Makine öğreniminin avantajlarını ve dezavantajlarını inceleyelim. Makine öğrenimine birçok iş unvanı dahildir: iş yöneticileri, veri bilimcileri, ve DevOps mühendisleri. Konuyu iyi kavramak makine öğrenme yaşam döngüsü, kaynakları doğru şekilde tahsis etmenize ve bu döngünün neresinde olduğunuzu belirlemenize yardımcı olacaktır. Merak etme; makine öğreniminin avantajları, bu çabanız için sizi büyük ölçüde ödüllendirecektir. İncelemeniz için kapsamlı bir makalemiz var. makine öğrenimi tarihi başlamadan önce.

2022'de işletmeler için makine öğreniminin faydaları

Bugünlerde "Makine Öğrenimi" terimini çok duyuyoruz, özellikle de bu konudaki söylentilerden sonra. büyük Veri. Tahminlerde bulunarak ve daha iyi kararlar almalarına yardımcı olarak, zorlukları çözmeyi ve işletmelere fayda sağlamayı vaat ediyor.

Makine öğrenimi onlarca yıldır ortalıkta dolaşıyor, ancak Büyük Veri çağında bu tür yapay zeka her zamankinden daha önemli. Açıklaması nedir? Basitçe ifade etmek gerekirse, işletmelerin teknolojilerimiz tarafından üretilen muazzam miktarda veriyi filtrelemek ve kullanmak için yardıma ihtiyacı var. İşletmeler, makine öğrenimi teknolojisini kullanarak büyük miktarlarda veriyi hızla işleyen otomatik modeller geliştirebilir ve sorunları çözmek için bunu nasıl uygulayacaklarını "öğrenebilir".

Son yıllarda yapay zeka ve makine öğreniminin popülaritesi arttı. Hepimiz farkına bile varmadan ML'yi gördük. E-posta sağlayıcınızın spam tespiti en yaygın örneklerden biridir ve Facebook'un 'Resim' veya 'Yüz' etiketlemesi de bir diğeridir. Gmail, spam içerikli terimleri tanımlamak için doğal dil işlemeyi kullanırken, Facebook, görsel (yüz) tanıma teknolojisini kullanarak fotoğrafları otomatik olarak etiketler. Yapay zeka ve makine öğreniminin işletmeler için çeşitli avantajları vardır. Şimdi makine öğreniminin bazı faydalarına bir göz atalım.

Trendleri ve kalıpları kolayca tanımlar

Makine öğrenimi, büyük miktarda veriyi inceleyebilir ve insanların fark edemeyeceği belirli eğilimleri ve kalıpları keşfedebilir. Amazon gibi bir e-ticaret işletmesi için, müşterilerin göz atma davranışlarını ve satın alma geçmişlerini anlamak, onların ihtiyaçlarına uygun doğru ürünleri, fırsatları ve bildirimleri sunmak önemlidir. Bulguları onlara alakalı reklamları göstermek için kullanır.

Ürün pazarlamasını basitleştirir ve doğru satış tahminlerine yardımcı olur

ML'nin, ürünlerini daha etkili bir şekilde tanıtma ve daha kesin satış tahminleri yapma açısından işletmelere birçok faydası vardır. Makine öğreniminin en önemli faydalarından biridir. Satış ve pazarlama departmanları ML'den önemli ölçüde yararlanır ve en önemli avantajları şunlardır:

Sınırsız kaynaklardan büyük miktarda veri tüketimi

ML, istediğiniz tüm karmaşık verileri tüketir. Müşteri davranış kalıplarına göre, satış ve pazarlama yöntemlerinizi değerlendirmek ve değiştirmek için tüketilen verilerden düzenli olarak yararlanabilirsiniz. Modeliniz eğitildikten sonra son derece alakalı değişkenleri keşfedebilir. Sonuç olarak, zaman alan bağlantıları ortadan kaldırarak odaklanmış veri akışları alabileceksiniz.

Hızlı analiz tahmini ve işleme

ML, ilgili verileri hızlı bir şekilde işleyip tanımlayarak doğru zamanda uygun eylemleri gerçekleştirmenize olanak tanır. Örneğin ML, müşterinizin mümkün olan en iyi sonraki teklifini optimize edecektir. Sonuç olarak müşterileriniz, sizin planlama yapmak ve onlara doğru reklamın gösterildiğinden emin olmak için zaman harcamanıza gerek kalmadan, her an en iyi teklifi görebilir.

Geçmiş müşteri davranışlarını yorumlayın

ML, önceki davranışlardan veya sonuçlardan elde edilen verileri yorumlamanıza olanak tanır. Sonuç olarak, sahip olacağınız yeni ve farklı verilere dayanarak üstün müşteri davranışı tahminleri yapabilirsiniz.

İnsan müdahalesine gerek yoktur (otomasyon)

ML'yi kullanırken projenize dikkat etmeniz gerekmez. Bilgisayarların öğrenmesine izin verilmesi anlamına geldiğinden, onların kendi başlarına algoritma geliştirmelerine ve tahminlerde bulunmalarına olanak tanır. Anti-virüs yazılımı buna bir örnektir; yeni tehlikeler keşfedildikçe nasıl engelleneceklerini buluyorlar. Makine öğrenimi ayrıca spam'ı tanımlamada da iyidir.

Müşteri yaşam boyu değer tahmini

Günümüzün pazarlamacıları, müşteri yaşam boyu değerini belirlemek de dahil olmak üzere birçok büyük zorlukla karşı karşıyadır. Şirketler, önemli iş öngörüleri oluşturmak için kullanılabilecek çok büyük miktarda veriye erişebilir. ML ve veri madenciliği, kuruluşlara tüketici davranışlarını, satın alma kalıplarını tahmin etmede ve bireysel tüketicilere İnternet faaliyetlerine ve satın almalarına göre mümkün olan en iyi teklifleri sunmada yardımcı olabilir.

Spam'ı algılama

ML ile spam tespiti uzun süredir kullanılıyor. E-posta servis sağlayıcıları daha önce istenmeyen postaları filtrelemek için önceden var olan, kurala dayalı yaklaşımları kullanıyordu. Spam filtreleri ise artık spam ve kimlik avı e-postalarını tanımlamak için yapay sinir ağlarını kullanarak yeni kurallar geliştiriyor. Makine öğreniminin en çok kullanılan faydalarından biridir.

Devamlı gelişme

Makine öğrenimi algoritmalarının en önemli avantajlarından biri zamanla daha iyi hale gelebilmeleridir. Makine öğrenimi algoritmaları, işledikleri veri miktarının giderek artması nedeniyle verimliliği ve doğruluğu artırır. Bu, algoritmanın veya programın daha fazla "deneyim" kazanmasına ve daha iyi kararlar almasına veya tahminlerde bulunmasına olanak tanır.

Bu kalite artışı, hava durumu tahmin modelleri de dahil olmak üzere birçok alanda belirgindir. Tahminler geçmiş hava durumu düzenlerine ve olaylara dayanmaktadır; bundan sonra gerçekleşmesi en muhtemel olanı tahmin etmeye alışkınlar. Veri kümenizde ne kadar çok veri varsa tahminleriniz o kadar doğru olur. Bu aynı temel fikir, karar verme algoritmaları ve diğer öneri türleri için de geçerlidir.

Çok boyutlu ve çok çeşitli verileri işleme

ML algoritmaları, dinamik veya belirsiz durumlarda çok boyutlu ve çok katmanlı verileri etkili bir şekilde işler.

Geniş uygulamalar

Bir web tüccarı veya sağlık hizmetleri işletmesi olabilir ve makine öğrenimini kendi avantajınıza kullanabilirsiniz. Tüketicilere çok daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunabilir ve aynı zamanda uygulandığı yerde uygun kişileri de hedefleyebilir.

Daha hızlı karar verme: 

Makine öğrenimi, şirketlerin verileri her zamankinden daha hızlı analiz etmesine ve işlemesine olanak tanıyarak hızlı, hatta anlık karar almaya olanak tanır. Örneğin makine öğrenimi tabanlı yazılım, bir firmanın güvenlik ortamındaki herhangi bir anormalliği tespit edebilir ve bir veri ihlali olduğunda şirketin teknik ekibini hızla bilgilendirebilir. Bu platformlar, kuruluşların tüketici bilgilerini korumalarına, itibarlarını korumalarına ve maliyetli düzeltici eylemlerden kaçınmalarına yardımcı olmak için etkili kurtarma çözümlerinin hızlı bir şekilde değerlendirilmesine olanak tanır. Makine öğreniminin en önemli faydalarından biridir.

Ürün önerileri

Müşterilere ürün önermek, özellikle üst satış ve çapraz satış olmak üzere herhangi bir satış ve pazarlama planı için kritik öneme sahiptir. ML algoritmaları, bir müşterinin satın alma geçmişini analiz edecek ve bu bilgiyi, ürün envanterinizde tüketicinin ilgi duyduğu ürünleri tanımlamak için kullanacaktır. Benzer ürünler, algoritma tarafından tanımlanan yinelenen kalıplara göre kümeler halinde gruplandırılacaktır.

Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenmesine olanak tanıyan bir algoritmalar topluluğudur. Denetimsiz öğrenme özellikle bir tür makine öğrenimi tekniğidir. Bunun gibi bir model, işletmelerin müşterilere daha iyi ürün önerileri sunmasına olanak tanıyacak ve bu da satışların artmasını sağlayacaktır. Bu şekilde, denetimsiz öğrenme, ürüne dayalı üstün bir öneri sisteminin geliştirilmesine yardımcı olur.

Finansal analiz

ML, büyük miktarda sayısal ve doğru geçmiş veriler nedeniyle finansal analizde kullanılabilir. ML halihazırda finansta portföy yönetimi, otomatik ticaret, kredi aracılık ve dolandırıcılık tespiti için kullanılıyor.

Bununla birlikte, makine öğreniminin finans alanındaki gelecekteki uygulamaları, güvenlik, müşteri hizmetleri ve duygu analizi için sohbet robotlarını ve diğer konuşma arayüzlerini içerecektir.

Görüntü tanıma

Bilgisayarla görme olarak da bilinen görüntü tanımlama, resimlerden ve diğer yüksek boyutlu verilerden sayısal ve sembolik bilgiler çıkarma yeteneğidir. Madencilik, makine öğrenimi, örüntü tanıma ve veritabanı bilgisi keşfi madenciliği gerektirir. ML'nin görüntü analizinde kullanımı, sağlık ve ulaşım dahil olmak üzere çeşitli sektörlerdeki işletmeler için kritik öneme sahiptir.

Tıbbi tanı

MIMS, sağlık kuruluşlarına, daha iyi teşhis ekipmanı ve etkili tedavi seçenekleri kullanarak hasta sağlığını iyileştirmek ve maliyetleri düşürmek için ihtiyaç duydukları araçları sağlamıştır. Artık tıpta hemen hemen tüm teşhisleri koymak, yeniden yatışları tahmin etmek, ilaçları reçete etmek ve yüksek riskli hastaları belirlemek için kullanılıyor. Bu tahminler ve içgörüler hasta kayıtlarından ve veri setlerinden elde edilirken hastanın gösterdiği semptomlar da dikkate alınır. Makine öğreniminin en umut verici faydalarından biridir.

Siber güvenliğin iyileştirilmesi

Siber güvenlik tehditlerinin artması nedeniyle yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi giderek daha önemli hale geliyor. Makine öğrenimi, bir kuruluşun yapay zekanın temel sorunlarından biri olan siber güvenliğini güçlendirmek için kullanılabilir. Burada ML, çağdaş sağlayıcıların bilinmeyen tehlikeleri hızlı ve etkili bir şekilde tanımlayan yeni teknolojiler geliştirmelerine olanak tanır.

Makine öğreniminin dezavantajları

Makine öğrenimi ne kadar fayda sağlarsa sunsun mükemmel değildir. Aşağıdakiler dezavantajlarından bazılarıdır:

Veri toplama

Eğitmek için büyük miktarda veriye ihtiyaç vardır. Bunlar önyargısız ve kaliteli olmalıdır. Algoritma ayrıca yeni verinin gelmesini ve indirilmesini beklerken de gecikebilir.

Zaman ve kaynaklar

ML teknolojilerinin yeterince gelişebilmesi zaman ve kaynak gerektirir. Bu nedenle sonuçları şu anda mükemmel olmaktan uzak.

Sonuçların yorumlanması

Bir diğer konu ise algoritmaların elde ettiği sonuçları doğru bir şekilde anlama kapasitesidir. Algoritmaların amaçlanan amaçlarına göre seçilmesi kritik öneme sahiptir.

Yüksek hata duyarlılığı

Makine öğrenimi hatalara karşı savunmasızdır. Kapsamı dar olacak şekilde küçük veri kümelerine sahip bir model eğittiğinizi varsayalım. Önyargılı bir eğitim seti sonucunda önyargılı tahminler alırsınız. Bunun sonucunda müşteriler alakasız reklamlar görecektir. ML söz konusu olduğunda, bunun gibi hatalar, uzun süre fark edilmeyen, bitmeyen bir sorun zincirine yol açabilir. Ve eğer keşfedilirse kaynağın keşfedilmesi ve düzeltilmesi oldukça zaman alır.

Ücret 

Bu teknolojilerin geliştirilmesi için gereken finansman oldukça büyüktür. Yolculuğun her aşamasının başarılı olması için paraya ihtiyacı vardır. Başlamak için algoritmalar oluşturan bir mühendis ekibine ihtiyacınız var. Bir de insanlara makine öğrenimi dilini nasıl konuşacaklarını ve süreci nasıl yürüteceklerini öğretme meselesi var. Son olarak bu amaç için tasarlanmış özel makinelere ihtiyacınız olacak. Ve tüm bunların genel olarak oldukça pahalı olduğundan bahsetmiyorum bile.

ML her proje için uzmanlaşmak zorundadır

Son olarak, her ticaretin kendi taleplerine uyacak şekilde özel olarak hazırlanmış bir sisteme ihtiyacı olacaktır. Bu, üretim ve benzeri gibi sağlık hizmetlerinin de kendine ait olduğu anlamına gelir. Sonuç olarak yüksek uzmanlık, her sektöre yönelik bir tasarım geliştirecek eğitimli uzmanlara ihtiyaç duymaktadır. Daha önce de belirtildiği gibi zaman alıcı ve maliyetlidir.

Makine öğrenimi örnekleri

Makine öğrenimi zaten hayatımızın bir parçası; dinlediğimiz müzikten işe aldığımız kişilere kadar her şeyi etkiliyor. Peki ML bunu nasıl yapıyor? Makine öğreniminin yararlarına ilişkin bazı örnekleri inceleyelim.

Müzik önerileri

Müzik önerisi, her gün gördüğümüz makine öğreniminin en sık görülen örneklerinden biridir. Örneğin Spotify ve Apple Music size sanatçı önerileri sunabilir. Öneri algoritması geçmişte dinlediklerinizi dikkate alır ve bunu bloglarda ve makalelerde sıklıkla tartışılan sanatçılara ilişkin verilerle birlikte hesaba katar. Makine öğreniminin en popüler faydalarından biridir.

Makine öğrenimi yöntemi daha sonra şu anda keyif aldığınız müzisyenlerle karşılaştırılabilecek diğer müzisyenleri önerebilir.

gayrimenkul değerlemesi

Makine öğrenimi algoritmaları, bir mülkün özelliklerine ve bölgedeki karşılaştırılabilir evlerin satışlarına ilişkin mevcut verileri analiz ederek Zillow ve Redfin gibi web siteleri için gayrimenkulün mevcut değerini tahmin ediyor.

Arama motoru sonuçları

Google'da arama yaptığınızda şirketin makine öğrenimi algoritmaları, sonuçların gelecekteki sunumunu iyileştirmek için davranışınızı analiz eder. Örneğin, Google'ın ilk sayfasının üst kısmına yakın olmayan bir web sitesinde önemli miktarda zaman geçirin. Algoritma muhtemelen gelecekte karşılaştırılabilir veya ilişkili sorgular için bunu daha yükseklere çıkaracaktır.

şuna bakabilirsin alışılmadık makine öğrenimi örnekleri nasıl yapıldığını görmek için.

Makine öğreniminin geleceği

Geçtiğimiz on yıl, artık bilim kurgu konusu olmayan makine öğrenimi ve yapay zeka (AI) teknolojilerinin yükselişine tanık oldu. Bunlar, devasa veritabanlarını çeşitli amaçlarla anlama ve kullanma şeklimizde şimdiden önemli değişiklikler yapan 1.41 milyar dolarlık bir işletme. ML ve AI arasındaki farkı bilmek istiyorsanız makalemize göz atabilirsiniz. makine öğrenimi vs yapay zeka karşılaştırması.

Göre helomics Araştırmaya göre, küresel yapay zeka sektörünün 20 yılına kadar 2025 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Büyüme olasılıkları sunan yalnızca yapay zeka değil; Makine öğrenimi, uzun süredir devam eden sektörleri de alt üst etme potansiyeline sahip. Gartner'a göre yapay zeka ve makine öğrenimi alanı 2.3 yılına kadar 2022 milyon yeni iş yaratacak. Makine öğrenimi mühendisliği ve daha fazla bağlantılı işler artıyor.

Netflix'in öneri sisteminden sürücüsüz arabalara kadar pek çok yeni teknoloji artık makine öğrenimi tarafından destekleniyor. Kuruluşların daha yakından incelemeye başlamasının zamanı geldi. Makine öğrenimi teknolojileri, kişisel ve profesyonel yaşamlarımızda ve işletmelerimizin temel süreçlerinde giderek daha yaygın hale geliyor. Onun için hazır mısın?