Makine öğrenmesi, yüz yıldan fazla bir süre önce telefonun icadının yaptığı gibi herkesin zihnini ele geçiriyor. Teknolojik gelişmeler insanoğlunu sürekli olarak büyüler ve çağımızın en önemli konusu makine öğrenimi ve yapay zekadır.
Yapay zekanın muhtemelen en popüler dalı olan makine öğrenimi, sistemlerin verilerden öğrenebileceği kalıpları tanımlayabileceği ve minimum insan müdahalesi ile kararlar alabileceği fikrine dayanan analitik model oluşturmayı otomatikleştiren bir veri analizi yöntemidir. Makine öğreniminin gerektirdiği şey, kalıpları aramak ve program eylemlerini buna göre ayarlamak için verilerde arama yapmak, güvenilir, tekrarlanabilir kararlar ve sonuçlar üretmek için önceki hesaplamalardan öğrenmektir. Modeller yeni verilere maruz kaldıkça, bağımsız olarak uyum sağlayarak yeni aykırı değerler, segmentler, kümeler ve kategoriler oluşturabilirler.
Her şeyden önce makine öğrenimi verilere bakışımızı değiştiriyor.
İlginç zamanlarımız her şeyden önce hızlıdır. Her zaman ve her yerde hızlı satıyor ve satın alıyoruz, hızlı veri topluyoruz ve veri tabanları daha da hızlı büyüyor. Verilerin bir elektronik tabloya sığdığı zamanları geride bıraktık. Şimdi, müşterilerimiz hakkında bir şeyler söyleyen büyük veriler ve anlaşılmaz sayıda permütasyonla uğraşıyoruz. Anlıyoruz anlamasına ama rakamlar çok büyük pardon büyük dedim çook çoook büyük :) Makine öğrenmesi teknolojisinin devreye girdiği ve daha sonra uzman bir analist tarafından yorumlanacak olan korelasyonları bulma kapsamında inanılmaz derecede büyük miktarda veriyi analiz ettiği devler arenasıdır.
Müşterilerin eylemleri, her zamankinden daha karmaşık hale geliyor. Çok çeşitliliğe, çok fazla dürtüye sahipler ve her zamankinden daha talep edici hale geldiler bu da farklı, daha karmaşık soruları gündeme getiren bir yön.
Makine öğrenimi teknolojisi, verilere, korelasyonlara ve bunların yorumlanmasına bakış açımızı değiştirerek pazarlama uzmanlarının daha karmaşık soruları yanıtlamasına yardımcı oluyor.
Makine öğrenimi teknolojisi, müşterilerimizin kümelenmesi, segmentasyonu ve davranışları hakkında daha büyük, daha karmaşık yanıtlara yardımcı olmanın ötesinde, tüm profesyonellerin kendilerini geliştirmelerine ve daha verimli olmalarına yardımcı olan daha hızlı, daha kaliteli işler için olağanüstü bir olanak sağlar.
Makine Öğrenmesinin Verimliliği
En büyük şirketlerin bile en son teknolojik bulgularla daha iyi sonuçlar elde edemediği, makine öğreniminin ilk günlerinin tarihi zamanlarında yaşıyoruz. Bu teknolojilerin sunduğu büyük fırsatlarla ilgili konuşmalar, şimdiye kadar elde edilen gerçek performans ve başarıdan çok daha büyük ve çok daha yüksek ve çoğu, bu teknolojilerin hala bir deneme aşamasında olduğunu ve bilgi işlem yeteneklerinin enginliğini ortaya çıkardığını fark edemiyor. Pek çok atılım olmasına ve her gün piyasaya sürülen yeni araçlarla ilerleme görmemize rağmen, tüm teknoloji uzmanları bunun binlerce farklı yöne gidebilecek uzun ve engebeli bir yol olduğunu ve eleştirmenlerin çok erken geldiğini biliyor.
Jim Sterne’nin bir röportajında belirttiği gibi ”Google Analytics’i biraz rahat bırakacağım, onlara bir ara vereceğim çünkü icat ettikleri şeyleri deniyorlar.”
Bu yazımda sizlere makine öğrenmesinin ne olduğunu anlatmaya çalıştım.
Çalışmalarımdan hoşlanıyorsanız ve en son yayınlardan haberdar olmak istiyorsanız veya iletişime geçmek istiyorsanız.
https://www.linkedin.com/in/enessoztrk/
https://github.com/enessoztrk
Bir sonraki yazımda görüşmek üzere…
-Teşekkürler! 🤖🧠
Enes Öztürk
Data Science & Machine Learning Bootcamp Participant at Veri Bilimi Okulu | Bülent Ecevit University — Computer Engineering
Follow
239
239
239
Machine Intelligence
Machine Learning
Data Science
Artificial Intelligence
Python
More from Enes Öztürk
Follow
Data Science & Machine Learning Bootcamp Participant at Veri Bilimi Okulu | Bülent Ecevit University — Computer Engineering