Makine öğrenme (ML) teknolojileri, sağlık hizmetlerinden insan kaynaklarına ve finansa kadar hemen hemen tüm sektörlerde ve aşağıdakiler gibi sayısız kullanım durumunda karar alma sürecini yönlendirebilir: Bilgisayar görüşü, büyük dil modelleri (LLM'ler), konuşma tanıma, sürücüsüz arabalar ve daha fazlası.

Ancak ML'nin artan etkisi komplikasyonsuz değildir. Makine öğrenimi teknolojisini destekleyen doğrulama ve eğitim veri kümeleri genellikle insanlar tarafından toplanır ve insanlar önyargılara karşı hassastır ve hataya eğilimlidir. Bir ML modelinin kendisinin önyargılı veya hatalı olmadığı durumlarda bile, onu yanlış bağlamda dağıtmak, istenmeyen zararlı sonuçlara sahip hatalar üretebilir.

Bu nedenle kurumsal yapay zeka ve makine öğrenimi kullanımını çeşitlendirmek, rekabet üstünlüğünü sürdürmek açısından çok değerli olabilir. Her makine öğrenimi algoritması türü ve alt türü, ekiplerin farklı görevler için kullanabileceği benzersiz faydalara ve yeteneklere sahiptir. Burada beş ana türü ve bunların uygulamalarını tartışacağız.

Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi bir bilgisayar bilimidir, veri bilimi ve yapay zeka Sistemlerin ek programlama müdahaleleri olmadan verilerden öğrenmesini ve iyileştirmesini sağlayan (AI) alt kümesi.

ML modelleri, performans optimizasyonu için açık talimatlar kullanmak yerine, görevleri veri modellerine ve çıkarımlara dayalı olarak dağıtan algoritmalara ve istatistiksel modellere dayanır. Başka bir deyişle, ML, çıktıları tahmin etmek için girdi verilerinden yararlanır ve yeni veriler ortaya çıktıkça çıktıları sürekli olarak günceller.

Örneğin perakende web sitelerinde, makine öğrenme algoritmaları Satın alma geçmişine dayalı önerilerde bulunarak tüketicinin satın alma kararlarını etkileyebilir. IBM, Amazon, Google, Meta ve Netflix'inkiler de dahil olmak üzere pek çok perakendecinin e-ticaret platformu, kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için yapay sinir ağlarına (YSA) güveniyor. Perakendeciler de sıklıkla aşağıdaki verilerden yararlanıyor: chatbots ve sanal asistanlar, ML ile uyum içinde ve doğal dil işleme (NLP) teknolojisi, kullanıcıların alışveriş deneyimlerini otomatikleştirmek için.

Makine öğrenimi türleri

Makine öğrenimi algoritmaları beş geniş kategoriye ayrılır: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, yarı denetimli öğrenme, kendi kendini denetlemeli ve takviyeli öğrenme.

1. Denetimli makine öğrenimi

Denetimli makine öğrenimi modelin etiketli bir veri kümesi üzerinde eğitildiği (yani hedef veya sonuç değişkeninin bilindiği) bir tür makine öğrenimidir. Örneğin, veri bilimcileri kasırga tahmini için bir model oluşturuyorsa, girdi değişkenleri tarih, konum, sıcaklık, rüzgar akış düzenleri ve daha fazlasını içerebilir ve çıktı, o günler için kaydedilen gerçek kasırga etkinliği olacaktır.

Denetimli öğrenme yaygın olarak risk değerlendirmesi, görüntü tanıma, tahmine dayalı analitik ve dolandırıcılık tespitidir ve çeşitli algoritma türlerini içerir.

• Regresyon algoritmaları—gerçek veya sürekli değerler (örneğin sıcaklık, maaş) arasındaki doğrusal ilişkileri tanımlayarak çıktı değerlerini tahmin edin. Regresyon algoritmaları arasında doğrusal regresyon, rastgele orman ve degrade artırmanın yanı sıra diğer alt türler de bulunur.
• Sınıflandırma algoritmaları—girdi verilerinin parçalarını etiketleyerek kategorik çıktı değişkenlerini (örneğin, "önemsiz" veya "önemsiz değil") tahmin edin. Sınıflandırma algoritmaları arasında lojistik regresyon, k-en yakın komşular ve destek vektör makineleri (SVM'ler) yer alır.
• Naive Bayes sınıflandırıcıları—büyük veri kümeleri için sınıflandırma görevlerini etkinleştirin. Ayrıca belirli bir sınıfın veya/kategorinin girdi dağılımını modelleyen üretken öğrenme algoritmaları ailesinin bir parçasıdırlar. Naïve Bayes algoritmaları şunları içerir: Karar ağaçlarıaslında hem regresyon hem de sınıflandırma algoritmalarını barındırabilir.
• Nöral ağlarDoğal dil çevirisi, görüntü tanıma, konuşma tanıma ve görüntü oluşturma gibi süreçleri kolaylaştırabilen çok sayıda bağlantılı işlem düğümüyle insan beyninin çalışma şeklini simüle edin.
• Rastgele orman algoritmaları—bir dizi karar ağacından elde edilen sonuçları birleştirerek bir değer veya kategoriyi tahmin edin.

2. Denetimsiz makine öğrenimi

Denetimsiz öğrenme Apriori, Gauss Karışım Modelleri (GMM'ler) ve temel bileşen analizi (PCA) gibi algoritmalar, etiketlenmemiş veri kümelerinden çıkarımlar yaparak keşfedici veri analizini kolaylaştırır ve örüntü tanıma ve tahmine dayalı modellemeyi mümkün kılar.

En yaygın denetimsiz öğrenme yöntemi, veri noktalarını değer benzerliğine göre (müşteri segmentasyonu veya anomali tespiti). Birliktelik algoritmaları, veri bilimcilerin büyük veritabanları içindeki veri nesneleri arasındaki ilişkileri tanımlamasına olanak tanıyarak veri görselleştirmesini ve boyutsallığın azaltılmasını kolaylaştırır.

• K-kümeleme anlamına gelir—veri noktalarını K gruplarına atar; burada belirli bir merkeze en yakın veri noktaları aynı kategori altında kümelenir ve K, boyutlarına ve ayrıntı düzeyine göre kümeleri temsil eder. K-means kümelemesi yaygın olarak pazar bölümleme, belge kümeleme, görüntü bölümleme ve görüntü sıkıştırma için kullanılır.
• Hiyerarşik kümeleme— veri noktalarının başlangıçta gruplar halinde izole edildiği ve daha sonra bir küme kalana kadar benzerliğe dayalı olarak yinelemeli olarak birleştirildiği aglomeratif kümeleme ve tek bir veri kümesinin veri noktaları arasındaki farklara göre bölündüğü bölücü kümeleme dahil olmak üzere bir dizi kümeleme tekniğini açıklar. .
• Olasılıksal kümeleme—veri noktalarını belirli bir dağılıma ait olma olasılıklarına göre gruplandırarak yoğunluk tahmini veya "yumuşak" kümeleme problemlerinin çözülmesine yardımcı olur.

Denetimsiz makine öğrenimi modelleri genellikle "bunu satın alan müşteriler şunu da aldı..." türündeki öneri sistemlerinin arkasında yer alır.

3. Kendi kendini denetleyen makine öğrenimi

Kendi kendini denetleyen öğrenme (SSL), modellerin çok sayıda açıklamalı ve/veya etiketli veri kümeleri gerektirmek yerine etiketlenmemiş veriler üzerinde kendilerini eğitmesine olanak tanır. Tahmine dayalı veya bahane öğrenme algoritmaları olarak da adlandırılan SSL algoritmaları, girdinin bir kısmını diğer kısmından öğrenir, otomatik olarak etiketler oluşturur ve denetlenmeyen sorunları denetlenen sorunlara dönüştürür. Bu algoritmalar, modelleri eğitmek için gereken etiketli eğitim verilerinin hacminin son derece büyük olabildiği (bazen engelleyici derecede) bilgisayarlı görme ve NLP gibi işler için özellikle kullanışlıdır.

4. Pekiştirmeli öğrenme

Takviye öğrenimiOlarak da adlandırılan insan geri bildiriminden takviyeli öğrenme (RLHF), Bir ödül ve ceza sistemi kullanarak algoritmaları eğiten bir tür dinamik programlamadır. Takviyeli öğrenmeyi dağıtmak için bir aracı, önceden belirlenmiş bir hedefe ulaşmak için belirli bir ortamda eylemler gerçekleştirir. Temsilci, yerleşik bir ölçüme (genellikle puanlara) dayalı olarak eylemleri nedeniyle ödüllendirilir veya cezalandırılır ve temsilciyi iyi uygulamalara devam etmeye ve kötü olanları atmaya teşvik eder. Tekrarlamayla temsilci en iyi stratejileri öğrenir.

Takviyeli öğrenme algoritmaları video oyunu geliştirmede yaygındır ve robotlara insan görevlerini nasıl kopyalayacaklarını öğretmek için sıklıkla kullanılır.

5. Yarı denetimli öğrenme

Beşinci tür makine öğrenimi tekniği, denetimli ve denetimsiz öğrenme arasında bir kombinasyon sunar.

Yarı denetimli öğrenme algoritmaları, küçük etiketli bir veri kümesi ve büyük bir etiketsiz veri kümesi üzerinde eğitilir; etiketli veriler, daha büyük etiketsiz veri kümesi için öğrenme sürecini yönlendirir. Yarı denetimli bir öğrenme modeli, veri kümelerini tanımlamak için denetimsiz öğrenmeyi kullanabilir ve ardından kümeleri etiketlemek için denetimli öğrenmeyi kullanabilir.

Üretken çekişmeli ağlar (GAN'lar)—derin öğrenme İki sinir ağını eğiterek etiketlenmemiş veriler üreten araç, yarı denetimli makine öğreniminin bir örneğidir.

Türü ne olursa olsun, makine öğrenimi modelleri kurumsal verilerden veri içgörüleri toplayabilir ancak bunların insan/veri yanlılığına karşı savunmasızlığı, sorumlu yapay zeka uygulamalarını kurumsal bir zorunluluk haline getirir.

Watsonx.ai ile çeşitli makine öğrenimi modellerini yönetin

Geliştiricilerden kullanıcılara ve düzenleyicilere kadar neredeyse herkes, yapay zeka teknolojisiyle doğrudan etkileşime girsin ya da geçmesin, bir noktada makine öğrenimi uygulamalarıyla etkileşime girer. Ve makine öğrenimi teknolojisinin benimsenmesi yalnızca hızlanıyor. küresel makine öğrenimi pazarı değerlendi 19'de 2022 milyar ABD doları ve 188 itibarıyla 2030 milyar ABD dolarına ulaşması bekleniyor (bileşik büyüme oranı yüzde 37'nin üzerinde).

ML'nin benimsenmesinin ölçeği ve artan iş etkisi, AI ve ML teknolojilerini anlamayı sürekli ve hayati derecede önemli bir taahhüt haline getiriyor ve teknolojiler geliştikçe dikkatli izleme ve zamanında ayarlamalar gerektiriyor. IBM® ile watsonx.ai™ AI stüdyosu sayesinde geliştiriciler makine öğrenimi algoritmalarını ve süreçlerini kolaylıkla yönetebilir.

IBM watsonx™ yapay zeka ve veri platformunun bir parçası olan IBM watsonx.ai, yapay zeka geliştiricilerinin yapay zeka modellerini verilerin çok küçük bir kısmıyla eğitmesine, doğrulamasına, ayarlamasına ve devreye almasına yardımcı olmak için yeni üretken yapay zeka yeteneklerini ve yeni nesil kurumsal stüdyoyu birleştirir. zamanın bir kısmı. Watsonx.ai, ekiplere, işletmelerin optimum gerçek dünya yapay zeka performansı için veri içgörülerinden yararlanmasına yardımcı olan gelişmiş veri oluşturma ve sınıflandırma özellikleri sunar.

Verilerin çoğaldığı çağda yapay zeka ve makine öğrenimi, teknolojik inovasyon ve iş rekabeti kadar günlük iş operasyonlarının da ayrılmaz bir parçasıdır. Ancak modern bir toplumun yeni temelleri olarak, aynı zamanda kurumsal BT altyapılarını çeşitlendirme ve işletmelerin ve onlara bağımlı olan kişilerin yararına çalışan teknolojiler yaratma fırsatını da temsil ediyorlar.

watsonx.ai AI stüdyosunu keşfedin