2022'de En İyi 6 Makine Öğrenimi Trendi

Teknolojinin yapısına bakarsak, makine öğrenimi kesinlikle yapay zekanın bir alt kümesi olarak düşüyor. Makine öğrenimi, makinelerin verileri daha iyi anlamasına ve veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olan algoritmalar üretir. Örneğin, yazılım testi, Google, Apple, Facebook ve yakında gibi devler de dahil olmak üzere birçok kuruluşta makine öğreniminin uygulanmasının klasik bir örneğidir.

Bazı analistlere göre, makine öğreniminin 2022 ve 2023'te maksimum ivme ile 2024 yılına kadar muazzam bir popülerlik kazanacağını tahmin ediyorlar.

Makine öğrenimi teknolojisi neden geliştirildi, doğası gereği oldukça teknik bir şey, ancak bu teknolojinin geliştirilmesinin temel nedeni, geliştiricilerin ve BT profesyonellerinin hızlı bir şekilde uygulama ve çözüm üretmelerine yardımcı olacak bir yöntem oluşturmaktı. Bu nedenle, bu teknoloji, muhtemelen insan kapasitesinin dışında olan büyük hacimli değişkenler üzerinde çalışan testçilerin işini kolaylaştırmak için geliştirildi. Bu makine öğrenme araçları sayesinde doğru cevaplar alma olasılığı daha yüksekti ve profesyoneller cevapları doğru bir şekilde analiz edip doğru sonuçlara varabildiler.

Bu araca tabi olarak, yapay zeka kendi sinir ağlarını oluşturma fırsatına sahiptir. Bu, esasen, bir insan beyninin bir kopyasını oluşturmak için AI modeline verdiği anlamına gelir. Bu tür bir model, deneyim kazanmaya yardımcı olur ve gelecekte her türlü belirsizliği ve hatayı ortadan kaldırır.

Makine öğreniminin birincil amacı, her türlü insan kontrolünü tamamen veya kısmen ortadan kaldırmaktır. Bu ayrıca test uzmanlarının her türlü karmaşık analitik süreci tamamen otomatikleştirmesini sağlar. Böylece makine öğrenmesinin doğru tahminler yapmak için kullanıldığını söyleyebiliriz.

Makine öğreniminin kullanımı birden fazla alanı, alanı ve etkinliği kapsar. Makine öğreniminin kullanıldığı durumlar bankalar, restoranlar, üretim birimleri ve hatta benzin istasyonları gibi sektörlerde görülebilir.

Makine öğrenimi teknolojisi söz konusu olduğunda, 2022 yılı ve sonrasındaki makine öğrenimi trendlerinden bazılarına göz atalım.

1. Nesnelerin İnterneti ve Makine Öğrenimi

Teknoloji profesyonellerinin çoğunun bu özel trendi sabırsızlıkla beklediği ilk ve en önemli makine öğrenimi trendleri. Bu alandaki bir gelişme, 5G'nin benimsenmesi üzerinde önemli bir etkiye sahip olacak ve IoT'nin temeli haline gelecektir. 5G muazzam bir ağ hızına sahip olduğundan, cihazlar daha hızlı bilgi alıp aktarabilecek. IoT cihazları aracılığıyla ağdaki diğer cihazlar internet kullanılarak bağlanabilir. Her yıl ağa bağlanan IoT cihazlarının kullanımında büyük bir artış görüyoruz ve bu da değiş tokuş edilen bilgi miktarında orantılı bir artışa neden oluyor.

2. Otomatik makine öğrenimi

Profesyoneller, otomatikleştirilmiş makine öğrenimini uygulayarak üretkenliği ve verimliliği artırmaya yardımcı olan verimli teknoloji modelleri geliştirebilir. Bunun bir sonucu olarak, verimli görev çözme alanında meydana gelen gelişmelerin çoğunu göreceğiz. AutoML, profesyonellerin çok fazla programlama bilgisi olmadan uygulamalar geliştirebileceği geliştirme alanında, iş verimliliğinin elde edilmesine yardımcı olabilecek yüksek düzeyde sürdürülebilir modeller oluşturmak için esasen kullanılır.

3. Gelişmiş Siber Güvenlik

Teknolojinin gelişmesiyle birlikte, uygulamaların ve cihazların çoğu, teknolojide önemli bir ilerleme ile akıllı hale geldi. Bununla birlikte, bu akıllı cihazlar sürekli olarak internete bağlı olduklarından, bu cihazlar için daha fazla güvenliğe sahip olmak için uygun bir ihtiyaç vardır. Teknoloji uzmanları, makine öğreniminin kullanılmasıyla olası siber saldırıları durdurabilecek ve tehditleri en aza indirebilecek anti-virüs modelleri geliştirebilir.

4. Yapay Zekada Etik

Yapay zeka ve makine öğrenimi gibi yeni teknolojilerin gelişmesiyle birlikte, bu teknolojiler etrafında bazı etik tanımlamalar konusunda ciddi bir endişe ortaya çıkıyor. Teknoloji ne kadar modernse, etik de o kadar modern olmalıdır. Bu etiğin olmaması, makinelerin verimli çalışamamasına ve nihayetinde yanlış kararlara yol açacaktır. Bu, bugün piyasada gördüğümüz sürücüsüz otomobillerde oldukça belirgindir. Kendi kendine giden arabanın başarısızlığı, arabanın çekirdeğini oluşturan dahili yapay zekanın başarısızlığından kaynaklanmaktadır. Kök neden analizi yaparsanız, bu başarısızlığın iki temel nedeni vardır.

1. Veri seçimi söz konusu olduğunda geliştiriciler çok önyargılıdır. Örneğin, faktörlerin çoğunun lehte olduğu verileri kullanırlar.
2. Makine öğrenimi modellerinin çoğu başarısız olur çünkü veri denetleme tekniklerinin kıtlığı vardır.

5. Doğal konuşmayı anlama sürecinin otomasyonu

Teknik olarak akıllı hoparlörler üzerinde çalışan akıllı ev teknolojisi hakkında birçok bilginin paylaşıldığını görüyoruz. Google, Siri ve Alexa gibi akıllı sesli asistanların kullanımı nedeniyle süreç nispeten basitleştirilmiş ve akıllı cihazlarla temassız bir kontrol aracılığıyla bağlantı kurulmaktadır. Bu programlar, insan seslerini tanıma açısından zaten yüksek bir doğruluğa sahiptir.

Yukarıdaki işlemin bir dizi komut ve katı sözdizimi çerçevesi aracılığıyla yürütüldüğü günler geride kaldı. Günümüzde makine öğrenmesi bu ihtiyacın cevabıdır ve süreci nispeten daha hızlı yürütür.

6. Genel Düşman Ağları

GAN olarak da bilinen Genel Düşman Ağları, doğası gereği ayrımcı olan ve her türlü istenmeyen içeriği ortadan kaldırabilen ağlar tarafından kontrol edilmesi gereken örnekler oluşturan yaklaşan makine öğrenimi eğilimleri olarak kabul edilir. Devletin birden fazla şubesi olduğu gibi, GAN da kontroller ve dengeler sağlayarak doğruluk ve güvenilirliğe yardımcı olur.

Yenilik, işletmelerin hedeflerine ulaşmasının anahtarıdır ve bu amaçla teknolojiden yararlanmanın yeni ve benzersiz yollarını bulmaları gerekir. Makine öğrenimi gelecek ve her kuruluş bu yeni teknoloji türünü benimsiyor.

Son düşünceler

Makine öğrenimi tasarlamanın amacı, doğru tahminler yapmak gibi şeylere yardımcı olmaktı. Teknoloji, pazarlamacılar, BT çalışanları ve işletme sahipleri gibi çeşitli kişilere yardımcı olur. Makine öğrenimi teknolojisinin yardımıyla bu kişiler bilinçli kararlar verebilir ve yeni çözümler veya ürünler yaratabilir. Yapay Zeka işin içine girdiğinden beri, makine öğrenme, ezberleme ve doğru sonuçlar üretme yeteneğine sahiptir. Tabii ki beklenen bu makine öğrenimi trendlerinden bahsetmekle birlikte, makine öğrenimi her zaman yukarı yönlü bir yörüngede hareket edecektir.