İçindekiler[Saklamak][Göstermek]
Artık bilgisayarlar sayesinde uzayın genişliğini ve atom altı parçacıkların ince inceliklerini hesaplayabiliyoruz.
Bilgisayarlar, devreleri aracılığıyla ışık hızında hareket eden elektronlar sayesinde sayma ve hesaplama ve mantıksal evet/hayır süreçlerini takip etme konusunda insanları yener.
Ancak, geçmişte bilgisayarlar insanlar tarafından öğretilmeden (programlanmadan) hiçbir şey yapamadıkları için onları genellikle “akıllı” olarak görmüyoruz.
Derin öğrenme dahil olmak üzere makine öğrenimi ve yapay zeka, bilim ve teknoloji manşetlerinde moda haline geldi.
Makine öğrenimi her yerde mevcut gibi görünüyor, ancak bu kelimeyi kullanan birçok kişi onun ne olduğunu, ne işe yaradığını ve en iyi ne için kullanıldığını yeterince tanımlamakta zorlanacak.
Bu makale, makine öğrenimini netleştirmeyi amaçlarken, teknolojinin neden bu kadar faydalı olduğunu göstermek için nasıl çalıştığına dair somut, gerçek dünyadan örnekler de sağlar.
Ardından, çeşitli makine öğrenimi metodolojilerine bakacağız ve iş zorluklarını ele almak için nasıl kullanıldıklarını göreceğiz.
Son olarak, makine öğreniminin geleceği hakkında bazı hızlı tahminler için kristal küremize başvuracağız.
Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine öğrenimi, bilgisayarların, bu kalıpların ne olduğu açıkça öğretilmeden verilerden kalıplar çıkarmasını sağlayan bir bilgisayar bilimi disiplinidir.
Bu sonuçlar genellikle verilerin istatistiksel özelliklerini otomatik olarak değerlendirmek için algoritmalar kullanmaya ve çeşitli değerler arasındaki ilişkiyi tasvir etmek için matematiksel modeller geliştirmeye dayanır.
Bunu, bilgisayara belirli bir görevi yerine getirmesi için izlemesi için açıkça bir dizi kural verdiğimiz deterministik sistemlere dayanan klasik hesaplama ile karşılaştırın.
Bilgisayarları bu şekilde programlamak, kural tabanlı programlama olarak bilinir. Makine öğrenimi, bu kuralları kendi başına çıkarabilmesi açısından kural tabanlı programlamadan farklıdır ve ondan daha iyi performans gösterir.
Bir kredi başvurusunun kredisinde başarısız olup olmayacağını belirlemek isteyen bir banka yöneticisi olduğunuzu varsayalım.
Kurallara dayalı bir yöntemde, banka müdürü (veya diğer uzmanlar), başvuranın kredi puanı belirli bir seviyenin altındaysa, başvurunun reddedilmesi gerektiğini bilgisayara açıkça bildirir.
Bununla birlikte, bir makine öğrenimi programı, müşteri kredi notları ve kredi sonuçlarıyla ilgili önceki verileri basitçe analiz eder ve bu eşiğin kendi başına ne olması gerektiğini belirler.
Makine önceki verilerden öğrenir ve bu şekilde kendi kurallarını oluşturur. Tabii ki, bu sadece makine öğrenimi üzerine bir başlangıçtır; gerçek dünyadaki makine öğrenimi modelleri, temel bir eşikten önemli ölçüde daha karmaşıktır.
Bununla birlikte, makine öğreniminin potansiyelinin mükemmel bir göstergesidir.
Nasıl makine öğrenmek?
İşleri basit tutmak için makineler, karşılaştırılabilir verilerdeki kalıpları algılayarak "öğrenir". Verileri dış dünyadan topladığınız bilgiler olarak kabul edin. Bir makine ne kadar çok veri beslenirse, o kadar "akıllı" olur.
Ancak, tüm veriler aynı değildir. Adadaki gömülü zenginlikleri ortaya çıkarmak için yaşam amacı olan bir korsan olduğunuzu varsayalım. Ödülü bulmak için önemli miktarda bilgi isteyeceksiniz.
Bu bilgi de tıpkı veriler gibi sizi doğruya da yanlışa da götürebilir.
Edinilen bilgi/veri ne kadar büyük olursa, belirsizlik o kadar az olur ve bunun tersi de geçerlidir. Sonuç olarak, öğrenmek için makinenizi beslediğiniz veri türünü dikkate almak çok önemlidir.
Ancak, önemli miktarda veri sağlandığında, bilgisayar tahminlerde bulunabilir. Geçmişten çok fazla sapmadığı sürece makineler geleceği tahmin edebilir.
Makineler, ne olabileceğini belirlemek için geçmiş verileri analiz ederek "öğrenir".
Eski veriler yeni verilere benziyorsa, önceki veriler hakkında söyleyebileceğiniz şeyler yeni veriler için geçerli olabilir. Sanki ileriyi görmek için geriye bakıyormuşsun gibi.
Makine öğrenimi türleri nelerdir?
Makine öğrenimi algoritmaları sıklıkla üç geniş tipte sınıflandırılır (ancak diğer sınıflandırma şemaları da kullanılır):
- Denetimli öğrenme
- Denetimsiz öğrenme
- Takviye öğrenimi
Denetimli öğrenme
Denetimli makine öğrenimi, makine öğrenimi modeline, ilgilenilen miktar için açık etiketler içeren bir veri koleksiyonunun verildiği teknikleri ifade eder (bu miktar genellikle yanıt veya hedef olarak adlandırılır).
Yapay zeka modellerini eğitmek için yarı denetimli öğrenme, etiketli ve etiketsiz verilerin bir karışımını kullanır.
Etiketlenmemiş verilerle çalışıyorsanız, bazı veri etiketleme işlemlerini üstlenmeniz gerekir.
Etiketleme, yardımcı olmak için numuneleri etiketleme işlemidir. makine öğrenimi eğitimi modeli. Etiketleme, öncelikle maliyetli ve zaman alıcı olabilen insanlar tarafından yapılır. Bununla birlikte, etiketleme sürecini otomatikleştiren teknikler vardır.
Daha önce tartıştığımız kredi başvuru durumu, denetimli öğrenmenin mükemmel bir örneğidir. Elimizde eski kredi başvuru sahiplerinin kredi notları (ve belki de gelir seviyeleri, yaş vb.) ile ilgili geçmiş verilere ve söz konusu kişinin kredilerini temerrüde düşüp düşmediğini bize bildiren belirli etiketler vardı.
Regresyon ve sınıflandırma, denetimli öğrenme tekniklerinin iki alt kümesidir.
- Sınıflandırma – Verileri doğru bir şekilde kategorize etmek için bir algoritma kullanır. Spam filtreleri buna bir örnektir. "Spam" öznel bir kategori olabilir—spam ve spam olmayan iletişim arasındaki çizgi bulanıktır—ve spam filtresi algoritması, geri bildiriminize bağlı olarak (insanların spam olarak işaretlediği e-posta anlamına gelir) sürekli olarak kendini geliştirir.
- Gerileme – Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki bağlantıyı anlamada yardımcı olur. Regresyon modelleri, belirli bir şirket için satış geliri tahminleri gibi çeşitli veri kaynaklarına dayalı sayısal değerleri tahmin edebilir. Doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve polinom regresyon, öne çıkan bazı regresyon teknikleridir.
Denetimsiz öğrenme
Denetimsiz öğrenmede bize etiketlenmemiş veriler verilir ve sadece kalıpları ararız. Amazon olduğunuzu varsayalım. Müşteri satın alma geçmişine dayalı herhangi bir küme (benzer tüketici grupları) bulabilir miyiz?
Bu durumda, bir kişinin tercihleri hakkında açık ve kesin verilere sahip olmasak bile, belirli bir tüketici grubunun karşılaştırılabilir malları satın aldığını bilmek, kümedeki diğer bireylerin de satın aldıklarına dayalı olarak satın alma önerileri yapmamızı sağlar.
Amazon'un "sizin de ilginizi çekebilir" atlıkarıncası benzer teknolojiler tarafından desteklenmektedir.
Denetimsiz öğrenme, neyi birlikte gruplamak istediğinize bağlı olarak verileri kümeleme veya ilişkilendirme yoluyla gruplayabilir.
- kümeleme – Denetimsiz öğrenme, verilerdeki kalıpları arayarak bu zorluğun üstesinden gelmeye çalışır. Benzer bir küme veya grup varsa, algoritma onları belirli bir şekilde kategorilere ayıracaktır. Müşterileri önceki satın alma geçmişine göre sınıflandırmaya çalışmak buna bir örnektir.
- Dernek – Denetimsiz öğrenme, çeşitli grupların altında yatan kuralları ve anlamları anlamaya çalışarak bu zorluğun üstesinden gelmeye çalışır. İlişkilendirme sorununun sık görülen bir örneği, müşteri satın alımları arasında bir bağlantı belirlemektir. Mağazalar, hangi malların birlikte satın alındığını bilmekle ilgilenebilir ve bu bilgileri, kolay erişim için bu ürünlerin konumlandırılmasını düzenlemek için kullanabilir.
Takviye Öğrenme
Takviyeli öğrenme, etkileşimli bir ortamda bir dizi hedefe yönelik kararlar almak için makine öğrenimi modellerini öğretmeye yönelik bir tekniktir. Yukarıda bahsedilen oyun kullanım durumları bunun mükemmel örnekleridir.
Her biri "iyi" veya "kötü" olarak etiketlenmiş binlerce önceki satranç oyununu AlphaZero'ya girmeniz gerekmez. Basitçe ona oyunun kurallarını ve amacını öğretin ve ardından rastgele hareketler denemesine izin verin.
Programı hedefe yaklaştıran faaliyetlere (sağlam bir piyon konumu geliştirmek gibi) olumlu pekiştirme verilir. Eylemler tam tersi bir etkiye sahip olduğunda (şahı zamanından önce kaydırmak gibi), olumsuz pekiştirme kazanırlar.
Yazılım nihayetinde bu yöntemi kullanarak oyunda ustalaşabilir.
Takviye öğrenimi robotlara karmaşık ve mühendisliği zor eylemleri öğretmek için yaygın olarak kullanılır. Bazen trafik akışını iyileştirmek için trafik işaretleri gibi karayolu altyapısı ile birlikte kullanılır.
Makine öğrenimi ile neler yapılabilir?
Makine öğreniminin toplumda ve endüstride kullanılması, çok çeşitli insan çabalarında ilerlemelere yol açıyor.
Günlük hayatımızda, makine öğrenimi artık Google'ın arama ve görsel algoritmalarını kontrol ediyor ve ihtiyacımız olan bilgilerle ihtiyacımız olduğunda daha doğru bir şekilde eşleşmemizi sağlıyor.
Örneğin tıpta, doktorların kanserin nasıl yayıldığını anlamalarına ve tahmin etmelerine yardımcı olmak için genetik verilere makine öğrenimi uygulanıyor ve daha etkili tedaviler geliştirmeye olanak tanıyor.
Derin uzaydan gelen veriler burada, Dünya'da devasa radyo teleskopları aracılığıyla toplanıyor ve makine öğrenimi ile analiz edildikten sonra, kara deliklerin gizemlerini çözmemize yardımcı oluyor.
Perakendede makine öğrenimi, alıcıları çevrimiçi satın almak istedikleri şeylerle buluşturur ve mağaza çalışanlarının tuğla-harç dünyasında müşterilerine sağladıkları hizmeti uyarlamalarına yardımcı olur.
Makine öğrenimi, masumlara zarar vermek isteyenlerin davranışlarını tahmin etmek için terör ve aşırılığa karşı savaşta kullanılır.
Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların makine öğrenimi yoluyla insan dilinde bizi anlamasına ve bizimle iletişim kurmasına izin verme sürecini ifade eder ve çeviri teknolojisinin yanı sıra her gün giderek daha fazla kullandığımız ses kontrollü cihazlarda (ör. Alexa, Google dot, Siri ve Google asistanı.
Şüphesiz, makine öğrenimi bunun dönüşümsel bir teknoloji olduğunu gösteriyor.
Bizimle birlikte çalışabilen, kusursuz mantıkları ve insanüstü hızlarıyla kendi özgünlüğümüzü ve hayal gücümüzü geliştirebilen robotlar artık bir bilim kurgu fantezisi değil, birçok sektörde gerçek oluyor.
Makine Öğrenimi kullanım örnekleri
1. Siber güvenlik
Ağlar daha karmaşık hale geldikçe, siber güvenlik uzmanları durmadan genişleyen güvenlik tehditlerine uyum sağlamak için yorulmadan çalıştılar.
Hızla gelişen kötü amaçlı yazılımlara ve bilgisayar korsanlığı taktiklerine karşı koymak yeterince zor, ancak Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarının yaygınlaşması siber güvenlik ortamını temelden dönüştürdü.
Saldırılar her an ve her yerde olabilir.
Neyse ki, makine öğrenimi algoritmaları, siber güvenlik operasyonlarının bu hızlı gelişmelere ayak uydurmasını sağladı.
Öngörücü analitik saldırıların daha hızlı algılanmasını ve azaltılmasını sağlarken makine öğrenimi, mevcut güvenlik mekanizmalarındaki anormallikleri ve zayıflıkları tespit etmek için bir ağ içindeki etkinliğinizi analiz edebilir.
2. Müşteri hizmetlerinin otomasyonu
Artan sayıda çevrimiçi müşteri temasını yönetmek, organizasyonu çok zorladı.
Basitçe, aldıkları soruların hacmini ve geleneksel dış kaynak kullanımı yaklaşımıyla başa çıkmak için yeterli müşteri hizmetleri personeline sahip değiller. iletişim merkezi bugünün müşterilerinin çoğu için kabul edilemez.
Chatbotlar ve diğer otomatik sistemler, makine öğrenimi tekniklerindeki gelişmeler sayesinde artık bu talepleri karşılayabiliyor. Şirketler, sıradan ve düşük öncelikli faaliyetleri otomatikleştirerek personelini daha üst düzey müşteri desteği üstlenmesi için serbest bırakabilir.
Doğru kullanıldığında, iş dünyasında makine öğrenimi, sorunların çözümünü kolaylaştırmaya yardımcı olabilir ve tüketicilere kendilerini kararlı marka şampiyonları haline getirecek türden yardımcı destek sağlayabilir.
3. Iletişim
Hatalardan ve yanlış anlamalardan kaçınmak, her türlü iletişimde kritik öneme sahiptir, ancak günümüzün ticari iletişiminde daha da önemlidir.
Basit gramer hataları, yanlış üslup veya hatalı çeviriler, e-posta iletişiminde, müşteri değerlendirmelerinde, video konferansveya birçok biçimde metin tabanlı belgeler.
Makine öğrenimi sistemleri, Microsoft'un Clippy'nin zorlu günlerinin çok ötesinde gelişmiş iletişime sahiptir.
Bu makine öğrenimi örnekleri, bireylerin doğal dil işleme, gerçek zamanlı dil çevirisi ve konuşma tanımayı kullanarak basit ve hassas bir şekilde iletişim kurmasına yardımcı oldu.
Birçok kişi otomatik düzeltme yeteneklerinden hoşlanmasa da, utanç verici hatalardan ve uygunsuz tonlardan korunmaya da değer verir.
4. Nesne Tanıma
Veri toplama ve yorumlama teknolojisi bir süredir ortalarda olsa da, bilgisayar sistemlerine neye baktıklarını anlamalarını öğretmek aldatıcı derecede zor bir iş olduğunu kanıtladı.
Makine öğrenimi uygulamaları nedeniyle artan sayıda cihaza nesne tanıma yetenekleri ekleniyor.
Örneğin, kendi kendini süren bir otomobil, programcılar referans olarak kullanmak için o arabanın tam bir örneğini vermemiş olsalar bile, başka bir arabayı gördüğünde tanır.
Bu teknoloji artık ödeme sürecini hızlandırmak için perakende işletmelerinde kullanılıyor. Kameralar, tüketicilerin sepetlerindeki ürünleri tanımlar ve mağazadan çıktıklarında hesaplarını otomatik olarak faturalandırabilir.
5. Sayısal Pazarlama
Günümüzün pazarlamasının çoğu, bir dizi dijital platform ve yazılım programı kullanılarak çevrimiçi olarak yapılmaktadır.
İşletmeler tüketicileri ve satın alma davranışları hakkında bilgi topladıkça, pazarlama ekipleri bu bilgileri hedef kitlelerinin ayrıntılı bir resmini oluşturmak ve hangi kişilerin ürün ve hizmetlerini aramaya daha yatkın olduğunu keşfetmek için kullanabilir.
Makine öğrenimi algoritmaları, pazarlamacıların tüm bu verileri anlamlandırmalarına, olasılıkları sıkı bir şekilde kategorize etmelerine olanak tanıyan önemli kalıpları ve nitelikleri keşfetmelerine yardımcı olur.
Aynı teknoloji, büyük dijital pazarlama otomasyonuna izin verir. Yeni potansiyel tüketicileri dinamik olarak keşfetmek ve onlara uygun zaman ve yerde alakalı pazarlama içeriği sağlamak için reklam sistemleri kurulabilir.
Makine Öğreniminin Geleceği
Daha fazla işletme ve büyük kuruluş, belirli zorlukların üstesinden gelmek veya yeniliği körüklemek için teknolojiyi kullandıkça, makine öğrenimi kesinlikle popülerlik kazanıyor.
Bu sürekli yatırım, makine öğreniminin, özellikle yukarıda bahsedilen yerleşik ve tekrarlanabilir kullanım örneklerinden bazıları aracılığıyla yatırım getirisi ürettiğinin anlaşılmasını göstermektedir.
Sonuçta, teknoloji Netflix, Facebook, Amazon, Google Haritalar vb. için yeterince iyiyse, şirketinizin verilerinden de en iyi şekilde yararlanmasına yardımcı olabilir.
Yeni olarak makine öğrenme modeller geliştirilip piyasaya sürüldüğünde, endüstriler arasında kullanılacak uygulamaların sayısında bir artışa tanık olacağız.
Bu zaten oluyor yüz tanıma, bir zamanlar iPhone'unuzda yeni bir işlev olan, ancak şimdi özellikle kamu güvenliği ile ilgili olanlar olmak üzere çok çeşitli program ve uygulamalarda uygulanıyor.
Makine öğrenimine başlamaya çalışan çoğu kuruluş için anahtar, parlak fütürist vizyonların ötesine bakmak ve teknolojinin size yardımcı olabileceği gerçek iş zorluklarını keşfetmektir.
Sonuç
Sanayileşme sonrası çağda, bilim adamları ve profesyoneller daha çok insan gibi davranan bir bilgisayar yaratmaya çalışıyorlar.
Düşünen makine, yapay zekanın insanlığa en önemli katkısıdır; Bu kendinden tahrikli makinenin olağanüstü gelişi, kurumsal işletim yönetmeliklerini hızla dönüştürdü.
Kendi kendini süren araçlar, otomatik asistanlar, otonom üretim çalışanları ve akıllı şehirler son zamanlarda akıllı makinelerin uygulanabilirliğini kanıtladı. Makine öğrenimi devrimi ve makine öğreniminin geleceği uzun süre bizimle olacak.
Yorum bırak