Makine öğreniminin ilerlemesi, neredeyse sonsuz miktarda erişilebilir, ucuz veri depolaması ve daha az maliyetli ve daha verimli hesaplamaların geliştirilmesiyle desteklenir. Sonuç olarak, birçok sektör artık büyük ölçeklerde hızlı ve daha doğru cevaplar sunarken karmaşık verileri analiz etmek için daha güçlü modeller oluşturuyor.
Makine öğrenimi, bilgisayarların verileri anlamak ve kalıpları bulmak için algoritmalar kullandığı, işletmelerin çeşitli şekillerde kullanabileceği bir beceri olan yapay zekanın bir dalıdır.
İşte beş iş uygulaması önemli faydalar sağlayan makine öğrenimi:
#1. Gelişmiş Sohbet Robotları
Sohbet robotlarının ilk versiyonu, insanların, anahtar kelimelere bağlı olarak hangi eylemlerin yürütüleceği konusunda sohbet robotlarına talimat veren komut dosyası kurallarıyla bilgisayarlarla iletişim kurmasına izin vererek, insanlar ve teknoloji arasındaki etkileşim boşluğunun üstesinden geldi.
Bununla birlikte, yapay zeka teknolojisinin bir başka dalı olan makine öğrenimi ve NLP veya doğal dil işleme, sohbet robotlarının daha ilgi çekici ve etkili olmasını sağlar. Bu en yeni sohbet robotları, kullanıcıların gereksinimlerine daha duyarlıdır ve daha çok gerçek insanlar gibi konuşur, dolayısıyla daha üretkendir.
#2. Karar desteği
Makine öğreniminin kuruluşların çok sayıda veriyi değer üreten anlamlı içgörülere dönüştürmesine yardımcı olabileceği bir başka alan da karar yardımıdır. Tarihsel verilere veya ilgili herhangi bir veri kaynağına dayanan algoritmalar, bilgileri değerlendirebilir ve insanların erişemeyeceği bir hacim ve hızda çeşitli olası sonuçlardan geçerek doğru eylem planı hakkında önerilerde bulunmalarına izin verebilir.
Örneğin, sağlık sektöründe doktorları teşhis ve tedavi seçenekleri konusunda eğitmek için makine öğrenimini kullanan klinik karar destek teknolojileri, bakıcıların performansını ve hastaların refahını artırır.
#3. Müşteriler için Öneri Motorları
Müşteri deneyimini iyileştirmek ve kişiye özel deneyimler oluşturmak için makine öğrenimini kullanan müşteri tavsiye motorları, makine öğreniminden güç alır. Burada algoritmalar, her bir tüketiciye hangi çözümlerin önerileceğini belirlemek için, bir şirketin mevcut stoku, demografik kalıpları ve diğer müşterilerin satın alma geçmişleri gibi geçmiş satın almalar ve diğer veri kaynakları gibi tek bir müşteri hakkındaki veri noktalarını analiz eder.
Örneğin YouTube, görüntüleyenlerin tercihlerine uygun videoları hızlı bir şekilde bulmasına yardımcı olmak için öneri motoru teknolojilerini kullanır.
#4. Zamanla Değişen Fiyatlandırma Stratejileri
Şirketler, günün periyodu, iklim ve mevsimler gibi birden fazla faktörün tüketici harcamalarını nasıl etkilediğini daha iyi anlamak için geçmiş fiyat verilerini ve diğer çeşitli değişkenlere ilişkin veri setlerini kullanabilir. Makine öğrenimi algoritmaları, bu tür verileri alıp diğer pazar ve müşteri verileriyle entegre ederek işletmelerin ürünlerini geniş ve çeşitli değişkenlere bağlı olarak dinamik bir şekilde fiyatlandırmasına yardımcı olabilir. Bu yöntem, şirketlerin gelirlerini optimize etmelerini sağlar.
Bu değişken fiyatlandırmanın en belirgin örneği, Uber'in Dalgalanma Fiyatlaması, birçok müşteri aynı anda seyahat aradığında ortaya çıkar.
#5. Dolandırıcılık Tespiti
Makine öğreniminin eğilimleri tanıma ve bu kalıplardan sapan düzensizlikleri keşfetme yeteneği, onu yasa dışı uygulamaları belirlemek için değerli bir araç haline getirir. Sonuç olarak, finansal kuruluşlar yıllardır bu alanda makine öğrenimini etkin bir şekilde uyguluyorlar.
kişi aracılığıyla çok daha fazlasını öğrenebilir AI'nın uygulanmasıyla ilgili çeşitli çevrimiçi kısa kurslar.
Bu nedenle, imalat, perakende, sağlık, yaşam bilimleri, seyahat ve finansal hizmetler gibi diğer birçok sektörün de makine öğrenimindeki ilerlemelerden yararlandığı ve her iş faaliyetinde ilerlemeyi kaçınılmaz hale getirdiği açıktır.
İş Uygulamaları için Makine Öğrenimi Algoritmaları Nelerdir?
Bu bölümde, iş ihtiyaçlarınızı karşılayacak temel Makine Öğrenimi algoritmalarını inceleyeceğiz.
#1. regresyon
Regresyon, en az iki değişken arasındaki ilişkiyi belirlemeye yönelik temel bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Bu faktörler hem bağımlı (hedefe bağlı) hem de bağımsız (tahmin edici) olabilir. Değişkenlerin nasıl etkileşime girdiğini anlamak, tahminde yardımcı olmanın yanı sıra zaman serilerini, neden-sonuç ilişkilerini tespit etmeye ve gücün bir göstergesi olarak hizmet etmeye yardımcı olur.
Regresyon teknikleri genellikle geçmiş verileri kullanarak belirli bir sayısal değeri açıklamak veya tahmin etmek için kullanılır. Ve regresyon modelinin çeşitliliği, girdi verilerinin (değişkenler) türü ve miktarı tarafından belirlenir. Toplamda ondan fazla benzer model var. En yaygın olanları basit doğrusal ve çok değişkenli doğrusal regresyondur.
#2. kümeleme
Kümeleme, veri noktalarını yapılar halinde tanımlamaya ve gruplandırmaya yönelik bir makine öğrenimi yöntemidir. Bu yapılar, kolaylıkla kavranabilen ve manipüle edilebilen geniş veri setlerini yansıtır ve kümeleme modellemesi ile gruplanan verilerden yeni içgörüler elde edilebilir. Kümeleme, etiketlenmiş veri gerektirmez. Ne de olsa, paylaşılan veya karşılaştırılabilir özellikleri tanıyarak ve ardından bu kalıpları farklı kümeler oluşturmak için kullanarak kalıplar arar.
#3. Derin Öğrenme
Derin öğrenme (DL), öğrenirken insanlar tarafından kullanılan bazı taktikleri taklit eden bir yapay zeka dalıdır. DL algoritmaları, bir sinir ağını, sorunları veri seviyelerine bölen ve sonra çözen en az üç katmanla değiştirir. Bu algoritmalar, beynimizin çevreyi ilk kez algılamaya, kelimeleri öğrenmeye ve yeni nesneleri tanımaya başladığımızda nasıl çalıştığına benzer.
Makine öğreniminin bir dalı olarak derin öğrenme, çok katmanlı sinir ağlarına dayalı algoritmaların yerini alır ancak tipik AI/ML tekniklerinden farklıdır. Temel fark, derin öğrenme modellerinin bir dizi ilgili özelliğe sahip verileri gerektirmemesidir - yalnızca ham verilerin sağlanması, algoritmanın ilgili özellikleri kendi başına tanımlamasına izin verir. Eğitim için kullanılan veri miktarı arttıkça DL modelleri daha güçlü hale geliyor. Dolayısıyla, derin öğrenmenin büyümesi şuna benzer: Bir sinir ağının katmanları, bilgiyi bir sonraki katmandaki nöronlara aktaran nöronlardan oluşur ve model, girdi çıktı katmanına ulaştığında bir yargıya varır.
#4. sınıflandırma
Sınıflandırma, yapılandırılmamış veya yapılandırılmış verileri kategorilere ayıran bir makine öğrenimi tekniğidir. Uygulaması, spam filtreleme, belge sınıflandırma, otomatik etiketleme ve hata tanımlama için hala kullanışlıdır. Bu bağlamdaki sınıflar, etiketler veya hedefler olarak görülebilir. Model, girdileri inceleyerek ve etiketleri veya hedefleri verilere eşleyerek yeni bilgilerin nasıl sınıflandırılacağını öğrenir.
Kullanılan 3 tür sınıflandırma vardır:
- İkili sınıflandırma
- Çok etiketli sınıflandırma
- Çok etiketli sınıflandırma
İşletmeniz İçin Uygun Makine Öğrenimi Algoritmasını Nasıl Seçerim?
Birçok makine öğrenimi algoritması türü hakkında bilgi edindiniz, artık iş uygulamanız için uygun bir algoritma seçmek için bu adım adım süreci takip edebilirsiniz:
- İş zorluklarını/sorunlarını tanımlayın
- Mevcut verileri inceleyin
- En iyi değerlendirme ölçüsünü ve hızını göz önünde bulundurun.
- Uygun sayıda özellik ve parametre seçin.
- Temel bir model veya daha gelişmiş bir çözüm kullanın
Yukarı tamamlayan
Aralarından seçim yapabileceğiniz pek çok harika Makine Öğrenimi algoritması ile bunalmak kolaydır. Sonuç olarak, veri odaklı veya problem çözme yaklaşımı benimsemeye çalışın. Daha iyi verilerin, eğitim süresini artırarak kolayca geliştirilebilen bir algoritmadan daha önemli olduğunu unutmayın.
