Mobil Uygulamaların Geleceği vs ML
Netflix‘in benzer programları nasıl önerdiğini veya Snapchat’in yüzünüzün şeklini nasıl bildiğini merak ettiniz mi? Her şey yapay öğrenmeye bağlı. Modeller, derin öğrenme ve görüntü tanıma gibi teknikleri kullanarak inanılmaz şeyler başarabilir.
Dünya çapındaki yapay öğrenme pazarının değeri 15 milyar dolar ve 2029 yılına kadar 200 milyar doların üzerine çıkacağı tahmin ediliyor. Bu büyüme, onun işletmeyi dönüştürmek için muazzam potansiyelini gösteriyor. Şirketler, geçmiş verilerden öğrenerek, gelişmiş bir müşteri deneyimi sağlamak için yapay öğrenme teknolojisini kullanabilir.
Bu makale, yapay öğrenme ve bunun mobil uygulamalar üzerindeki etkisini inceleyecektir.
Yapay Öğrenme Nedir?
Yapay öğrenme, yapay zekanın (AI) bir dalıdır. Veri alma, kalıpları ve bilgileri bulma ve ardından insan yardımı olmadan gelişen tahminler yapma sürecidir. Daha fazla veri ve deneyimle, yapay öğrenme modelleri dikkate değer ölçüde yüksek doğruluk elde edebilir.
Yapay Öğrenme Nasıl Çalışır?
Temel olarak, veri üreten herhangi bir görev, tanımlanmış kalıplara sahiptir ve optimizasyon gerektirir ve makine öğrenimi otomasyonu için bir adaydır. Tensorflow gibi platformlar sayesinde yapay öğrenme sadece büyük şirketler için bir seçenek değil. Aslında, tüm şirketlerin yaklaşık yarısı artık yapay öğrenmeyi belirli bir kapasitede kullanıyor.
Yapay öğrenmenin öngörücü gücü, kapsamlı bir eğitim veri kümesinden öğrenebildiği zaman ortaya çıkar. Günümüzün büyük veri ve yüksek CPU hızları dünyasında modeller, görevlerini nasıl yapacaklarını öğrenmek için milyonlarca örneği analiz edebilir. Bu veri madenciliği, herhangi bir tahmine dayalı analiz gerçekleşmeden önce derinlemesine bir anlayış elde etmelerini sağlar.
Yapay Öğrenme Tekniklerini Anlama
Yapay Öğrenme algoritmaları veri alır, eylemler gerçekleştirir ve tahminler üretir. Bu algoritmalar verileri farklı şekilde işler ve farklı sonuçlar üretir, bu nedenle bazıları belirli görevlere diğerlerinden daha uygundur.
Ayrıca, basit kümeleme modellerinden gelişmiş sinir ağlarına kadar karmaşıklık bakımından da çeşitlilik gösterirler. Yapay Öğrenme modelleri genellikle üç kategoriye ayrılabilir:
- Denetimli Öğrenme: Algoritmalar, aradıkları sonuca ilişkin örneklerle sağlanır. Ardından, eğitimli tahminler yapmak için gelecekteki örneklerde aynı kalıpları ararlar.
- Denetimsiz Öğrenme: Algoritmalar bir veri kümesiyle sağlanır ve yeni modeller arar. Daha sonra verileri, müşterileri kümelemek gibi anlamlı gruplar halinde düzenlerler.
- Takviyeli Öğrenme: Algoritmalar, deneme yanılma sürecinde yeni kurallar yaratır. Yavaş yavaş, model bu sonuçlara dayalı bir sonuca ulaşmanın en iyi yolunu öğrenir.
Uygun Yapay Öğrenme algoritması, veri boyutu, hız ve amaçlanan sonuçlar gibi birçok şeye bağlıdır. Mobil uygulama geliştiricileri, değişen iş gereksinimlerine uyum sağlamak için çeşitli Yapay Öğrenme tekniklerini kullanır.
Mobil Uygulamalarda Yapay Öğrenme
Yapay Öğrenme devrimi yolda ve modeller süreçleri hiç olmadığı kadar hızlı iyileştiriyor. Mobil uygulamalar farklı değil. Mobil uygulama yapay öğrenme modelleri veri madenciliği, tahmin, kişiselleştirme ve güvenlik için kullanılır.
İşletmelerin büyük bir yüzde 76’sı yapay öğrenmenin benimsenmesine öncelik veriyor. Bu arada, birçok endüstri şimdiden ödüllerini alıyor.
Perakende
Perakende uygulamaları, müşterilere daha derin bir kişiselleştirilmiş deneyim sağlamak için yapay öğrenme kullanır. Buna iyileştirilmiş hizmet, son derece alakalı ürün önerileri ve uygun teklifler dahildir.
Perakende yapay öğrenme uygulaması örnekleri arasında, aramaları anlamak ve ince ayarlı sonuçları görüntülemek için yapay öğrenme kullanan Amazon gibi devler, yeni kurulan şirketler ve teknolojinin en son noktasındaki daha küçük şirketler yer alıyor.
Böyle bir uygulama olan Criteo, e-ticaret uygulamalarıyla makine öğrenimini kullanmanın gücünü gösteriyor. Algoritmaları ayda bir milyardan fazla müşteriyi izliyor. Ardından, geniş veri kümelerine dayalı olarak sağlam yeniden hedefleme reklamları tasarlar.
Şirketlerin yüzde 50’den fazlası, pazarlamayı geliştirmek için yapay öğrenmeyi zaten kullanıyor. Sunduğu gelişmiş müşteri deneyimi ile bu trend daha da büyüyecek.
Finans
Yapay Öğrenme, finans uygulamalarını iki şekilde etkileyebilir. İlk olarak, veri güvenliğinde, dolandırıcılığın tespit edilmesinde ve olağandışı işlemlerin engellenmesinde kritik iyileştirmeler sağlamaya yardımcı olabilir. Ayrıca biyometri gibi daha katı cihaz içi kimlik doğrulama yöntemleri de sunabilir.
Yapay Öğrenme, insanların paralarını kullanma şeklini de değiştirebilir. Wombat gibi uygulamalar, bilgiyi yatırımcıların eline geri verirken, akıllı ve kişiselleştirilmiş projeksiyonlar ve öneriler, finansal hizmetleri her kullanıcıya göre uyarlayabilir.
Sağlık
Kullanıcı verilerini temel alan yapay öğrenme, sağlığımızı yönetme şeklimizi dönüştürme potansiyeline sahiptir. Mobil sağlık uygulamaları, hasta kayıtlarındaki eğilimleri analiz etmekten bireysel antrenmanlar tasarlamaya kadar, gerçek zamanlı sağlık bilgileri verebilen güçlü yardımcılar haline gelebilir.
Özellikle denetimli öğrenme, hastalıkların teşhisinde kritik hale geldi. Aysa gibi uygulamalar, kapsamlı bir tıbbi görüntü veri tabanından öğrenerek semptomları kontrol edebilir ve durumları tanımlayarak daha hızlı ve daha uygun tedaviye olanak tanır.
Yolculuk
Google Haritalar yıllardır gezginlere akıllı yol tarifleri sağlarken, seyahat endüstrisi artık daha fazla gelişmeye hazır. Seyahat müşterilerini desteklemenin harika bir yolu sohbet robotlarıdır. Örneğin Kayak, mobil sohbet robotunu tüm seyahat döngüsüne dahil ediyor. Botları fikirler, ek ürünler ve destek sağlar.
Benzer şekilde, Hopper, müşterilerin seyahatlerini rezerve etmeleri için en ucuz zamanı önermek için geçmiş fiyatlandırma modellerinden öğrenir. Bu güçlü araçlarla seyahat şirketleri, müşterileriyle çok daha derin bir düzeyde etkileşim kurar.
Yapay Öğrenme ve Mobil Uygulama Geliştirme
Mobil cihazlar günlük hayatımızı domine ediyor. Yapay Öğrenme kullanan mobil uygulamalar oluşturarak, hizmetleri kullanıcı davranışına göre ayarlayabiliriz. Buna karşılık, bu sadakati teşvik eder ve alt çizgiyi iyileştirir.
Algoritmalarda, platformlarda ve yazılım geliştirme kitlerinde (SDK’lar) sağlanan ilerlemeler artık sağlam modellerin mobil uygulamaları güçlendirmesine olanak tanıyor. Mobil geliştiriciler, mobil uygulama geliştirmeye devrim niteliğinde yetenekler kazandırmak için diğer çerçevelerin yanı sıra Flutter ile makine öğreniminden yararlanabilir.
Gelişmiş kullanıcı deneyiminden yeni özelliklere kadar, mobil uygulamaların ve yapay öğrenmenin geleceği parlak görünüyor.
Tebrikler 👏👏, bu yazının sonuna geldiniz!
Yeni bir şey öğrendiyseniz veya bu makaleyi okumaktan zevk aldıysanız, başkalarının görebilmesi için lütfen paylaşın. O zamana kadar, bir sonraki yazıda görüşmek üzere!
Ayrıca beni Twitter’da @hasanyildiz84‘de bulabilirsiniz .
