AI Veriyi Gerçekten Nasıl İşliyor

Makinery'ye kısa bir tur. AI verilerinizi nasıl biliyor? Desenleri neden bu kadar hızlı tanıyor? Ve neden spektaküler bir şekilde yanılabilir?

Kod Yorumlayıcı — Python'a Erişimi Olan AI

ChatGPT veya Claude'a verilerinizi yüklediğinizde ilginç bir şey olur: AI bir kod yorumlayıcısına erişim sağlar. Temelde Python kodu yürüten gizli bir bilgisayardır — matematik ve veri işlemede uzmanlaşmış bir programlama dilidir.

Adımlar:

1. Bir CSV veya Excel dosyası yüklersiniz.
2. AI dosyayı okur ve tanır: bunlar sayılar ve kategorilerle dolu sütunlar.
3. Python kodu yazar (görmezsiniz, arka planda çalışır).
4. Bu kod pandas (tablolar için), numpy (matematik için) ve matplotlib (grafikler için) gibi kütüphaneleri kullanır.
5. Kod hesaplayıcılar: ortalamalar, toplamlar, standart sapmalar, korelasyonlar.
6. Sonuçlar size grafik ve sayı olarak geri gönderilir.

Bu elegantdır çünkü AI gerçekten "düşünmez" — gerçek matematiksel işlemler gerçekleştiren kodu yönetir. Python ağır işi yapar, AI hangi kodu yazılacağına karar verir.

İstatistiksel Yöntemler — Gerçek Zeka

Gerçek güç bu kodun içine gömülü istatistiksel yöntemlerde yatar. Karşılaşacağınız üç tanesini açıklamama izin verin:

1. Ortalama, medyan, standart sapma. Bunlar klasiktir. Ortalama = ortalama. Medyan = her şeyi sıralayadığınız zaman orta sayı. Standart sapma = veriler ne kadar dağılmış? Bu üç sayıyla çok şey söyleyebilirsiniz: «Aylık ortalama 500€ harcarım, ama aralık ayında 300€ ile 900€ arasında değişebilir.»

2. Korelasyon. İki sayı ne kadar birbirine bağlı? Daha sıcak olduğunda, dondurma satışlarınız artar. Korelasyon = 0,95 (çok güçlü). İki şeyin bağlantısı yoksa: korelasyon = 0. Bir şey yükseliyorsa ve diğeri düşüyorsa: korelasyon = negatif sayı.

Bu güçlü ama yanıltıcı. Yüksek korelasyon bir şeyin diğerini neden olduğu anlamına gelmez. Sadece tesadüf olabilir. Ya da üçüncü görünmeyen bir şey ikisine de neden olabilir.

3. Trend analizi. Veriler yükseliyor, düşüyor mu yoksa aynı kalıyor mı? Trend çizgisi veri noktalarınızın içinden geçen hayali bir çizgidir. Cevaplar: «Yokuş yukarı mı yoksa aşağı mı gidiyor?»

AI Desenleri Neden Bu Kadar Hızlı Bulur

Peki neden AI sizden çok daha hızlı?

Sebep 1: ham hız. Python saniyede milyonlarca hesaplama gerçekleştirir. Bunu 100 veri noktası için kağıt ve kalemle yapmazsınız.

Sebep 2: sistem örgütü. AI TÜM olası korelasyonları sistematik olarak inceler. Kafanızda belki 10 karşılaştırma yapabilirsiniz. AI otomatik olarak 1.000 yapar. Gerçek bir bağlantı varsa bulur.

Sebep 3: desen şablonları. AI gerçek verilerle eğitilmiştir. «Bilir» tipik desenleri: mevsimsel dalgalanmalar, döngüsel trendler, aykırı değerler. Bunları anlatmanız gerekmeden tanıyabilir.

Bu sihir değil. Bu örgütlü güçtür.

AI Neden Spektaküler Bir Şekilde Yanlış Olabilir

Ama işin öteki tarafı: tüm bu makinery verilerin temiz olduğunu ve istatistiksel yöntemlerin uygun olduğunu varsayar.

Senaryo 1: veriler bozuk. «500€» yerine ay içinde «-500€» girdiğinizi unuttuğunuz (yanlış işaret). Şimdi bu ay her şeyi karıştıran aykırı değerdir. AI şunu görür: «Bu ay aşırı farklı!» Teknik olarak doğru ama ölçüm hatasıdır, gerçek trend değil.

Senaryo 2: yeterli veri yok. Sadece 12 veri noktanız var (bir yıl boyunca aylık bir). Gerçek desenleri tespit etmek için çok az. AI korelasyonlar bulabilir ama tamamen rastgeledir. Daha fazla veri ile desen kaybolur.

Senaryo 3: yanlış yöntem. Dairesel verileriniz var (tün saatleri, mevsimler). Normal korelasyon orada iyi çalışmaz çünkü dairenin başı ve sonu yoktur. Ama AI hataları görmez — sadece hesaplar ve yanlış sonuç verir.

Senaryo 4: büyük eş zamanlı olaylar. 2020'de geliriniz dramatik şekilde düştü. Sizin işletme stratejiniz miydi? Ya da pandemi? AI ayırt edemez. Sadece şunu görür: «Gelir düştü». Şunu görmez: «Bu kontrol dışında küresel bir olayydı.»

Veri Analizi İçin Üç Görev Tipi

Bunu pratik yapmak için, AI'nın en iyi çözdüğü üç görev var:

Tip 1: Keşif. «Verim var ama ne içinde olduğunu bilmiyorum. Bak.» AI burada mükemmeldir. Anomalileri, aykırı değerleri, beklenmedik desenleri bulur. Bu görev düşük risk çünkü sonuçları yine de sorgulamalısınız.

Tip 2: Karşılaştırma. «İşletme ocakta aralıktan farklı mı?» AI grupları karşılaştırabilir ve farklılıkları gösterebilir. Verileriniz temiz ise bu güvenilir.

Tip 3: Görsel. «Bana verileri sayılar değil grafik olarak göster.» AI verileriniz için en iyi grafiği seçmede harikadır. Bilir: zaman serileri çizgi grafiklere, karşılaştırmalar çubuk grafiklere, oranlar pasta grafiklere gider.

AI NE yapmamalı? Güçlü tarihsel veri olmadan tahmin yapma. Neden-sonuç sonuçları çıkarma. İnsan bağlamı olmadan karar verme. Bu görevler sizin kalır.

K01-K05 ile Karşılaştırma

K01'de (Metin) şöyle söylemişimdir: «AI bir taslak asistanıdır, yaptığınız şeyi hızlı yapar.»

K03'te (Resimler) benzerdi: «AI üretir, siz seçersiniz.»

K05'te (Kod) idi: «AI kod yazar, ama ne yaptığını anlamanız gerekir.»

Verilerle farklıdır. Burada birincil aktör siz değilsiniz. AI. Kontrol aktörü sizsiniz. Sonuçlarının mantıklı olup olmadığını kontrol edersiniz.

Bu temel bir farktır. Metin, resim ve kod ile yaratıcı kontrol gerekir. Veri ile analitik kontrol gerekir — bir ifadeyi sorgulamak ve şöyle söylemek yeteneği: «Ama bu gerçekten doğru mu?»

Bu Ne Anlama Geliyor

AI veri analizi arkasındaki sihir gizli değil. Matematik, kod ve istatistiktir — insanların 100 yıldır yaptığı şeyler. AI bunları üstel olarak daha hızlı yapar.

Bu sonuçları sihirli yapmaz. Hızlı yapar. Ve hız güçlü bir araçtır — kontrol etmeyi biliyorsanız.

Bir sonraki dersiniz AI'yı veri analizi için gerçekten nasıl kullanacağınızı gösterecektir — her şeyi bilen bir kahin değil, elinizdeki zeki bir araç olarak.