Nesnelerin interneti ve makine öğrenimi, çağımızın en ünlü kavramlarındandır. Aynı zamanda bu iki kavram teknolojinin seyri açısından da çok önemli rollere sahiptir.
Makine öğrenimi bir dizi istatistik alır ve doğru karar alma oranını artırma, fiyatları düşürme, patron için gelişmiş bir ilişki kurma veya yeni kurumsal planları kurgulama anlamına gelebilecek fikirlere imkan sağlayan değerli anlayış parçaları yaratır. İşin en iyi yanı, köklü kurumların, daha karmaşık makine öğrenimi uygulamalarına ihtiyaç duymadan geleneksel kayıt analizleri sayesinde makine öğreniminden çok sayıda fayda elde edebilmesidir.
BlueMark Academy’nin kullanıcılarına sunduğu IoT ve Machine Learning eğitimleri geleceğe dair birçok umudu ve değişimi beraberinde getiren bu iki teknoloji hakkında geniş bir perspektif sağlayacak. Alanında uzman eğitimcilerimiz sayesinde geleceğin teknolojilerine ilişkin eğitimlerden istifade edebilir, kariyerinizde önemli basamaklar tırmanabilirsiniz. BlueMark Academy’nin Eğitimleri hakkında daha fazla bilgi sahibi olmak ya da IoT ve Machine Learning Eğitimlerine kaydolmak için hemen bizimle iletişime geçin!
IoT ve Machine Learning
Geleneksel bilgi analitiği, gerçekleri açıklığa kavuşturmada harikadır. Organizasyona kullanmak üzere değerli raporları çekerek, günümüzde olup bitenlerle ilgili incelemeler veya modeller üretebilirsiniz. Kayıt analitiği, hedefleri karşılaştırmaya ve ayarlamaya yardımcı olabilir, daha akıllı seçim yapılmasını sağlayabilir ve ardından yıllar boyunca başarıyı ölçmek için bir yaklaşım sağlayabilir.
Neye ihtiyacınız olduğunu anladığınızda, makine öğrenimi büyük ölçüde iyi boyuttadır, ancak istenenleri seçmek için önemli bilgi faktörlerine ilişkin yaklaşık bir ipucunuz yoktur. Böylece, makine öğrenimi algoritmasını sağlıyorsunuz ve bundan sonra o, bu amaca ulaşmak için hangi öğelerin kritik olduğunu verilerden öğreniyor.
Birlikte Kullanımları
Makine öğrenimi, Nesnelerin İnterneti’ni (IoT) çevreleyen hype sayesinde endüstriyel şirketler arasında popülerlik artışı yaşadı. Birçok şirket halihazırda IoT’yi stratejik olarak önemli bir alan olarak belirlerken, diğerleri IoT’nin ticari operasyonlardaki potansiyelini haritalamak için pilot projeler başlattı.
Ancak IoT aracılığıyla finansal faydalar elde etmek kolay değildir. Somut hedeflerin olmaması endişe vericidir. Dijitalleşme ve IoT’nin ilerlemesi, hem alıcılar hem de satıcılar için yeni ön koşullar getiriyor. Bu sayede somut hedeflerin oluşması adına yeni içgörüler yakalanacak ve zaman içerisinde bu iki teknoloji, açıklarını kendi güçleri ile kapatacaktır.
Endüstriyel Programlarda Değer Tasarrufu
Tahmini yetenekler, mekanik bir yerleştirmede büyük ölçüde faydalıdır. Makinelerin içindeki veya üzerindeki benzersiz sensörlerden bilgi alarak, machine mastering hesaplamaları makine için neyin ortak olduğunu “anlayabilir” ve bir süre sonra olağandışı bir şeyin ne zaman ortaya çıkmaya başladığını keşfedebilir.
Bir sistemin korunmaya ihtiyacı olup olmadığını öngörmek, tahmin edilemeyecek kadar önemlidir ve doğrudan büyük miktarda tasarruf edilen harcamalara dönüşür. İşletmeler aslında makine öğreniminden yararlanıyor ve makinelerin yenilenmeye ihtiyacı oluyor, bu da büyük ücret kesintileri anlamına geliyor.
Deneyimleri Bireylere Göre Şekillendirme
Gerçekte hepimiz gündelik hayatımızda cihaz inceleme paketlerine aşinayız. Hem Amazon hem de Netflix, eğilimlerimizi nasıl özümseyeceğimizi ve müşteriye istediği içeriği nasıl sunacağını bulmak için makine öğreniminden yararlanıyor. Bu, istediğiniz gadget’ları sağlamanızı veya filmlere ve televizyon programlarına uygun teklifler vermenizi önerebilir.
Buna ek olarak, IoT’de makine öğrenimi, durumumuzu kendi eğilimlerimize göre şekillendirmede büyük bir mükemmel diploma olabilir. Örneğin Nest Termostat inanılmaz bir teknolojidir. Isınma ve soğutma için eğilimlerinizi derlemenin yolunu belirleyen bir makine kullanıyor ve işten eve dönerken veya sabahları ayakta dururken evin size göre en iyi sıcaklıkta olmasını sağlıyor.
Makine Öğrenimi, IoT ve Kamu Kurumları
Makine öğrenimi ve IoT sayesinde sadece makinelerin ne zaman bakıma ihtiyacı olduğunu tahmin etmekle kalmayacak, aynı zamanda ne zaman bakıma ihtiyacımız olduğunu da tahmin edebileceğiz. Temel durumu öğrenmek ve hayati organlarımızın ne zaman anormal hale geldiğini belirlemek, gerekirse otomatik olarak bir doktor veya ambulans çağırmak için giyilebilir cihazlarımızdan gelen verilere makine öğrenimi uygulanacaktır.
Bireylerin ötesinde, tüm popülasyonlardaki eğilimleri görmek, hastalık salgınlarını tahmin etmek ve sağlık sorunlarını proaktif olarak ele almak için bu sağlık verilerini geniş ölçekte kullanabileceğiz. Ayrıca kazaları ve suçları daha gerçekleşmeden tahmin edebileceğiz. Akıllı Şehirlerdeki gürültü sensörlerinden, video kameralardan ve hatta akıllı çöp kutularından gelen veriler, kazalar veya suçlar için ön koşulları keşfetmek için makine öğrenimi algoritmalarına beslenebilir, bu da kolluk kuvvetlerini güçlü araçlarla donatacaktır.