Makine Öğrenmesi Nedir?
İlk kez IBM araştırmacısı Arthur Samuel tarafından 1959 yılında kullanılan yapay zekâ makine öğrenmesi, bugün kullanılan Google Assistant ve Siri gibi uygulamaların temelini oluşturur. Yapay zekânın bir alt dalı olarak değerlendirilen makine öğrenmesi, bilgisayarın insan gibi düşünmesine destek olarak, görevlerini kendi başına gerçekleştirebilmesini sağlar.
En basit tanımı ile makine öğrenmesi; bilgisayarlara bizim söylemediğimiz şeyleri de yapmayı öğretecek algoritmalar oluşturma bilimidir. Buradaki asıl amaç aslında bilgisayarlara öğrenmeyi öğretmek.
Teknolojinin geliştiği ve dijitalleşme sürecinin hızla yayıldığı günümüz dünyasında makine öğrenmesi uygulamaları hemen her alanda kullanılabilir. Online alışveriş, sosyal medya uygulamaları, bankacılık ve finans sektörü, sağlık ve eğitim başta olmak üzere birçok alanda makine öğrenmesi ile karşılaşabilirsiniz.
Makine öğrenmesi örnekleri,
-ASR (Otomatik Konuşma Tanıma): İnsan seslerini metne dönüştürmek için NLP teknolojisinden (NLP içeriğine link bağlanabilir) faydalanılarak tasarlanan ASR, mobil cihazlardan sesli arama yapılabilmesini ya da konuşmaların mesaj şeklinde karşı tarafa ulaşabilmesini sağlar.
-Müşteri Hizmetleri: Müşteri iletişimi için tasarlanan çevrimiçi konuşma robotları, makine öğrenmesinin en çok uygulandığı alanlardan biridir. Çevrimiçi konuşma robotları, müşteriler tarafından sıkça sorulan soruları yanıtlayabilir ve kullanıcılara kişiselleştirilmiş tavsiyelerde bulunabilir. E ticaret sitelerinde yer alan mesajlaşma robotları, sanal ve sesli asistanlar makine öğrenmesi kullanımına iyi birer örnektir.
Derin Öğrenme ise, makine öğrenmesinin bir alt dalı olarak kabul edilen, insan müdahalesi olmaksızın, algoritmalar ve devasa veri kümeleri kullanarak kalıplar yaratan, bu kalıplara uygun yanıtlar veren bir tekniktir. Veri bilimciler, derin öğrenme yazılımlarını genellikle büyük ve karmaşık verileri analiz etmek, komplike görevleri yerine getirmek ve resimlere, metinlere, seslere insanlardan daha hızlı yanıt vermek için kullanır.