{"id":33497,"date":"2025-11-03T16:21:25","date_gmt":"2025-11-03T13:21:25","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/"},"modified":"2025-11-03T16:21:25","modified_gmt":"2025-11-03T13:21:25","slug":"yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/","title":{"rendered":"Y\u00fcksek Boyutlu Veri Karma\u015fas\u0131n\u0131 Nas\u0131l \u00c7\u00f6zebiliriz?"},"content":{"rendered":"<p><title>t-SNE ile Boyut \u0130ndirgeme: Veri G\u00f6rselle\u015ftirmenin Anahtar\u0131<\/title><\/p>\n<style>\n    body {\n        font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;\n        line-height: 1.6;\n        color: #333;\n        margin: 0 auto;\n        padding: 20px;\n        max-width: 1000px;\n        background-color: #f9f9f9;\n    }\n    h2 {\n        color: #2c3e50;\n        border-bottom: 2px solid #3498db;\n        padding-bottom: 10px;\n        margin-top: 40px;\n        font-size: 1.8em;\n    }\n    h3 {\n        color: #34495e;\n        margin-top: 30px;\n        font-size: 1.4em;\n    }\n    p {\n        margin-bottom: 15px;\n        text-align: justify;\n    }\n    ul, ol {\n        margin-bottom: 15px;\n        padding-left: 25px;\n    }\n    li {\n        margin-bottom: 8px;\n    }\n    code {\n        background-color: #eee;\n        padding: 2px 4px;\n        border-radius: 3px;\n        font-family: 'Consolas', 'Monaco', monospace;\n        font-size: 0.9em;\n    }\n    pre {\n        background-color: #2d2d2d;\n        color: #f8f8f2;\n        padding: 15px;\n        border-radius: 5px;\n        overflow-x: auto;\n        margin-bottom: 20px;\n    }\n    pre code {\n        background-color: transparent;\n        color: #f8f8f2;\n        padding: 0;\n        font-size: 1em;\n    }\n    table {\n        width: 100%;\n        border-collapse: collapse;\n        margin-bottom: 20px;\n    }\n    th, td {\n        border: 1px solid #ddd;\n        padding: 10px;\n        text-align: left;\n    }\n    th {\n        background-color: #ecf0f1;\n        color: #2c3e50;\n    }\n    .expert-tip {\n        background-color: #e8f6f8;\n        border-left: 5px solid #3498db;\n        padding: 15px;\n        margin: 20px 0;\n        border-radius: 4px;\n        font-style: italic;\n        color: #2c3e50;\n    }\n    .expert-tip strong {\n        color: #2980b9;\n    }<\/p>\n<p>    \/* Mobil Uyumluluk *\/\n    @media (max-width: 768px) {\n        body {\n            padding: 15px;\n        }\n        h2 {\n            font-size: 1.5em;\n        }\n        h3 {\n            font-size: 1.2em;\n        }\n        pre {\n            padding: 10px;\n        }\n        table, thead, tbody, th, td, tr {\n            display: block;\n        }\n        thead tr {\n            position: absolute;\n            top: -9999px;\n            left: -9999px;\n        }\n        tr {\n            border: 1px solid #ccc;\n            margin-bottom: 10px;\n        }\n        td {\n            border: none;\n            border-bottom: 1px solid #eee;\n            position: relative;\n            padding-left: 50%;\n            text-align: right;\n        }\n        td:before {\n            position: absolute;\n            top: 6px;\n            left: 6px;\n            width: 45%;\n            padding-right: 10px;\n            white-space: nowrap;\n            text-align: left;\n            font-weight: bold;\n        }\n        td:nth-of-type(1):before { content: \"Parametre\"; }\n        td:nth-of-type(2):before { content: \"A\u00e7\u0131klama\"; }\n        td:nth-of-type(3):before { content: \"\u00d6nerilen Aral\u0131k\"; }\n    }\n<\/style>\n<p>Y\u00fcksek boyutlu verilerle \u00e7al\u0131\u015fmak, \u00f6zellikle de bu verilerdeki gizli desenleri ve yap\u0131lar\u0131 anlamaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, \u00e7o\u011fu zaman kafa kar\u0131\u015ft\u0131r\u0131c\u0131 olabilir. \u0130\u015fte tam da bu noktada, t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) gibi boyut indirgeme teknikleri devreye giriyor. t-SNE, karma\u015f\u0131k veri k\u00fcmelerini anla\u015f\u0131l\u0131r ve g\u00f6rselle\u015ftirilebilir hale getirerek veri bilimcilere ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lara paha bi\u00e7ilmez i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunar.<\/p>\n<h2>Y\u00fcksek Boyutlu Veri Karma\u015fas\u0131n\u0131 Nas\u0131l \u00c7\u00f6zebiliriz?<\/h2>\n<p>G\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda, her ge\u00e7en g\u00fcn daha fazla veri \u00fcretiyoruz ve bu verilerin \u00e7o\u011fu, g\u00f6rselle\u015ftirmesi veya do\u011frudan analizi olduk\u00e7a zor olan &#8220;y\u00fcksek boyutlu&#8221; bir yap\u0131ya sahip. \u00d6rne\u011fin, bir \u00fcr\u00fcn\u00fcn y\u00fczlerce farkl\u0131 \u00f6zelli\u011fi olabilir, bir hastan\u0131n binlerce gen ifadesi \u00f6l\u00e7\u00fclebilir veya bir resim milyonlarca pikselden olu\u015fabilir. \u0130nsan zihni, en fazla \u00fc\u00e7 boyutta d\u00fc\u015f\u00fcnmeye ve g\u00f6rselle\u015ftirmeye al\u0131\u015fk\u0131n oldu\u011fundan, bu t\u00fcr y\u00fcksek boyutlu veri k\u00fcmeleriyle \u00e7al\u0131\u015fmak ciddi zorluklar do\u011furur. Veri noktalar\u0131 aras\u0131ndaki ili\u015fkileri, k\u00fcmelemeleri veya anormallikleri do\u011frudan g\u00f6zlemlemek neredeyse imkans\u0131z hale gelir.<\/p>\n<p>Bu durum, veri bilimcileri ve analistleri i\u00e7in b\u00fcy\u00fck bir problem te\u015fkil eder. Y\u00fcksek boyutlu verilerdeki &#8220;g\u00fcr\u00fclt\u00fc&#8221; veya alakas\u0131z \u00f6zellikler, makine \u00f6\u011frenimi modellerinin performans\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcrebilir, \u00f6\u011frenme s\u00fcrelerini uzatabilir ve hatta yanl\u0131\u015f sonu\u00e7lara yol a\u00e7abilir. Ayr\u0131ca, verilerin do\u011fas\u0131ndaki karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 anlamadan do\u011fru modellemeyi yapmak da g\u00fc\u00e7le\u015fir. Dolay\u0131s\u0131yla, bu karma\u015f\u0131k veri yap\u0131lar\u0131n\u0131 daha d\u00fc\u015f\u00fck boyutlu, ancak orijinal verinin \u00f6nemli \u00f6zelliklerini koruyan bir temsile d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek, veri analizi s\u00fcrecinin kritik bir par\u00e7as\u0131 haline gelmi\u015ftir. Boyut indirgeme teknikleri tam da bu ihtiyaca cevap verir.<\/p>\n<p>Peki, y\u00fcksek boyutlu verileri daha d\u00fc\u015f\u00fck boyutlu bir alana nas\u0131l ta\u015f\u0131yabiliriz ki, orijinal verinin anlaml\u0131 yap\u0131s\u0131n\u0131 kaybetmeyelim? \u0130\u015fte bu sorunun cevab\u0131, t-SNE gibi geli\u015fmi\u015f boyut indirgeme algoritmalar\u0131nda yat\u0131yor. t-SNE, \u00f6zellikle veri setindeki benzerlikleri ve farkl\u0131l\u0131klar\u0131 koruyarak, y\u00fcksek boyutlu uzaydaki kom\u015fuluk ili\u015fkilerini d\u00fc\u015f\u00fck boyutlu bir g\u00f6rselle\u015ftirmeye aktarma konusunda \u00fcst\u00fcn bir performans sergiler. Bu sayede, g\u00f6zle g\u00f6r\u00fclemeyen k\u00fcmeler, ayk\u0131r\u0131 de\u011ferler veya veri setindeki do\u011fal gruplamalar, iki veya \u00fc\u00e7 boyutlu bir grafikte net bir \u015fekilde ortaya \u00e7\u0131kar. Bu, sadece veri analizi i\u00e7in de\u011fil, ayn\u0131 zamanda makine \u00f6\u011frenimi modelleri i\u00e7in \u00f6zellik m\u00fchendisli\u011fi ad\u0131m\u0131 olarak da b\u00fcy\u00fck bir de\u011fer ta\u015f\u0131r. Bu makalede, t-SNE&#8217;nin ne oldu\u011funu, nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131nda nas\u0131l kullan\u0131labilece\u011fini ad\u0131m ad\u0131m inceleyece\u011fiz. Bu sayede, siz de karma\u015f\u0131k veri setlerinizdeki gizli hazineleri ke\u015ffetme yolculu\u011funa \u00e7\u0131kabileceksiniz.<\/p>\n<h2>t-SNE&#8217;nin Temelleri: Bu Teknik Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r?<\/h2>\n<p>t-SNE, y\u00fcksek boyutlu veri setlerini iki veya \u00fc\u00e7 boyutlu bir uzaya indirgeyerek g\u00f6rselle\u015ftirmek i\u00e7in kullan\u0131lan, do\u011frusal olmayan bir boyut indirgeme tekni\u011fidir. Ancak t-SNE&#8217;yi di\u011fer boyut indirgeme y\u00f6ntemlerinden ay\u0131ran temel \u00f6zellik, yerel yap\u0131lar\u0131 yani veri noktalar\u0131 aras\u0131ndaki kom\u015fuluk ili\u015fkilerini ola\u011fan\u00fcst\u00fc bir \u015fekilde koruma yetene\u011fidir. Ba\u015fka bir deyi\u015fle, t-SNE, y\u00fcksek boyutlu uzayda birbirine yak\u0131n olan noktalar\u0131n, d\u00fc\u015f\u00fck boyutlu uzayda da birbirine yak\u0131n olmas\u0131n\u0131 sa\u011flamaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Bu da \u00f6zellikle k\u00fcmeleme yap\u0131lar\u0131n\u0131 ve veri setindeki do\u011fal gruplamalar\u0131 ortaya \u00e7\u0131karmak i\u00e7in onu ideal bir ara\u00e7 haline getirir.<\/p>\n<p>Peki, t-SNE bu b\u00fcy\u00fcy\u00fc nas\u0131l ger\u00e7ekle\u015ftiriyor? Temelinde iki ana ad\u0131m bulunur: \u0130lk olarak, y\u00fcksek boyutlu uzaydaki veri noktalar\u0131 aras\u0131ndaki benzerlikleri olas\u0131l\u0131k da\u011f\u0131l\u0131mlar\u0131 kullanarak \u00f6l\u00e7er. \u0130kinci olarak ise, bu benzerlikleri d\u00fc\u015f\u00fck boyutlu uzayda da yans\u0131tmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Y\u00fcksek boyutlu uzayda, iki veri noktas\u0131 aras\u0131ndaki benzerlik, genellikle Gauss (normal) da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 kullan\u0131larak tan\u0131mlanan ko\u015fullu olas\u0131l\u0131klar arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla hesaplan\u0131r. Bu, bir veri noktas\u0131n\u0131n, di\u011fer bir veri noktas\u0131n\u0131n kom\u015fusu olma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirtir. Daha yak\u0131n noktalar daha y\u00fcksek olas\u0131l\u0131\u011fa sahipken, uzak noktalar daha d\u00fc\u015f\u00fck olas\u0131l\u0131\u011fa sahiptir.<\/p>\n<p>D\u00fc\u015f\u00fck boyutlu uzayda ise, benzerlikleri modellemek i\u00e7in t-da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 kullan\u0131l\u0131r. t-da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n &#8220;a\u011f\u0131r kuyruklar\u0131&#8221; (heavy tails) sayesinde, t-SNE, y\u00fcksek boyutlu uzaydaki uzak noktalar\u0131n d\u00fc\u015f\u00fck boyutlu uzayda da birbirlerinden yeterince uzak olmas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilir. Bu, t-SNE&#8217;nin &#8220;kalabal\u0131kla\u015fma problemini&#8221; (crowding problem) \u00e7\u00f6zmesine yard\u0131mc\u0131 olur. Kalabal\u0131kla\u015fma problemi, y\u00fcksek boyutlu uzayda \u00e7ok say\u0131da noktan\u0131n, d\u00fc\u015f\u00fck boyutlu uzayda birbirine \u00e7ok yak\u0131n g\u00f6r\u00fcnmesi durumudur ve t-SNE bu sorunu t-da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 sayesinde etkin bir \u015fekilde a\u015far.<\/p>\n<p>Algoritma, bu iki olas\u0131l\u0131k da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 seti aras\u0131ndaki fark\u0131 en aza indirmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Bu fark, Kullback-Leibler (KL) \u0131raksamas\u0131 ad\u0131 verilen bir metrikle \u00f6l\u00e7\u00fcl\u00fcr. KL \u0131raksamas\u0131, bir olas\u0131l\u0131k da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n di\u011ferinden ne kadar farkl\u0131 oldu\u011funu nicel olarak ifade eder. t-SNE, gradyan ini\u015f (gradient descent) ad\u0131 verilen bir optimizasyon tekni\u011fi kullanarak, d\u00fc\u015f\u00fck boyutlu noktalar\u0131n konumlar\u0131n\u0131 iteratif olarak ayarlar, b\u00f6ylece y\u00fcksek boyutlu ve d\u00fc\u015f\u00fck boyutlu uzaydaki benzerlik da\u011f\u0131l\u0131mlar\u0131 m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funca birbirine benzer hale gelir. Bu iteratif s\u00fcre\u00e7, veri setindeki do\u011fal yap\u0131lar\u0131n g\u00f6rselle\u015ftirmede belirginle\u015fmesini sa\u011flar. Dolay\u0131s\u0131yla, t-SNE, verilerinizdeki karma\u015f\u0131k, do\u011frusal olmayan ili\u015fkileri ortaya \u00e7\u0131karmada olduk\u00e7a ba\u015far\u0131l\u0131d\u0131r.<\/p>\n<div class=\"expert-tip\">\n  <strong>Uzman \u0130pucu:<\/strong> t-SNE&#8217;nin en \u00f6nemli avantajlar\u0131ndan biri, do\u011frusal olmayan ili\u015fkileri yakalayabilmesidir. PCA (Principal Component Analysis) gibi do\u011frusal y\u00f6ntemler, verilerdeki do\u011frusal olmayan yap\u0131lar\u0131 g\u00f6rmezden gelebilirken, t-SNE, karma\u015f\u0131k &#8220;manifold&#8221; yap\u0131lar\u0131n\u0131 g\u00f6rselle\u015ftirmede \u00e7ok daha etkilidir.\n<\/div>\n<h2>t-SNE Ad\u0131m Ad\u0131m Uygulama: Verilerinizi Nas\u0131l G\u00f6rselle\u015ftirirsiniz?<\/h2>\n<p>t-SNE&#8217;yi anlaman\u0131n en iyi yolu, onu uygulamal\u0131 olarak g\u00f6rmektir. Bu b\u00f6l\u00fcmde, Python kullanarak t-SNE&#8217;yi nas\u0131l uygulayaca\u011f\u0131m\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m ele alaca\u011f\u0131z. Veri haz\u0131rl\u0131\u011f\u0131ndan g\u00f6rselle\u015ftirmeye kadar t\u00fcm s\u00fcreci kapsayaca\u011f\u0131z. Ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131nda t-SNE&#8217;nin ne kadar g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7 olabilece\u011fini g\u00f6steren bu ad\u0131mlar, karma\u015f\u0131k veri setlerinizle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken size yol g\u00f6sterecektir.<\/p>\n<h3>Veri Haz\u0131rl\u0131\u011f\u0131: t-SNE \u0130\u00e7in Veri \u00d6n \u0130\u015fleme Neden \u00d6nemli?<\/h3>\n<p>Her makine \u00f6\u011frenimi tekni\u011finde oldu\u011fu gibi, t-SNE uygulamadan \u00f6nce veri setinizi do\u011fru bir \u015fekilde haz\u0131rlamak kritik \u00f6neme sahiptir. t-SNE, mesafeler ve kom\u015fuluk ili\u015fkileri \u00fczerine kurulu oldu\u011fu i\u00e7in, \u00f6zellik \u00f6l\u00e7eklendirmesine kar\u015f\u0131 olduk\u00e7a hassast\u0131r. Farkl\u0131 \u00f6l\u00e7eklerdeki \u00f6zellikler, hesaplanan mesafeleri ve dolay\u0131s\u0131yla benzerlik olas\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 yanl\u0131\u015f y\u00f6nlendirebilir. \u00d6rne\u011fin, bir \u00f6zellik 0-1000 aral\u0131\u011f\u0131nda de\u011fer al\u0131rken, di\u011feri 0-1 aral\u0131\u011f\u0131nda de\u011fer al\u0131yorsa, b\u00fcy\u00fck aral\u0131kl\u0131 \u00f6zellik mesafeler \u00fczerinde bask\u0131n olacakt\u0131r. Bu nedenle, t-SNE uygulamadan \u00f6nce verilerinizi standardize etmek veya normalize etmek neredeyse her zaman gereklidir.<\/p>\n<p>Standardizasyon, verileri ortalamas\u0131 0 ve standart sapmas\u0131 1 olacak \u015fekilde d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr. Normalizasyon ise verileri belirli bir aral\u0131\u011fa (genellikle 0-1) s\u0131k\u0131\u015ft\u0131r\u0131r. Hangi y\u00f6ntemin daha iyi oldu\u011fu veri setinize ve problem t\u00fcr\u00fcne ba\u011fl\u0131d\u0131r, ancak her ikisi de t-SNE&#8217;nin daha anlaml\u0131 sonu\u00e7lar \u00fcretmesine yard\u0131mc\u0131 olur. Bu \u00f6n i\u015fleme ad\u0131m\u0131, t-SNE&#8217;nin y\u00fcksek boyutlu uzaydaki ger\u00e7ek kom\u015fuluklar\u0131 do\u011fru bir \u015fekilde alg\u0131lamas\u0131n\u0131 sa\u011flar ve b\u00f6ylece d\u00fc\u015f\u00fck boyutlu g\u00f6rselle\u015ftirmede daha net ve g\u00fcvenilir k\u00fcmeler elde etmenize olanak tan\u0131r.<\/p>\n<p>Bu \u00f6rnek i\u00e7in, scikit-learn k\u00fct\u00fcphanesinde bulunan pop\u00fcler bir s\u0131n\u0131fland\u0131rma veri seti olan Iris veri setini kullanaca\u011f\u0131z. Iris veri seti, \u00fc\u00e7 farkl\u0131 Iris \u00e7i\u00e7e\u011fi t\u00fcr\u00fcn\u00fcn (setosa, versicolor, virginica) d\u00f6rt farkl\u0131 botanik \u00f6zelli\u011fi (\u00e7anak yapra\u011f\u0131 uzunlu\u011fu, \u00e7anak yapra\u011f\u0131 geni\u015fli\u011fi, ta\u00e7 yapra\u011f\u0131 uzunlu\u011fu, ta\u00e7 yapra\u011f\u0131 geni\u015fli\u011fi) ile ilgili \u00f6l\u00e7\u00fcmlerini i\u00e7erir. Bu veri seti, t-SNE&#8217;nin farkl\u0131 t\u00fcrleri ne kadar iyi ay\u0131rabildi\u011fini g\u00f6stermek i\u00e7in m\u00fckemmel bir ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131d\u0131r.<\/p>\n<h3>Python ile t-SNE Uygulamas\u0131: Ad\u0131m Ad\u0131m Kod Rehberi<\/h3>\n<p>\u015eimdi, Python&#8217;da gerekli k\u00fct\u00fcphaneleri kullanarak Iris veri setine t-SNE&#8217;yi uygulayal\u0131m ve sonu\u00e7lar\u0131 g\u00f6rselle\u015ftirelim. Bu kod blo\u011fu, t-SNE&#8217;nin nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 pratik bir \u015fekilde anlaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r.<\/p>\n<pre><code>\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\nfrom sklearn import datasets\nfrom sklearn.manifold import TSNE\nfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler\n\n# 1. Veri Setini Y\u00fckleme\n# Iris veri setini y\u00fckl\u00fcyoruz.\niris = datasets.load_iris()\nX = iris.data  # \u00d6zellikler\ny = iris.target # Hedef de\u011fi\u015fken (\u00e7i\u00e7ek t\u00fcrleri)\ntarget_names = iris.target_names # T\u00fcr isimleri\n\nprint(f\"Orijinal veri boyutu: {X.shape}\") # \u00d6rn: (150, 4)\n\n# 2. Veri \u00d6n \u0130\u015fleme (Standardizasyon)\n# t-SNE mesafelere duyarl\u0131 oldu\u011fu i\u00e7in veriyi standardize ediyoruz.\nscaler = StandardScaler()\nX_scaled = scaler.fit_transform(X)\n\nprint(f\"\u00d6l\u00e7eklendirilmi\u015f veri boyutu: {X_scaled.shape}\")\n\n# 3. t-SNE Modelini Tan\u0131mlama ve Uygulama\n# n_components: \u00c7\u0131kt\u0131 boyut say\u0131s\u0131 (2 veya 3)\n# perplexity: Kom\u015fuluk say\u0131s\u0131 (genellikle 5 ile 50 aras\u0131)\n# n_iter: Optimizasyon i\u00e7in iterasyon say\u0131s\u0131\n# learning_rate: \u00d6\u011frenme oran\u0131\ntsne = TSNE(n_components=2, random_state=42, perplexity=30, n_iter=3000, learning_rate=200)\nX_tsne = tsne.fit_transform(X_scaled)\n\nprint(f\"t-SNE ile indirgenmi\u015f veri boyutu: {X_tsne.shape}\") # \u00d6rn: (150, 2)\n\n# 4. Sonu\u00e7lar\u0131 G\u00f6rselle\u015ftirme\nplt.figure(figsize=(10, 8))\ncolors = ['red', 'green', 'blue']\n\nfor i, target_name in enumerate(target_names):\n    plt.scatter(X_tsne[y == i, 0], X_tsne[y == i, 1], c=colors[i], label=target_name, alpha=0.7)\n\nplt.title('Iris Veri Setinin t-SNE ile 2 Boyutlu G\u00f6rselle\u015ftirmesi')\nplt.xlabel('t-SNE Boyut 1')\nplt.ylabel('t-SNE Boyut 2')\nplt.legend()\nplt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)\nplt.show()\n\n# Ek bir \u00f6rnek: B\u00fcy\u00fck bir veri seti i\u00e7in (MNIST gibi)\n# Sadece k\u00fc\u00e7\u00fck bir alt k\u00fcme \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fmak, t-SNE'nin yava\u015fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stermek i\u00e7in faydal\u0131d\u0131r.\n# from sklearn.datasets import load_digits\n# digits = load_digits()\n# X_digits = digits.data[:1000] # \u0130lk 1000 \u00f6rne\u011fi al\u0131yoruz\n# y_digits = digits.target[:1000]\n# X_digits_scaled = StandardScaler().fit_transform(X_digits)\n# tsne_digits = TSNE(n_components=2, random_state=42, perplexity=30, n_iter=3000)\n# X_tsne_digits = tsne_digits.fit_transform(X_digits_scaled)\n#\n# plt.figure(figsize=(10, 8))\n# scatter = plt.scatter(X_tsne_digits[:, 0], X_tsne_digits[:, 1], c=y_digits, cmap='Spectral', alpha=0.7)\n# plt.colorbar(scatter, ticks=range(10), label='Rakam')\n# plt.title('MNIST Rakam Veri Setinin (Alt K\u00fcme) t-SNE ile 2 Boyutlu G\u00f6rselle\u015ftirmesi')\n# plt.xlabel('t-SNE Boyut 1')\n# plt.ylabel('t-SNE Boyut 2')\n# plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)\n# plt.show()\n<\/code><\/pre>\n<p>Yukar\u0131daki kodda, \u00f6ncelikle Iris veri setini y\u00fckl\u00fcyor ve \u00f6zelliklerini standardize ediyoruz. Ard\u0131ndan, <code>TSNE<\/code> s\u0131n\u0131f\u0131ndan bir \u00f6rnek olu\u015fturup, <code>fit_transform<\/code> metodunu kullanarak veri setimizi iki boyuta indirgiyoruz. Son olarak, elde etti\u011fimiz iki boyutlu veriyi Matplotlib ile g\u00f6rselle\u015ftiriyoruz. Bu g\u00f6rselle\u015ftirme sayesinde, Iris setindeki \u00fc\u00e7 farkl\u0131 \u00e7i\u00e7ek t\u00fcr\u00fcn\u00fcn (Setosa, Versicolor, Virginica) t-SNE taraf\u0131ndan ne kadar net bir \u015fekilde ayr\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6rebilirsiniz. Genellikle, Setosa t\u00fcr\u00fc di\u011ferlerinden belirgin bir \u015fekilde ayr\u0131l\u0131rken, Versicolor ve Virginica t\u00fcrleri biraz daha i\u00e7 i\u00e7e ge\u00e7ebilir, ancak yine de ayr\u0131 k\u00fcmeler olu\u015fturma e\u011filimindedirler. Bu, t-SNE&#8217;nin k\u00fcmeleme yap\u0131lar\u0131n\u0131 ortaya \u00e7\u0131karma yetene\u011finin somut bir kan\u0131t\u0131d\u0131r.<\/p>\n<h2>t-SNE Parametre Optimizasyonu: En \u0130yi G\u00f6rselle\u015ftirmeyi Nas\u0131l Elde Edersiniz?<\/h2>\n<p>t-SNE, g\u00fc\u00e7l\u00fc bir teknik olsa da, sonu\u00e7lar\u0131 b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde do\u011fru parametre se\u00e7imine ba\u011fl\u0131d\u0131r. \u00d6zellikle <code>perplexity<\/code> ve <code>learning_rate<\/code> (\u00f6\u011frenme oran\u0131) parametreleri, nihai g\u00f6rselle\u015ftirmenin kalitesini do\u011frudan etkiler. Bu parametreleri do\u011fru bir \u015fekilde ayarlamak, verilerinizdeki ger\u00e7ek yap\u0131lar\u0131 ortaya \u00e7\u0131karman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olurken, yanl\u0131\u015f ayarlar yan\u0131lt\u0131c\u0131 veya anlams\u0131z g\u00f6rselle\u015ftirmelere yol a\u00e7abilir.<\/p>\n<h3>Perplexity&#8217;nin Rol\u00fc: Kom\u015fuluk \u0130li\u015fkilerini Nas\u0131l Etkiler?<\/h3>\n<p><code>Perplexity<\/code>, t-SNE&#8217;nin en \u00f6nemli parametrelerinden biridir ve her bir veri noktas\u0131n\u0131n &#8220;etkin kom\u015fu&#8221; say\u0131s\u0131n\u0131 tahmin eder. Ba\u015fka bir deyi\u015fle, algoritman\u0131n her bir veri noktas\u0131n\u0131n yerel ve global yap\u0131 aras\u0131ndaki dengeyi nas\u0131l kuraca\u011f\u0131n\u0131 belirler. Perplexity de\u011feri, veri setinin yo\u011funlu\u011funa ve genel yap\u0131s\u0131na g\u00f6re de\u011fi\u015febilir. Genellikle 5 ile 50 aras\u0131nda bir de\u011fer se\u00e7ilmesi \u00f6nerilir, ancak bu aral\u0131k veri setine g\u00f6re esnetilebilir.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>D\u00fc\u015f\u00fck Perplexity De\u011ferleri (\u00f6rne\u011fin, 5-10):<\/strong> Algoritma, \u00e7ok yerel kom\u015fuluklara odaklan\u0131r. Bu, \u00e7ok k\u00fc\u00e7\u00fck, s\u0131k\u0131 k\u00fcmelerin ortaya \u00e7\u0131kmas\u0131na neden olabilir, ancak global yap\u0131y\u0131 g\u00f6zden ka\u00e7\u0131rma riskini ta\u015f\u0131r. Veri setinizde ger\u00e7ekten \u00e7ok belirgin ve birbirinden uzak k\u00fc\u00e7\u00fck k\u00fcmeler varsa faydal\u0131 olabilir. Ancak, d\u00fc\u015f\u00fck perplexity de\u011ferleri, genellikle &#8220;g\u00fcr\u00fclt\u00fcl\u00fc&#8221; g\u00f6rselle\u015ftirmeler veya anlams\u0131z &#8220;ada&#8221; olu\u015fumlar\u0131na yol a\u00e7abilir.<\/li>\n<li><strong>Y\u00fcksek Perplexity De\u011ferleri (\u00f6rne\u011fin, 30-50):<\/strong> Algoritma, daha geni\u015f bir kom\u015fuluk alan\u0131n\u0131 dikkate al\u0131r. Bu, daha b\u00fcy\u00fck ve daha genel k\u00fcmelerin ortaya \u00e7\u0131kmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir ve global yap\u0131lar\u0131n daha iyi temsil edilmesini sa\u011flayabilir. Ancak, \u00e7ok y\u00fcksek perplexity de\u011ferleri, farkl\u0131 k\u00fcmeleri birbirine kar\u0131\u015ft\u0131rabilir veya ayr\u0131 olmas\u0131 gereken yap\u0131lar\u0131 bir araya getirebilir.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Do\u011fru <code>perplexity<\/code> de\u011ferini bulmak genellikle deneme yan\u0131lma yoluyla yap\u0131l\u0131r. Farkl\u0131 de\u011ferlerle denemeler yaparak, g\u00f6rselle\u015ftirmelerdeki k\u00fcmelerin ne kadar tutarl\u0131 ve anlaml\u0131 g\u00f6r\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc g\u00f6zlemlemelisiniz. Veri setinizin b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc de perplexity se\u00e7iminde rol oynar; daha b\u00fcy\u00fck veri setleri genellikle daha y\u00fcksek perplexity de\u011ferlerinden fayda sa\u011flayabilir. Unutmay\u0131n ki, <code>perplexity<\/code> de\u011feri, veri setindeki toplam veri noktas\u0131 say\u0131s\u0131ndan daha az olmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n<h3>Learning Rate ve \u0130terasyonlar: G\u00f6rsel Kalitesini Nas\u0131l Art\u0131r\u0131rs\u0131n\u0131z?<\/h3>\n<p><code>Learning_rate<\/code> (\u00f6\u011frenme oran\u0131), t-SNE&#8217;nin optimizasyon s\u00fcrecinde ne kadar b\u00fcy\u00fck ad\u0131mlar ataca\u011f\u0131n\u0131 belirler. Bu parametre de g\u00f6rselle\u015ftirmenin kalitesi i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>D\u00fc\u015f\u00fck Learning Rate:<\/strong> Optimizasyon s\u00fcreci yava\u015f ilerler, ancak daha kararl\u0131 ve do\u011fru bir sonuca ula\u015fma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 artar. Ancak, \u00e7ok d\u00fc\u015f\u00fck bir \u00f6\u011frenme oran\u0131, algoritman\u0131n yerel bir minimuma tak\u0131l\u0131p kalmas\u0131na veya yak\u0131nsamas\u0131 i\u00e7in \u00e7ok uzun s\u00fcreye ihtiya\u00e7 duymas\u0131na neden olabilir.<\/li>\n<li><strong>Y\u00fcksek Learning Rate:<\/strong> Optimizasyon daha h\u0131zl\u0131 ilerler, ancak algoritman\u0131n optimal \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc &#8220;a\u015f\u0131r\u0131 atlama&#8221; ve karars\u0131z sonu\u00e7lar \u00fcretme riski vard\u0131r. Bu durum, g\u00f6rselle\u015ftirmede &#8220;toplanm\u0131\u015f&#8221; veya &#8220;s\u0131k\u0131\u015fm\u0131\u015f&#8221; k\u00fcmeler olarak kendini g\u00f6sterebilir.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Genellikle, <code>learning_rate<\/code> i\u00e7in 10 ile 1000 aras\u0131nda bir de\u011fer \u00f6nerilir. t-SNE&#8217;nin ba\u015flang\u0131\u00e7 a\u015famas\u0131nda, <code>early_exaggeration<\/code> ad\u0131 verilen bir mekanizma devreye girer. Bu, y\u00fcksek boyutlu uzaydaki benzerliklerin ba\u015flang\u0131\u00e7ta abart\u0131larak, k\u00fcmelerin daha iyi ayr\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 ve daha belirgin hale gelmesini sa\u011flar. Bu a\u015famadan sonra, \u00f6\u011frenme oran\u0131 normale d\u00f6ner. Ayr\u0131ca, <code>n_iter<\/code> parametresi, algoritman\u0131n ka\u00e7 iterasyon (ad\u0131m) \u00e7al\u0131\u015faca\u011f\u0131n\u0131 belirler. Genellikle 1000 ila 5000 iterasyon yeterli olsa da, karma\u015f\u0131k veri setleri i\u00e7in daha fazla iterasyon gerekebilir. Yeterli iterasyon say\u0131s\u0131, algoritman\u0131n k\u00fcmelemeleri do\u011fru bir \u015fekilde yerle\u015ftirmesi ve g\u00f6rselle\u015ftirmenin kararl\u0131 bir duruma gelmesi i\u00e7in \u00f6nemlidir.<\/p>\n<h3>Vaka Analizi: Ger\u00e7ek D\u00fcnya Verilerinde t-SNE Kullan\u0131m\u0131<\/h3>\n<p>t-SNE, \u00e7e\u015fitli ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131nda paha bi\u00e7ilmez i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunar:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Gen \u0130fadesi Verileri:<\/strong> Biyoinformatikte, binlerce genin ifadesini i\u00e7eren veri setlerini g\u00f6rselle\u015ftirmek, farkl\u0131 hastal\u0131k durumlar\u0131 veya h\u00fccre tipleri aras\u0131ndaki genetik farkl\u0131l\u0131klar\u0131 ortaya \u00e7\u0131karmak i\u00e7in t-SNE kullan\u0131l\u0131r. \u00d6rne\u011fin, kanserli ve sa\u011fl\u0131kl\u0131 dokular\u0131n gen ifadesi profillerini indirgeyerek, hangi genlerin bu ayr\u0131mda kritik rol oynad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steren k\u00fcmeler elde edilebilir.<\/li>\n<li><strong>M\u00fc\u015fteri Segmentasyonu:<\/strong> Pazarlamada, m\u00fc\u015fterilerin sat\u0131n alma davran\u0131\u015flar\u0131, demografik bilgileri veya etkile\u015fim ge\u00e7mi\u015fleri gibi y\u00fczlerce \u00f6zelli\u011fi i\u00e7eren veri setleri, t-SNE ile iki boyuta indirgenerek farkl\u0131 m\u00fc\u015fteri segmentlerini g\u00f6rselle\u015ftirmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Bu sayede, pazarlamac\u0131lar hedef kitlelerini daha iyi anlayabilir ve ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f stratejiler geli\u015ftirebilir.<\/li>\n<li><strong>G\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u00d6zellikleri G\u00f6rselle\u015ftirmesi:<\/strong> Bilgisayar g\u00f6r\u00fc\u015f\u00fcnde, derin \u00f6\u011frenme modelleri taraf\u0131ndan \u00e7\u0131kar\u0131lan g\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u00f6zelliklerini (embedding&#8217;leri) g\u00f6rselle\u015ftirmek i\u00e7in t-SNE kullan\u0131l\u0131r. Bu, benzer g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerin bir araya gelip gelmedi\u011fini, modelin farkl\u0131 nesne kategorilerini ne kadar iyi ay\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131 veya modelin neden belirli bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcy\u00fc yanl\u0131\u015f s\u0131n\u0131fland\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlamaya yard\u0131mc\u0131 olabilir. \u00d6rne\u011fin, farkl\u0131 hayvan t\u00fcrlerinin g\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u00f6zelliklerini t-SNE ile g\u00f6rselle\u015ftirerek, modelin benzer hayvanlar\u0131 nas\u0131l grupland\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6zlemleyebiliriz.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Bu vaka analizleri, t-SNE&#8217;nin sadece bir g\u00f6rselle\u015ftirme arac\u0131 olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131, ayn\u0131 zamanda ke\u015fifsel veri analizi ve makine \u00f6\u011frenimi s\u00fcre\u00e7lerinde derinlemesine i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunan stratejik bir ara\u00e7 oldu\u011funu g\u00f6stermektedir. Do\u011fru parametrelerle, t-SNE, verilerinizdeki gizli yap\u0131lar\u0131 ve ili\u015fkileri g\u00fcn y\u00fcz\u00fcne \u00e7\u0131kararak karar verme s\u00fcre\u00e7lerinizi g\u00fc\u00e7lendirebilir.<\/p>\n<h2>t-SNE&#8217;nin Avantajlar\u0131 ve Dezavantajlar\u0131 Nelerdir?<\/h2>\n<p>Her g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7 gibi, t-SNE&#8217;nin de kendine \u00f6zg\u00fc avantajlar\u0131 ve dezavantajlar\u0131 bulunmaktad\u0131r. Bu dengeyi anlamak, do\u011fru analiz tekni\u011fini se\u00e7erken bilin\u00e7li kararlar vermenize yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r.<\/p>\n<h3>Avantajlar\u0131:<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Do\u011frusal Olmayan Yap\u0131lar\u0131 Yakalar:<\/strong> t-SNE&#8217;nin en b\u00fcy\u00fck avantaj\u0131, y\u00fcksek boyutlu uzaydaki do\u011frusal olmayan, karma\u015f\u0131k ili\u015fkileri ve manifold yap\u0131lar\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fck boyutlu bir g\u00f6rselle\u015ftirmede koruyabilmesidir. PCA gibi do\u011frusal teknikler bu t\u00fcr yap\u0131lar\u0131 d\u00fczle\u015ftirmeye e\u011filimliyken, t-SNE verilerin do\u011fal &#8220;e\u011frilerini&#8221; ve &#8220;b\u00fck\u00fclmelerini&#8221; korur.<\/li>\n<li><strong>Yerel Yap\u0131y\u0131 M\u00fckemmel Korur:<\/strong> \u00d6zellikle yerel kom\u015fuluk ili\u015fkilerini koruma konusunda \u00e7ok ba\u015far\u0131l\u0131d\u0131r. Bu, veri setindeki k\u00fcmelerin ve alt gruplar\u0131n net bir \u015fekilde ayr\u0131lmas\u0131n\u0131 sa\u011flar, bu da k\u00fcmeleme analizi ve s\u0131n\u0131fland\u0131rma g\u00f6revleri i\u00e7in paha bi\u00e7ilmezdir.<\/li>\n<li><strong>G\u00f6rselle\u015ftirme \u0130\u00e7in \u0130deal:<\/strong> \u0130nsan g\u00f6z\u00fcn\u00fcn iki veya \u00fc\u00e7 boyutlu veriyi kolayca yorumlayabilmesi sayesinde, t-SNE, karma\u015f\u0131k veri setlerindeki desenleri, ayk\u0131r\u0131 de\u011ferleri ve grup farkl\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 sezgisel bir \u015fekilde anlamam\u0131z\u0131 sa\u011flar. Bu, veri ke\u015ffi ve hipotez \u00fcretimi i\u00e7in harikad\u0131r.<\/li>\n<li><strong>Sezgisel K\u00fcmeleme:<\/strong> Veri setindeki do\u011fal k\u00fcmeleri g\u00f6rsel olarak belirgin hale getirerek, denetimsiz \u00f6\u011frenme g\u00f6revlerinde (\u00f6rne\u011fin, k\u00fcmeleme algoritmalar\u0131 i\u00e7in \u00f6n analiz) \u00f6nemli i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunar.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Dezavantajlar\u0131:<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Hesaplama Yo\u011funlu\u011fu:<\/strong> \u00d6zellikle b\u00fcy\u00fck veri setleri i\u00e7in t-SNE, hesaplama a\u00e7\u0131s\u0131ndan olduk\u00e7a maliyetli ve yava\u015f olabilir. Optimizasyon s\u00fcreci iteratif oldu\u011fu i\u00e7in, milyonlarca veri noktas\u0131n\u0131 i\u00e7eren setlerde dakikalar hatta saatler s\u00fcrebilir.<\/li>\n<li><strong>Parametre Hassasiyeti:<\/strong> <code>Perplexity<\/code> ve <code>learning_rate<\/code> gibi parametrelerin se\u00e7imine kar\u015f\u0131 olduk\u00e7a hassast\u0131r. Yanl\u0131\u015f parametreler, yan\u0131lt\u0131c\u0131 veya anlams\u0131z g\u00f6rselle\u015ftirmelere yol a\u00e7abilir, bu da do\u011fru sonu\u00e7lar elde etmek i\u00e7in deneme yan\u0131lma gerektirebilir.<\/li>\n<li><strong>Global Yap\u0131y\u0131 Korumakta Zorluk:<\/strong> Yerel yap\u0131y\u0131 korumada harika olsa da, t-SNE global yap\u0131lar\u0131 (yani, uzaktaki k\u00fcmeler aras\u0131ndaki genel mesafeleri) her zaman do\u011fru bir \u015fekilde yans\u0131tmayabilir. Farkl\u0131 t-SNE \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmalar\u0131nda ayn\u0131 k\u00fcmeler farkl\u0131 yerlerde g\u00f6r\u00fcnebilir, ancak k\u00fcmelerin kendi i\u00e7indeki yap\u0131s\u0131 genellikle korunur.<\/li>\n<li><strong>Deterministik Olmama:<\/strong> t-SNE, gradyan ini\u015f tabanl\u0131 bir optimizasyon algoritmas\u0131 kulland\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in, ayn\u0131 parametrelerle bile her \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda biraz farkl\u0131 sonu\u00e7lar \u00fcretebilir. Bu, <code>random_state<\/code> parametresini sabitlemedi\u011finiz s\u00fcrece tekrarlanabilirli\u011fi zorla\u015ft\u0131rabilir.<\/li>\n<li><strong>Yeni Veri Noktalar\u0131 \u0130\u00e7in D\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm Yok:<\/strong> t-SNE, bir d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm matrisi veya fonksiyonu olu\u015fturmaz. Yani, bir kez e\u011fitildi\u011finde, yeni gelen veri noktalar\u0131n\u0131 do\u011frudan mevcut t-SNE uzay\u0131na yans\u0131tmak i\u00e7in basit bir yol yoktur. Her yeni veri geldi\u011finde t\u00fcm veri setini yeniden \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak gerekir ki bu da pratik uygulamalar\u0131 s\u0131n\u0131rlar.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Bu avantaj ve dezavantajlar g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, t-SNE&#8217;nin \u00f6zellikle ke\u015fifsel veri analizi ve g\u00f6rselle\u015ftirme i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7 oldu\u011fu, ancak \u00e7ok b\u00fcy\u00fck veri setleri veya s\u00fcrekli olarak yeni veri gelen sistemler i\u00e7in PCA gibi daha h\u0131zl\u0131 veya d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebilir y\u00f6ntemlerle birlikte veya alternatif olarak de\u011ferlendirilmesi gerekti\u011fi a\u00e7\u0131kt\u0131r.<\/p>\n<h2>Sonu\u00e7: t-SNE ile Verilerinizdeki Gizli Kal\u0131plar\u0131 Ke\u015ffedin<\/h2>\n<p>t-SNE, y\u00fcksek boyutlu veri setlerindeki karma\u015f\u0131k yap\u0131lar\u0131 ve gizli kal\u0131plar\u0131 ortaya \u00e7\u0131karmak i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f, g\u00fc\u00e7l\u00fc bir boyut indirgeme ve g\u00f6rselle\u015ftirme tekni\u011fidir. \u00d6zellikle do\u011frusal olmayan ili\u015fkileri ve yerel kom\u015fuluklar\u0131 koruma yetene\u011fi sayesinde, veri bilimcilere ve analistlere, verilerindeki do\u011fal k\u00fcmeleri, ayk\u0131r\u0131 de\u011ferleri ve genel da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 anlamada paha bi\u00e7ilmez bir ara\u00e7 sunar. Bu makalede, t-SNE&#8217;nin temel prensiplerini, ad\u0131m ad\u0131m uygulama s\u00fcre\u00e7lerini ve parametre optimizasyonunun \u00f6nemini detayl\u0131 bir \u015fekilde inceledik. Ayr\u0131ca, gen ifadesi analizinden m\u00fc\u015fteri segmentasyonuna kadar uzanan ger\u00e7ek d\u00fcnya vaka analizleriyle, t-SNE&#8217;nin pratik de\u011ferini vurgulad\u0131k.<\/p>\n<p>Her ne kadar t-SNE, hesaplama yo\u011funlu\u011fu ve parametre hassasiyeti gibi baz\u0131 dezavantajlara sahip olsa da, do\u011fru kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda veri setlerinizdeki &#8220;bilinmeyen&#8221; hikayeleri g\u00fcn y\u00fcz\u00fcne \u00e7\u0131karabilir. Veri ke\u015ffi, k\u00fcmeleme ve s\u0131n\u0131fland\u0131rma problemlerinde ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131 olarak t-SNE&#8217;yi kullanmak, daha derinlemesine analizler i\u00e7in yol g\u00f6sterici olabilir. Verilerinizdeki gizli d\u00fcnyay\u0131 ke\u015ffetmek i\u00e7in bu g\u00fc\u00e7l\u00fc arac\u0131 kendi projelerinizde denemekten \u00e7ekinmeyin. Unutmay\u0131n, veri g\u00f6rselle\u015ftirme sadece g\u00fczel grafikler olu\u015fturmakla kalmaz, ayn\u0131 zamanda daha iyi kararlar alman\u0131za ve daha derinlemesine i\u00e7g\u00f6r\u00fcler edinmenize yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n<h3>S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>t-SNE ne zaman kullan\u0131lmal\u0131?<\/strong>\n<p>t-SNE, \u00f6zellikle y\u00fcksek boyutlu verilerdeki karma\u015f\u0131k, do\u011frusal olmayan yap\u0131lar\u0131 ve k\u00fcmeleri g\u00f6rselle\u015ftirmek istedi\u011finizde kullan\u0131lmal\u0131d\u0131r. Ke\u015fifsel veri analizi, k\u00fcmeleme algoritmalar\u0131 \u00f6ncesi \u00f6n g\u00f6rselle\u015ftirme veya bir modelin \u00f6\u011frenme yetene\u011fini anlamak i\u00e7in embedding&#8217;leri g\u00f6rselle\u015ftirme gibi durumlarda \u00e7ok etkilidir.<\/p>\n<\/li>\n<li><strong>PCA yerine t-SNE kullanmak ne anlama gelir?<\/strong>\n<p>PCA (Principal Component Analysis) do\u011frusal bir boyut indirgeme tekni\u011fidir ve verilerin global yap\u0131s\u0131n\u0131 (en y\u00fcksek varyans\u0131) korumaya odaklan\u0131r. t-SNE ise do\u011frusal olmayan bir teknik olup, verilerin yerel yap\u0131s\u0131n\u0131 (kom\u015fuluk ili\u015fkilerini) korumaya odaklan\u0131r. E\u011fer verilerinizdeki k\u00fcmelerin veya alt gruplar\u0131n net bir \u015fekilde ayr\u0131lmas\u0131n\u0131 istiyorsan\u0131z ve do\u011frusal olmayan ili\u015fkiler \u00f6nemliyse t-SNE tercih edilmelidir. PCA genellikle daha h\u0131zl\u0131d\u0131r ve yeni verilere uygulanabilir bir d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm matrisi sa\u011flar.<\/p>\n<\/li>\n<li><strong>t-SNE sonu\u00e7lar\u0131 her zaman tutarl\u0131 m\u0131d\u0131r?<\/strong>\n<p>t-SNE, optimizasyon s\u00fcrecinde rastgele ba\u015flatma kulland\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in, <code>random_state<\/code> parametresi belirtilmedi\u011fi s\u00fcrece her \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda hafif farkl\u0131 sonu\u00e7lar \u00fcretebilir. K\u00fcmelerin g\u00f6receli konumlar\u0131 de\u011fi\u015febilir, ancak k\u00fcmelerin kendi i\u00e7indeki yap\u0131lar\u0131 genellikle tutarl\u0131 kal\u0131r. Tekrarlanabilir sonu\u00e7lar elde etmek i\u00e7in <code>random_state<\/code> parametresini sabitlemek \u00f6nemlidir.<\/p>\n<\/li>\n<li><strong>B\u00fcy\u00fck veri setleri i\u00e7in t-SNE uygun mu?<\/strong>\n<p>t-SNE, hesaplama a\u00e7\u0131s\u0131ndan olduk\u00e7a yo\u011fundur ve b\u00fcy\u00fck veri setleri (\u00f6rne\u011fin, y\u00fcz binlerce veya milyonlarca veri noktas\u0131) i\u00e7in yava\u015f \u00e7al\u0131\u015fabilir. Bu t\u00fcr durumlarda, FIt-SNE veya UMAP gibi daha h\u0131zl\u0131 alternatifler de\u011ferlendirilebilir. Ayr\u0131ca, t-SNE&#8217;yi uygulamadan \u00f6nce PCA gibi do\u011frusal bir y\u00f6ntemle boyutu \u00f6nceden indirgemek de bir strateji olabilir.<\/p>\n<\/li>\n<li><strong>Perplexity de\u011feri nas\u0131l se\u00e7ilmeli?<\/strong>\n<p><code>Perplexity<\/code> de\u011feri, t-SNE&#8217;nin her bir veri noktas\u0131n\u0131n ka\u00e7 &#8220;etkin kom\u015fu&#8221; dikkate alaca\u011f\u0131n\u0131 belirler. Genellikle 5 ile 50 aras\u0131nda bir de\u011fer \u00f6nerilir. Do\u011fru de\u011fer, veri setinizin yo\u011funlu\u011funa ve veri noktas\u0131 say\u0131s\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r. En iyi sonucu bulmak i\u00e7in farkl\u0131 perplexity de\u011ferleriyle denemeler yapman\u0131z ve g\u00f6rselle\u015ftirme sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rman\u0131z \u00f6nerilir. \u00c7ok d\u00fc\u015f\u00fck de\u011ferler g\u00fcr\u00fclt\u00fcl\u00fc sonu\u00e7lara, \u00e7ok y\u00fcksek de\u011ferler ise k\u00fcmelerin birbirine kar\u0131\u015fmas\u0131na yol a\u00e7abilir.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"t-SNE ile Boyut \u0130ndirgeme: Veri G\u00f6rselle\u015ftirmenin Anahtar\u0131 Y\u00fcksek boyutlu verilerle \u00e7al\u0131\u015fmak, \u00f6zellikle de bu verilerdeki gizli desenleri ve&hellip;","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-33497","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.5 (Yoast SEO v25.3.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Y\u00fcksek Boyutlu Veri Karma\u015fas\u0131n\u0131 Nas\u0131l \u00c7\u00f6zebiliriz?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Y\u00fcksek boyutlu verilerle \u00e7al\u0131\u015fmak, \u00f6zellikle de bu verilerdeki gizli desenleri ve yap\u0131lar\u0131 anlamaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, \u00e7o\u011fu zaman kafa kar\u0131\u015ft\u0131r\u0131c\u0131 olabilir. \u0130\u015fte tam da bu noktada, t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) gibi boyut indirgeme teknikleri devreye giriyor. t-SNE, karma\u015f\u0131k veri k\u00fcmelerini anla\u015f\u0131l\u0131r ve g\u00f6rselle\u015ftirilebilir hale getirerek veri bilimcilere ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lara paha bi\u00e7ilmez i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunar.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Y\u00fcksek Boyutlu Veri Karma\u015fas\u0131n\u0131 Nas\u0131l \u00c7\u00f6zebiliriz?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Y\u00fcksek boyutlu verilerle \u00e7al\u0131\u015fmak, \u00f6zellikle de bu verilerdeki gizli desenleri ve yap\u0131lar\u0131 anlamaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, \u00e7o\u011fu zaman kafa kar\u0131\u015ft\u0131r\u0131c\u0131 olabilir. \u0130\u015fte tam da bu noktada, t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) gibi boyut indirgeme teknikleri devreye giriyor. t-SNE, karma\u015f\u0131k veri k\u00fcmelerini anla\u015f\u0131l\u0131r ve g\u00f6rselle\u015ftirilebilir hale getirerek veri bilimcilere ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lara paha bi\u00e7ilmez i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunar.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-11-03T13:21:25+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"21 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"Y\u00fcksek Boyutlu Veri Karma\u015fas\u0131n\u0131 Nas\u0131l \u00c7\u00f6zebiliriz?\",\"datePublished\":\"2025-11-03T13:21:25+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/\"},\"wordCount\":3726,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/\",\"name\":\"Y\u00fcksek Boyutlu Veri Karma\u015fas\u0131n\u0131 Nas\u0131l \u00c7\u00f6zebiliriz?\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-11-03T13:21:25+00:00\",\"description\":\"Y\u00fcksek boyutlu verilerle \u00e7al\u0131\u015fmak, \u00f6zellikle de bu verilerdeki gizli desenleri ve yap\u0131lar\u0131 anlamaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, \u00e7o\u011fu zaman kafa kar\u0131\u015ft\u0131r\u0131c\u0131 olabilir. \u0130\u015fte tam da bu noktada, t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) gibi boyut indirgeme teknikleri devreye giriyor. t-SNE, karma\u015f\u0131k veri k\u00fcmelerini anla\u015f\u0131l\u0131r ve g\u00f6rselle\u015ftirilebilir hale getirerek veri bilimcilere ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lara paha bi\u00e7ilmez i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunar.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Y\u00fcksek Boyutlu Veri Karma\u015fas\u0131n\u0131 Nas\u0131l \u00c7\u00f6zebiliriz?\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Y\u00fcksek Boyutlu Veri Karma\u015fas\u0131n\u0131 Nas\u0131l \u00c7\u00f6zebiliriz?","description":"Y\u00fcksek boyutlu verilerle \u00e7al\u0131\u015fmak, \u00f6zellikle de bu verilerdeki gizli desenleri ve yap\u0131lar\u0131 anlamaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, \u00e7o\u011fu zaman kafa kar\u0131\u015ft\u0131r\u0131c\u0131 olabilir. \u0130\u015fte tam da bu noktada, t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) gibi boyut indirgeme teknikleri devreye giriyor. t-SNE, karma\u015f\u0131k veri k\u00fcmelerini anla\u015f\u0131l\u0131r ve g\u00f6rselle\u015ftirilebilir hale getirerek veri bilimcilere ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lara paha bi\u00e7ilmez i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunar.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"Y\u00fcksek Boyutlu Veri Karma\u015fas\u0131n\u0131 Nas\u0131l \u00c7\u00f6zebiliriz?","og_description":"Y\u00fcksek boyutlu verilerle \u00e7al\u0131\u015fmak, \u00f6zellikle de bu verilerdeki gizli desenleri ve yap\u0131lar\u0131 anlamaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, \u00e7o\u011fu zaman kafa kar\u0131\u015ft\u0131r\u0131c\u0131 olabilir. \u0130\u015fte tam da bu noktada, t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) gibi boyut indirgeme teknikleri devreye giriyor. t-SNE, karma\u015f\u0131k veri k\u00fcmelerini anla\u015f\u0131l\u0131r ve g\u00f6rselle\u015ftirilebilir hale getirerek veri bilimcilere ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lara paha bi\u00e7ilmez i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunar.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-11-03T13:21:25+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"21 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"Y\u00fcksek Boyutlu Veri Karma\u015fas\u0131n\u0131 Nas\u0131l \u00c7\u00f6zebiliriz?","datePublished":"2025-11-03T13:21:25+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/"},"wordCount":3726,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/","name":"Y\u00fcksek Boyutlu Veri Karma\u015fas\u0131n\u0131 Nas\u0131l \u00c7\u00f6zebiliriz?","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-11-03T13:21:25+00:00","description":"Y\u00fcksek boyutlu verilerle \u00e7al\u0131\u015fmak, \u00f6zellikle de bu verilerdeki gizli desenleri ve yap\u0131lar\u0131 anlamaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, \u00e7o\u011fu zaman kafa kar\u0131\u015ft\u0131r\u0131c\u0131 olabilir. \u0130\u015fte tam da bu noktada, t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) gibi boyut indirgeme teknikleri devreye giriyor. t-SNE, karma\u015f\u0131k veri k\u00fcmelerini anla\u015f\u0131l\u0131r ve g\u00f6rselle\u015ftirilebilir hale getirerek veri bilimcilere ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lara paha bi\u00e7ilmez i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunar.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yuksek-boyutlu-veri-karmasasini-nasil-cozebiliriz\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Y\u00fcksek Boyutlu Veri Karma\u015fas\u0131n\u0131 Nas\u0131l \u00c7\u00f6zebiliriz?"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33497","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=33497"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33497\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=33497"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=33497"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=33497"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}