Makine Öğreniminin 5 Farklı Kullanım Yöntemi

COVID-19 salgınıyla mücadele kapsamında birçok endüstri mücadele içerisinde yer alıyor. Söz konusu pandemi, IT sektörü de dahil olmak üzere, geçen yıl uzaktan çalışmaya geçişin daha geniş eğilimi, geleneksel yaklaşımların gereksiz israf yarattığı birçok alanı ortaya çıkardı. Veri bilimi ve muadili makine öğrenimi, teknolojinin yeni çalışma yöntemlerini kolaylaştırma yollarındaki genişlemenin neredeyse sınırsız olduğunu ortaya koydu.

Makine öğrenimi, gerçek dünya verilerine dayalı içgörüleri keşfetmek için güçlü algoritmalar kullanır. Bu bilgiler daha sonra gelecekteki sonuçlar hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılabilir. Yeni veriler ortaya çıktıkça, makine öğrenimi özellikli programlar kapsamında otomatik olarak uyarlanabilir ve güncellenmiş tahminleri üretebilir. Her araçta olduğu gibi, makine öğrenimi sihirli bir değnek değildir. Bununla birlikte, teknolojinin doğrusal ve istatistiksel algoritmalardan daha iyi performans gösterebileceği birçok durum vardır.

Makine öğreniminin büyük bir fark yaratabileceği en yaygın beş kullanım yöntemi şunlardır:

Kuralların Kodlanamadığı Sorunlar

Pek çok insan odaklı görev (bir e-postanın spam olup olmadığını anlamak gibi) basit, kural tabanlı çözümler kullanılarak çözülemez. Bu kadar çok faktör bir cevabı etkileyebileceğinden, mühendislerin milyarlarca satır kod yazması ve sık sık güncellemesi gerekir. Ek olarak, kurallar birden fazla faktöre bağlı olduğunda ve bu kurallar örtüştüğünde veya ince ayar gerektirdiğinde, insanların kesin kuralları kodlaması zorlaşır. Neyse ki makine öğrenimi programları, kullanıcıların gerçek kalıpları kodlamasını gerektirmez. Bu programlar, kalıpları otomatik olarak çıkarmak için yalnızca uygun algoritmalara ihtiyaç duyar.

Bir Çözümüm Milyonlarca Vakaya Ölçeklendirilmesi

Örneğin finans sektöründe, yüzlerce ödemeyi manuel olarak kategorize edebilirsiniz. Bununla birlikte, milyonlarca işlemle uğraşırken bu sıkıcı veya imkansız hale gelir. Kullanıcı tabanları büyüdükçe, kuruluşlar için ödemeleri elle işleme koymak artık pek mümkün gözükmüyor. Günümüzde son kullanıcılar paralarıyla ilgili dakikalar veya saatler değil, milisaniye cinsinden yanıtlar istiyor. Makine öğrenimi çözümleri, bu tür büyük ölçekli sorunların çok az veya hiç insan müdahalesi olmadan ele alınmasında etkilidir.

Manuel Olarak Yapılabilen Ancak Uygun Maliyetli Olmayan İşler Kapsamında

Kurum içi uzmanların birçok talebi hızlı ve doğru bir şekilde, ancak yüksek bir maliyetle işleyebileceği durumlar vardır. Örneğin, şehirlerarası otomobil satın alımlarına ilişkin motorlu taşıt vergi formlarını, geçerliliğini devretmeden önce belirlemek için değerlendirdiğinizi hayal edin. Bu durumda, iş süreçleri iyi tanımlanır, optimize edilir ve serileştirilir. Her formu iyice kontrol etmek yalnızca birkaç dakika sürebilir. Ancak bu işe bu kadar fazla el emeği ayırmak, muhtemelen bütçenizin en iyi kullanımı değildir. Öte yandan makine öğrenimi, tam ölçekli işlemler için öngörülebilir, kullandıkça öde fiyatlandırması sunar.

Belirgin Kalıpları Olmayan Bir Data Kümesi İle Karşılaşılan Durumlar

Şunu düşünün, iyi seçilmiş bir veri kümesini başarıyla hazırladınız ve çözmeye çalıştığınız temel sorunu biliyorsunuz. Ancak, verilerde bu doğrulamaları kodlamanızı engelleyen herhangi bir açık kalıp görmezsiniz. Ayrıca, yerinde doğrulama olmayan birçok yazım hatası, eksik alan ve insan kaynaklı diğer hatalar vardır. Verilerin kalitesiz olduğunu bile biliyor olabilirsiniz ve etkilenen her satırı manuel olarak belirleyebilirsiniz. Ancak geçerli ve geçersiz kayıtlar arasında herhangi bir gerçek bağlantı göremezsiniz. Makine öğrenimi algoritmaları bu sorunu çözebilir. İnsanlar için açık olmayan veri noktaları arasında gizli bağlantılar bulabilirler. İzleyicileri yorumlama gibi araçlar, makine öğrenimi modellerinin sonuçlarına nasıl ulaştığını bile tanımlayabilir.

Sürekli değişen ve gelişen bir dünya kapsamında Makine Öğrenimi

Dünya ve sorunları her zaman değişiyor. Dün çözdüğünüz bir sorun, bugün kolayca tamamen başka bir şeye dönüşebilir, önceki çözümünüzü verimsiz ve hatta yararsız hale getirebilir. Örneğin, kuruluşunuz teşhisleri, prosedür bilgilerini ve fatura kodlarını çıkarmak için tıbbi randevu kayıtlarını işlediyse, kurallarınızın sürekli olarak gelişmesi gerekebilir. Ancak, 7/24 gerçek zamanlı olarak güncelleme yapamazsınız. Bu arada, yanlış etiketlenmiş öğeler, sigorta reddine, büyük para cezalarına ve yasal cezalara yol açabilir. Makine öğrenimi yöntemlerinin önemli bir avantajı, uygulamanızın tüm yaşam döngüsü boyunca (yazılan ilk kod satırından modelin nihayet kapatıldığı ana kadar) verilerden öğrenebilmeleridir. Dahası, üretim düzeyindeki sistemlerin geri bildirim döngüleri olması önemlidir, böylece modelinizin artık sorunları doğru bir şekilde çözmediği anı yakalayabilirsiniz.

Makine öğreniminin bir araç olduğunu hatırlamak önemlidir, sonuçta bu modeller bir sihir değnek değildir. Makine öğrenimi modelleri, esasen, verilerdeki kalıpları belirleyen ve onlardan öğrenen gelişmiş matematik tabanlı algoritmalardır. Bununla birlikte, doğru kullanım durumlarına doğru bir şekilde uygulandığında, makine öğrenimi, hataya açık manuel IT işlemlerine harcanan süreyi azaltabilir, önemli iş değeri katar ve IT maliyetlerini büyük ölçüde azaltır.

Kaynak: DevOps

makine öğrenimi makine öğrenimi algoritmaları makine öğrenimi kullanım alanları makine öğrenimi nedir makine öğrenimi yapay zeka makine öğrenimi yöntemleri