Makine öğrenimi (ML), algoritmaları ve öğrenme modellerini çıkarmak için verileri kullanan bir bilgisayar bilimi alanıdır. Öğrenilmiş genellemeleri, doğrudan insan programlamasını içermeyen yeni durumlara ve görevlere uygular. Aynı zamanda, büyük veri ve analitik uygulamalarının önemli bir parçası haline geldi ve gizli öngörülerin belirlenmesine ve insanların karar verme sürecini bilgilendiren daha akıllı önerilerde bulunulmasına yardımcı oldu. Makine öğrenimi yapay zeka (AI) ile ilgili olsa da, yalnızca “akıllı”, insan benzeri şekillerde hareket eden makineler değildir. Tüm veri ihtiyaçlarımız için sihirli bir çözüm değildir, ancak inanılmaz derecede faydalıdır, zamandan tasarruf sağlayan ve sıkıcı, bazen maliyetli görevleri azaltan güçlü sonuçlar üretir.
Temel bilgiler: makine öğrenimi nasıl çalışır?
Makine öğreniminin gücü, işletmelerin, hükümetlerin ve toplumun sorunların üstesinden gelmek için harekete geçebileceği yararlı, hatta ilginç tahminler oluşturmak için algoritmaların verilerle eşleştirilmesiyle görülür; örneğin, daha doğru müşteri segmentasyonu, müşteri yaşam boyu değer tahmini, iyileştirilmiş kamu politikası ve otonom sürüş. Makine öğrenimi, normal bilgisayar programlaması gibi değildir—talimatlar, makineye ne yapacağını söylemek için açıkça kodlanmamıştır; ne de yapay zeka gibi değil çünkü özerk kararlar almıyor. Makine öğrenimi kaygısı olan kişiler için, muhtemelen soyut bir sihir gibi geliyor, ancak üstün matematik ve hepimize fayda sağlayabilecek dikkatle eğitilmiş bir süreç. Diğer yöntemlerin öğelerini birleştiren yarı denetimli öğrenme de dahil olmak üzere, şu anda daha sık kullanılan başka, yaygın olmayan yöntemler olsa da, makine öğrenimi modellerini ve algoritmalarını yönlendirmek için (denetimli ve denetimsiz öğrenme olarak bilinir) iki ana yöntem vardır. En iyi öğrenme, bir makine öğrenimi modeli, insan müdahalesi olmadan verilere uyum sağladığında veya tahminde bulunduğunda gerçekleşir, ancak insanların ve makinelerin verilerden öğrenmesinin birleşik gücü, kauçuğun yolla buluştuğu yerdir.
Veri ve makine öğreniminin dünya üzerindeki etkisi arasındaki bağlantı
Bazı şüpheciler makine öğreniminin faydalarına karşı çıkıyorlar, ancak bireyler ve kuruluşlar sağladığı faydaları benimsedikçe avantajlar ve kullanım örnekleri listesi büyüyor. Makine öğrenimi, nihayetinde, yanıtları daha hızlı almak ve bazen gizli, şaşırtıcı içgörüleri ortaya çıkarmak için insanların daha karmaşık analizler yapmasına yardımcı oluyor. Birçok durumda, bir zamanlar insan yaratıcılığını boğan, önemli ölçüde zaman gerektiren ve dikkati stratejik, yaratıcı ve kritik görevlerden veya karar verme sürecinden uzaklaştıran sıkıcı işleri azaltmış veya ortadan kaldırmıştır. Arttırılmış analitikten çevrimiçi ürün önerilerine ve e-posta spam filtrelemesine ve hatta sağlık ve finans alanındaki gelişmelere kadar makine öğreniminin zaten etrafınızda olduğunu öğrenmek sizi şaşırtabilir. Örneğin, JPMorgan Chase ve Verizon, analitiklerini geliştirmek ve tek başına insan incelemesi için çok geniş veya karmaşık olan çok büyük, çeşitli veri kümelerini analiz etmek için makine öğrenimini kullanır. Ancak, makine öğreniminin yalnızca onu beslediğimiz veriler kadar yararlı olduğunu unutmayın. Her saniyede bir veri oluşturuyoruz – aslında IBM’e göre günlük 2,5 kentilyon bayt oluşturuluyor – ve bizim de hepsini depolamamız gerekiyor. Artık daha doğru ve daha derin inceleme için verileri temizlemeye, şekillendirmeye, incelemeye ve filtrelemeye yardımcı olan daha iyi teknolojilerle, bunları daha sonra analitik veya iş zekası süreçlerini geliştiren akıllı modellere aktarabilir ve besleyebiliriz. Doğru uygulandığında, makine öğreniminin göze batmayan, işletmelerde ve toplumdaki sorunlara fayda sağlamak ve sorunları çözmek için sorunsuz bir şekilde çalıştığını göreceksiniz.