Makine Öğrenimi Nedir? – Nihai Bir Kılavuz

Pazarlama uzmanlarının %82'sinin özelleştirme tekniklerinin tüm yönlerini geliştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimi kullandığını biliyor musunuz? Bu yazıda, ML hakkında bilmeniz gereken her şeyi açıklayacağız. Zevk almak!

• Makine Öğrenimi Tanımı
• Makine öğrenimi nasıl çalışır?
• Makine Öğreniminin Önemi
• Neden makine öğrenimi kullanmalısınız?
• Makine öğrenimi uygulamaları
• Makine Öğrenimi türleri
• ML Teknikleri
• Makine öğrenimi örnekleri
• Makine öğreniminin artıları ve eksileri
• Makine Öğrenimi geleceği
• Makine öğrenimindeki eğilimler

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi , herhangi bir insan programlama talimatı vermeden, doğruluklarını artıran ve zaman içinde deneyimlerden öğrenen uygulamalar geliştirmeye odaklanan bir Yapay Zeka disiplinidir. Makine öğrenimi uygulamaları, tahmine dayalı doğruluklarını veya zaman içinde karar vermelerini geliştirmek için verilerden öğrenir.

ML'de algoritmalara, yeni verilere dayalı tahminlere ve kararlara varmak için büyük miktarda verideki özelliklerin ve kalıpların nasıl tanımlanacağı 'öğretilir'. Algoritmanın kalitesi, ek verileri analiz ederken tahminlerin ve kararların ne kadar doğru olacağını belirleyecektir.

Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Bir makine öğrenimi modeli veya uygulaması geliştirmenin temel olarak 4 adımı vardır. Onlar:

Adım 1: Egzersiz veri setinizi seçin ve düzenleyin

Öğretme verileri, sabit olarak oluşturulmuş zorluğu çözmek için makine öğrenimi uygulaması tarafından alınacak bilgileri temsil eden bir veri kümesidir. Belirli durumlarda, öğretim verileri etiketlenmiş verilerdir - modelin tanıması gereken sınıflandırmaları ve özellikleri seçmek için tasarlanmıştır. Diğer veri kümeleri etiketlenmemiş; böylece model bu özellikleri kaldırmış ve kategorileri kendi başına tahsis etmiş olacaktır.

Bununla birlikte, öğretim verileri, eğitimi etkileyebilecek anormallikler veya yanlışlıklar için uygun şekilde hazırlanmalı ve taranmalıdır. 2 alt kümeye ayrılmalıdır: modeli öğretmek için kullanılacak öğretim alt kümesi ve onu değerlendirmek ve geliştirmek için kullanılan analiz alt kümesi.

Adım 2: Öğretme veri seti üzerinde çalışacak bir algoritma seçin

Algoritmanın türü, türe (etiketli veya etiketsiz), öğretim verilerindeki veri miktarına ve çözülecek sorunun türüne göre belirlenir. Aşağıda, veriler etiketlenirken kullanılacak yaygın ML algoritmaları türleri verilmiştir:

• Durgunluk algoritmaları (doğrusal ve lojistik regresyon ve ayrıca bir destek vektör makinesi gibi).
• Karar ağaçları
• Örnek tabanlı algoritmalar
• Etiketlenmemiş veriler aşağıdaki algoritmaları kullanır:
• Kümeleme algoritmaları
• ilişkilendirme algoritmaları
• Nöral ağlar

Adım 3: Uygulamayı oluşturmak için algoritmayı öğretmek

Algoritma öğretmek, algoritma aracılığıyla çalışma değişkenlerini içeren, çıktı ile üretmesi gereken sonuçlar arasında karşılaştırma yapmayı, daha doğru bir sonuç üretebilecek algoritma içindeki önyargıları ve ağırlıkları ayarlamayı ve değişkenleri tekrar test edene kadar test etmeyi içeren çok önemli bir süreçtir. algoritma çoğu zaman istenen sonucu verir. Nihai olarak eğitilmiş, kesin algoritma, makine öğrenimi uygulamasıdır.

Adım 4: Uygulamayı kullanma ve iyileştirme

Son adım, uygulamanın zaman içinde etkinliği ve doğruluğu artırabilmesi için yeni verilerle kullanılmasıdır. Yeni verilerin kaynağı, çözülmekte olan problem tarafından belirlenecektir. Örneğin, istenmeyen postaları algılamak için oluşturulmuş makine öğrenimi uygulamaları e-posta mesajlarını alır, ancak robot elektrikli süpürge çalıştıran bir ML uygulaması, odadaki yeni nesneler veya taşınan mobilyalarla gerçek dünya etkileşiminden elde edilen verileri kullanır.

Makine Öğrenimi neden önemlidir?

Artan çeşitler ve mevcut veri hacimleri, uygun fiyatlı veri depolama ve daha güçlü ve daha ucuz olan hesaplamalı işleme gibi faktörler nedeniyle, makine öğrenimine yeniden ilgi arttı.

Tüm bu faktörler, daha büyük, daha karmaşık verileri işleyebilen ve çok daha büyük ölçekte bile daha hızlı, daha doğru sonuçlar verebilen uygulamaları otomatik ve hızlı bir şekilde oluşturmayı mümkün kılar. Ve doğru uygulamalar geliştirerek, bir şirket kazançlı fırsatları belirlemek ve/veya gizli risklerden kaçınmak için daha iyi konumlanır.

Makine Öğreniminin Kullanımları

Daha önce de belirtildiği gibi, makine öğrenimi her yerde bulunur. Aşağıda, her gün karşılaşabileceğiniz bazı kullanım durumları yer almaktadır:

• Finansal hizmetler
  Finans ve bankacılık sektöründeki birçok işletme, makine öğrenimini 2 ana amaç için kullanır: verilerdeki temel bilgileri belirlemek ve dolandırıcılık eylemlerini önlemek. Bu önemli bilgiler, kazançlı yatırım fırsatlarını tanımaya veya yatırımcıların ticaret yapmak için en iyi zamanı bilmelerine yardımcı olur. Veri madenciliği, siber dolandırıcılığın uyarı işaretlerini belirtmek veya yüksek riskli profilli müşterileri belirlemek için siber gözetimin kullanılmasına da yardımcı olur.

• Devlet
  Kamu hizmetleri ve kamu güvenliği gibi devlet kurumlarının, içgörü elde etmek için çıkarılabilecek çok sayıda veri kaynağına sahip oldukları için makine öğrenimine özel bir ihtiyacı vardır. Örneğin, sensör verilerinin analizi, verimliliği artırma ve para tasarrufu sağlama yöntemleri sunar. Hükümet ayrıca dolandırıcılığı tespit etmek ve kimlik hırsızlığını azaltmak için makine öğrenimini kullanabilir.

• Sağlık hizmeti
  Sağlık sektörü, ML'nin hızla büyüyen trendinde dışarıda bırakılmıyor. Endüstri artık bir hastanın sağlığını gerçek zamanlı olarak incelemek için verileri kullanabilen giyilebilir sensörler ve cihazlar kullanıyor. Makine öğrenimi , tıp uzmanlarının daha iyi tedavi veya teşhislere yol açabilecek kırmızı bayrakları veya kalıpları tespit etmek için verileri değerlendirmesine yardımcı olacak teknolojinin ortaya çıkmasına da yol açabilir.

• Yağ ve gaz
  Bu sektördeki ML kullanım vakalarının hacmi çok büyük. Yeni enerji kaynakları keşfetmekten, yer altındaki mineralleri incelemekten, rafineri sensörlerinin arızasını tahmin etmekten, petrol dağıtımını uygun maliyetli ve daha verimli hale getirmek için düzenlemeye kadar - kullanım durumları çoktur ve hala genişlemektedir.

Makine Öğrenimi uygulamaları

Dağıtım sonrası iyileştirmeyi teşvik etmek için çözümün gerekli olduğu durumlarda makine öğrenimi algoritmaları kullanılır. ML algoritmalarının ve modellerinin uygulanması çok yönlüdür ve uygun koşullar altında ortalama vasıflı insan çabasına alternatif olarak kullanılabilir. Örneğin, sohbet robotları adı verilen doğal dil işleme makine dili, büyük B2C şirketlerinde müşteri hizmetleri yöneticilerinin yerini almış durumda. Bu sohbet robotları, müşteri sorgularını değerlendirme ve insan müşteri desteği yöneticileri için destek sunma veya müşterilerle doğrudan etkileşim kurma yeteneğine sahiptir.

Ayrıca, çevrimiçi platformlar için özelleştirmeyi ve kullanıcı deneyimini geliştirmeye yardımcı olmak için ML algoritmaları uygulanır. Amazon, Google, Netflix ve Facebook, içerik fazlalığını ortadan kaldırmak ve her kullanıcıya sevdikleri ve sevmedikleri şeylere göre kişiselleştirilmiş içerik sunmak için öneri sistemlerinden yararlanır.

Makine Öğrenimi Türleri

1. Denetimli öğrenme algoritmaları

   Bu türler etiketli örnekler kullanılarak öğretilir. Denetimli öğrenme, fazladan etiketlenmemiş veriler üzerinde etiketin değerlerini tahmin eden kalıpları belirlemek için tahmin, regresyon ve sınıflandırma gibi ML tekniklerini kullanır. Denetimli öğrenme, tipik olarak, geçmiş verilerin olası gelecekteki beklenmedik durumları öngördüğü sistemlerde kullanılır.

2. Denetimsiz öğrenme algoritmaları

   Bu türler, geçmiş etiketleri olmayan verilere karşı kullanılır. Başvuruya “doğru cevap” verilmemektedir. Neyin görüntülendiğini kendisi belirlemelidir. Amaç, verileri keşfetmek ve içindeki bazı kalıpları belirlemektir. Bu tür, işlem verileri üzerinde mükemmel şekilde çalışır.

3. Takviyeli öğrenme algoritmaları

   Bu tür genellikle navigasyon, oyun ve robotik için kullanılır. Deneme yanılma yoluyla, algoritmanın hangi eylemlerin en yüksek ödülleri ürettiğini keşfetmesini sağlar. Takviyeli öğrenmenin 3 ana bileşeni vardır: etmen (karar Malaycası veya öğrenen), çevre (aracının iletişim kurduğu herhangi bir şey) ve eylemler (ailin yeteneği - ne yapabilir).

Makine Öğrenimi teknikleri

Yaklaşık 10 makine öğrenimi tekniği vardır ve bunlar bir genel bakış sağlar - ve makine öğrenimi becerilerinizi ve bilginizi barındırırken oluşturmaya devam edebileceğiniz yapı taşı. Onlar:

1. regresyon
2. sınıflandırma
3. kümeleme
4. Boyutsal küçülme
5. Topluluk Yöntemleri
6. Sinir ağları ve derin öğrenme
7. Öğrenimi aktarın
8. pekiştirmeli öğrenme
9. Doğal dil işleme
10. Kelime yerleştirme

(Ayrıca Okuyun: Uzmanların Bilmesi Gereken Makine Öğrenimi Algoritmaları Listesi )

Makine Öğrenimi örnekleri

Bu son derece modernleşmiş dünyada, etrafımızda birçok ML örneği var. En yaygın örneklerden bazıları şunlardır:

• İstenmeyen e-postaların gelen kutularımıza girmesini engelleyen spam dedektörleri
• Biz zamanımızı daha iyi bir şeye harcarken yeri süpüren robotlar
• Web siteleri, daha önce dinlediklerimize, izlediklerimize veya satın aldıklarımıza dayalı olarak şarkılar, filmler ve ürünler önerir.
• Dijital asistanlar, komutlarımıza yanıt olarak internette arama yapıyor ve şarkı çalıyor.
• Tıbbi görüntü değerlendirme sistemleri, doktorların fark etmedikleri tümörleri tespit etmelerine yardımcı olur.
• İlk otonom araçlar yollara çıkıyor.

Makine Öğreniminin Avantajları

1. Dijital asistanlar: Google Asistan, Amazon Alexa, Apple Siri ve diğer NLP destekli dijital asistanlar, konuşma tanıma ve konuşmayı metne dönüştürme yazılımını çalıştırmaya yardımcı olur.
2. Öneriler: ML, Spotify, Netflix, Amazon ve diğer iş arama, eğlence, seyahat, haber ve perakende hizmetleri tarafından sunulan kişiselleştirilmiş önerileri yönlendirir.

Diğer faydaları şunlardır:

3. Dolandırıcılık tespiti
4. sohbet robotları
5. Siber güvenlik
6. Tıbbi görüntü analizi
7. Kendi kendine giden arabalar
8. İçeriğe dayalı çevrimiçi reklamcılık

(Ayrıca Okuyun: İş Pazarlamacılarının Bilmesi Gereken Makine Öğreniminin Faydaları )

Makine Öğrenimi Zorlukları

Aşağıda, uzmanların bugün karşılaştığı bazı zorluklar yer almaktadır:

1. Veri toplama
2. Yeterli miktarda eğitim verisi yok
3. Temsili olmayan eğitim verileri
4. Kötü veri kalitesi
5. ML modelinde gereksiz özellikler
6. Çevrimdışı eğitim ve modelin uygulanması
7. karşılanabilirlik
8. Zaman alıcı dağıtım
9. Veri güvenliği ve erişilemeyen veriler
10. Test ve deneme için altyapı ihtiyaçları

Makine Öğreniminin Geleceği

Makine öğreniminin geleceği şüphesiz çok parlak. Kapsamlı bir güvenlik çözümü elde etmek için birkaç biyometrinin ML ile entegre edileceği tahmin edilmektedir. Yapay Zeka teknolojisindeki gelişmeler sayesinde, yakın gelecekte multimodal biyometrik tanıma sağlanacaktır.

Makine Öğrenimi Trendleri

1. Yapay Zeka Güdümlü Biyometrik Güvenlik Çözümleri

   Biyometrik doğrulama önemli gelişmelere tanık oldu. Dikkat etmeniz gereken, gelişmekte olan bir makine öğrenimi eğilimidir. Biyometrik makine öğrenimi uygulamalarına bir örnek, Amazon'un Alexa'sıdır. Yazılım artık kimin konuştuğunu önceden belirlenmiş bir ses profiliyle karşılaştırarak farklı konuşmacıların seslerini ayırt edebiliyor.

2. konuşma yapay zekası

   2019 ve 2020 boyunca yapay zeka, yazma gibi günlük aktiviteler açısından artık insan bilişiyle rekabet edebilecek bir düzeye ulaştı. Örneğin, OpenAI'deki araştırmacılar, AI tabanlı metin oluşturucularının gerçekçi makaleler, şiirler ve hikayeler oluşturabileceğini bildiriyor.

Diğer makine öğrenimi eğilimleri şunlardır:

3. açıklanabilir yapay zeka
4. COVID-19 ile mücadelede yapay zeka
5. İş tahminlerinde yapay zeka analizi
6. Otomatik makine öğrenimi

Son düşünceler

Sonuç olarak, maksimum değer elde etmek için en iyi algoritmaların doğru süreçler ve araçlarla nasıl birleştirileceğini anlamak gerekir. Çeşitli sektörlerdeki işletmeler, iş süreçlerinde ML'yi kullanarak kazanacakları çok şey var.

Diğer Faydalı Kaynaklar:

Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi: Fark

Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi: Fark Nedir?

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Arasındaki Fark

Makine Öğrenimi İş Süreçlerini Nasıl İyileştiriyor?