Makine Öğrenimi Nedir ve Neden Önemlidir?
Yayınlanan: 2018-06-12Yapay Zeka, Makine Öğrenimi, Derin öğrenme, bugün sektördeki en popüler üç kelimedir. Ve sıklıkla, Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) terimlerini eşanlamlı olarak kullanma eğilimindeyiz. Bununla birlikte, bu iki terim çok farklıdır - makine öğrenimi, çok daha geniş AI alanının en önemli yönlerinden biridir.
Intel'de ML Başkanı Nidhi Chappell bunu uygun bir şekilde ortaya koyuyor :
“AI temelde zekadır - makineleri nasıl akıllı hale getirdiğimiz, makine öğrenimi ise onu destekleyen hesaplama yöntemlerinin uygulanmasıdır. Benim düşüncem şu: AI bilimdir ve makine öğrenimi, makineleri daha akıllı hale getiren algoritmalardır."
Bu nedenle, basit bir deyişle, AI, makineleri "akıllı ve akıllı" birimler haline getirmeyi içeren bir alandır, ML ise bilgisayara görevleri kendi başına gerçekleştirmeyi "öğrenmeyi" öğretmekle ilgilenen yapay zekanın bir dalıdır. .
Veri Bilimi, Makine Öğrenimi ve Büyük Veri Arasındaki Fark!
Şimdi, Makine Öğreniminin ne olduğunu inceleyelim.
İçindekiler
Makine Öğrenimi Nedir?
SAS'a göre , “Makine öğrenimi, analitik model oluşturmayı otomatikleştiren bir veri analizi yöntemidir. Sistemlerin verilerden öğrenebileceği, kalıpları tanımlayabileceği ve minimum insan müdahalesi ile kararlar alabileceği fikrine dayanan bir yapay zeka dalıdır.”
Makine öğrenmesi terimi yeni yeni gündeme gelse de makine öğrenmesi kavramı çok eski zamanlardan beri varlığını sürdürüyor, bunun en eski örneği Alan Turing'in II. Dünya Savaşı sırasında geliştirdiği Enigma makinesi . Günümüzde makine öğrenimi, hayatımızdaki sıradan şeylerden Büyük Veri içeren daha karmaşık hesaplamalara kadar neredeyse her yerdedir. Örneğin, Google'ın sürücüsüz arabası ve Netflix, Amazon ve Spotify gibi sitelerdeki kişiselleştirilmiş önerilerin tümü, Makine Öğreniminin sonuçlarıdır.
Makineler Nasıl Öğrenir?
“Makine Öğrenimi nedir” sorusunu daha iyi anlamak için makinelerin kendi kendilerine “öğrenebilecekleri” teknikleri bilmeliyiz. Cihazların bir şeyler yapmayı öğrenmesinin üç temel yolu vardır: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme. Makine öğreniminin yaklaşık %70'i denetlenirken, Makine Öğreniminin yalnızca yaklaşık %10-20'si denetimsiz öğrenmedir.
Denetimli Öğrenme
Denetimli öğrenme, açıkça tanımlanmış ve özetlenmiş girdiler ve çıktılarla ilgilenir ve buradaki algoritmalar, etiketli etiketler aracılığıyla eğitilir. Denetimli öğrenmede, öğrenme algoritması hem tanımlanmış girdi setini hem de doğru çıktı setini alır. Böylece algoritma, yapıyı alınan girdi ve çıktılarda algıladığı kalıba göre değiştirir. Bu, sınıflandırma, regresyon, tahmin ve gradyan artırma gibi yöntemleri içeren bir örüntü tanıma öğrenme modelidir.
Denetimli öğrenme genellikle geçmiş verileri içeren durumlarda uygulanır. Örneğin, kredi kartı işlemlerinin geçmiş verilerini kullanarak, denetimli öğrenme, hatalı veya hileli kart işlemlerinin gelecekteki olasılıklarını tahmin edebilir.
Sinir Ağları: Gerçek Dünyadaki Uygulamalar
Denetimsiz Öğrenme
Geçmiş veri kümelerini kullanan denetimli öğrenmenin aksine, denetimsiz öğrenme, herhangi bir geçmiş verisi olmayan uygulamalardır. Bu yöntemde, öğrenme algoritması uygun yapıyı ortaya çıkarmak için verilerin ötesine geçer - veriler etiketlerden yoksun olsa da, algoritma verileri ilgili özelliklerine göre, en yaygın olarak bir karar ağacının yardımıyla daha küçük parçalara böler. Denetimsiz öğrenme, müşteri segmentlerini ve belirli özelliklere sahip kümeleri tanımlama gibi işlemsel veri uygulamaları için idealdir.
Denetimsiz öğrenme algoritmaları, çoğunlukla bireysel kullanıcı grupları için kişiselleştirilmiş içerik oluşturmada kullanılır. Alışveriş platformlarına ilişkin çevrimiçi öneriler ve veri aykırı değerlerinin belirlenmesi, denetimsiz öğrenmenin iki harika örneğidir.
Pekiştirmeli Öğrenme
Takviyeli öğrenme, algoritmaların deneme yanılma yöntemiyle öğrendiği ve ardından sonuçları mümkün olan en iyi sonuçlarla bildirdiği geleneksel veri analizi yöntemine oldukça benzer. Takviyeli öğrenme, aracı, ortam ve eylemler olmak üzere üç temel bileşenden oluşur. Buradaki temsilci, öğrenen/karar vericiye atıfta bulunur; çevre, ajanın etkileşimde bulunduğu her şeyden oluşur ve eylemler, ajanın gerçekleştirebileceği şeylere atıfta bulunur.
Bu tür bir öğrenme, algoritmayı zaman içinde iyileştirmeye yardımcı olur çünkü algoritmayı, içindeki hataları tespit ettiğinde ve algıladığında ayarlamaya devam eder. Google Haritalar rotaları, pekiştirmeli öğrenmenin en mükemmel örneklerinden biridir.
Artık, makinelerin öğrenmesini sağlayabileceğiniz türler de dahil olmak üzere, Makine Öğreniminin ne olduğunu bildiğinize göre, bugün dünyadaki çeşitli Makine Öğrenimi uygulamalarına bakalım.
Bu 6 Makine Öğrenimi Tekniği Sağlık Hizmetlerini İyileştiriyor
Günümüz Dünyasında Makine Öğrenimi Neden Önemli?
Makine öğreniminin ne olduğundan sonra sıradaki önemli soru geliyor: “Makine öğreniminin önemi nedir?”
Makine öğreniminin ana odak noktası, büyük miktarlardaki veri rezervlerini inceleyerek kuruluşların genel işlevlerini, üretkenliklerini ve karar verme süreçlerini geliştirmelerine yardımcı olmaktır. Makineler algoritmalar aracılığıyla öğrenmeye başladıkça, işletmelerin insan müdahalesine ihtiyaç duymadan daha iyi kararlar almalarına yardımcı olabilecek verilerdeki bu tür kalıpları çözmelerine yardımcı olacaktır. Bu ön avantajın yanı sıra, makine öğrenimi aşağıdaki avantajlara sahiptir:
Zamanında Analiz ve Değerlendirme
ML algoritmaları, müşteri geri bildirimi ve etkileşimi gibi çok büyük miktarda veriyi eleyerek, kuruluş stratejilerinizi zamanında analiz etmenize ve değerlendirmenize yardımcı olabilir. Birden fazla veri kaynağına göz atarak bir iş modeli oluşturduğunuzda, ilgili değişkenleri görme şansınız olur. Bu şekilde makine öğrenimi, müşteri davranışını anlamanıza yardımcı olabilir ve böylece müşteri edinme ve dijital pazarlama stratejilerinizi buna göre düzenlemenize olanak tanır.
Hızlı İşleme Yoluyla Gerçek Zamanlı Tahminler Mümkün
ML algoritmalarının en etkileyici özelliklerinden biri, süper hızlı olmaları ve bunun sonucunda birden çok kaynaktan veri işlemenin hızlı bir şekilde gerçekleşmesidir. Bu da, işletmeler için çok faydalı olabilecek gerçek zamanlı tahminler yapılmasına yardımcı olur. Örneğin,
- Kayıp analizi – Markanızı terk etmesi muhtemel müşteri segmentlerini tanımlamayı içerir.
- Müşteri adayları ve dönüşüm – ML algoritmaları, çeşitli müşteri segmentlerinin satın alma ve harcama kalıplarına ilişkin içgörüler sağlar ve böylece işletmelerin kayıpları en aza indirebilecek ve karları güçlendirebilecek stratejiler geliştirmesine olanak tanır.
- Müşteriyi elde tutma – ML algoritmaları, müşteri edinme politikalarınızdaki ve pazarlama kampanyalarınızdaki biriktirme listelerini belirlemenize yardımcı olabilir. Bu tür bilgilerle, müşteri tabanınızı korumak için iş stratejilerinizi ayarlayabilir ve genel müşteri deneyimini iyileştirebilirsiniz.
Dönüşen Endüstriler
Makine öğrenimi, gerçek zamanlı olarak değerli bilgiler sağlama yeteneğiyle endüstrileri dönüştürmeye başladı bile. Finans ve sigorta şirketleri, büyük veri kümeleri içindeki anlamlı kalıpları belirlemek, dolandırıcılığı önlemek ve çeşitli müşteri segmentleri için özelleştirilmiş finansal planlar sağlamak için ML teknolojilerinden yararlanıyor. Sağlık hizmetlerinde, ML teknolojisiyle desteklenen giyilebilir cihazlar ve fitness sensörleri, bireylerin sağlıklarının sorumluluğunu almasına olanak tanıyor ve sonuç olarak sağlık profesyonelleri üzerindeki baskıyı en aza indiriyor. Makine öğrenimi, petrol ve gaz endüstrisi tarafından yeni enerji kaynakları bulmak, yerdeki mineralleri analiz etmek, sistem arızalarını tahmin etmek vb. için de kullanılıyor.
Dünyanın En İyi Üniversitelerinden ML Kursu öğrenin. Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.
Makine Öğrenimi Mühendisleri: Mitler ve Gerçekler
Tabii ki, tüm bunlar buzdağının sadece görünen kısmı. Makine Öğreniminin ne olduğunu derinlemesine anlamak istiyorsanız, teknolojiye daha derinlemesine bakmak daha iyidir. En azından yüzeyde makine öğreniminin ne olduğunu anlamanıza yardımcı olabileceğimizi umuyoruz. Her zaman yapılacak ve öğrenilecek çok şey vardır, yalnızca "makine öğrenimi nedir" diye sormak sadece biraz yardımcı olacaktır. Daha derine inme ve teknolojiyi uygulama zamanı!
