Makine Öğrenimi, şu anda teknoloji dünyasında moda bir kelimedir ve bilgisayarların nasıl öğrenebileceği konusunda ileriye doğru atılmış büyük bir adımı temsil eder.
Makine öğrenimi (ML), makinelere minimum insan müdahalesi ile kalıpları belirlemek ve tahminler yapmak için verilerden ve geçmiş deneyimlerden otomatik olarak öğrenme yeteneği sağlayan bir yapay zeka (AI) disiplini olarak tanımlanır.
BlueMark Academy, alanında uzman kadrosu sayesinde Machine Learning eğitimlerini kaliteli bir biçimde sunmaktadır. Geniş olanakları ve nitelikli eğitim anlayışıyla BlueMark Academy’nin Machine Learning eğitimleri, dünyanın seyrine şekil veren bu alanlarda kendinizi yetiştirebilmenizi sağlar. Daha fazla bilgi sahibi olmak ya da Machine Learning eğitimlerine kaydolmak için hemen bizimle iletişime geçin!
En İyi 5 Makine Öğrenimi Uygulaması
Büyük miktarda veriyi işleyen endüstri sektörleri, makine öğrenimi teknolojisinin önemini ve değerini fark etti. Machine learning, verilerden gerçek zamanlı içgörüler elde ettiğinden, onu kullanan kuruluşlar verimli bir şekilde çalışabilir ve rakiplerine karşı avantaj elde edebilir.
Bu hızlı dijital dünyadaki her sektör, makine öğrenimi teknolojisinden büyük ölçüde yararlanır. Burada, ilk beş ML uygulama sektörüne bakıyoruz.
Sağlık Sektörü
Sağlık sektöründe makine öğrenimi giderek daha fazla benimseniyor; giyilebilir fitness takip cihazları, akıllı sağlık saatleri vb. gibi giyilebilir cihazlara ve sensörlere kredi veriliyor. Bu tür tüm cihazlar, sağlıklarını gerçek zamanlı olarak değerlendirmek için kullanıcıların sağlık verilerini izliyor.
Ayrıca teknoloji, tıp pratisyenlerine, hasta tanılarının ve tedavisinin iyileştirilmesine yardımcı olabilecek eğilimleri analiz etme veya olayları işaretleme konusunda yardımcı oluyor. ML algoritmaları, tıp uzmanlarının ölümcül bir hastalıktan muzdarip bir hastanın ömrünü artan doğrulukla tahmin etmesine bile izin verir.
Finans Sektörü
Günümüzde birçok finansal kuruluş ve banka, dolandırıcılık faaliyetleriyle mücadele etmek ve büyük hacimli verilerden temel bilgiler elde etmek için makine öğrenimi teknolojisini kullanıyor. ML’den türetilen bilgiler, yatırımcıların ne zaman ticaret yapacaklarına karar vermelerine olanak tanıyan yatırım fırsatlarının belirlenmesine yardımcı olur. Ayrıca, veri madenciliği yöntemleri, siber gözetim sistemlerinin dolandırıcılık faaliyetlerinin uyarı işaretlerini sıfırlamasına ve ardından bunları etkisiz hale getirmesine yardımcı olur.
Birkaç finans kurumu, makine öğreniminin faydalarından yararlanmak için teknoloji şirketleriyle zaten ortaklık kurdu. Örneğin, Citibank, çevrimiçi ve kişisel bankacılık dolandırıcılıklarını ele almak için dolandırıcılık tespit şirketi Feedzai ile ortaklık kurdu. PayPal, alıcılar ve satıcılar arasındaki yasal ve hileli işlemleri ayırt etmek için çeşitli makine öğrenimi araçları kullanır.
Perakende Sektörü
Perakende web siteleri, kullanıcıların satın alma geçmişine göre ürün önermek için makine öğrenimini yoğun bir şekilde kullanır. Perakendeciler, verileri yakalamak, analiz etmek ve müşterilerine kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri sunmak için makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Ayrıca pazarlama kampanyaları, müşteri içgörüleri, müşteri ürün planlaması ve fiyat optimizasyonu için ML uygularlar.
Netflix ve YouTube, kullanıcılarına izleme geçmişlerine göre şovlar ve videolar önermek için büyük ölçüde öneri sistemlerine güveniyor. Ayrıca perakende siteleri, müşteri alışveriş deneyimlerini otomatikleştirmek için ML, doğal dil işleme (NLP) ve doğal dil anlamadan (NLU) yararlanan sanal asistanlar veya konuşma sohbet robotlarıyla da desteklenmektedir.
Seyahat Endüstrisi
Machine learning, seyahat endüstrisinin kapsamını genişletmede çok önemli bir rol oynuyor. Uber, Ola ve hatta kendi kendini süren arabalar tarafından sunulan yolculuklar, sağlam bir makine öğrenimi arka ucuna sahiptir. Uber’in yolculuklarının dinamik fiyatlandırmasını yöneten makine öğrenimi algoritmasını düşünün. Uber, dinamik fiyatlandırma parametrelerini yönetmek için “Geosurge” adlı bir makine öğrenimi modeli kullanır.
Bir toplantıya geç kalıyorsanız ve kalabalık bir alanda bir Uber rezervasyonu yaptırmanız gerekiyorsa, dinamik fiyatlandırma modeli devreye girer ve hemen bir Uber yolculuğu alabilirsiniz, ancak normal ücretin iki katını ödemeniz gerekir. Ayrıca seyahat endüstrisi, kullanıcı yorumlarını analiz etmek için makine öğrenimini kullanır.
Sosyal Medya
Machine learning ile milyarlarca kullanıcı sosyal medya ağlarına verimli bir şekilde katılabilir. Makine öğrenimi, sosyal medya platformlarını haber akışlarını kişiselleştirmekten kullanıcıya özel reklamlar sunmaya kadar yönlendirmede çok önemlidir. Örneğin, Facebook’un otomatik etiketleme özelliği, arkadaşınızın yüzünü tanımlamak ve onları otomatik olarak etiketlemek için görüntü tanıma özelliğini kullanır.
Sosyal ağ, kullanıcıların kişi listelerindeki tanıdık yüzleri tanımak için YSA kullanır ve otomatik etiketlemeyi kolaylaştırır. Benzer şekilde, LinkedIn bir sonraki göreviniz için ne zaman başvurmanız gerektiğini, kiminle bağlantı kurmanız gerektiğini ve becerilerinizin yaşıtlarına kıyasla nasıl bir sıralamaya sahip olduğunu bilir. Tüm bu özellikler machine learning ile etkinleştirilir.