Hem günlük hayatımızın hem de iş yaşantımızın internete bağlı olması ile beraber, teknolojinin getirdiği uygulamalar bizi her gün daha fazla etkilemeye başladı. Bu teknolojik uygulamalardan biri de makine öğrenimi sistemleridir. Yapay zeka teknolojisinin alt kümesi olarak değerlendirilen makine öğrenimi, günlük yaşamın yanı sıra birçok endüstriyel ve profesyonel süreci de geliştiren sistemleri içinde barındırmaktadır.
Makine öğrenimi, teknolojik ilerlemeler sayesinde her geçen gün artan becerileri ile birçok alan ve sektörde kendisine yer bulmaya devam ediyor. Verimliliği artırma, güvenlik hizmeti sağlama, finansal tahminlerde bulunma gibi hizmetlere katkı sunan bu teknolojinin gerçek hayattaki kullanımına verdiğimiz örneklere göz atabilirsiniz.
İnsanlar için herhangi bir görüntüyü tanımak, sınıflandırmak ve birbirinden ayırmak kolay olsa da bilgisayarlar için bu durum bir dizi sayısal değerden ibarettir. Bu sebeple video, hareketsiz görüntüler ve grafikler gibi dijital görüntülerde, görüntü işleme algoritmaları kullanılır. Algoritmalar aracılığı ile bilgisayarlar, görüntüler üzerinde çalışır, her türlü görseli tanır ve verimli bir şekilde sınıflandırır. Makine öğreniminin en yaygın kullanım alanlarından biri olan görüntü tanıma, gelişmiş makine öğrenme sistemlerinin yardımı ile yüzü ve fotoğrafı algılamasının yanında el yazısını dahi algılayabilmektedir.
Günümüzde bankalar, sosyal medya platformları gibi birçok mecra, görüntü tanıma sistemi ile insanları tanımlar. Havaalanları da yüz tanıma sistemlerini yolcuların gerçekliğini ve güvenirliğini sorgulamak için kullanmaktadır.
Makine öğrenimi, çevrimiçi dolandırıcılık ile mücadelede bir rehber olarak kullanılmaktadır. Makine öğrenimi uygulamaları, siber işlemleri takip eder ve yasal olmayan herhangi bir işlemi ayırt ederek engeller veya bildirir.
Duygu analizi, duygu sınıflandırması yapmak için kullanılan bir makine öğrenim uygulamasıdır. Bu model ile makineler, duyguları kelimelere göre analiz ederek en iyi sonuçları üretmeye çalışır. Makine öğrenimi, duygu analizinde kelimelerin olumlu, olumsuz veya tarafsız şekilde söylenip söylenmediğini tanımlamada kullanılmaktadır.
Doğal Dil İşleme (NLP) adı verilen bu süreçte, makine öğrenimi algoritması yorum vb gibi müşteri verilerini olumlu, olumsuz olarak analiz eder ve otomatik olarak fikirler ortaya çıkarır. Duygu analiz modeli, müşterilerin işletme hakkındaki düşüncelerini, geri bildirimlerini görmenin en hızlı yollarından biridir. Verilere ve sonuçlara ihtiyaç duyan işletmeler, daha iyi bir müşteri deneyimi sağlamak, müşterilerin problemlerini hızlı bir şekilde çözebilmek için duygu analizi modelini kullanmaktadır.
Gün içinde sıklıkla kullandığımız uygulamalardan biri olan Google Haritalar, trafiğin yoğun olduğu bölgeleri, gidebilecek en hızlı rotaları düzenlemektedir.
Google Haritalar, makine öğrenimi sistemleri aracılığı ile şu anda kaç kişinin harita hizmetini kullandığı, istediğiniz rotanın geçmiş verilerini ve bazı gerçek zamanlı teknikleri entegre ederek en doğru sonuçları ortaya çıkarmaya çalışır. Google Haritalar uygulamasını kullanırken, aynı zamanda şu verilerin kullanımına izin vermiş olursunuz:
Tüm bu veriler uygulama tarafından tanımlanır ve saklanır. Toplanan veriler aracılığı ile yapay zeka ve makine öğrenme algoritmaları en iyi sonuçları çıkarır ve kesin bilgiler verir.
Google Haritalar uygulamasının makine öğrenimi ile kazandığı bir başka özellik ise yaklaşan otobüsün belirli bir duraktan ne kadar uzakta olduğunu bildirmesi ve gecikmeler hakkında tahminde bulunması. Bunların yanında uygulama artık, yapılan güncellemeler sayesinde otobüsün ve trenin ne kadar kalabalık olduğunu dahi söyleyebiliyor.
Makine öğrenimi uygulamalarının günümüzde popüler hale gelen bir başka kullanım alanı ise, borsa yatırım kararlarıdır. Bu fikir şaşırtıcı gelse de gelişen teknoloji ile beraber makine öğrenimi, istikrarlı kararlar almak isteyen yatırımcılar tarafından finansal piyasalarda da kullanılmaya başladı.
Günümüzde makine öğrenimi uygulamaları, teknik göstergeleri analiz etmek ve hisse senedi sahiplerine anlamlı sonuçlar vermek için sıkça tercih edilmektedir.
Amazon, Trendyol vb gibi e-ticaret sitelerinde alışveriş yaparken ‘’bu ürünü satın alanlar bunları da aldı’’ gibi seçeneklerle karşılaşılmaktadır. Bu uyarı ve seçenekler, makine öğrenim uygulamalarının bireysel kullanıcı kalıplarını öğrenmesi ve satın alınacak yeni ürünler tavsiye etmesi ile gerçekleştirilir.
E- ticaret sitelerinin yanında, Google, Youtube gibi uygulamalarda da benzer seçenekleri sunan sistem, makine öğrenim uygulamalarıdır.
Facebook, Instagram gibi sosyal medya platformlarında fotoğraf paylaşırken birini etiketlemek istediğinizde o kişinin adı, daha siz yazmadan öneri olarak sunulacaktır. Bu özelliği sağlayan teknoloji, makine öğrenimidir. Yapay zeka ve makine öğrenimi, toplanan verilere göre tahminlerde bulunur ve %99 oranında bir başarı kaydeder. Pazarlamacılar makine öğrenimini uygulayarak şu konularda tahmin yürütebilir:
Bu tip önemli verilere sahip olmak, işletmelerin satış gelirlerinin sosyal medya üzerinden artırmalarına katkı sağlamaktadır.
Makine öğrenimi, tıbbi teşhislerde bulunma gibi sağlık hizmetlerinde de destek sağlamaktadır. Makine öğrenimi, hastalıkları tahmin etme ve klinik parametreleri analiz etme gibi akıllı ve kullanışlı çözümler sunmaktadır.
Günümüzde birçok doktor semptomları birbirinden ayırabilmek için sohbet robotlarını kullanmaktadır. Makine öğrenimi, kanserli dokuyu tanımak ve vücut sıvılarını analiz etmenin yanında nadir görülen genetik hastalıklara sahip kişilerin yüzlerini tanımlayarak belirli fenotiplerle ilişkili olup olmadığını saptamaya çalışır.
Sürücüsüz arabalar kulağa oldukça fantastik gelse de, gelişen teknolojinin bir sonucu olarak otomobil endüstrisinin geleceği olduğu birçok sektör için kabullenilmiş bir gerçek. Sürücüsüz otomobil kavramı yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenmeye dayalı bir sistemdir. Otonom sürüşte sıkça kullanılan makine öğrenimi algoritmalarından bazıları şunlardır:
Yılbaşı gecesi gibi özel günlerde seyahat etmek istediğinizde uçak bileti rezervasyonu yparken fiyatların normal günlere oranla değiştiğini görürsünüz. Genellikle işletmeler, talep yüksek olduğunda ani fiyat değişiklikleri yapar.
Makine öğrenimi, şirketlerin bu dinamik fiyatları belirmelerini sağlamak için devreye girer. Dinamik fiyatlandırmayı düzenlemek için önemli faktörler:
Makine öğrenimi algoritmaları sadece artan fiyatları belirlemede katkı sağlamaz, bunun yanı sıra en iyi fiyatlar, indirimli fiyatlar ve promosyon fiyatları gibi farklı çözümlere de yardımcı olmaktadır.
Kaynak:
machine learning ne işe yarar makine öğrenimi makine öğrenimi algoritmaları makine öğrenimi örnekleri makine öğrenimi yapay zeka Makine öğrenmesi