Makine öğrenimi, Veri Kalitesini iyileştirmeyi kolaylaştırır. Veri Kalitesi, verilerin doğruluğunu ifade eder: Yüksek kaliteli veriler daha doğrudur, düşük kaliteli veriler ise daha az doğrudur. Doğru veri/bilgi, iyi karar vermeyi destekler. Hatalı veri/bilgi, kötü karar verilmesine neden olur. 

Dolayısıyla, makine öğrenimi kullanılarak doğru bilgiler sağlanarak akıllı karar verme desteklenebilir. 

Makine öğrenimi (ML), yapay zekanın (AI) bir alt bölümüdür. Bununla birlikte, 1970'lerin sonları ile 80'lerin başlarında, yapay zeka araştırmacıları, abartılı ve yerine getirilmeyen vaatler yoluyla araştırma fonlarının çoğunu kaybetti. Geliştirilen küçük makine öğrenimi topluluğu, iflas etme seçeneğine sahipti veya makine öğrenimini uyarlama iş dünyası için küçük, özel görevleri yerine getirmek. İkinci seçeneği seçtiler. 

"Yapay zeka" terimi genellikle makine öğrenimini teşvik etmek için kullanılırken, makine öğrenimi de ayrı bir sektör olarak ele alınabilir.

Çeşitli bireysel, başarılı makine öğrenme algoritmaları birkaç farklı görevi gerçekleştirmek için kullanılmıştır. Bu görevler üç temel işleve ayrılabilir: tanımlayıcı, tahmine dayalı ve kuralcı. Ne olduğunu açıklamak için tanımlayıcı bir makine öğrenimi algoritması kullanılır. Tahmine dayalı makine öğrenimi algoritması, ne olacağını tahmin etmek için verileri kullanır. Kuralcı bir makine öğrenimi algoritması, hangi eylemlerin yapılması gerektiğini önermek için verileri kullanır.

Otomasyon ve Makine Öğrenimi

Modern bilgisayar sistemleri için kullanılan otomasyon, önceden programlanmış kuralları izleyen bir yazılım biçimi olarak tanımlanabilir. Bu, makinelerin bir görevi yerine getirmek için insanların davranışlarını kopyaladığı anlamına gelir. Örneğin, faturalar otomatik bir süreç kullanılarak gönderilebilir, dakikalar içinde üretilir ve insan hatası ortadan kaldırılabilir. 

Otomasyon, tarihsel olarak insanlar tarafından gerçekleştirilen görevleri gerçekleştirmek için teknolojinin kullanılmasıdır. 

bir parçası olmanın yanı sıra yapay zeka, makine öğrenimi de otomasyonda evrimsel bir adım olarak kabul edilebilir. En temel düzeyde makine öğrenimi, hatalarından öğrenebilen ve tepkilerini yeni durumlara göre ayarlayabilen bir otomasyon biçimi olarak ele alınabilir. 

Makine öğrenimi yazılımı, veri kümelerine maruz kalır ve bu verilerden belirli sonuçlar çıkarır. Daha sonra bu sonuçları benzer durumlara uygular. 

Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Makine öğrenimi algoritmaları kullanır. En temel düzeyde, bir algoritma, bir fırın tarifine benzeyen bir dizi adım adım talimattır. Tarife "prosedür" denir ve bileşenlere "girdiler" denir. Makine öğrenimi algoritmaları, en olası uygun yanıtı seçmek için önceki deneyimleri kullanırken alternatif yanıtlara izin veren talimatlara sahiptir. 

Çok sayıda makine öğrenme algoritmaları çeşitli durumlar için kullanılabilir.  

Makine öğrenimi eğitime iş kayıtları, unlu mamullerin resimleri, üretim sensörlerinden gelen veriler veya onarım kayıtları gibi metin, fotoğraf veya sayılar gibi verilerle başlar. Veriler toplanır ve eğitim verisi olarak kullanılmak üzere hazırlanır. Ve ne kadar çok eğitim verisi olursa, ortaya çıkan program o kadar iyi olur.

Eğitim verilerini seçip topladıktan sonra, programcılar uygun bir makine öğrenimi modeli seçer, verileri sağlar ve ardından makine öğrenimi modelinin verilerdeki kalıpları bulması ve tahminler yapması için kendi kendini eğitmesine izin verir. Zaman geçtikçe, bir insan programcı modelde ince ayar yapabilir ve daha doğru sonuçlar elde etmeye yardımcı olmak için parametrelerini değiştirebilir. 

Bazı veriler kasıtlı olarak eğitim sürecinden çıkarılır ve daha sonra makine öğrenimi eğitim programının doğruluğunun test edilmesi ve değerlendirilmesinde kullanılır. Bu eğitim ve test süreci, esnek yanıtlar gerektiren belirli görevler için kullanılabilecek bir makine öğrenimi modeli üretir. 

Makine öğrenimi son derece yararlı olsa da mükemmel değildir ve bir hata yaptığında oldukça şaşırtıcı. 

Makine Öğrenimini Veri Kalitesine Uygulamak

Makine öğrenimi algoritmaları anormallikleri tespit edebilir ve hata tespitini iyileştirmenin yollarını önerebilir. Genel olarak konuşursak, bu Veri Kalitesini iyileştirmek için idealdir. Aşağıda, makine öğrenimi algoritmalarının Veri Kalitesini iyileştirmek için gerçekleştirdiği görevlerin bazı örnekleri verilmiştir:

• Mutabakat: Aktarılan verilerin eksiksiz ve doğru olduğundan emin olmak için güvenilir kaynaklardan alınan verileri karşılaştırma süreci. Makine öğrenimi algoritmaları, mutabakat sorunlarının daha önce nasıl çözüldüğüne ilişkin kullanıcı eylemlerini ve geçmiş verileri inceleyerek, öğrenme için bu örnekleri kullanabilir ve Bulanık mantık, uzlaşma sürecini daha verimli hale getirin.

• Kayıp veri: makine öğrenimi regresyonu modeller, eğilimleri tahmin etmek ve sonuçları tahmin etmek için öncelikle tahmine dayalı analitikte kullanılır, ancak bir kuruluşun sistemindeki eksik verileri tahmin ederek Veri Kalitesini iyileştirmek için de kullanılabilir. Makine öğrenimi modelleri, eksik kayıtları belirleyebilir ve eksik verileri değerlendirebilir. Bu modeller, daha fazla veriyle çalıştıkça doğruluklarını sürekli olarak geliştirir. 

• Veri Kalitesi kuralları: Makine öğrenimi, yapılandırılmamış verileri kullanılabilir bir biçime çevirebilir. Makine öğrenimi, gelen verileri inceleyebilir ve kuralları otomatik olarak oluştur Bu verilerle ilgili kalite endişelerini proaktif olarak gerçek zamanlı olarak iletebilen. Manuel veya otomatik kurallar bilinen sorunlar için çalışır, ancak verilerin artan karmaşıklığıyla birlikte verilerdeki bilinmeyenler de artmaktadır. Daha fazla veriyle, ML algoritmaları bilinmeyenleri daha doğru bir şekilde tahmin edebilir ve tespit edebilir.

• Veri boşluklarının doldurulması: Makine öğrenimi algoritmaları, veriler ile diğer kayıtlı özellikler arasında bir ilişki olduğunda veya mevcut tarihsel bilgiler olduğunda küçük miktarlardaki eksik verileri doldurabilir. Makine öğrenimi olabilir eksik verileri düzeltin bu eksik değerleri değiştirmek için gereken değerleri tahmin ederek sorunları çözer. İnsanlardan gelen geri bildirimler zamanla algoritmaların olası düzeltmeleri öğrenmesine yardımcı olabilir.

• Şirket içi veri temizleme: Manuel veri girişi genellikle eksik adresleri, yanlış yazımları vb. içerir. Makine öğrenimi algoritmaları birçok yaygın hatayı düzeltebilir (bu, adları ve adresleri içerdiğinden yazım denetimi düzeltmez) ve verilerin standartlaştırılmasına yardımcı olur. ML algoritmaları verilerin doğruluğunu artırmak için sürekli olarak referans verileri kullanmayı öğrenebilir. (Referans verisi yoksa, geriye dönük izleme amacıyla verilere kaydedilen bağlantıları kullanmak mümkündür.)

• Düzenleyici raporlamanın iyileştirilmesi: Sırasında düzenleyici raporlama, yanlış kayıtlar yanlışlıkla düzenleyicilere teslim edilebilir. Makine öğrenimi algoritmaları, bu kayıtları gönderilmeden önce tanımlayabilir ve kaldırabilir. 

• İş kuralları oluşturma: Makine öğrenimi algoritmaları – örneğin karar ağacı algoritmaları – mevcut olanı kullanabilir iş kuralları motoru ve yeni iş kuralları oluşturmak veya mevcut iş kurallarını iyileştirmek için veri ambarından alınan bilgiler.

Kalitesiz Verilerin Riskleri

Düşük kaliteli verilerin kullanılması, bir işletmeye zarar vermek ve gereksiz harcamalara neden olur. Yanlış verilere dayalı kararlar ciddi sonuçlara yol açabilir. Neyse ki, makine öğrenimi algoritmaları bu sorunlardan bazılarını hasara yol açmadan önce yakalayabilir. Örneğin, finans kurumları sahte işlemleri belirlemek için makine öğrenimini kullanabilir. 

Birçok işletme, gelişen Veri Yönetimi stratejilerinin bir parçası olarak makine öğrenimini zaten kullanıyor. Kullanıma hazır makine öğrenimi yazılımının kullanılabilirliği, makine öğrenimine erişimi çok daha kolay hale getirdi.

Shutterstock.com lisansı altında kullanılan görsel

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/transforming-data-quality-with-machine-learning/