Veri bütünlüğü sağlayan, riskleri ve maliyetleri azaltan teknoloji: Makine Öğrenmesi (Machine Learning)

Yapay Zeka’nın alt alanları; Makine Öğrenmesi (ML-Machine Learning), Derin Öğrenme (Deep Learning) ve Nöral Ağlar, birlikte sürekli gelişiyor. ‘Makine Öğrenmesi’nde ‘akıllı’ bir bilgisayar, insan gibi düşünür ve görevleri kendi başına gerçekleştirir. Bir bilgisayarı, insanların düşünce mekanizmasını taklit edecek şekilde eğitmenin bir yolu da insan beyni temel alınarak modellenen bir dizi algoritmadan oluşan bir sinir ağı kullanmak.
‘Makine Öğrenmesi’, tahmine dayalı bir analiz türü. Daha fazla veri aldıkça gerçek zamanlı olarak güncelleştirilen ‘Makine Öğrenmesi’ni uygulamanın çok daha kolay olduğunu belirten uzmanlar, tahmine dayalı analizin, genellikle statik bir veri kümesi ile çalıştığını ve güncelleştirmeler için yenilenmesi gerektiğini ifade ediyor. Yanıtları sağlamak için sinir ağı (NN) kullanan ‘Derin Öğrenme (Deep Learning)’ ise ‘Makine Öğrenmesi’nin özel bir biçimi. Doğruluğu kendi başına kararlaştırabilen ‘Derin Öğrenme’, bilgileri tıpkı bir insan beyni gibi sınıflandırır ve insan zekasına en çok benzeyen yapay zekanın oluşturulmasına olanak tanır. ‘Makine Öğrenmesi’ kullanımıyla öne çıkan sektörler ve alanlar şöyle: Bankacılık ve finans, ulaşım, perakende, sağlık hizmetleri, müşteri hizmetleri, tarım.

‘Makine Öğrenmesi’nin avantajları: Verilerdeki desenleri tanımlayarak veri bilimcilerinin sorunları çözmesine yardımcı olmayı, değerleri tahmin edebilmeyi, olağandışı oluşumları tanımlayabilmeyi, yapıyı belirleyebilmeyi, kategorileri tahmin etmeyi, şirketlerin karar alma süreçlerine yardımcı olacak çözümler geliştirmelerini, problemleri çözmeyi sağlıyor.
Veri Madenciliği ve Süreç Madenciliği konusunda oldukça iyi olan ‘Makine Öğrenmesi’, içgörüleri ortaya çıkarmaya, veri bütünlüğünü geliştirmeye,  kullanıcı deneyimini geliştirmeye, risk azaltmaya, müşteri davranışlarını tahmin etmeye, maliyetleri azaltmaya yardımcı olur.
‘Makine Öğrenmesi’ teknikleri: Denetimli Öğrenme, Denetimsiz Öğrenme, Yarı Denetimli Öğrenme, (Gözetimli Makine Öğrenmesi, Gözetimsiz Makine Öğrenmesi, Yarı Gözetimli Öğrenme), Pekiştirmeye Dayalı Öğrenme, Takviyeli Öğrenme, Yoğun Öğrenme.
Makine ÖğrenmesiTeknolojileri: Yapay Zeka, Derin Öğrenme (Deep Learning), Nöral Ağlar, Bulut Teknolojileri / Bulut Bilişim, Kuantum Bilişim, Siber Güvenlik, Konuşma Tanıma / Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) / Doğal Dil İşleme (NLP), Müşteri Hizmetleri / Çevrimiçi Konuşma Robotları / Sohbet Botları / Sesli Sanal Yardımcılar / Sesli Sanal Asistanlar / E-Ticaret Sitelerindeki Mesajlaşma Robotları, Robotlar, Bilgisayar Görüşü, Öneri Motorları, Otomatik Hisse Senedi Alım Satımı, Veri Madenciliğı, Süreç Madenciliği.
2021 Makine Öğrenmesi (ML) Trendleri: Hiperotomasyonda Yapay Zeka ve ‘Makine Öğrenmesi’nin artan rolü. Makine Öğrenmesi ve IoT’nin kesişimi. İş tahmini ve analizi. Otomasyon. Daha hızlı bilgi işlem gücü. Güçlendirilmiş öğrenme. Geçmişten günümüze ‘Makine Öğrenmesi’ teknolojisi. Gelecekte Yapay Zeka senaryoları. Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka. Veri Mühendisliği.

Kaynakça: https://tr.wikipedia.org/wiki
https://www.ibm.com/tr-tr/
https://azure.microsoft.com/tr-tr
https://www.endustri40.com/
https://magg4.com/
https://www.innova.com.tr/tr

Makine Öğrenmesi nedir?
Makine Öğrenmesi (ML-Machine Learning); “Makine öğrenimi veya makine öğrenmesi, bilgisayarların algılayıcı verisi ya da veritabanları gibi veri türlerine dayalı öğrenimini olanaklı kılan algoritmaların tasarım ve geliştirme süreçlerini konu edinen bir bilim dalı” olarak tanımlanıyor. Bir başka tanıma göre; “İnsanların öğrenme şekillerini taklit etmek için veri ve algoritmaların kullanımına odaklanıp doğruluğunu kademeli olarak artıran bir yapay zeka (AI) ve bilgisayar bilimi dalıdır.” Bir diğer tanım şöyle: “Makinelerin veri analizi yaparak insanlar gibi öğrenmelerini sağlayan bir bilimdir.”