Makineler nasıl öğrenirler?

Makine öğrenimi, bilgisayarların programlanmadıkları şeyleri yapabilmelerini sağlayan bilimdir. Yapay zekanın bir kolu olan bu alan, sistemlerin verilerdeki tekrarlayan düzenleri fark etmelerini, kararlar verebilmelerini ve bunların sonuçlarını öngörebilmelerini mümkün kılar.

Makine öğrenimi günümüzde kurumların birçok iş sürecinde rol oynamaktadır. Tüketicilerin hangi ürünlere ilgi göstereceğinin ya da hangi çevrimiçi içerikleri daha fazla tüketeceğinin, hangi cihazların ne zaman arıza yapabileceğinin öngörülebilmesi gibi çok çeşitli alanlarda kullanılır. Makine öğrenimi, insanların deşifre etmesinin uzun yıllar alacağı devasa boyutlardaki verilerin analiz edilmesini ve yorumlanmasını kolaylaştırır.

Pratikte makine öğrenimi ile bilgisayarlara insanlar gibi düşünme, öğrenme ve davranma yetileri kazandırılabilir. Hızlanan internet bağlantısı, depolama teknolojisindeki gelişmeler ve bilgi işlem gücündeki artış sayesinde, makine öğrenimi günümüzde her endüstri için çok önemli bir araç haline gelmiştir.

Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi (Machine Learning ya da ML olarak da bilinir), makinelerin otomatik ve periyodik olarak kendi deneyimlerinden öğrenebilerek, açık şekilde programlanmadıkları şeyleri yapmak için kendini geliştirdiği uygulamalar oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka (AI) dalıdır.

Makine öğrenimi sayesinde uygulamalar daha doğru karar alma, daha doğru çıkarımlar ve öngörülerde bulunma kabiliyeti kazanmıştır. Günümüzde yapay zeka alanında kat edilen ilerlemelerin büyük bir bölümü makine öğrenimi sayesinde gerçekleşmiştir ve bu alan veri bilimi için kritik bir önem taşımaktadır.

Öğrenme ve kendilerini geliştirme yeteneği kazanan sistemler, özel olarak talimat verilmeden gerçek dünyadaki sorunları çözebilirler. Makine öğrenimi algoritmaları bunu gerçekleştirmek için büyük miktarda veri veya büyük veri içerisindeki kalıpları tanımlayabilmek üzere eğitilir.

Öneri sistemleri, makine öğreniminin en yaygın uygulamalarından birisidir. Google, Netflix ve Amazon gibi şirketler, tüketici tercihlerini daha iyi anlamak için makine öğreniminden faydalanır ve verilerden elde ettikleri bilgileri doğru müşteriye doğru ürün ve hizmetleri önermek için kullanır.

Makine öğrenimi algoritmaları

Machine learning algoritmaları, istatistik biliminden faydalanarak büyük hacimli verilerde kalıplar bulabilir ve tahmin yapmak için bu kalıpları kullanabilir. Başka bir deyişle, bu algoritmalar geçmiş verileri girdi olarak kullanabilir ve yeni çıktı değerlerini tahmin edebilir.

Veri toplamak kolaydır ancak büyük hacimli verileri analiz etmek ve anlamlandırmak zordur. Makine öğrenimi bu noktada fark yaratır. Belirli bir veri kümesi dijital olarak depolanabiliyorsa, bir makine öğrenimi algoritmasını besleyebilir ve değerli içgörüler elde etmek için işlenebilir.

Makine öğreniminin kullanım alanları

Makine öğrenimi dijital dönüşüm geçiren hemen her alanda kullanılır. Bu yapay zeka dalı, görev otomasyonu söz konusu olduğunda muazzam bir potansiyele sahiptir ve öngörme yetenekleri sağlık sektöründe hayat kurtarmaktadır.

Makine öğreniminin birçok kullanım alanından bazılarına yakından bakalım:

Görüntü tanıma

Makineler görüntüleri işlemede sürekli daha iyi hale geliyor. Makine öğrenimi modelleri, görüntülerin tanınması ve sınıflandırılmasında insanlardan daha iyi ve daha hızlı çalışırlar.

Derin öğrenme algoritmaları tarafından desteklenen görüntü tanıma uygulamaları, giriş verileri olarak görüntüleri kullanır. Facebook'a bir fotoğraf yüklediğinizde sosyal ağın arkadaşlarınızın yüzlerini tanıyarak onları etiketlemenizi önermesini sağlayan şey arka planda çalışan makine öğrenimi uygulamasıdır.

Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) yazılımı

Makine öğrenimi, CRM uygulamalarının "neden" sorularını çözmesine olanak tanır. Bir ürünün diğerlerinden daha fazla satmasının, müşterilerin web sitesinde belirli bir işlemi yapmasının veya müşterilerin bir üründen memnun olmamalarının sebeplerini saptayabilir.

Makine öğrenimi modelleri, CRM uygulamaları tarafından toplanan geçmiş verileri analiz ederek daha iyi satış stratejileri oluşturmaya ve hatta yükselen pazar trendlerini tahmin etmeye yardımcı olabilir. Makine öğrenimi ayrıca kayıp oranlarını azaltmanın, müşteri yaşam boyu değerini iyileştirmenin yöntemlerini bulabilir.

Makine öğrenimi veri analizi, pazarlama otomasyonu ve tahmine dayalı analitiğin yanı sıra, sohbet robotları formunda markalara 7 gün 24 saat müşterileri tarafından erişilebilir olma yeteneği sağlar.

Tanılama

Sağlık kayıtlarının fiziksel kağıtlarda tutulduğu günler geride kaldı. Hastanelerin tümü artık sağlık kayıtlarını elektronik olarak tutarak, hasta bilgilerini daha güvenli ve verimli şekilde muhafaza ediyor.

Elektronik kayıtlar hasta bilgilerini dijital bir formata dönüştürdüğünden, sağlık sektörü makine öğrenimini uygulamaya ve süreçlerini kolaylaştırmaya başladı. Bu sayede doktorlar hasta verilerini gerçek zamanlı olarak analiz edebiliyor ve salgın hastalık olasılıklarını tahmin edebiliyor. Makine öğrenimi, tıbbi tanı doğruluğunu artırmanın yanı sıra doktorların bazı kanser türlerini tespit etmesine ve bir hastalığın ilerleme hızını saptamasına kolaylaştırıyor.

Envanter optimizasyonu

Bir ürün çok uzun süre ya da yanlış şartlarda muhafaza edilirse bozulabilir. Öte yandan bir hammaddenin üretimi aksarsa tedarik zincirleri sekteye uğrar. Buradaki püf nokta, envanteri ürün talebini dikkate alarak yönetmektir.

Bir ürüne olan talep, geçmiş verilere dayanarak tahmin edilebilir. Örneğin dondurma yaz sezonunda daha sık satılır. Bununla birlikte, haftanın günü, sıcaklık, yaklaşan tatiller ve daha fazlası dahil olmak üzere birçok başka faktör talebi etkiler. Bu tür mikro ve makro faktörleri hesaplamak insanlar için neredeyse imkansızdır. Büyük hacimli verilerin işlenmesi, makine öğrenimi uygulamalarının bir uzmanlığıdır.

Bunlara ek olarak, sürücüsüz otomobiller, talep tahmini, konuşma tanıma, öneri sistemleri ve anomali algılama, makine öğrenimi olmadan mümkün olamazdı.