Makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zeka, iyi bir sebeple sıkça duyulan kavramlar—bu teknolojiler iş yapma biçimini, toplumu ve hayatlarımızı kökten değiştiriyor. Daha da önemlisi, birçok dikeyde yıkıcı teknolojiler olmaktan çıkıp, işletmelerin rekabetçi kalabilmesi için temel ve vazgeçilmez hale geliyorlar.
Veri biliminin üç alanı
Veri bilimi alanını, betimleyici analitik, kestirimsel analitik ve yönlendirici analitik olarak sınıflandırmanın bir yolu vardır. Makine öğrenimi—diğer adıyla kestirimsel analitik—geleceği tahmin etme alanıdır; örneğin bir müşterinin ayrılıp ayrılmayacağı gibi ve daha genel sınıflandırma görevleri: Bir e-posta spam mi değil mi? Bir tanısal görüntüdeki tümör iyi huylu mu yoksa kötü huylu mu? Veri bilimciler, yalnızca tahminin kendisiyle değil, bir modelin neden böyle bir tahmin yaptığıyla da ilgilenebilir.
Gelin, bunun iş liderleri için pratikte ne anlama geldiğine yakından bakalım. Tüm dikey pazarlar için kurumsal eğitim girişimleri, ekipler ve roller genelinde güçlü bir ortak beceri tabanını güvence altına almalıdır.
Dikeyler genelinde makine öğreniminin gücü
Şimdi, makine öğreniminin farklı dikeylerdeki etkisine dair birkaç örneğe bakalım.
Teknoloji
Makine öğrenimi; öneri sistemleri, içerik keşfi, arama motorları, e-posta spam filtreleri ve eşleştirme problemlerini güçlendirir.
Sağlık
Makine öğrenimi, ilaç keşfini ve tanısal görüntüleme teşhisini kolaylaştırır.
Finans
Makine öğrenimi artık sahtecilik tespiti, süreç otomasyonu, algoritmik alım satım ve robo-danışmanlık için temel konumdadır. Perakendede, makine öğrenimi tedarik ve talep planlamasını optimize ederek, gönderim süreçlerini iyileştirip nakliye maliyetlerini azaltarak ve stratejik tedariki geliştirerek tedarik zinciri yönetimini yeniden şekillendiriyor.
Diğer endüstriler
Gelişmekte olan sektörler, makine öğrenimiyle hızla büyüyor. LegalTech, emsal kararların doğal dil analizine dayalı olarak mahkeme davalarının sonuçlarını tahmin etmek için makine öğreniminin kullanıldığı bir geleceği tasavvur ediyor. AgTech (tarım teknolojisi), görüntü yakalamak için ölçekli şekilde dronlar konuşlandırıyor ve makine öğrenimi, ürün verimini tahmin etmek için kullanılıyor.
Ekipler genelinde makine öğreniminin gücü
Ayrıca, farklı iş fonksiyonlarını destekleyen ve dikeylerden bağımsız olan ML algoritmalarının geliştirilmesinde de pek çok kazanım var.
İK
Makine öğrenimi, işe alım sürecinde başvuru sahiplerini filtrelemeye yardımcı olur—ancak işe alım modelleri, toplumsal önyargıları ölçekli biçimde sürdürmemek için dikkatle izlenmelidir.
Destek
Makine öğrenimi, çağrı merkezi yönlendirmesi ve sohbet botları için kullanılır.
Pazarlama
Makine öğrenimi algoritmaları, ücretli reklamcılık, müşteri kaybı (churn) tahmini ve hedefli nurturing kampanyalarında kullanılır.
Aslında, bir uygulamaya sahip olan her şirket, en etkili anlık bildirimleri belirlemek için makine öğreniminden yararlanabilir ve web sitesine sahip olan her kuruluş, en ilgili içerik ve özellikleri öne çıkararak müşteri deneyimini kişiselleştirmek için makine öğreniminden faydalanabilir.
Makine öğrenimindeki en iyi uygulamalar hakkında daha fazla bilgi için İş Liderleri İçin Makine Öğrenimine Kesin Rehbere göz atın.
