Çoklu sensörlerin bulunduğu durumlarda veri füzyonunun kullanılmasının amacı ise hata oranını azaltmak, daha güvenilir tahmin ve çıkarımlarda bulunmaktır.

1: Metin madenciliği, metin üzerinden yapısallaştırılmış veri elde etmeyi amaçlayan veri madenciliği çalışmasıdır.(BilgisayarKavramları)

Veri Füzyonu İşlemi ve Teknikleri

Veri füzyonu; modelleme, işlem yapma, veri birleştirme, çeşitli algılayıcıların verilerinin değerlendirmesi, bilgi özümlemesi gibi birleştirme sistemlerinin tasarım ve uyarlaması işlemlerini içerdiği için oldukça karmaşıktır. Bu durum veri füzyonun kritik problemi olarak nitelendirilebilir. Fakat bu etkenlere rağmen bilgi sistemlerinden gelen verilerin doğru bir durum değerlendirilmesini sağlayabilmek amacıyla çalışmalar devam etmektedir.

Veri birleştirme teknikleri; dijital sinyal işlemi, istatistiksel tahmin, kontrol teorisi, yapay zekâ ve klasik sayısal metotlar dahil daha geleneksel prensiplerin değişik uygulanış biçimlerinden çıkarılır. İlk olarak askeri uygulamalar için geliştirilen veri füzyonu metotları son zamanlarda sivil uygulamalarda da uygulanılarak iki alan arasında bilgi paylaşımı gerçekleştiriliyor.

Veri Füzyonunun Kullanım Alanları

• Askeri alanlar: Ölçümlerin gürültülü veri içermesi durumunda hedefin durumu ve hızının tespiti, otomatik hedef tanıma (akıllı silahlar), insansız taşıtlara rehberlik, uzaktan algılayıcı, dost-düşman-tarafsız- tanıma (IFFN) sistemleri gibi savaş alanı gözetimi ve otomatik tehlike tanıma sistemleri
• Akademik, ticari, endüstriyel, tıp gibi askeri olmayan sivil uygulama alanlar: Robotik uygulamaların tamamlanabilmesi, endüstriyel üretim sistemlerinin otomatik kontrolü, akıllı binaların geliştirilmesi, yapay zekânın geliştirilmesi, nükleer manyetik rezonans (NMR), akustik görüntüleme ve tıbbi testler gibi algılayıcılar ile tıbbi teşhislerin gerçekleştirilmesi.

Veri Füzyonunun Avantajları

Füzyon işleminde birden çok kaynağın kullanılıyor olması, birkaç bilgi eksikliği durumunda dahi kullanıma hazır bir sistem sağlayacağı için sağlamlık ve güvenilirlik sağlar. Aynı zamanda sistemin hassaslığını, bilginin kalitesini ve veri alanındaki boyutluluğu artırarak kapsamı genişletir.

Bu yazımızda Veri Füzyonunu inceledik. İçerik önerileriniz için bekliyor olacağız. Yorumlarınızı sosyal medya hesaplarımızdan bizlerle paylaşmayı unutmayın!

Instagram: @mekupte

LinkedIn: @MEKUPTE

Twitter: @mekupte

Yazımıza atıfta bulunmak için aşağıdaki gibi APA formatını kullanabilirsiniz:

MMMT. (2022, Şubat 10). Verileri Birleştirme İşlemi: Veri Füzyonu. -erişim tarihi- tarihinde https://mmmt-digital.medium.com/verileri-birle%C5%9Ftirme-i%CC%87%C5%9Flemi-veri-f%C3%BCzyonu-3ce29ac1e1f4 adresinden erişildi.

Referanslar

[1] ACM Digital Library(2009, Ocak). Data Fusion. 5 Kasım2021 tarihinde, https://www.britannica.com/science/Euclidean-algorithm adresinden erişildi.

[2] IEEE Xplore(2017, Ocak). An overview of data fusion techniques. 4 Kasım 2021 tarihinde, https://ieeexplore.ieee.org/document/7975553 adresinden erişildi.

[3] DergiPark(2007). Veri Füzyonuna Genel Bir Bakış. 7 Kasım 2021 tarihinde, https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/384646 adresinden erişildi.

[4] Goodman I. R. , Mahler Ronald P. S. , Nguyen Hung T. (1997). Mathematics of Data Fusion. Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-015-8929-1