Makine öğrenimi (ML), yazılım uygulamalarının, bunu yapmak için açıkça programlanmadan sonuçları daha doğru bir şekilde tahmin etmesine izin veren bir tür yapay zekadır (AI). Makine öğrenimi algoritmaları, yeni çıktı değerlerini tahmin etmek için girdi olarak geçmiş istatistikleri kullanır.
Makine öğrenimi için tipik bir kullanım örneği, öneri motorlarıdır. Diğer popüler uygulamalar arasında spam filtreleme, dolandırıcılık algılama, kötü amaçlı yazılım tehdidi algılama, öngörücü bakım ve iş süreci otomasyonu (BPA) bulunur.
Makine Öğreniminin Önemi
Kayıt olmak makine öğrenimi kursu faydalıdır çünkü makine öğrenimi, şirketlere müşteri davranışı ve iş süreçlerindeki eğilimler hakkında bilgi sağladığı ve yeni ürünlerin geliştirilmesini desteklediği için önemlidir. Google, Facebook ve Uber gibi günümüzün önde gelen kuruluşlarının çoğu, makine öğrenimini çalışmalarının temel bir parçası haline getiriyor. Makine öğrenimi, birçok kuruluş için dikkate değer bir rekabet avantajı haline geldi.
Ne Tür Makine Öğrenimi Vardır?
Klasik makine öğrenimi, genellikle bir algoritmanın tahmin alanında daha doğru olmayı ne kadar iyi öğrendiğine göre derecelendirilir. Dört yaygın yaklaşım vardır: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, pekiştirmeli öğrenme ve yarı denetimli öğrenme. Bilim adamlarının kullanmayı seçtikleri algoritma türü, ne tür verileri tahmin etmek istediklerine göre değişir.
- Denetimli Öğrenme: Bu tür bir makine öğreniminde, veri bilimcileri algoritmalara işaretlenmiş eğitim verileri sağlar ve algoritmanın korelasyonlar için test etmesi gereken değişkenleri ana hatlarıyla belirtir. Algoritmanın hem çıktısı hem de girdisi belirtilir.
- Denetimsiz Öğrenme: Bu tür makine öğrenimi, etiketlenmemiş veriler üzerinde eğitilmiş algoritmaları içerir. Algoritma, önemli bağlantılar için veri kümelerini arar. Algoritmaların eğitildiği veriler ve ürettikleri tahminler veya öneriler önceden belirlenir.
- Takviye Öğrenimi: Veri bilimcileri, iyi tanımlanmış kuralları olan çok adımlı bir süreci tamamlamak üzere bir makineyi eğitmek için genellikle pekiştirmeli öğrenmeyi kullanır. Veri bilimcileri, bir görevi yapmak için bir algoritma oluşturur ve bir görevin nasıl tamamlanacağı üzerinde çalışırken ona olumsuz veya olumlu sinyaller verir. Bununla birlikte, çoğunlukla, yol boyunca hangi adımların atılacağına algoritmanın kendisi karar verir.
- Yarı Denetimli Öğrenme: Bu makine öğrenimi yaklaşımı, yukarıda bahsedilen iki türün bir kombinasyonunu içerir. Veri bilimcileri, çoğunlukla eğitim verileri olarak adlandırılan bir algoritmayı besleyebilir, ancak model, verilerin kendisini inceleyebilir ve veri kümesine ilişkin kendi anlayışını geliştirebilir.
Makine Öğrenimini Kimler Kullanır ve Ne İçin Kullanılır?
Makine öğrenimi günümüzde çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır. İş yerindeki makine öğreniminin belki de en ünlü örneklerinden biri, Facebook’un haber akışını destekleyen öneri motorudur.
Facebook, her üyenin akışının nasıl sunulacağını özelleştirmek için ML kullanır. Bir üye genellikle belirli bir gruptan gelen gönderileri okumayı bırakırsa, öneri motoru haber akışının başlarında o grubun etkinliğinin daha fazlasını göstermeye başlar.
Perde arkasında, motor, üyenin çevrimiçi davranışındaki bilinen kalıpları güçlendirmeye çalışıyor. Üye, davranışını değiştirir ve önümüzdeki birkaç hafta içinde bu gruptan herhangi bir gönderi okumazsa, haber akışı buna göre güncellenmeye başlar.
Öneri motorlarına ek olarak, makine öğreniminin diğer kullanımları aşağıdakilerden oluşur:
- Müşteri ilişkileri yönetimi
- İş zekası
- İnsan Kaynakları Bilgi Sistemleri
- Sürücüsüz Arabalar
- Sanal Asistanlar
Makine Öğreniminin Faydaları ve Dezavantajları Nelerdir?
Makine öğrenimi, müşteri davranışının tahmininden, sürücüsüz arabalar için işletim sistemi geliştirmeye kadar kullanım örnekleriyle karşı karşıya kaldı.
Avantajlardan bahsettiğimizde, bir programa kaydolmak çevrimiçi makine öğrenimi kursu birçok kazançlı kariyer yolu için seçeneklerin kilidini açar. Makine öğrenimi, şirketlerin müşterilerini çok daha derin bir düzeyde tanımasına yardımcı olabilir. ML algoritmaları, müşteri verilerini toplayarak ve zaman içindeki davranışlarla ilişkilendirerek kurumları inceleyebilir ve ekiplerin ürün geliştirme pazarlama görevlerini müşteri talebine göre uyarlamasına yardımcı olabilir.
Makine öğrenimi, bazı şirketlerin iş modellerinde ana itici güç olarak da kullanılmaktadır. Örneğin Uber, sürücüleri sürücülerle eşitlemek için algoritmalardan yararlanıyor. Google, aramada seyahat reklamları göstermek için makine öğrenimini kullanır.
Ancak makine öğreniminin dezavantajları da vardır. İlk olarak, pahalı olabilir. Makine öğrenimi projeleri genellikle veri bilimcileri tarafından yürütülür. Yüksek maaş isteyenler. Bu projeler ayrıca pahalı olabilen yazılım altyapısına ihtiyaç duyar.
Makine öğrenimi yanlılığı sorunu da var. Belirli popülasyonları hariç tutan veya hatalar içeren veri kümeleri üzerinde eğitilen algoritmalar, dünyanın en iyi ihtimalle başarısız olan ve en kötü ihtimalle ayrımcı olan yanlış modelleriyle sonuçlanabilir. Bir şirket, temel iş süreçlerini önyargılı modellere dayandırdığında, itibarı ve düzenleyici zarar görebilir.
Neden Çevrimiçi Makine Öğrenimi Kursuna Kaydolmalısınız?
Rakamlar, 2018 ve 2019 arasında makine öğrenimi işlerinin en fazla iş ilanıyla (%75) ilk sırada yer aldığını, ardından derin öğrenme mühendisleri (%61) ve veri bilimcilerinin (%58) izlediğini gösteriyor. Makine öğrenimi mühendisleri ayrıca 3.700.000 veya daha fazla net maaşla en yüksek ücretli işi alırlar.
Hero Vired’in makine öğrenimi kursu dünyadaki en yaratıcı işletmelerin gerçek dünya projelerinde çalışarak uygulamalı deneyime sahip olmak en iyisidir. Her zaman her yerde öğrenebilir, profesyonellerden haftalık çevrimiçi mentorluk alabilir, aynı ilgi alanına sahip kişilerle etkileşime geçebilir ve özel program desteği alabilirsiniz.
Kaynak : https://articleify.com/what-is-machine-learning-and-its-importance/