Page 89 - Dijital KobiEfor-Aralık 2021

0$.à1( gã5(10(6à 0$&+,1( /($51,1*

Veri bütünlüğü sağlayan, riskleri ve maliyetleri azaltan teknoloji:
0DNLQH gæUHQPHVL 0DFKLQH /HDUQLQJ

İçgörüleri ortaya
çıkarmaya, veri
bütünlüğünü, kullanıcı
deneyimini geliştirmeye
yardımcı olan
‘Makine Öğrenmesi
(Machine Learning)’,
riskleri ve maliyetleri
azaltmayı, müşteri
davranışlarını tahmin
etmeyi sağlıyor.

apay Zeka’nın alt alanları; Ma- ne yardımcı olmayı, değerleri tahmin Bilişim, Siber Güvenlik, Konuşma
kine Öğrenmesi (ML-Machine edebilmeyi, olağandışı oluşumları Tanıma / Otomatik Konuşma Tanı-
YLearning), Derin Öğrenme tanımlayabilmeyi, yapıyı belirleye- ma (ASR) / Doğal Dil İşleme (NLP),
(Deep Learning) ve Nöral Ağlar, bilmeyi, kategorileri tahmin etmeyi, Müşteri Hizmetleri / Çevrimiçi Ko-
birlikte sürekli gelişiyor. ‘Makine şirketlerin karar alma süreçlerine nuşma Robotları / Sohbet Botları /
Öğrenmesi’nde ‘akıllı’ bir bilgisayar, yardımcı olacak çözümler geliştirme- Sesli Sanal Yardımcılar / Sesli Sanal
insan gibi düşünür ve görevleri kendi lerini, problemleri çözmeyi sağlıyor. Asistanlar / E-Ticaret Sitelerinde-
başına gerçekleştirir. Bir bilgisayarı, Veri Madenciliği ve Süreç Ma- ki Mesajlaşma Robotları, Robotlar,
insanların düşünce mekanizmasını denciliği konusunda oldukça iyi olan Bilgisayar Görüşü, Öneri Motorları,
taklit edecek şekilde eğitmenin bir ‘Makine Öğrenmesi’, içgörüleri or- Otomatik Hisse Senedi Alım Satımı,
yolu da insan beyni temel alınarak taya çıkarmaya, veri bütünlüğünü Veri Madenciliğı, Süreç Madenciliği.
modellenen bir dizi algoritmadan geliştirmeye, kullanıcı deneyimini 2021 Makine Öğrenmesi (ML)
oluşan bir sinir ağı kullanmak. geliştirmeye, risk azaltmaya, müşteri Trendleri: Hiperotomasyonda Ya-
‘Makine Öğrenmesi’, tahmine da- davranışlarını tahmin etmeye, mali- pay Zeka ve ‘Makine Öğrenmesi’nin
yalı bir analiz türü. Daha fazla veri yetleri azaltmaya yardımcı olur. artan rolü. Makine Öğrenmesi ve
aldıkça gerçek zamanlı olarak gün- ‘Makine Öğrenmesi’ teknikle- IoT’nin kesişimi. İş tahmini ve anali-
celleştirilen ‘Makine Öğrenmesi’ni ri: Denetimli Öğrenme, Denetimsiz zi. Otomasyon. Daha hızlı bilgi işlem
uygulamanın çok daha kolay oldu- Öğrenme, Yarı Denetimli Öğrenme, gücü. Güçlendirilmiş öğrenme. Geç-
ğunu belirten uzmanlar, tahmine da- (Gözetimli Makine Öğrenmesi, Göze- mişten günümüze ‘Makine Öğren-
yalı analizin, genellikle statik bir veri timsiz Makine Öğrenmesi, Yarı Göze- mesi’ teknolojisi. Gelecekte Yapay
kümesi ile çalıştığını ve güncelleş- timli Öğrenme), Pekiştirmeye Dayalı Zeka senaryoları. Makine Öğrenme-
tirmeler için yenilenmesi gerektiğini Öğrenme, Takviyeli Öğrenme, Yoğun si ve Yapay Zeka. Veri Mühendisliği.
ifade ediyor. Yanıtları sağlamak için Öğrenme. Kaynakça: https://tr.wikipedia.org/wiki
sinir ağı (NN) kullanan ‘Derin Öğ- Makine ÖğrenmesiTeknolojileri: https://www.ibm.com/tr-tr/
https://azure.microsoft.com/tr-tr
renme (Deep Learning)’ ise ‘Makine Yapay Zeka, Derin Öğrenme (Deep https://www.endustri40.com/
Öğrenmesi’nin özel bir biçimi. Doğ- Learning), Nöral Ağlar, Bulut Tek- https://magg4.com/
ruluğu kendi başına kararlaştırabi- nolojileri / Bulut Bilişim, Kuantum https://www.innova.com.tr/tr
len ‘Derin Öğrenme’, bilgileri tıpkı bir
insan beyni gibi sınıflandırır ve insan Makine Öğrenmesi nedir?
zekasına en çok benzeyen yapay ze-
kanın oluşturulmasına olanak tanır. Makine Öğrenmesi (ML-Machine sanların öğrenme şekillerini taklit
‘Makine Öğrenmesi’ kullanımıyla Learning); “Makine öğrenimi veya etmek için veri ve algoritmaların
öne çıkan sektörler ve alanlar şöy- makine öğrenmesi, bilgisayarların kullanımına odaklanıp doğrulu-
le: Bankacılık ve finans, ulaşım, pe- algılayıcı verisi ya da veritabanları ğunu kademeli olarak artıran bir
rakende, sağlık hizmetleri, müşteri gibi veri türlerine dayalı öğrenimini yapay zeka (AI) ve bilgisayar bilimi
hizmetleri, tarım. olanaklı kılan algoritmaların tasa- dalıdır.” Bir diğer tanım şöyle: “Ma-
‘Makine Öğrenmesi’nin avantajla- rım ve geliştirme süreçlerini konu kinelerin veri analizi yaparak insan-
rı: Verilerdeki desenleri tanımlayarak edinen bir bilim dalı” olarak tanım- lar gibi öğrenmelerini sağlayan bir
veri bilimcilerinin sorunları çözmesi- lanıyor. Bir başka tanıma göre; “İn- bilimdir.”
$UDOÜN 2021 KobiEfor Dijital 89