Etiketli veri, bir veri öğesinin (örneğin, bir veri noktası veya kayıt) belirli bir özelliği veya niteliği temsil eden bir etiket veya kategori ile ilişkilendirildiği veri türünü ifade eder. Bu etiketler veya kategoriler, verinin anlamını veya amacını daha iyi anlamamıza yardımcı olur ve veri madenciliği, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi birçok veri analizi alanında önemlidir.

Örneklerle açıklamak gerekirse:

Sınıflandırma Verisi: Bir sınıflandırma problemi düşünün, bu tür bir problemde veriler farklı sınıflara ayrılır. Örneğin, bir e-posta mesajının spam (istenmeyen) veya spam olmayan olarak etiketlenmesi. İşte bu etiketler, verinin hangi sınıfa ait olduğunu belirler.

Regresyon Verisi: Regresyon problemlerinde, veriler genellikle bir sürekli değişkenle ilişkilendirilir. Örneğin, bir evin metrekare cinsinden büyüklüğüne göre fiyatı tahmin etmek için kullanılan verilerde, evlerin büyüklüğü etiketli veri olarak kullanılır.

Nesne Tanıma Verisi: Resimlerde veya videolarda nesneleri tanıma problemlerinde, her nesnenin etiketleri vardır. Örneğin, bir otonom araç sistemi, kameralar aracılığıyla yoldaki arabaları, yayaları ve trafik işaretlerini tanımak için etiketli veriyi kullanır.

Doğal Dil İşleme (NLP) Verisi: NLP alanında, metin verileri kelime seviyesinde veya belge seviyesinde etiketlenir. Örneğin, metin belgeleri için etiketler "spam" veya "spam değil" olabilir veya metinlerin duygu analizi için pozitif, negatif veya nötr gibi etiketler alabilir.

Etiketli veri, bir modelin öğrenme sürecinde kullanılır. Makine öğrenimi algoritmaları, bu etiketleri kullanarak verileri analiz eder, modelin tahmin yapmasını öğrenir ve yeni, görünmeyen verilere uygulandığında doğru sonuçlar üretmesini sağlar. Etiketler, modelin performansını değerlendirmek için de kullanılır.

Etiketli Veriler farklı formatlarda olabilirler.

Etiketlenen verileri tutmak, verilerinizi düzenli ve erişilebilir bir şekilde saklamak ve yönetmek için önemlidir. Etiketlenen veriler, genellikle bir veritabanı, dosya sistemleri veya veri çerçeveleri gibi veri depolama yöntemleri kullanılarak saklanır. İşte etiketlenen verileri tutmanın bazı yaygın yöntemleri:

CSV Dosyaları: Etiketlenen verileri saklamak için sıklıkla kullanılan basit bir yöntemdir. Her veri noktası bir satırda bulunur ve her sütun bir özellik veya etiketi temsil eder. CSV dosyaları, metin tabanlı olduğu için kolayca okunabilir ve yazılabilir.

Örnek CSV formatı:

Özellik1, Özellik2, Etiket
Değer1, Değer2, SınıfA
Değer3, Değer4, SınıfB
...

Veritabanları: Büyük veri kümelerini ve etiketleri saklamak için veritabanları yaygın olarak kullanılır. SQLite, PostgreSQL ve MySQL gibi ilişkisel veritabanları, etiketlenmiş verileri düzenli ve güvenli bir şekilde saklamak için iyi bir seçenek olabilir. NoSQL veritabanları da kullanılabilir, özellikle büyük ve karmaşık veri yapıları için.

Veri Çerçeveleri: Python'da popüler bir veri depolama ve işleme aracı olan Pandas gibi veri çerçeveleri, etiketlenmiş verileri tablo benzeri bir yapıda saklama yeteneği sunar. Bu, verileri işlemek ve analiz etmek için kolay bir yol sağlar.

Örnek Pandas DataFrame:

   Özellik1   Özellik2   Etiket
0  Değer1     Değer2     SınıfA
1  Değer3     Değer4     SınıfB
...

Veri Saklama Hizmetleri: Büyük veri setlerini saklamak ve işlemek için bulut tabanlı veri saklama hizmetleri, etiketlenmiş verileri yüksek ölçeklendirme ve erişilebilirlik ile saklamak için kullanılabilir. Amazon S3, Google Cloud Storage ve Microsoft Azure Blob Storage gibi hizmetler bu amaçla kullanılabilir.

JSON veya XML Dosyaları: Verilerinizi yapılandırılmış bir formatta saklamak için JSON veya XML dosyaları kullanabilirsiniz. Bu formatlar, karmaşık veri yapılarını temsil etmek için kullanılabilir ve genellikle web hizmetlerinde veya REST API'lerinde kullanılır.

HDF5 Dosyaları: Büyük veri setlerini depolamak için özellikle bilimsel ve sayısal hesaplama alanlarında kullanılan bir format olan HDF5 kullanabilirsiniz. HDF5, büyük dizileri ve çok boyutlu verileri etkili bir şekilde saklamak için optimize edilmiştir.

Hangi veri depolama yönteminin en uygun olduğu, projenizin gereksinimlerine, veri miktarına ve veri yapısına bağlıdır. Her durumda, etiketlenmiş verilerin düzenli ve güvenli bir şekilde saklanması, veri analizi ve model eğitimi için önemlidir.