Makine öğrenimi nedir?
Makine öğrenimi (ML), verilerden öngörüler ve kararlar üretmeyi kolaylaştıran araçlar bütünüdür. Denetimli öğrenme, ML alanının aslan payını oluşturur ve geçmiş verilerden elde edilen örüntüleri yeni verilere genellememizi sağlar. Başka bir deyişle, değeri bilinen önceki verileri, tahmin etmek istediğimiz şeyin değerini bilmediğimiz durumlarda tahmin üretmek için kullanır. İş problemlerine uygulanışında makine öğrenimi öngörüsel analitik olarak da anılır; müşteri kaybı, kredi kartı dolandırıcılığı ve e-posta spam’i gibi kullanım alanları vardır.
ML görevleri, deneyimler veya yönergeler aracılığıyla gözlemlenen mevcut verilerle öğrenilir ve bu da daha iyi öğrenme ile sonuçlanır. Nihai hedef, insan müdahalesine gerek kalmadan otomatik hale gelecek şekilde öğrenmeyi geliştirmektir.
“Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan verilerden karar vermeyi öğretebilme bilimi ve sanatıdır.”—Dr. Hugo Bowne-Anderson, DataCamp’te Veri Bilimci ve Eğitmen
Makine öğrenimi işletmeler için neden önemlidir
O’Reilly’nin 2018 tarihli bir çalışması, kuruluşların %51’inin halihazırda ML kullandığını, %36’sının erken ML benimseyicisi olduğunu, %15’inin ise sofistike kullanıcılar olduğunu ortaya koydu. Kuruluşların %49’unu oluşturan azınlık bir kesim ise ML’yi devreye almayı araştırdıklarını veya “sadece baktıklarını” bildirdi.
Daha iyi iş yapmak için verilerinizden öğrenin
Verilerden içgörü çıkarma ihtiyacının artması
Hemen her işletmenin, ödeme işlemlerinden müşteri bilgilerine ve çalışan verilerine kadar stratejik olarak (ve mutlaka) değerlendirilmesi gereken bir veri yığını vardır. Günümüzün öncü şirketleri, büyümeyi hızlandırmaktan verimlilikleri optimize etmeye, sermaye tasarrufu alanlarını belirlemekten yatırım maliyetlerini azaltmaya kadar günlük süreçlerine ML’yi dahil ediyor.
Makine öğrenimi daha hızlı kararların yolunu açar
Karar vericilerin kritik verilere her zamankinden daha hızlı erişmesi gerekiyor ve ML hızlı, bilgiye dayalı ve doğru kararları destekliyor. ML’nin önemli bir faydası, daha hızlı ve bilinçli kararlar alabilmektir; ML’yi uygulayan şirketlerin %50’si bu hedefe ulaştıklarını hissettiklerini belirtiyor.
Yöneticilerin temel makine öğrenimi akıcılığına neden ihtiyaçları var
Yöneticiler, makine öğrenimindeki temel terimleri ve kavramları anlamalıdır. Veri bilimcilerle verimli sohbetler yapabilmek için ML’nin ne olduğunu, neler yapabildiğini ve kullanırken nelere dikkat edilmesi gerektiğini bilmelidirler.
Makine öğrenimi akıcılığı, yöneticilerin doğru soruları sormasını ve hangi sorunların ML ile çözülebileceğini, hangilerinin çözülemeyeceğini bilmelerini sağlar. Ayrıca başarılı bir veri ekosistemi kurmak için veri hizmetleri ve ürünleri sağlayıcılarıyla da etkin biçimde iletişim kurabilmelidirler.
Makine öğrenimi iş problemlerini nasıl çözebilir
İşte makine öğreniminin iş problemlerini nasıl çözebileceğine dair bazı pratik örnekler ve bu ML becerilerini geliştirmeniz için DataCamp kurslarına bağlantılar.
Müşteri kaybını tahmin etme
Makine öğrenimi, şirketlerin yeni müşteri kazanmanın mevcut müşterileri elde tutmaya kıyasla farklı maliyetlerini anlamalarına ve bir müşterinin yaşam boyu değerini hesaplamalarına yardımcı olabilir; bu değer, müşterinin kaybetmeden önce ürettiği ortalama gelirdir.
Müşterilere ürünleri kişiselleştirme
Müşterilerinin farklı alışkanlık ve ihtiyaçlarını daha iyi anlamak ve bu ihtiyaçlara hizmet etmek isteyen şirketler, müşteri segmentasyonu ve kişiselleştirme için ML’yi kullanabilir.
Büyük miktarda veriyi işleme ve analiz etme
Doğal dil işleme için makine öğreniminin geniş kapsamlı etkileri vardır ve insan-makine etkileşimlerine kişisel bir dokunuş katabilir. Yapay zekâ destekli sohbet botlarını çalıştıran şey budur. İşletmeler ayrıca metin madenciliği ve görüntü işleme ve tanıma ile yapılandırılmamış verilerden uygulanabilir içgörüler elde edebilir. Uygulamalar, spam tespitinden öneri sistemleri kurmaya ve çok daha fazlasına kadar uzanır.
Finansal analiz yapma
Finans sektörü derin öğrenmeyi sahtekarlık faaliyetlerinin sınıflandırılmasından algoritmik işlemlere ve portföy yönetimine, kredi derecelendirmesine ve daha pek çok alana kadar her şey için kullanıyor.
Makine öğrenimi finans sektöründe yaygın biçimde benimseniyor. Bir hedge fonu olan Two Sigma, bunu işlem stratejilerini bilgilendirmek için kullanıyor. Sigorta müşterilerimizden biri ise veri modernizasyon girişimlerini ilerletmek için DataCamp üzerinde makine öğrenimi kurslarını teşvik ediyor.
Daha iyi teknoloji ürün ve hizmetleri geliştirme
Teknoloji sektörü, ürün ve hizmetler geliştirmek için ML’yi kullanır. Pazarlama kişiselleştirmesi, öneri motorları, metin çevirisi, sohbet botları ve daha fazlasını sunmak için müşterileriyle birlikte çalışırlar.
Sağlıkta yapay zekâ ve ML uygulamaları
Sağlık sektörü; tıbbi görüntüleme ve tanı, veri toplama, ilaç keşfi ve çok daha fazlasına ML’yi dahil edecek şekilde evriliyor.
Makine öğrenimi bilimcilerine artan talep
Peki, ML alanı ne kadar büyüdü? International Data Corporation, yapay zekâ ve ML’ye yapılan harcamaların 2017’de 12 milyar $ seviyesinden 2021’de 57,6 milyar $ seviyesine çıkacağını öngörüyor. Deloitte Global, 2017’ye kıyasla 2018’de makine öğrenimi pilotları ve uygulamalarının sayısının iki katına çıkacağını ve 2020’ye kadar bir kez daha ikiye katlanacağını tahmin ediyor.
Bu kadar çok kuruluş öngörüsel analitiğe yatırım yaptığından, ML bilimcilerine yönelik büyük bir talep olması şaşırtıcı değil. Ayrıca bir kuruluş ML ve yapay zekâyı uygulama konusunda ne kadar olgunsa, o kadar fazla rol açıyor. ML bilimcilerine olan talep artıyor ve öngörülebilir gelecekte yüksek kalmaya devam edecek gibi görünüyor.
Ekibinizi makine öğrenimi programlarımızla geliştirin
Ek okumalar için, Python ve R ile makine öğrenimi eğitimlerimize göz atın.
