Makine öğrenimi
Endüstri 4.0’ın hayatımıza girmesi, makine öğreniminin yaygınlaşması, her şeyimizin akıllı olmaya başlaması hayatlarımızı olumlu etkiliyor.
Örneğin, bankalarla etkileşim kurduğumuzda, online alışveriş yaptığımızda veya sosyal medyayı kullandığımızda verimli, sorunsuz ve güvenli bir deneyim elde etmemiz için makine öğrenimi (algoritmaları ) devreye giriyor.
Bugünkü yazımda açık kaynaklardan derlediğim makine öğrenimi ne ilişkin bilgileri sizlere sunmak istiyorum.
Makine öğrenimi tanımları:
Makine öğrenimi, bilgisayar sistemlerinin açık talimatlar yerine düzenlere ve çıkarıma bağlı olarak görevleri gerçekleştirmek için kullanacağı algoritmalar ve istatistiksel modeller geliştirme bilimidir.
Makine öğrenimi (Machine Learning), tükettikleri verilere göre öğrenen ya da performansı iyileştiren sistemler oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka (AI) alt kümesidir.
Yapay zeka, insan zekasını taklit eden sistemler veya makineler anlamına gelen kapsamlı bir terimdir.
Yapısal işlev olarak öğrenebilen ve veriler üzerinden tahmin yapabilen algoritmaların çalışma ve inşalarını araştıran bir sistemdir.
Makine öğrenimi ve yapay zeka genellikle bir arada değerlendirilir.
Makine öğrenimi algoritmalarını ayrıcalıklı kılan ise statik talimatları harfiyen takip etmek yerine, veri tabanlı tahminler yaparak süreç içinde beklenmeyen durumlara karşı kararlar alabilmesidir.
Son dönemde farklı sektördeki işletmeler veri odaklı bir şekilde makine öğrenimi algoritmalarını kullanıyor.
Böylelikle süreçte hız ve verimlilik artışı sağlanıyor, müşteri memnuniyeti en üst seviyeye çıkarılıyor.
Kimi durumlarda birbirinin yerine kullanılır ancak aynı anlama gelmezler.
Tüm makine öğrenimi çözümleri yapay zeka iken tüm yapay zeka çözümlerinin makine öğrenimi olmaması önemli bir ayrımdır.
Makine öğrenimi, iyi veri örneklerinden öğrenmeyi modellere kodlayabilen algoritmalara dayanır.
Modeller, verileri kategoriler halinde sınıflandırmak, önceden tanımlanan modellerde verilen bazı veriler için bir değer tahmin etmek ve bir veri kümesindeki grupları tanımlama şeklinde çeşitlilik gösterir.
Mevcut algoritmalar arasında karar ağaçları, destek vektör makineleri, K-ortalamalı kümeleme, K-en yakın komşular, Naïve Bayes sınıflandırıcılar, rastgele ormanlar, Gauss karışım modelleri, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, temel bileşen analizi ve diğerleri bulunur.
Veri bilimciler genellikle algoritmaları oluşturur ve çalıştırır.
Günümüzde bazı veri bilimi ekipleri artık makine öğrenimi mühendislerini de içeriyor.
Makine öğrenimi mühendisleri, ortaya çıkan modelleri kodlamaya ve dağıtmaya yardımcı oluyorlar.
Makine öğrenimi, dijital işleri nasıl değiştiriyor?
İletişim sistemlerine entegre çalışan Makine öğrenimi teknikleri, kullanıcı verilerindeki karmaşık paternleri analiz etmeyi mümkün kılıyor ve verimlilik artışı sağlıyor.
“Makine öğrenmesi işletme maliyetlerini azaltır, iyi bir üretkenlik meydana getirir ve gelişmiş deneyimler sayesinde artan bir gelir olur, daha uyumlu bir çalışma ve güçlendirilmiş güvenlik sisteminin oluşmasını sağlar.”
İş dünyasında bir firmanın gücü, kimliği ve kültürünün, çalışanları olduğu söylenir.
Dijital dönüşüm çağında, bu durumun değiştiğini söylemek mümkün.
Artık bir firmanın gücü, sahip olduğu veriyle ölçülür diyebiliriz.
Günümüzde ürün ve hizmetleri şekillendiren, müşteri deneyimini iyileştiren ve tüm bunların sonucu olarak markayı tanımlayan başlıca kaynak da yine veri olarak görülüyor.
Büyük Veri platformları, firmalara çalışan etkileşimleri, giriş-çıkış zamanları ve üretkenlik artışları gibi kendi operasyonlarına dair zengin bilgiler sunarken, henüz organizasyondaki yapılandırılmamış, ham veriyi yönetemiyor.
Makine öğrenimi nerede kullanılır?
Üretim:
Makine öğrenimi, üretim sektöründe tahmine dayalı bakımı, kalite kontrolü ve yenilikçi araştırmaları destekleyebilir.
Makine öğrenimi teknolojisi ayrıca şirketlerin varlıklar, tedarik zinciri ve envanter yönetimi dahil olmak üzere lojistik çözümlerini iyileştirmesine yardımcı olur.
Sağlık hizmetleri ve yaşam bilimleri:
Gün geçtikçe sayısı artan giyilebilir sensörler ve cihazlar önemli miktarda sağlık verisinin ortaya çıkmasına neden olmuştur.
Makine öğrenimi programları bu bilgileri analiz edip teşhis ve tedavi konusunda doktorlara gerçek zamanlı olarak destek olabilir.
Örneğin, makine öğrenimi araştırmacıları kanser tümörlerini algılayan ve göz hastalıklarını teşhis eden çözümler geliştirmektedir ve bu gibi çözümler, insan sağlığı sonuçlarında önemli iyileştirmeler sağlamakta.
Finansal hizmetler:
Finansal makine öğrenimi projeleri, risk analizlerinde ve regülasyonda iyileştirmeler sağlar.
Makine öğrenimi teknolojisi, yatırımcıların borsa hareketlerini analiz ederek, serbest yatırım fonlarını değerlendirerek veya finansal portföyleri ayarlayarak yeni fırsatları belirlemesine olanak tanıyabilir. Ek olarak, yüksek riskli kredi müşterilerinin belirlenmesine ve dolandırıcılık belirtileri taşıyan işlemlerin tespit edilmesine yardımcı olabilir.
Pazarlama/ Perakende:
Perakende sektöründe müşteri hizmetlerini, stok yönetimini, yukarıya satış ve çapraz kanallı pazarlama uygulamalarını iyileştirmek için makine öğreniminden faydalanılabilir.
Makine Öğrenimi, satış ve pazarlama alanında çalışan temsilcilerin müşteri etkileşimlerini de hiç olmadığı kadar kolaylaştırıyor
Yeterli veri sağlanan gelişmiş bir sistemle, dijital pazarlamada hangi görselin daha çok etki alacağını ya da hangi satış toplantısından nasıl bir sonuç alacağınızı önceden kestirebilmek mümkün.
Bu bilgiler ışığında pazarlama stratejisini yeniden değerlendirmek ve bilgiye dayalı kararlar alınabilecek.
Medya ve eğlence:
Eğlence şirketleri kendi hedef kitlelerini daha iyi anlamak ve sürükleyici, kişiselleştirilmiş ve istek üzerine içerik sunmak için makine öğrenimine başvurmaktadır.
Makine öğrenimi algoritmaları, fragmanlar ve diğer reklamların tasarlanmasına, tüketicilere kişiselleştirilmiş içerik önerilerinde bulunulmasına ve hatta üretimin hızlandırılmasına yardımcı olacak şekilde dağıtılmaktadır.