Şirketler Makine Öğrenimini (Machine Learning) Nasıl Kullanıyor?

Yapay zeka ve makine öğrenimi yıllardır bilgi teknolojileri sektöründe oldukça büyük bir yere sahip olmasıyla birlikte bugünün öncü şirketleri tarafında kullanımının artması da oldukça geniş bir hacme sahip. Hepimiz makine öğreniminin iş verimliliği konusunda muazzam bir değişim yarattığı konusunda hemfikir olabiliriz; ancak birçoğumuz hala, gerçek anlamda makine öğreniminin ne olduğu, ne şekilde kullanıldığı ve ne tür yararları olduğu konusunda net bir fikre sahip değiliz.

İşte bu yazımızda sizlere önde gelen makine öğrenimi şirketlerinin ve bazı girişimlerin makine öğrenimini nasıl kullandıklarından ve onlara ne tür faydalarının olduğundan bahsedeceğiz.

Öncelikle yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme konusundaki kafa karışıklıklarını giderelim. Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesiyken ikisi birlikte yapay zekanın alt kümelerini oluşturuyor.  Kısaca özetlemek gerekirse yapay zeka, makineler tarafından sergilenen insan zekasıdır, makine öğrenimi de bu zekaya ulaşmak için bir yaklaşımdır ve derin öğrenme de makine öğrenimini uygulamak için bir tekniktir diyebiliriz.

Makine öğreniminin kullanım alanlarına ve faydalarına gelecek olursak, bunları sizler için 6 başlıkta topladık.

1. Artan Veri Alanı ve Uygun Depolama

Makine öğrenimi elindeki verilerden yola çıkarak kararlar ve sonuçlar üretir, bu veriler bulut teknolojilerinde depolandığında ise ulaşılması çok daha kolay ve güvenlidir. Üstelik bu verileri makine öğrenimi ile sınıflandırabileceğinizi düşünün.

Bugünün şirketleri müşterilerinden ya da şirket içi oluşturdukları tanımlayamadıkları verilerden modeller oluşturup, bu modelleri sınıflandırma için bulut sistemlerine entegre makine öğrenimi çözümleri kullanıyor ve işin etkileyici kısmı, bu verileri yapay zeka desteği ile tanımlı hale dönüştürebiliyor.

Gün içerisinde çok fazla müşteri ile iletişime geçen bir B2C şirketi olduğunuzu düşünün. Günlük müşteri yorumlarının yapay zeka tarafından değerlendirilip, gün sonunda müşterilerinizin memnuniyetini ölçmek, beklentilerini anlamak ve işinizi bu yönde geliştirmek size de akıllıca gelmiyor mu?

2. Güvenlik Sistemleri ve Saldırıların Tespiti

Geleneksel ve kurallara dayalı güvenlik sistemlerinin çoğu siber saldırı yöntemlerini tespit edebiliyor olsa da, gün geçtikçe gelişen yeni saldırı modellerine uyum sağlama konusunda yeterli olamadığı zamanlar oluyor.  Bu nedenle birçok şirket bugün makine öğrenimi ve yapay zeka çözümlerini güvenlik sistemlerine entegre ediyor.

3. Çalışan Yönetimi

Başarılı bir işletmenin sırrı, çalışanlarında yatar. Eğer çalışanlar için yeterli şartlar oluşmuş ve çalışanların motivasyonu yüksek ise iş otomatik olarak başarıya ulaşacaktır. Ancak covid-19 gibi beklenmeyen durumlarda şirket çalışan etkileşimi süreçlerini kontrol etmek zor olabiliyor. Bugünün şirketleri bu ve benzeri süreçleri yönetmek, çalışanlarına kusursuz bir çalışma deneyimi sunabilmek için makine öğrenimi çözümlerinden faydalanıyor.

Şirketlerin Korona Virus gibi risk süreçlerinde çalışanlarını bilgilendirmek, bilinçlendirmek, onların sağlık ve psikolojik durumları hakkında gerçek zamanlı bilgi almak ve süreci yönetmelerine yardımcı olmak için hazırlanan yapay zeka destekli risk yönetimi çözümü ASA bu konuya iyi bir örnek olabilir.

4. Veri Girişinin Otomatikleştirilmesi

Tekrar eden ve yanlış girilen veriler şirketler için büyük sorunlar oluşturmaktadır. Manuel olarak yapılan veri girişi ise sürdürülebilir değildir ve yüksek iş gücü gerektirmektedir. Bu sebeple şirketlerin makine öğrenimi ile veri giriş işlemlerini yapmaları kritiktir. Makine öğrenimi ile otomatik olarak veri girişi zaman ve maliyet tasarrufu sağlarken bir yandan da insan kaynaklı hataların önüne geçmelerini sağlayacaktır.

5. Müşteri Memnuniyetini Arttırma

Makine öğrenimi şirketlerin müşteri memnuniyetini arttırmasını ve onlara daha iyi bir müşteri deneyimi sunulmasını sağlar. Makine öğrenimi sistemleri müşterilerin önceki aramalarından davranışlarını ve isteklerini analiz ederek doğru müşteri temsilcisini müşterilerle buluşturur. Bir diğer büyük artısı da maliyet ve zaman tasarrufudur. Ayrıca şirketler mevcut sistemlerine entegre ettiği sesli asistan, chatbot veya benzeri çözümleri ile ister sesli ister yazılı olarak 7/24 müşteri sorularını yanıtlayabilirler.

6. Veri Analizi ve Tahmini

İşletme ve şirket sahipleri aldıkları kararların hangisinin daha iyi sonuçlar vereceğini öngörebilmek ister. Bunun için de eldeki verilerle birlikte tahminler yürütür, bu tahminler doğrultusunda yatırımlarını gerçekleştirirler. Yüksek işlem hacmi ile yüksek verileri dahi kısa bir sürede analiz edebilen makine öğrenimi çözümlerde iş hayatı süreçlerini daha iyi analiz edebilir ve öngörülerinize değer katabilirsiniz.

artificial intelligence Deep Learning iş hayatında yapay zeka Machine learning Makine öğrenmesi şirketler ve machine learning yapay zeka çözümleri yapay zeka kullanım alanları yapay zeka ve insan YapayZekaTR