Endüstri

Makine Öğrenimi Nedir? Makine Öğrenimindeki Eğilimler

Makine Öğrenimi Nedir? Makine Öğrenimindeki Eğilimler. Makine öğrenimi (Machine Learning ML), son birkaç yıldır popülerliğini artırmaya devam eden heyecan verici ve kritik bir teknolojidir.

Makine Öğrenimi Nedir?

Bugün, Makine Öğrenimi ‘nin ve Yapay Zeka ‘nın popülaritesi ile karşılaşma olasılığınız oldukça yüksektir. Özellikle de teknolojik açıdan son derece gelişmiş bir sektörde çalışıyorsanız.

Makine öğrenimi, Google ve Netflix dahil olmak üzere daha fazla kuruluşa entegre ediliyor. Daha küçük kuruluşlar bile verilerinden değerli içgörüler elde etmek için makine öğrenimi algoritmaları kullanıyor.

Pazar Araştırmasına göre, küresel makine öğrenimi pazarı 2020’de 7,3 milyar dolardan 2024’te 30,6 milyar dolara çıkacak. Bu büyüme, 2021 ve sonrasında ilerici bir eğilim anlamına geliyor.

Bir Salesforce Research anketi, BT uzmanlarının %83’ünün yapay zeka ve makine öğreniminin müşteri katılım yolculuğunu dönüştürdüğüne ikna olduğunu belirtiyor. Bu bakış açısı, makine öğreniminin yalnızca daha popüler ve daha kullanışlı hale geleceğini önemli ölçüde gösteriyor.

İlgili Makale: Makine Öğrenimi MLOPS Optimize Etme

Temel Makine Öğrenimi Ml ve Eğilimleri 2021

Üretken yeni bir 10 yılı dört gözle beklerken, geleceği daha iyi hale getirme potansiyeline sahip bazı ilgili makine öğrenimi trendlerini incelemek önemlidir.

Bu eğilimlerin yalnızca çeşitli sektörlerde makine öğrenimi deneyimini değil, aynı zamanda teknolojinin kendisinde de önemli gelişme ve ilerlemeyi ortaya çıkardığını unutmayın.

Hiper Otomasyonda Makine Öğrenimi

Hiper Otomasyon, bir organizasyondaki hemen hemen her şeyin otomatikleştirilebilmesi olasılığıdır.

Örneğin, eski iş prosedürleri aslında otomatikleştirilmelidir. COVID-19 krizi, aksi takdirde akıllı proses otomasyonu ve dijital proses otomasyonu olarak bilinen bu fenomenin benimsenmesini önemli ölçüde artırdı.

Makine öğrenimi ve yapay zeka, Hiper Otomasyon ‘un önemli yönleri ve vazgeçilmez pervaneleridir (süreç otomasyon araçları gibi çeşitli yeniliklere ek olarak).

Etkinlik uğruna, hiper otomasyon süreçleri statik olarak paketlenmiş yazılıma dayanamaz. Otomatikleştirilmiş kurumsal süreçler, gelişen koşullara uyum sağlama ve beklenmedik durumlara yanıt verme becerisine sahip olmalıdır.

İş Analizleri ve Stratejik Tahminler

Bu strateji, uzmanların daha sonra taranan ve akıllı kararlar vermek için kullanılan bir zaman çerçevesi boyunca bir dizi veri toplamasına ve analiz etmesine olanak tanır.

Makine öğrenimi ağları, birden çok veri kümesi kullanılarak eğitildiğinde yaklaşık %95’e varan doğruluk oranına sahip varsayımlar sağlayabilir.

2021 ve sonrasında, şirketlerin yüksek doğrulukta tahmin için tekrarlayan sinir ağlarını entegre etmelerini bekleyebiliriz.

Örneğin, makine öğrenimi çözümleri, gizli eğilimleri ve kesin tahminleri ortaya çıkarmak için entegre edilebilir. Bunun net bir örneği, sigorta şirketlerinde şu ya da bu şekilde onlar üzerinde büyük etkisi olabilecek olası dolandırıcılıkları belirlerken görülebilir.

Ayrıca Okuyun: Dijital Fabrika Teknolojileri ve Akıllı Üretim

Otomatik ML

Makine Öğrenimi Trendleri ‘ndeki büyümenin bir sonraki aşaması, otomatikleştirilmiş makine öğrenimidir. Makine öğreniminin karmaşık dünyasında profesyonel olmayan kişiler için olduğu kadar profesyonel veri analistleri ve bilim adamları için de iyi bir fikirdir.

Otomatikleştirilmiş makine öğrenimi, bu veri uzmanlarının son derece yüksek kaliteye sahipken artırılmış üretkenlik ve verimlilikle makine öğrenimi modelleri oluşturmasını sağlar.

Böylelikle AutoML gibi bir araç, programlama konusunda kapsamlı bilgi olmadan kümeleme, regresyon ve sınıflandırma için en kaliteli özel makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılabilir.

Makine öğreniminin karmaşık iş akışını derinlemesine anlamadan sorunsuz bir şekilde yeterli düzeyde özelleştirme üretebilir. Kaynak ve zamandan tasarruf ederken makine öğrenimi en iyi uygulamalarını kullanmak için de yararlı olabilir.

Bu tür AutoML ‘nin güzel bir örneği, tahmini modeller tasarlayabilen ve başlatabilen Microsoft Azure tarafından oluşturulan otomatik makine öğrenimidir.

Makine Öğreniminde IoT Senkronizasyonu

Nesnelerin İnterneti IoT halihazırda, her biri birbiriyle etkileşim yeteneğine sahip olan birkaç nesnenin veya bir ağ üzerinden aygıtların bağlanmasını içeren gelişmiş bir teknolojidir. Bu cihazlar, 2025’in sonuna kadar 64 milyardan fazla IoT cihazına sahip olma olasılığı olacak kadar sürekli artıyor.

Tüm bu cihazların işlevi, faydalı içgörüler oluşturmak için değerlendirilebilecek ve işlenebilecek verileri toplamaktır. Makine öğreniminin çok önemli hale geldiği yer burasıdır. Makine öğrenimi algoritmaları, IoT cihazları tarafından toplanan verileri faydalı eyleme dönüştürülebilir sonuçlara dönüştürmek için kullanılabilir.

Bunun güzel bir örneği, kirlilik oranlarını daha iyi solunabilir seviyelerde düzenlemek olan Çin’deki IBM Araştırma Laboratuvarı tarafından başlatılan bir proje olan Green Horizons’tır.

Sensörlerin diğer şeylerin yanı sıra otomobillerden, trafik seviyelerinden, hava koşullarından, hava akış yönünden ve polen seviyelerinden emisyonları topladığı bir IoT ağı kullanılarak elde edilebilir. Ardından, bu emisyonları en aza indirmenin en etkili yolunu bulmak için makine öğrenimi algoritmaları kullanılır.

Makine öğrenimi ve IoT senkronizasyonu, otonom sürüş araçlarının çok hassas olması ve her bir parçanın yolda birkaç saniye içinde birbiriyle iletişim kurması gereken akıllı arabalar alanında da gözlemlenebilir. Bu, bu teknolojilerin entegrasyonunun ne kadar gerekli olduğunu göstermektedir.

2022 yılına kadar kurumsal IoT projelerinin %80’inden fazlasının yapay zeka ve makine öğrenimini şu veya bu şekilde kullanacağını tahmin ediyor. Bu hızlı büyüme, şu anda onu kullanan kurumsal projelerin %10’undan çok daha fazla.

Makine Öğrenimi Algoritmaları ile Daha Hızlı Bilgi İşlem Gücü

AI analistleri, temelde yapay sinir ağları alanını anlamanın başlangıcına ve bunları düzenlemeye en uygun yaklaşıma yakındır. Bu, önümüzdeki yıl içinde, algoritmik başarıların, pragmatik ilerleme ve daha iyi problem çözme mekanizmalarıyla ezici bir hızda artmaya devam edeceğini gösteriyor.

Benzer şekilde, üçüncü taraf bulut hizmeti platformları bulutta makine öğrenimi algoritmalarının dağıtımını desteklediğinden, bulut ML çözümleri ivme kazanıyor. AI, içgörüleri keşfetmeyi ve kararlar vermeyi gerektiren makul bir dizi olumsuz sorunu çözebilir.

Yine de, bir makinenin önerisine el koyma yeteneğinin yokluğunda, insanlar bu öneriyi kabul etmenin külfetli olduğunu varsayacaklardır. Tanımlanmış çizgilerle, Yapay Zeka algoritmalarına ilişkin açıklanabilirliği ve şeffaflığı artıran geçiş döneminde sürekli gelişimi tasarlayın.

Takviyeli Öğrenme RL

Takviyeli Öğrenme (RL) de bu yıl için dikkat edilmesi gereken makine öğrenimi trendlerinden biridir. Genellikle yakın gelecekte işletmeler tarafından kullanılabilir.

Birikmiş verilerin etkinliğini artırmak için kişisel deneyimlerinden yararlanan derin öğrenmenin yenilikçi bir kullanımıdır.

RL ‘de Yapay Zeka programlama, yazılım tarafından ne tür bir faaliyetin yürütüleceğini belirleyen çeşitli koşullarla devreye alınır. Yazılım, çeşitli eylemler ve sonuçlarla ilgili olarak, uygun nihai hedefe ulaşmak için çalışmak için eylemleri otomatik olarak öğrenir.

Takviyeli Öğrenme RL ‘nin tipik bir örneği, danışma aramaları, sipariş rezervasyonu, selamlar gibi temel kullanıcı sorgularını yanıtlayan bir Sohbet Robotu ‘dur.

ML Geliştirme Organizasyonları, potansiyel alıcıları farklılaştırmak ve çağrıları uygun hizmet temsilcisine aktarmak gibi sıralı koşulları dahil ederek sohbet botunun yaratıcılığını sağlamak için Takviye Öğrenmeden yararlanabilir.

Takviye Öğrenme ‘nin diğer bazı uygulamaları, uçak kontrolü, endüstriyel otomasyon, robot hareket kontrolü, iş süreçleri ve stratejik planlamadır .

Makine Öğrenimi Ml ve Siber Güvenlik

Makine öğreniminin popülaritesi bu çağdaş dönemde hızla artmaya devam ederken, aynı şekilde çeşitli sektörlerde uygulamalarını da yaygınlaştırıyor. Bu endüstriler arasında en yaygın olanlardan biri siber güvenlik endüstrisidir.

Makine öğreniminin, siber güvenlik alanında pek çok uygulaması vardır; bunlardan bazıları siber tehditlerin tespiti, makine öğrenimi yeteneklerini eşit şekilde kullanan siber suçla mücadele, mevcut antivirüs yazılımını geliştirme ve diğer şeylerin yanı sıra.

İlgili Makale: 10 Siber Güvenlik Trendleri 2021

Makine öğrenimi, yalnızca imzasını normal antivirüs gibi kullanmak yerine düzensiz davranışıyla herhangi bir kötü amaçlı yazılım veya virüsü tespit edebilen akıllı antivirüs yazılımının oluşturulmasında da kullanılır.

Bu nedenle, akıllı antivirüs, daha önce deneyimlenen virüslerden gelen eski tehditleri ve ayrıca anormal davranışlarını tarayarak yeni oluşturulan virüslerden gelen yeni tehditleri tespit etme kapasitesine sahiptir.

Birkaç şirket, makine öğrenimini siber güvenliğe entegre ediyor. En popüler örneklerden bazıları, eski Ulusal Güvenlik Ajansı çalışanları tarafından kurulan bir firma olan Sqrrl ve Google’ın ana şirketi Alphabet tarafından yönetilen bir siber güvenlik kuruluşu olan Chronicle’dır.

Sonuç

Önümüzdeki 10 yılda, farklı endüstrilerde gözlemlenecek birçok yeni makine öğrenimi trendini bekliyoruz. Nitekim geçen yıl kimsenin tahmin edemeyeceği bir yıldı (en azından iyi bir şekilde değil!).

Bu yüzden hiç kimse bu yılın geri kalanının gerçekte ne anlama geldiğini gerçekten söyleyemez. Bununla birlikte, makine öğrenimindeki birkaç eğilimin, sağlık hizmetleri, finans ve siber güvenlik dahil olmak üzere birçok yeni alana kaynaşması gibi hiçbir yere varmadığı dikkat çekicidir.

Artan sayıda işletme makine öğrenimini benimsiyor, böylece bu yenilik artık yalnızca Microsoft, Facebook ve Google gibi teknoloji devleriyle sınırlı değil. Bu, Yapay Zeka Etiği ‘nin, birçok kuruluş etik komitelerini geliştirip genişlettikçe geçerli hale geldiği anlamına gelir.

İlgili Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

Başa dön tuşu