Gezintiyi Atla

Makine öğrenmesi nedir?

Makine öğrenmesi, makinelerin veri analizi yaparak insanlar gibi öğrenmelerini sağlayan bir bilimdir.

Makine öğrenmesi nedir ve nasıl çalışır?

Makine öğrenmesi (ML), bir bilgisayarın doğrudan yönergeler olmadan öğrenmesine yardımcı olmak için matematiksel modelleri kullanma işlemidir. Bu, yapay zekanın (AI) bir alt kümesi olarak kabul edilir. Makine öğrenmesi, verilerdeki kalıpları belirlemek için algoritmaları kullanır. Tahmin yapabilen bir veri modeli oluşturmak için de bu kalıplar kullanılır. Tıpkı insanların daha fazla alıştırma yaptıkça gelişmesi gibi, veri ve deneyim miktarı arttıkça makine öğrenmesinin sonuçları da daha doğru hale gelir.

Uyarlanabilirliği sayesinde makine öğrenmesi verilerin, isteklerin veya görevlerin sürekli değiştiği senaryolarda veya bir çözümün etkili bir şekilde kodlanmasının mümkün olmadığı durumlarda harika bir seçenektir.

Makine öğrenmesi ile yapay zekanın ilişkisi nedir?

Makine öğrenmesi, yapay zekanın bir alt kümesi olarak değerlendirilir. “Akıllı” bir bilgisayar, insan gibi düşünür ve görevleri kendi başına gerçekleştirir. Bir bilgisayarı, insanların düşünce mekanizmasını taklit edecek şekilde eğitmenin bir yolu da, insan beyni temel alınarak modellenen bir dizi algoritmadan oluşan bir sinir ağı kullanmaktır.

Makine öğrenmesi ile tahmine dayalı analizin ilişkisi nedir?

Makine öğrenmesi, tahmine dayalı bir analiz türüdür. Ancak daha fazla veri aldıkça gerçek zamanlı olarak güncelleştirilen makine öğrenmesini uygulamak çok daha kolaydır. Tahmine dayalı analiz, genellikle statik bir veri kümesi ile çalışır ve güncelleştirmeler için yenilenmesi gerekir.

Makine öğrenmesi ile derin öğrenmenin ilişkisi nedir?

Yanıtları sağlamak için sinir ağı (NN) kullanan derin öğrenme, makine öğrenmesinin özel bir biçimidir. Doğruluğu kendi başına kararlaştırabilen derin öğrenme, bilgileri tıpkı bir insan beyni gibi sınıflandırır ve insan zekasına en çok benzeyen yapay zekanın oluşturulmasına olanak tanır.

Makine öğrenmesinin avantajları

Makine öğrenmesinin birçok uygulama alanı var ve bunlara sürekli yenileri ekleniyor. İşletmelerin makine öğrenmesi projeleriyle elde ettiği en önemli avantajlardan bazıları şunlardır:

İçgörüleri ortaya çıkarma

Makine öğrenmesi, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerde desenin tanımlanmasına ve verilerin anlattığı hikayelerin belirlenmesine yardımcı olabilir.

Veri bütünlüğünü geliştirme

Veri madenciliği konusunda oldukça iyi olan makine öğrenmesi, bunu bir adım ileriye taşıyarak zamanla özelliklerini geliştirebilir.

Kullanıcı deneyimini geliştirme

Uyarlamalı arabirimler, hedefli içerikler, sohbet botları ve sesli sanal yardımcılar, makine öğrenmesinin müşteri deneyimini iyileştirmeye nasıl yardımcı olabileceğini gösteren örneklerdir.

Risk azaltma

Dolandırıcılık taktikleri sürekli olarak değiştikçe, makine öğrenmesi de buna ayak uydurur. Makine öğrenmesi, dolandırıcılık denemeleri başarılı olmadan önce bunları yakalamak için yeni desenleri izler ve belirler.

Müşteri davranışlarını tahmin etme

Makine öğrenmesi, desen ve davranışları belirlemenize yardımcı olmak için müşteriyle ilgili verileri araştırıp ürün önerilerini iyileştirmenize olanak tanır ve mümkün olan en iyi müşteri deneyimini sağlar.

Maliyetleri azaltma

Bir makine öğrenmesi uygulaması, zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlayarak ekibinizin en önemli şeylere odaklanmasına olanak tanıyan süreç otomasyonudur.

Makine öğrenmesi teknikleri

Makine öğrenmesinde üç ana teknik kullanılır:

Denetimli öğrenme

Veri kümelerinin etiketlerle veya yapılarla işlendiği bu teknikte, veriler bir öğretmen olarak görev yapar ve makineyi “eğiterek” tahmin yapma veya karar verme yeteneğini geliştirir.

Denetimsiz öğrenme

Bu teknikte veri kümeleri etiket veya yapı olmadan işlenir, veriler kümeler halinde gruplandırılarak kalıplar ve ilişkiler bulunur.

Pekiştirmeye dayalı öğrenme

Birisinin veya bir şeyin adına işlem yapan bilgisayar programları olan aracılar, insan operatörün yerini alır ve bir geri bildirim döngüsünü temel alarak sonucun belirlenmesine yardımcı olur.

Makine öğrenmesinin sorunları çözümlemek için kullanımı

Sorunları çözümlemek için kullanılan makine öğrenmesi sürecine genel bir bakış aşağıda verilmiştir:

1. Adım: Verileri toplama ve hazırlama

Veri kaynakları tanımlandığında, mevcut veriler derlenir. Sahip olduğunuz veri türleri, hangi makine öğrenmesi algoritmalarını kullanabileceğinizi öğrenmenize yardımcı olabilir. Siz verilerinizi inceledikçe anormallikler belirlenir, yapı geliştirilir ve veri bütünlüğü sorunları çözülür.

2. Adım: Modeli eğitme

Hazırlanan veriler, eğitim kümesi ve test kümesi olmak üzere iki gruba ayrılır. Eğitim kümesi, verilerinizden alınan büyük bir parçadır. Bu veriler, makine öğrenmesi modellerinizin en yüksek doğruluğa ulaşması için gereken ayarlamaları yapmak üzere kullanılır.

3. Adım: Modeli doğrulama

Son veri modelinizi seçmeye hazır olduğunuzda, performansı ve doğruluğu değerlendirmek için test kümesi kullanılır.

4. Adım: Sonuçları yorumlama

İçgörüleri bulmak, sonuç çıkarmak ve sonuçları tahmin etmek için sonucu inceleyin.

Makine öğrenmesi neler yapabilir?

Değerleri tahmin etme

Değişkenler arasındaki neden ve sonuç ilişkisini belirlemeye yardımcı olan regresyon algoritmaları, değerlerden bir model oluşturarak bu modelin tahminde bulunmak üzere kullanılmasını sağlar. Gerileme araştırmaları, geleceğin tahmin edilmesine yardımcı olur. Bu da ürüne olan talebin, satış rakamlarının veya kampanya sonuçlarının öngörülmesine olanak tanır.

Olağandışı oluşumları tanımlama

Genellikle potansiyel riskleri belirlemek için kullanılan anomali algılama algoritmaları, beklenen normların dışında olan verileri belirler. Ekipman arızaları, yapısal bozulmalar, metin hataları ve dolandırıcılık örnekleri gibi endişeler, makine öğrenmesinden faydalanarak giderilebilir.

Yapı bulma

Veri kümesindeki temel alınan yapıyı ortaya çıkaran kümeleme algoritmaları, makine öğrenmesinin genellikle ilk adımıdır. Genel öğeleri kategorilere ayıran kümeleme, pazar bölümlemesi için sık kullanılır ve fiyatın seçilip müşteri tercihlerinin tahmin edilmesine yardımcı olan içgörüler sunar.

Kategorileri tahmin etme

Sınıflandırma algoritmaları bilgi için doğru kategorinin belirlenmesine yardımcı olur. Kümelemeye benzeyen sınıflandırma, önceden tanımlanmış etiketlerin atandığı gözetimli öğrenmede uygulandığından farklıdır.

Bir makine öğrenmesi mühendisi ne yapar?

Makine öğrenmesi mühendisleri, çeşitli veri işlem hatlarından toplanan ham verileri, gerektiğinde uygulanabilen ve ölçeklendirilebilen veri bilimi modellerine çevirir. Bir makine öğrenmesi mühendisi, bu yapılandırılmış verileri, birlikte çalıştıkları veri bilimcileri tarafından tanımlanan modellere bağlar. Ayrıca, makine öğrenmesi mühendisleri makinelerin, bilgisayarların ve robotların gelen verileri işlemesini ve desenleri belirlemesine olanak sağlayan algoritmalar ve derleme programları da geliştirir.

Makine öğrenmesi algoritmaları hakkındaki temel bilgiler

Makine öğrenmesi algoritmaları, verilerdeki desenleri tanımlayarak veri bilimcilerinin sorunları çözmesine yardımcı olur. Makine öğrenmesi algoritmalarıyla değerleri tahmin edebilir, olağan dışı oluşumları tanımlayabilir, yapıyı belirleyebilir ve kategoriler oluşturabilirsiniz. Sahip olduğunuz veri türüne ve elde etmek istediğiniz sonuca bağlı olarak farklı algoritmalar kullanırsınız. Algoritmalar genellikle tekniğe (denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme veya pekiştirmeye dayalı öğrenme) ya da algoritma ailesine (sınıflandırma, regresyon ve kümeleme) göre gruplandırılır. Makine öğrenmesi algoritmaları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Çeşitli sektörlerde makine öğrenmesinden nasıl faydalanılır?

Tüm sektörlerdeki işletmeler, makine öğrenmesinden farklı şekillerde faydalanır. Önemli sektörlerde makine öğrenmesine dair bazı örnekler aşağıda verilmiştir:

Bankacılık ve Finans

Risk yönetimi ve dolandırıcılığı önleme, makine öğrenmesinin finansal bağlamlarda değer sunduğu önemli alanlardandır.

Sağlık Hizmetleri

Tanılama araçları, hasta izleme ve salgınların tahmin edilmesi, makine öğrenmesinin hasta bakımının iyileştirilmesine yardımcı olduğu uygulamalara örnek verilebilir.

Ulaşım

Trafik anormalliği belirleme, teslimat yolu iyileştirmesi ve sürücüsüz araçlar, makine öğrenmesinin ulaşım üzerinde olumlu bir etki oluşturabileceğini gösteren örneklerdir.

Müşteri hizmetleri

Sorulara yanıt verme, müşteri amaçlarını ölçme ve sanal yardım sunma, makine öğrenmesinin müşteri hizmetleri sektörüne sunduğu desteğe örnek verilebilir.

Perakende

Makine öğrenmesi, perakendecilerin satın alma desenlerini analiz etmesine, teklifleri ve fiyatlandırmayı iyileştirmesine ve genel müşteri deneyimini iyileştirmek için verileri kullanmasına yardımcı olur.

Tarım

Developing robots to address labor shortages, diagnosing plant diseases, and monitoring the health of the soil are examples of ways machine learning can improve agriculture. Watch this video to see an example of how machine learning helped increase farmers’ crop yield by 30%.

Makine öğrenmesi platformunda aranması gerekenler

Bir makine öğrenmesi platformu seçerken aşağıdaki özellikleri sunan bir çözümü tercih edin:

Bulut bilişim

Kolay kurulum ve dağıtım özellikleriyle bulut, her boyutta iş yükü için ideal bir seçenektir. İleri düzeyde bilgi sahibi olmanız gerekmeden veri kaynaklarına bağlanmanıza ve bunları isteğe bağlı olarak ölçeklendirmenize olanak tanır.

Erişilebilir geliştirme ortamı

İdeal bir platformun, erişilebilir yazma seçenekleriyle tüm beceri düzeylerini desteklemesi gerekir. İster kapsamlı bir kodlama yapın isterse de kodlama deneyimi gerektirmeyen otomatikleştirilmiş araçları ve sürükle-bırak arabirimlerini kullanın, bu platform makine öğrenmesinin avantajlarından yararlanmanıza yardımcı olmalıdır.

Bilinen makine öğrenmesi çerçeveleri için yerleşik destek

ONNX, Python, PyTorch scikit-learn veya TensorFlow olması fark etmeksizin, bildiğiniz ve sevdiğiniz araçlarla çalışmanıza olanak tanıyan bir platform bulun.

Kurumsal düzeyde güvenlik

Altyapınızı korumanıza yardımcı olan ve kurumsal düzeyde idare, güvenlik ve denetim ile sunulan bir platform bulun.

Makine öğrenmesi modellerinizi daha hızlı bir şekilde pazara sunun

Otomatikleştirilmiş, kodsuz makine öğrenmesi özellikleri, açık kaynak desteği ve makine öğrenmesi için güçlü DevOps ile modelleri oluşturup dağıtma biçiminizi basitleştirin.