Blog

makine öğrenmesi

Makineler nasıl öğrenir ?

Son yıllarda ciddi anlamda robotların artık yavaş yavaş insan gibi davranmaya başladığına tanık olmaya başladık. Hatta kimileri bu konuda geçmişte izlediğimiz filmelere ithafta bulunurken, kimileri de ama komplo ama gerçeklik adına teoriler üretmeye devam ediyor. 

Yapay zeka ve bu konu üzerine gerçekleştirilen her çalışma  sayesinde, her yeni günde daha da gelişen ve popüler olan bir yapay zeka ile karşılaşıyoruz.Tabi bir de bu konunun sistematiğine de değinmek gerekir çünkü bu yapay zeka olayı nasıl işliyor ve ilerliyor? Aslına bakarsanız yapay zekanın tüm ilerlemesi makine öğrenmesinden geçiyor. Her konuda öğrenimi kolaylaştıran makine öğrenmesi yapay zekanın bir alt alanıdır. Bilgisayar bilimleri ve matematik mühendisliği alanlarında uzmanlık gerektirir. Makine öğrenmesi, matematiksel ve istatistiksel yöntemler ile bilgisayar bilimleri ve matematik mühendisliğinden faydalanarak, mevcut verileri analiz eden ve bu verilerden anlamlı çıkarımlar sunabilen modelleme ve algoritmalardan oluşur. Bu çıkarımlar ile bilinmeyene yönelik tahminler de sunabilen makine öğrenmesi, hali hazırda elde olan veriler ile gerçekleştirilir.



Makine öğrenme tarzları çok kısıtlı tanımlanmış olsa da gerçek böyle değildir, bu kanıya varabilme imkanımız ise makine öğrenmesi teknikleri sayesinde yapılabileceklerin sınırsız olmasından geçer. Modeller bilinen bir problemi, probleme ait ortamdan edilen veriye göre modelleyen çeşitli yaklaşım ve algoritmalardan oluşur. Makine öğrenmesi modelleri bir olayı veya bir sayıyı öngörerek, çok özel tahminlerde bulunabilir, bir soruyu yanıtlayabilir ve yapay zeka çözümlerine önemli girdiler sunabilirler.Elde edilen tüm veriler deneyimlemeyi öğrenen yapay zekanın eli güçlendikçe iş mantığının ve tahminlerinin de birleştirmesi söz konusu oluyor ve hemen ardından daha öncesinde edinmiş olduğu sonuçları tarayıp aralarından seçtiği yöntemlerle hareket ederek doğruya ulaşabiliyor ve bu sayede yeni bir şeyler de öğrenmiş oluyor.

Makine öğrenme algoritmaları, verilerin eğitim-öğretim setlerini (metin, görüntü, genetik verisi, sayısal ölçümler, sosyal ağlar, kullanıcı puanlamaları vb.) analiz eder ve bu veri setlerinden çeşitli bilgiler çıkarır. Çıkarım yapılan bilgiler bir makine öğrenme modelinde tutulur. Bu bilgilere verilerden öğrenilen kurallar da denebilir.
Eğitim, eğitimli bir makine öğrenme modeli ile sonuçlanır. Eğitimli model, eğitim aşamasında bulduğu bilgileri kullanarak öngörülerde bulunabilir veya sorularınıza cevap verebilir. Öğrenilen model öngörüsünde hatalar yaparsa, yeni örnekler kullanarak modeli yeniden eğiterek iyileştirmeyi her zaman yapar.



Günümüzde makine öğrenmesi farkında olmasak da hem hayatımızın oldukça içindedir hem de pek çok sektörde kullanılmaktadır.
Makine öğrenmesinin kullanıldığı bazı sektörler ve bilinen çeşitli gelişmeler ise şöyle:
Perakende Sektörü: Kişiye göre özelleştirilmiş ilgili ürün tavsiyeleri ve raf analizleri.
Finans Sektörü: Kredi kontrollerinin ve risk değerlendirmesi.
Pazarlama Kişiselleştirme: İnsan davranışını anlayan ve tahmin eden makine öğrenmesi algoritmaları ile dönüşüm oranlarını, ortalama işlem büyüklüğünü ve satın alma sıklığını artıran kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyalarının yaratılması.
Müşteri hizmetini kişiselleştirme: Müşteri hizmetleri verileri ile etkileşimlerden sürekli öğrenen algoritmaları birleştirerek müşteriler sorular sorma ile maliyetleri düşürürken müşteri hizmetini iyileştirme.
Müşteri kalıcılığının geliştirilmesi: Şirketlerin müşterilerinin eylemlerini, kârlılık verileri ile birlikte değerlendirilmesi ve”bir sonraki en iyi adım stratejilerini optimize etmesini ve uçtan uca müşteri deneyimini kişiselleştirmesini sağlama.
Tarım Sektörü: Uydu görüntülerini analiz ederek mahsul verimi ve potansiyel eksiklikler tahmin etme.
Sağlık Endüstrisi: Önceki verileri güncel veriler ile birleştirerek hastalıkların anlık olarak tespiti ve bu despitin dijital olarak da sunulabilmesi
İnsan Kaynakları: Binlerce başvuruyu en iyi şekilde eleme ve başarısı daha yüksek adaylardan oluşan kısa listeler sunma.
Sorunsuz Tedarik Zincirleri: Tedarik zinciri risklerini tahmin etme ve riskleri azaltmak için eldeki güncel lojistik verilerinin analizi.
Drone ile Varlık Yönetimi: Kameralarla donatılmış her türlü ticari veya kisişel varlığın düzenli denetimi ve durumlarının anlık analizi
Makine öğrenmesi bir çok konuda eşsiz fırsatlar sunuyor. 

Yapay zeka hakkında dersler verilen üniversiteleri görmek için tıklayınız

Bu blog ile alakalı daha fazla bilgi almak için e-mail adresinizi yazabilirsiniz.

Yazarın Diğer Yazıları

Yorumlar 0

Giriş Yapın! Yorum yapmak için giriş yapın..