Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine öğrenmesi, matematiksel ve istatistiksel işlemler ile veriler üzerinden çıkarımlar yaparak tahminlerde bulunan sistemlerin bilgisayarlar ile modellenmesidir. Veri olarak sayılar, kelimeler, resimler, tıklamalar, üretim bilgileri gibi hemen hemen her şey kullanabilir. Makine öğrenmesi algoritmaları bunlardan bir model yaratabilir.
Günlük hayatımızda farkında olmadan bu algoritmaları pek çok uygulamada kullanıyoruz: Netflix ya da Youtube size bir video önerirken, Google sorularınıza cevap verirken, Instagram ve Facebook’ta size gönderileri gösterirken hep makine öğrenmesi algoritmaları çalışmaktadır. Bu platformları kullanırken veriler üretirsiniz ve algoritmalar, bu verileri kullanarak kendilerini eğitir, böylece size izlemek isteyebileceğiniz dizileri, sorularınızın cevaplarını, görmek isteyeceğiniz gönderileri gösterir. Bunu yaparken tek yaptığı bir model bulmak ve onu uygulamaktır.
Makine öğrenmesi öncelikle verilerin incelenmesi ile başlar. Ardından bu verileri bir model yaratmak için kullanılır ve tahminler yapılır. Daha sonrasında bilgisayarın kendi kendine öğrenmesi ve modeli her gelen veri ile iyileştirmesi beklenir. Yani program kendi kendini programlamaya devam eder.
Peki ne zaman makine öğrenmesi kullanmak gerekiyor? Eğer elinizde karmaşık bir görev ya da çok fazla veri var ve herhangi bir matematiksel model veya denklem yok ise makine öğrenmesi bununla başa çıkabilir. İnsan yaratımı olan denklemler bazı görevler için çok karmaşık olabilir (yüz tanıma algoritmaları), bir durum için kulllanılan kurallar devamlı değişiyor olabilir (dolandırıcılık tespiti) ya da verinin doğası gereği devamlı güncelleniyor ve bunu çözmek için gerekli olan algoritmanın da aynı hızla değişmesi gerekiyordur (finansal modeller). Bu tip işlerde makine öğrenmesi için biçilmiş kaftan!
Hangi Sektörlerde Kullanılıyor?
Finans: Bankalar ve diğer finans kuruluşları makine öğrenmesi teknolojisini iki temel amaçla kullanıyor: Piyasalardaki davranışlar hakkında öngörüde bulunmak ve dolandırıcılığın engellenmesi. Öngörüler ile bankalar yatırım yapılacak alanları önceden belirleyebilir ve yatırımlarını bu şekilde şekilendirir. Makine öğrenmesi yüksek risk profilline sahip müşterileri belirleyebilir veya dolandırıcılık tespiti ile müşterisini erkenden uyarabilir.
Sağlık: Makine öğrenmesi, giyilebilir cihazlar ve sağlık durumunu anlık takip edebilen sensörlerin yaygınlaşmasıyla sağlık endüstrisinde hızlı yükselen bir trend haline geldi. Ayrıca doktorlar verileri analiz ederek hastanın sağlık durumunu belirleyebilir veya kalp krizi, hormonal dengesizliklerle ilgili teşhislerini daha erkenden yapabilirler.
Ulaşım: Özellikle havayolu taşımacılığında satın alma, hizmet kalitesi, bakım faaliyetleri, uçak kapasitelerinin belirlenmesi gibi konularda üretilen verilerin analizi eder ve bilet fiyatlarının belirlenmesi, uçuş takviminin oluşturulması gibi konularda bu verilerden elde ettiği modellerle hareket eder.
Üretim: Makine öğrenmesi üretim sektöründe lojistik, envanter yönetimi, tedarik zinciri gibi süreçlerden toplanan verilerin analizi sonucunda olabildiğince maliyetler düşürülmektedir. Ayrıca ürün geliştirme safhasında tüketiciden gelen verilerin analizi yine makine öğrenmesi ile kolay ve hızlıdır. Kalite kontrol aşamasında makine öğrenmesi, hatalı ürünlerin tespitinde %90’a varan bir kesinlikle çalışmaktadır.
SFM Yazılım'ın geliştirdiği Costifier da makine öğrenmesi kullanarak üreteceğiniz ürünlerin maliyetini hızlı ve yüksek doğrulukta hesaplar.
Daha fazla bilgi için :
