MAKİNE ÖĞRENİMİ (ML)’NİN SAĞLADIĞI İŞ FAYDALARI

Makine Öğrenimi (ML), yalnızca minimum başlangıç mantığıyla öğrenebilen sistemlerin geliştirilmesine izin veren belirli bir Yapay Zeka (AI) türüdür. Makine Öğrenimi (ML)’nin çalışmasının birinci yolu, sistemin sürekli olarak yeni verilere maruz kalarak yanıt olarak bilgi veya zeka geliştirmesidir. Sistem, verilerde mevcut kalıpları tanımlayarak öğrenmektedir. Makine Öğrenimi (ML), Yapay Zeka (AI) ve robot ile güçlü bir ilişki içerisindedir ve bu nedenle uzun bir süre için şeylerin bilimsel yönüne hapsedilmiştir. Yüksek ölçekli işletme bilişimin İnternet ile ana akım haline gelmesi ve bulut bilişim sisteminin gelişiyle birlikte, Makine Öğrenimi (ML) büyük çapta iş avantajlarını yönlendirecek konumdadır. Amazon'da kitap önerileri gördüyseniz, Google Haritalar'da yol tariflerini veya Word'de yazım denetimi işlevini çalıştırdıysanız, Makine Öğrenimi (ML)'den yararlandınız demektir.. Makine Öğrenimi (ML)’nin büyük ticari faydalar sağlayabileceği bazı yönlere bakalım…

 

Bilgisayar ve her yerde bilişim, internet ve bulut bilişim sistemleri ile Makine Öğrenimi (ML) artık her yerde. E-posta programları, bir e-posta mesajının spam olup olmadığını veya normal bir e-posta olup olmadığını belirlemek için Makine Öğrenimi (ML) kalıplarını kullanır. Buradaki temel gerçek, öğrenmenin uyum sağlamasıdır. Bu nedenle, verilerin sürekli olarak emilmesiyle, program yeni spam biçimlerini tanımlayabilmektedir. Google Translate gibi bir program kullandığınızda, arka planda, metni okuyan ve çeviriyi gerçekleştiren Makine Öğrenimi (ML) ilkeleri üzerinde çalışan bir algoritma vardır. Facebook, fotoğraflardan yüz tanıma ve üyelerin yüzlerini etiketleme önerilerini uygulamak için Makine Öğrenimi (ML) araçlarını kullanır. Amazon'u kullanırsanız, sunucu tarafında, ürün önerileri sunmak için tarama ve önceki satın alma işlemlerinizle ilgili kalıpları gözlemleyebilen programlar bulunur. Makine Öğrenimi (ML)’ni uygulama umutları kadar heyecan verici olduğundan, uygulanmasıyla ortaya çıkan muazzam zorluklar vardır. Sadece eldeki problem için hangi algoritmanın kullanılacağını anlamak zor bir iş olabilir. Kullanılabilecek çeşitli Makine Öğrenimi (ML) algoritmaları vardır ve her biri belirli uygulama türleri için kullanılabilir. Makine Öğrenimi (ML) ile ilgili bir risk, verilere aşırı derecede uyulmasıdır. Bunun anlamı, sistemi kapsamlı bir şekilde eğitme, yeni verilere dayanarak sonuçları öğrenme, genelleştirme ve tahmin etme kapasitesini yitirmesi anlamına gelmektedir. Böyle bir senaryoda, model tutarsız tahminler yapmaya başladığı için değersiz hale gelmektedir. Doğru bir şekilde uygulandığında Makine Öğrenimi (ML), büyük iş sorunlarını, gelir ekleme veya dolar harcamalarını önemli ölçüde azaltma potansiyeli ile çözmenize yardımcı olabilir. Hemen hemen her kuruluş, satın alma işlemlerinden, müşteri demografilerinden, konum verilerinden, arama verilerinden, fiyatlandırma verilerinden, envanter bilgilerinden ve teslimatla ilgili verilerden veri toplamada boğulmaktadır. Verilerin derinlemesine ele alındığında, Makine Öğrenimi (ML), büyük veri setlerinin sürekli olarak işlenmesini içeren birçok problem için potansiyel olarak bir çözüm sağlayabilir. 

 

 

Kaynak:Tıklayınız