Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML), Veri Bilimi ve diğer teknolojilerdeki yaklaşan eğilimleri tartışmak için giderek daha fazla kullanılan moda sözcüklerdir. Ancak, bu iki kavram gerçekten aynı kabukta bezelye midir?
Yapay Zeka, çeşitli görevleri kendi başlarına yürüten daha geniş bir akıllı makine kavramıdır. Makine Öğrenimi, makinelerin kendilerine sağlanan verilerden çeşitli algoritmalar kullanarak öğrendiği bir Yapay Zeka uygulamasıdır. Bu nedenle, Makine Öğrenimi, analitik model oluşturmayı otomatikleştiren ve bilgisayarların açıkça programlanmadan gizli içgörüleri bulmasını sağlayan bir veri analizi yöntemidir. Tüm teknolojik sorunlarımıza mükemmel bir çözüm gibi görünüyor, değil mi?

Makine Öğreniminin Evrimi

Bilgisayar oyunları ve yapay zeka alanında Amerikalı bir öncü olan Arthur Samuel, 1959'da IBM'deyken 'Makine Öğrenimi' terimini kullandı. İlk günlerinde, Makine Öğrenimi, bilgisayarların belirli görevleri yerine getirmek için programlanmadan verilerdeki kalıplardan öğrenebileceği teorisiyle örüntü tanımadan doğdu. Yapay Zeka ile ilgilenen araştırmacılar daha sonra bilgisayarların veya makinelerin verilerden öğrenebileceği algoritmalar geliştirdi. Bunun bir sonucu olarak , makineler ne zaman yeni verilere maruz kalsalar, bağımsız olarak da adapte olabiliyorlardı.

Bu yeni olmayan bir bilimdir, ancak esas olarak son birkaç on yılda gelişen yeni bilgi işlem teknolojileri sayesinde yeni bir ivme kazanan bir bilimdir.
Finans Sektöründe Büyük Verinin Rolleri ve Maaşları

Birçok Makine Öğrenimi algoritması uzun süredir var. Ancak, karmaşık matematiksel hesaplamaları büyük veri kümelerine otomatik olarak uygulama yeteneği, tanık olunan yeni bir gelişmedir. Aşağıda, aşina olabileceğiniz Makine Öğrenimi uygulamalarına ilişkin birkaç örnek verilmiştir:

• Amazon ve Netflix'ten çevrimiçi öneriler.
• YouTube, platformdaki terör içeriklerini tespit ediyor ve kaldırıyor.
• Müşterilerin Twitter'da sizin hakkınızda neler söylediğini bilmek

Makine Öğreniminin Yükselişi

İnternetin ortaya çıkışının yanı sıra üretilen, depolanan ve analiz için hazır hale getirilen dijital bilgilerdeki büyük artış , Makine Öğreniminin ortaya çıkmasına neden olan iki önemli faktör olarak görülüyor. İnternetten gelen kaliteli verilerin büyüklüğü, ekonomik veri depolama seçenekleri ve gelişmiş veri işleme yetenekleri ile Makine Öğrenimi algoritmaları, son zamanlarda Yapay Zekanın gelişimini kavurucu bir hızla ilerleten bir araç olarak görülüyor.

Nöral ağlar

Bir sinir ağı, kendisine beslenen verilere dayalı olarak ifadeler, kararlar veya tahminler yapabilmek suretiyle bir olasılık sistemi üzerinde çalışır . Ayrıca, bir geri besleme döngüsü, algılayarak daha fazla “öğrenmeyi” mümkün kılar ; ayrıca kararlarının doğru veya yanlış olmasına göre öğrenme sürecini değiştirir.
Yapay sinir ağı, hayvan beynindeki nöronlardan esinlenerek düğüm ağlarına sahip bir bilgisayar sistemidir. Bu tür ağlara , algoritmaya kalıpları tam olarak nasıl tanıyacağını ve sınıflandıracağını söylemek yerine, örneklere tanıklık ederek kalıpları tanıması ve sınıflandırması öğretilebilir . Yapay sinir ağlarının makine öğreniminden türetilmiş uygulamaları, metin parçalarını okuyabilir ve bir şikayet veya tebrik notu olsun, metnin doğasını tanıyabilir . Ayrıca bir müzik parçasını dinleyebilir, birinin mutlu mu yoksa mutsuz mu olacağına karar verebilir ve benzer müzik parçaları bulabilirler. Dahası, aynı ruh halini veya temayı ifade eden müzikler bile besteleyebilirler.
Yakın gelecekte, Makine Öğrenimi ve Yapay Zekanın yardımıyla, bir kişinin Doğal Dil İşleme (NLP) adı verilen bir başka AI alanı sayesinde elektronik cihazlar ve dijital bilgilerle iletişim kurması ve etkileşimde bulunması mümkün olacaktır. NLP, son birkaç yılda en son yeniliklerin kaynağı haline geldi ve büyük ölçüde Makine Öğrenimi'ne bağlı.

NLP uygulamaları, hem yazılı hem de sözlü olarak insan iletişimini anlamaya ve çeşitli dilleri kullanarak iletişim kurmaya çalışır. Bu bağlamda Makine Öğrenimi, makinelerin insan dilindeki nüansları anlamasına ve belirli bir kitlenin anlayabileceği şekilde yanıt vermesine yardımcı olur.
Beceri Geliştirme Gerçekten Ne Demektir ve Başarı için Neden Önemlidir?

Peki, gerçekte kim kullanıyor?

Büyük miktarda veriyle çalışan çoğu sektör, Makine Öğreniminin değerini kabul etmiştir. Büyük şirketler, depolanan verilerden hayati, gerçek zamanlı, eyleme dönüştürülebilir içgörüler toplar ve bu nedenle verimliliği artırabilir veya rakiplerine göre avantaj elde edebilir.

Finansal hizmetler

Bankalar ve diğer işletmeler, oluşturulan verilerdeki önemli bilgileri belirlemek ve böylece sahtekarlıkları önlemek için Makine Öğrenimi'ni kullanır. Bu bilgiler, yatırım fırsatlarını belirleyebilir veya yatırımcıların ne zaman ticaret yapacaklarını bilmelerine yardımcı olabilir. Veri madenciliği ayrıca yüksek riskli profilleri olan müşterileri belirleyebilir veya müşterileri dolandırıcılık konusunda uyarmak için siber gözetimi kullanabilir ve böylece kimlik hırsızlığını en aza indirebilir.

Pazarlama ve Satış

E-ticaret web siteleri, önceki satın almalara dayalı satın alma geçmişini analiz etmek, beğenebileceğiniz ürünleri önermek ve diğer öğeleri tanıtmak için Makine Öğrenimi teknolojisini kullanır. Perakende sektörü, web sitelerinin veri toplama, bunları analiz etme ve bir alışveriş deneyimini kişiselleştirmek veya pazarlama kampanyaları uygulamak için kullanma becerisinden yararlanıyor.
Özetle, Yapay Zeka ve özellikle Makine Öğreniminin bugün kesinlikle sunacağı çok şey var. Sıradan görevleri otomatikleştirme ve yaratıcı içgörüler sunma vaadi ile bankacılıktan sağlık ve üretime kadar her sektördeki endüstriler bunun faydasını görüyor.

Sonunda, bilim adamları, özellikle internet aleminde sohbet robotlarının ortaya çıkmasıyla , çeşitli otomatik işlevlerin hızını artırabilen insan benzeri Yapay Zeka geliştirmeyi umuyorlar . Son yıllarda gördüğümüz heyecan verici ilerlemenin çoğu, Yapay Zekada Makine Öğreniminin getirdiği ilerici değişikliklerden kaynaklanıyor. Makine Öğreniminin veri bilimleri alanında bir sonraki büyük şey olmaya hazır olmasının nedeni budur.
Öyleyse devam edin, eğrinin önünde kalmak için kendinizi UpGrad .