Makine öğrenmesi, makinelerin tıpkı insanlar gibi öğrenmelerini sağlamak için veri analizi yapan bilim olarak adlandırılmaktadır.
Makine öğrenmesi işleminde, bilgisayarın doğrudan yönlendirmeler olmadan öğrenmesini sağlamak adına çeşitli matematiksel modeller kullanılmaktadır. Böylelikle yapay zekanın bir alt kümesi oluşturulmaktadır. Makine öğrenmesi işleminde, verilerin analizi yapılırken çeşitli algoritmalar kullanılmaktadır. Birçok farklı modelde farklı algoritmaların kullanılmasının sebebi, deneme ve pratik arttıkça makine öğrenmesi sonuçlarını olumlu kılma amacıdır. Makine öğrenmesi, uyarlanabilirlik özelliği sayesinde birçok veri veya isteğin farklılık gösterdiği durumlarda etkili çözüm yolları sunmaktadır.
Makine Öğrenmesi Algoritmaları
Makine öğrenmesi algoritmaları, görev dahilindeki verilerin desenlerini tanımlayarak data bilimcilerinin problemlerini çözmeyi amaçlamaktadır. Bu algoritmalar sayesinde birçok değerin tahminini yapabilir, stratejiler oluşturabilir ve sınıflandırmalar yapabilirsiniz. Makine öğrenmesindeki algoritmalar, verilerin yapısına göre farklılık göstermektedir. Algoritmaların sınıflandırması da çoğu zaman tekniğe göre ya da algoritma ailesi olarak adlandırılan regresyon ve kümeleme şeklinde yapılmaktadır.
Makine öğrenmesi algoritmalarında kullanılan parametreler, büyük kümeyi temsil eden eğitim datalarını dikkate almaktadır. Büyük kümeyi temsil eden eğitim verilerinin daha çok artması durumunda algoritmaların hesaplamaları da daha doğru sonuçlar vermektedir. Makine öğrenmesinin insana benzer olan bu özelliği, ileri teknoloji için olumlu bir adım olmaktadır.
Makine Öğrenmesinin Avantajları Nelerdir?
Makine öğrenmesi işlemi, günden güne gelişmekte ve uygulama alanlarını arttırmaktadır. Birçok işletme, makine öğrenmesinin sağladığı avantajlardan yararlanmaktadır. İşletmelerin makine öğrenmesi işlemi ile elde ettiği yararlar şu şekildedir:
- Makine öğrenmesi, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerdeki desenlerin tanımlanmasına ve iç görülerin ortaya çıkmasına imkan sağlamaktadır.
- Kullanıcı deneyimi geliştirme konusunda da başarılı olan makine öğrenmesi, uyarlamalı arabirimler, sohbet botları, ses içeren sanal yardımcılar gibi örnekler ile müşterilerin deneyimini iyileştirmektedir.
- Makine öğrenmesi, müşterilerin davranışlarını tahmin etme işlevi içerisinde müşterilerin verilerini araştırıp desen ve davranışları belirlemenize yardımcı olmaktadır. Bunun yanı sıra ürün önerilerini daha isabetli yapmanıza olanak tanımaktadır.
- Makine öğrenmesinin sağladığı bir diğer yarar ise zamandan ve kaynaklardan tasarruf etmenizi sağlamasıdır. Ekibinizin asıl işine odaklanmasına yardımcı olan makine öğrenmesi, birçok konunun maliyetini azaltmaktadır.
- Makine öğrenmesi, maliyetleri azaltmasının yanı sıra dolandırıcılık gibi denemelerdeki riskin azaltılmasına da yardımcı olmaktadır. Dolandırıcılık girişimi yapan kişileri yakalamak adına yeni desenler oluşturarak hareket etmektedir.
Makine Öğrenmesinden Hangi Sektörler Faydalanabilir?
Makine öğrenmesi ya da Machine learning, birçok farklı işlevi sayesinde çeşitli sektörlerde önemli görevler yerine getirmektedir. Machine learning’in yardımcı olduğu sektörler içerisinde bankacılık, sağlık hizmetleri, perakendecilik, tarım, müşteri hizmetleri gibi sektörler bulunmaktadır.
Makine öğrenmesinin bankacılık sektörüne verdiği katkılar, risk yönetimini yapabilmesi ve dolandırıcılık girişimlerini tespit edebilmesi ile gerçekleşmektedir. Ek olarak makine öğrenmesi, sağlık sektöründe de salgınların tahmin edilmesi, hastaları izlenebilmesi gibi birçok konuda da fayda sağlamaktadır. Makine öğrenmesinin müşteri deneyimini iyileştirmek için yaptığı çalışmalar, perakende ve tarım sektöründeki kişilere de faydalar sağlamaktadır. Bu doğrultuda, makine öğrenmesi geliştikçe, farklı sektörlerdeki farklı görevler, daha kolay şekilde halledilmektedir.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi İlişkisi
Yapay zekanın bir alt kümesi kapsamında olan makine öğrenmesindeki en temel amaç bir bilgisayara, insanın özelliklerinden olan düşünme, görevleri komut almadan ve tek başına halledebilme gibi işlevleri yükleyebilmektedir. Bilgisayarlara bu şekilde insana ait güdülerin yüklenebilmesi için insan beyninin temel alınarak modellenen algoritmaların kullanılması gerekmektedir. Makine öğrenmesinin yapay zeka ile kesiştiği nokta budur.
Bunun yanı sıra makine öğrenmesi, tahmin gücüne programlı ilerleyen bir analiz gücü olmaktadır. Makine öğrenmesindeki tahmine dayalı çözümleme, genel itibarıyla durağan olmayan bir veri kümesi için çalışmaktadır.