Sonuç bulunamadı

Aramanız hiçbir sonuçla eşleşmedi.

Aradığınızı bulmanıza yardımcı olmak üzere aşağıdakileri denemenizi öneririz:

  • Anahtar kelime aramanızın yazımını kontrol edin.
  • Yazdığınız anahtar kelimenin eş anlamlılarını kullanın. Örneğin, “yazılım” yerine “uygulama yazılımı” yazın.
  • Aşağıda gösterilen popüler aramalardan birini deneyin.
  • Yeni bir arama başlatın.
Popüler Sorular

Makine Öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi tanımı

Makine öğrenimi tanımı

Makine öğrenimi (ML) tükettikleri verilere göre öğrenen ya da performansı iyileştiren sistemler oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka (AI) alt kümesidir. Yapay zeka insan zekasını taklit eden sistemler veya makineler anlamına gelen kapsamlı bir terimdir. Makine öğrenimi ve yapay zeka genellikle bir arada değerlendirilir. Kimi durumlarda birbirinin yerine kullanılır ancak aynı anlama gelmezler. Tüm makine öğrenimi çözümleri yapay zeka iken tüm yapay zeka çözümlerinin makine öğrenimi olmaması önemli bir ayrımdır.

Günümüzde makine öğrenimi her yerde çalışıyor. Bankalarla etkileşim kurduğumuzda, online alışveriş yaptığımızda veya sosyal medyayı kullandığımızda verimli, sorunsuz ve güvenli bir deneyim elde etmemiz için makine öğrenimi algoritmaları devreye giriyor. Makine öğrenimi ve bu çerçevedeki teknoloji hızla gelişiyor ve keşfettiğimiz özellikleri buz dağının yalnızca görünen yüzü.

Makine öğrenimi türleri: öğrenime ilişkin iki yaklaşım

Algoritmalar makine öğrenimine güç sağlayan motorlardır. Genel olarak günümüzde iki ana makine öğrenimi algoritması kullanılıyor: Denetimli öğrenme ve denetlenmeyen öğrenme. Aralarındaki fark, her birinin tahminlerde bulunmak üzere verileri nasıl öğrendiği ile tanımlanır.

Denetimli Makine Öğrenimi Denetimli makine öğrenimi algoritmaları en yaygın olarak kullanılanlardır. Bu model sayesinde, veri uzmanı bir kılavuz olarak hareket eder ve algoritmaya hangi sonuçlara varması gerektiğini öğretir. Denetimli öğrenim sırasında algoritma tıpkı resimli bir kitaptan ezberleyerek meyveleri öğrenmeye çalışan bir çocuk gibi, daha önceden etiketlenmiş ve önceden tanımlanmış bir çıktısı olan veri kümeleri ile eğitilir.

Denetimli makine öğrenimi örnekleri arasında doğrusal ve lojistik regresyon, çoklu sınıf sınıflandırması ve destek vektör makineleri gibi algoritmalar bulunur.
Denetlenmeyen Makine Öğrenimi Denetlenmeyen makine öğrenimi, bir insan tarafından sürekli ve yakın kılavuzluk sağlanmadan bilgisayarın karmaşık süreçleri ve modelleri öğrendiği daha bağımsız bir yaklaşımdan yararlanır. Denetlenmeyen makine öğrenimi, etiketleri veya spesifik, tanımlanmış bir çıktısı olmayan verilere dayalı eğitimi içerir.

Çocukluk döneminde eğitim benzetmesinden devam edecek olursak, denetlenmeyen makine öğrenimi bir çocuğun öğretmenin yardımıyla adlarını ezberlemeden renkleri ve desenleri gözlemleyerek meyveleri tanımlamayı öğrenmesine benzer. Çocuk görüntüler arasında benzerlikler arar ve bunları gruplara ayırarak her bir gruba kendi yeni etiketini verir. Denetlenmeyen makine öğrenimi örnekleri arasında k-ortalamalar kümelemesi, temel ve bağımsız bileşen analizi ve ilişkilendirme kuralları yer alır.
Yaklaşım Seçimi İhtiyaçlarınıza en uygun yaklaşım hangisidir? Denetimli veya denetlenmeyen bir makine öğrenimi algoritması seçimi genellikle verilerinizin yapısı ve hacmi ile ilgili faktörlere ve uygulamak istediğiniz kullanım vakalarına bağlıdır. Makine öğrenimi, çeşitli sektörlerde meyve vermeye başladı ve aşağıda örnekleri verilen çeşitli iş hedeflerini ve kullanım vakalarını destekler:

  • Müşteri yaşam boyu değeri
  • Anormallik tespiti
  • Dinamik fiyatlandırma
  • Tahmine dayalı bakım
  • Görüntü sınıflandırma
  • Öneri motorları

Makine öğrenimi ve geliştiriciler

Geliştiriciler makine öğrenimine başlarken, zamanla öğrenen modelleri en başarılı şekilde yaratmak için istatistik, olasılık ve calculus bilgilerinden yararlanır. Bu alanlarda güçlü becerilere sahip geliştiriciler, diğer birçok geliştiricinin modern makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullandığı araçları öğrenmekte sorun yaşamaz. Geliştiriciler algoritmalarının denetimli mi yoksa denetimsiz mi olacağını da kararlaştırabilirler. Geliştiricinin bir projede erken karar vermesi ve bir model oluşturması, ardından daha fazla geliştirici katılımına gerek duymadan modelin öğrenmesine izin vermesi mümkündür.

Geliştirici ve veri bilimcisi arasındaki ayrım genellikle biraz bulanıktır. Bazen geliştiriciler, makine öğrenimi modelinden gelen verileri sentezlerken, veri bilimciler son kullanıcıya yönelik çözümler geliştirmeye katkıda bulunur. Bu iki disiplin arasındaki iş birliği, makine öğrenimi projelerini daha değerli ve kullanışlı hale getirebilir.

Makine öğrenimi iş hedefi: model müşteri yaşam süresi değeri

Müşteri yaşam süresi değeri modellemesi e-ticaret işletmeleri için çok önemlidir; ancak diğer birçok sektöre de uygulanabilir. Bu modelde organizasyonlar en değerli müşterilerini belirlemek, anlamak ve ellerinde tutmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu değer modelleri, en fazla harcama yapanları, bir markanın en sadık savunucularını veya bu tür niteliklerin kombinasyonlarını belirlemek için çok büyük miktarda müşteri verilerini değerlendirir.

Müşteri yaşam boyu değeri modelleri, bir müşterinin belirli bir dönemde bir işletmeye getireceği gelecek geliri tahmin etmede özellikle etkilidir. Bu bilgi, yüksek değerli müşterileri markalarıyla daha sık etkileşimde bulunmaya teşvik etmek üzere organizasyonların pazarlama çalışmalarına odaklanmalarını sağlar. Müşteri yaşam süresi değeri modelleri, aynı zamanda kurumların satın alım harcamalarını mevcut yüksek değerli müşterilere benzeyen yeni müşterileri cezbetmek üzere hedeflemelerine de yardımcı olur.

Makine öğrenimi yoluyla model müşteri kaybı

Yeni müşteri kazanmak, mevcut müşterilerin memnuniyetini ve sadakatini korumaktan daha fazla zaman alır ve maliyetlidir. Müşteri kaybı modeli, organizasyonların hangi müşterilerin işletmeyi bırakmasının olası olduğunu ve bunun nedenlerini belirlemesine yardımcı olur.

Etkili bir kayıp modeli, müşterilere ilişkin kayıp riski skorlarından kayıp etmenlerine kadar her hususta önem derecesine göre öngörü sağlamak üzere makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu çıktılar, algoritmik bir elde tutma stratejisinin geliştirilmesi için kilit önemdedir.

Müşteri kaybı konusunda daha derin içgörüler edinmeleri, işletmelerin yüksek değerli müşterilerin satın alma sürekliliğini ve daha fazlası için geri gelmelerini sağlamak üzere indirim tekliflerini, e-posta kampanyalarını ve diğer hedeflenen pazarlama girişimlerini optimize etmelerine yardımcı olur.

Tüketiciler her zamankinden daha fazla seçeneğe sahipler ve diledikleri an çeşitli kanallar aracılığıyla fiyatları karşılaştırabilirler. Talep fiyatlandırması olarak da bilinen dinamik fiyatlandırma, işletmelerin hızlanan pazar dinamiğine ayak uydurmasını sağlar. Organizasyonların hedef müşterinin ilgi düzeyi, alışveriş sırasındaki talep ve müşterinin bir pazarlama kampanyasına dahil olup olmadığı dahil olmak üzere çeşitli faktörlere göre ürünleri esnek olarak fiyatlandırmasına olanak sağlar.

Bu düzeyde iş çevikliğinin sağlanabilmesi için sağlam bir makine öğrenimi stratejisi ve farklı müşterilerin bir ürün veya servis için ödemeye razı olduğu miktarın çeşitli durumlarda nasıl değiştiği konusunda çok miktarda veri toplanması gereklidir. Dinamik fiyatlama modelleri karmaşık olabilir ancak havayolları ve ortak otomobil kullanımı servisleri gibi şirketler geliri en üst düzeye çıkarmak için dinamik fiyat optimizasyonu stratejilerini başarıyla uyguladılar.

Makine öğrenimi iş hedefi: müşteri segmentasyonuyla hedef müşteriler

Başarılı pazarlama her zaman doğru ürünü doğru zamanda doğru kişiye sunmakla ilgili olmuştur. Kısa süre öncesine dek pazarlamacılar, hedeflenen kampanyalar için müşterilerin gruplara ayrıldığı müşteri segmentasyonu konusunda kendi sezgilerine güveniyordu.

Günümüzde veri uzmanları makine öğrenimi sayesinde, müşterileri belirli varyasyonlara göre karakter gruplarına ayırmak üzere kümeleme ve sınıflandırma algoritmalarından yararlanabiliyor. Bu karakterler demografik özellikler, tarama davranışı ve yakınlık gibi birden fazla boyutta müşteri farklılıklarına göre şekillenir. Bu özellikler ile alışveriş davranışı modelleri arasında bir bağlantı oluşturulması, verileri yetenekli bir şekilde kullanabilen şirketlerin genel kampanyalara göre satışları artırmada daha etkili olan yüksek oranda kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları sunmasını sağlar.

İşletmelerin kullanabileceği veri miktarı arttıkça ve algoritmalar daha karmaşık hale geldikçe, kişiselleştirme özellikleri artarak işletmelerin ideal müşteri segmentine yakınlaşmasını sağlayacaktır.

Makine öğrenimi iş hedefi: görüntü sınıflandırmanın gücünü kullanın

Makine öğrenimi perakende, finansal hizmetler ve e-ticaretin ötesinde çeşitli kullanım örneklerini destekler. Aynı zamanda bilim, sağlık, inşaat ve enerji uygulama yazılımları için muazzam bir potansiyele sahiptir. Örneğin, görüntü sınıflandırma sabit bir kategori kümesinden herhangi bir girdi görüntüsüne bir etiket atamak üzere makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Organizasyonların 2D tasarımlara göre 3D yapı planlarını modellemelerini, sosyal medyada fotoğraf etiketlemeyi kolaylaştırmalarını, tıbbi teşhisleri bilgiye dayandırmalarını ve daha fazlasını sağlar.

Sinir ağlarına benzeyen ayrıntılı öğrenme yöntemleri, olası karmaşıklıklar olduğunda bir görüntünün ilgili özelliklerini en etkili şekilde belirleyebildiği için genellikle görüntü sınıflandırma için kullanılır. Örneğin, görüntünün bakış açısı, aydınlatma, ölçek veya kümeleme hacmindeki varyasyonları hesaba katabilir ve en ilgili, yüksek kalitede içgörüleri sunmak üzere bu konuları dengeleyebilirler.

Öneri motorları

Öneri motorları, çapraz ve yukarı satışları artırmak ve tüketicilere daha iyi bir müşteri deneyimi sunmak konusunda kritik öneme sahiptir.

Netflix, içerik önerilerinin ardındaki öneri motoruna yılda 1 milyar ABD $ değer veriyor ve Amazon, sisteminin yıllık satışları yüzde 20 ila 35 artırdığını iddia ediyor.

Öneri motorları, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak bir müşterinin bir ürünü satın alma veya bir içeriği beğenme olasılığını tahmin etmek üzere büyük miktarlarda veriyi tarar ve ardından kullanıcıya özel önerilerde bulunur. Sonuç olarak daha iyi düzeyde etkileşimi teşvik eden ve kayıp oranlarını azaltan daha fazla kişiselleştirilmiş ve ilgili deneyimler elde edilir.

Makine öğrenimi kullanım örnekleri

Makine öğrenimi çeşitli temel iş kullanım örneklerini destekler. Ancak rekabet avantajını nasıl sağlar? Karar alma sürecini otomatikleştirip hızlandırma ve değer elde etme sürecini hızlandırma becerisi makine öğreniminin en cazip özellikleri arasında yer alır. Bu, daha iyi düzeyde iş görünürlüğü elde etmekle ve iş birliğini geliştirmekle başlar.

Oracle Analytics ürün stratejisi başkan yardımcısı Rich Clayton'a göre: “Geleneksel olarak, insanların birlikte çalışamadıklarını görüyoruz.” "Oracle Analytics Cloud'a makine öğrenimini eklemek, nihayetinde çalışanların işlerini organize etmesine ve bu veri modellerini oluşturmasına, eğitmesine ve dağıtmasına yardımcı oluyor. Değeri, süreci hızlandırarak ve farklı departmanların iş birliği yapmasına olanak sağlayarak size yararlanabileceğiniz daha yüksek kalite ve modeller sunmasında yatan bir iş birliği aracıdır."

Örneğin, tipik finans departmanları genellikle, gerçek ve tahmini değerler arasında karşılaştırma yapılması olan bir varyans analizi sürecini tekrarlama yükünün altındadır. Makine öğreniminin büyük fayda sağlayabileceği düşük düzeyde bilişsel bir uygulamadır.

Clayton'ın ifadesiyle "Finans departmanı makine öğrenimini gömülü hale getirerek daha hızlı ve daha akıllı çalışabilir ve makinenin kaldığı yerden devam edebilir."

Tahminin gücü

Makine öğreniminin bir başka heyecan verici özelliği tahmin yetenekleridir. Geçmişte, iş kararları genellikle tarihsel sonuçlara göre yapılırdı. Günümüzde ise makine öğrenimi geleceği tahmin etmek için zengin analitiklerden yararlanır. Organizasyonlar geçmiş verilere güvenmek yerine ileriye dönük, proaktif kararlar verebilirler.

Örneğin, tahmini bakım sayesinde üreticiler, enerji şirketleri ve diğer sektörler inisiyatif alabilir ve operasyonlarının her daim güvenilir ve optimize durumda olmasını sağlayabilir. Yüzlerce sondaj cihazının çalıştığı bir petrol sahasında makine öğrenimi modelleri yakın gelecekte arızalanma riski olan ekipmanları belirleyebilir ve bakım ekiplerini önceden bilgilendirebilir. Bu yaklaşım hem üretkenliği en yüksek düzeye çıkarır hem de varlık performansının, çalışma süresinin ve uzun ömürlülüğün artmasını sağlar. Aynı zamanda çalışan riskini en aza indirebilir, sorumluluğu azaltabilir ve mevzuat uyumluluğunu iyileştirebilir.

Tahmini bakımın avantajları, envanter kontrolü ve yönetimine kadar uzanır. Tahmini bakım ile planlanmamış ekipman kesinti sürelerinin engellenmesi, kurumların yedek parça ve onarım ihtiyaçlarını daha doğru tahmin etmesine yardımcı olarak sermaye ve faaliyet harcamalarının önemli oranda azaltılmasını sağlar.

Makine öğreniminin potansiyeli

Makine öğrenimi kurumların günümüzde mevcut olan veri zenginliğinden iş değeri elde etmelerine yardımcı olma konusunda muazzam bir potansiyel sunuyor. Ancak verimsiz iş akışları şirketleri, makine öğreniminin maksimum potansiyelini gerçekleştirmekten alıkoyabilir.

Kuruluş düzeyinde başarıya ulaşmak için, makine öğreniminin organizasyonların operasyonları basitleştirmesine ve modelleri büyük ölçekte dağıtmasına yardımcı olan kapsamlı bir platformun parçası olması gerekir. Doğru çözüm, kurumların tüm veri bilimi çalışmalarını iş birliğine dayalı bir platformda merkezi hale getirmelerine, açık kaynaklı araçların, çerçevelerin ve altyapıların yönetimini ve kullanımını hızlandırmalarına olanak tanıyacaktır.