Makine Öğrenimi Örnekleri

Kullanılan makine öğrenimi algoritmalarına ilişkin dört örnek

Kurumsal ölçekte makine öğrenimi için örnekler nelerdir? Son on yılda makine öğreniminin büyümesi, şirketler ve organizasyon için önemli bir atılım oldu, veriye dayalı içgörüleri hızlandırdı ve daha akıllı kararlar için yapay zekayı güçlendirdi. Veriler artık sayısız kaynaktan büyük hacimlerde geliyor: Nesnelerin İnterneti cihazları, sosyal medya akışları ve çok daha fazlası. Bu kadar yüksek hacimli verilerin manuel olarak analiz edilmesi savunulamaz, ancak makine öğrenimi bu yoğun akışı kurumsal süreçlere kolay entegrasyon için yönetilebilir ve uygulanabilir bir şeye dönüştürür.

Her ölçekten şirketler, işlevlerini geliştirmek için makine öğrenimini kullanır. Bir arama motoru, kullanıcı profiline dayalı olarak kişiselleştirilmiş sonuçlar döndürdüğünde, bu makine öğrenimi olur. Bir alışveriş sitesi, müşterinin ürün satın almalarına ve görüntülemelerine dayalı olarak önerileri yüklediğinde makine öğrenimi olur. Telefonunuz metin mesajlarınızda bir yazım hatasını otomatik olarak düzelttiğinde makine öğrenimi olur.

Doğal dil işlemeden devasa veri kümelerindeki anormallikleri bulmaya kadar, makine öğrenimi algoritmaları insan beyni gibi öğrenir, ancak bunu bir bilgisayarın teknik doğruluğu ile yapar. Bir dizi if/then kuralı veya süreç yönergesi yerine makine öğrenimi, örüntüleri ve anormallikleri tanımlarken bunların etrafındaki bağlamı öğrenir. Daha fazla hacim, öğrenecek daha fazla şey.

Şirketler için dört makine öğrenimi örneği

Makine öğrenimi algoritmaları ve modelleri, bu süreci destekleyen motorlardır, ancak şirketler bunlarla tam olarak ne yapabilir? Bir e-ticaret web sitesinden veya bir akış hizmetinden gelen tavsiyeleri dikkate almak kolaydır, peki ya bir B2B şirketi veya dahili operasyonlar düzeyinde? Makine öğreniminin yeteneklerinin kapsamını gösteren dört makine öğrenimi örneğini ele alalım.

Makine öğrenimi, veri hazırlamada devrim yaratıyor:

Büyük veri, her yerde erişim, bulut veritabanları, IoT teknolojisi ve çok daha fazlasının birleşimi nedeniyle son on yılda yaygın olarak kullanılan bir terim haline geldi. Ancak tüm bu veri akışlarının bir işleme girerken, yine de tüketim için işlenmesi gerekir. Makine öğrenimi, verileri otomatik olarak artırma, iyileştirme, düzeltme ve zenginleştirme ile bu konuda devrim yarattı. Bu, formatları standart hale getirme, normal dışı öğeleri tanımlama, gizli verileri maskeleme vb. görevlerde tasarruf sağlar. Makine öğrenimi ile, daha hızlı ve daha doğru sonuçlar için tekrarlanan büyük adımlar otomatik hale getirilir, bu da veri bilimcilerin zamanlarını ve enerjilerini başka yerlere odaklamalarını sağlar.

ML ile daha hızlı veri keşfi:

Ne kadar iyi eğitilmiş olurlarsa olsunlar veya ne kadar deneyime sahip olurlarsa olsunlar, veri bilimcileri ve analistleri ancak insan hızında hareket edebilirler. Makine öğrenimi modelleri, veri bilimi ekipleri için imkansız olan hızlarda daha basit analiz ve veri kümesi işleme yeteneğine sahiptir. Bu daha geniş kapsam ve daha yüksek hız nedeniyle, makine öğrenimi insan ekiplerinin gözden kaçırabileceği örüntüleri belirleyebilir. Aynı düzeyde, makine öğrenimi ilişkileri inceleyebilir ve manuel düzeyde mümkün olmayabilecek ileri analizler için öneriler oluşturabilir.

Makine öğrenimiyle daha akıllı arama:

Makine öğrenimi, hem gerçek arama işlevi hem de çıktı ile arama yeteneklerini daha yüksek seviyelere taşır. Makine öğrenimi kapsamında algoritmalar, tahmin, eğilim, kümeleme ve korelasyon analizi çalıştırılırken belirli parametreleri hesaba katmak için eğitilebilir. Sonuç, tavsiye motorlarının doğruluğunu (ve dolayısıyla katılımını) iyileştirmekten yeni tahmin türleri veya istisnalar türetmek ve daha büyük özelleştirme seçenekleri sunmaya kadar hem gücü hem de esnekliği artırır.

Makine Öğrenimi ve NLP:

Makine öğrenimi işlevleri yelpazesi, insan dilini anlamak için gitgide gelişen bir model oluşturan doğal dil işlemeyi (NLP) içerir. Bu, iş, erişilebilirlik ve günlük yaşamda birçok uygulama yazılımına sahip olan, ses tanımayı sağlayan motordur. Bir NLP algoritması ne kadar çok öğrenirse, doğruluğu o kadar yüksek olur ve sadece konuşma yoluyla etkileşimleri etkinleştirir. Bu aynı zamanda, verilerden elde edilen içgörülere dayalı olarak açıklamaları ve raporları otomatik olarak oluşturmak için kullanılabilen doğal dil oluşturma (NLG) ile de ilgilidir.

Makine öğrenimi örneği: Gerçek dünyada

Şimdi, makine öğrenimi için dört genel kullanım senaryosu oluşturduğumuza göre, bunu gerçek dünyadan bir örneğe uyarlayalım. Herhangi bir şirketin müşteri hizmetleri departmanını düşünün. Makine öğrenimi, veri tabanındaki her işlemi analiz edebilir ve bireysel tercihlere sahip özel bir toplu iletişim programı oluşturmak için kullanıcı geçmişine dayalı bir müşteri profili oluşturabilir. Makine öğrenimi, çok yoğun miktarda veriye dayalı olarak ve ilgili örüntüleri analiz ederek buradaki farklı yolları belirleyebilir.

Örneğin, makine öğrenimi algoritması, sabahın erken saatlerinde alışveriş yapan kişilerin belirli bir ürün türüne daha yatkın olduğunu fark edebilir. Bu veriyle, hedeflenen müşteri gruplarına, bu ürün kategorisi indirimdeyken veya stok düşük olduğunda özel teklifler gönderilebilir. Birçok farklı örüntü korelasyonu türü makine öğrenimi ile belirlenebilir ve müşterilerle daha fazla etkileşim kurmak, teşvikler oluşturmak ve elde tutmayı en üst düzeye çıkarmak için daha ayrıntılı şekilde uygulanabilir.

Makine öğreniminin neler yapabileceği ve Oracle'ın bunu nasıl kolaylaştırdığı hakkında daha fazla bilgi edinmek için, karmaşık veri temelli sorunları çözmek üzere Oracle Makine Öğrenimi kullanımını keşfedin.