Yapay Öğrenme bir süredir var. Şimdi büyük veri çağında çok aranıyor. Neden? Niye? Basitçe söylemek gerekirse, kuruluşlar, sistemlerimizin şu anda sürekli olarak ürettiği muazzam miktarda veriyi bulma ve kullanma konusunda yardıma ihtiyaç duyar. İşletmeler, Yapay Öğrenme teknolojisi sayesinde büyük miktarda veriyi hızla işleyen ve bunları sorunları çözmek için nasıl kullanacaklarını “öğrenen” otomatik modeller geliştirebilir.
Yapay Öğrenmenin Farklı Kullanımları
Yapay Öğrenme, geniş ve çeşitli uygulama ve kullanım alanlarına sahiptir ve bunlarla her gün karşılaşıyoruz.
Öneriler: Öneriler oluşturmak için Yapay Öğrenme algoritmaları kullanılır. Bu algoritmalar, dinlediğiniz şarkıları ve şovları analiz ederek keyif alabileceğiniz ek içerikleri belirler ve önerir. Veya ilgili şarkılar, şovlar ve kullanıcı davranışı hakkındaki bilgilerle birlikte izleyin.
Dolandırıcılığı Önleme: Finansal kurumlar, önceden tanımlanmış kriterlerden sapan işlemleri tespit etmek için Yapay Öğrenme modellerini kullanabilir. Satın alma tutarı ve kullanıcı konumu gibi ve bu olduğunda size haber verir.
Arama Motorlarından Sonuçlar: Google’a her arama terimi girdiğinizde, Yapay Öğrenme algoritmaları eylemlerinizi inceler ve gelecekte sonuçların dağılımını değiştirir. Örneğin, bir web sitesinde çok zaman harcıyorsanız. Google’ın algoritması, o sayfaya benzer veya yakından ilgili olan gelecekteki aramalar için o sayfayı olumlu bir şekilde sıralayabilir.
Sohbet Robotları: Çevrimiçi sorunları çözmek için yapay zeka tabanlı bir asistanla etkileşim kurduğunuzda. Eğitimli bir Yapay Öğrenme modeli çalışır ve girdinize göre otomatik olarak doğru yanıtı verir.
İstenmeyen Posta Filtreleri: Gelen kutunuzu istenmeyen e-postalardan korumaya yardımcı olmak için Yapay Öğrenme algoritmaları, konu satırlarındaki, gövde metnindeki ve dönüş adreslerindeki özellikleri analiz etmek için sinir ağlarını kullanır.
Yapay zekada kullanım: Yapay zekanın Yapay Öğrenme alt alanı, bilgisayarların önceki bilgilerden öğrenmesini sağlar. Bir bilgisayar sistemi, geleceği tahmin etmek için geçmiş verileri kullanabilir.
Müşteri Algısı: Hizmet sağlayıcılar, başka bir yerde iş yapmak isteyen müşterileri belirlemek için Yapay Öğrenme modellerini kullanır. Kredi kartı sağlayıcınız, Yapay Öğrenme tabanlı bir platform yardımıyla müşteriyi elde tutmayı artırmaya çalışıyor olabilir. Kredi kartı kullanmayı bıraktıysanız ve beklenmedik bir şekilde düşük APR için bir e-posta teklifi aldıysanız, yapay öğrenme aktif demektir :)
Duygu Analizi: Fikir Madenciliği veya Duygu Yapay Zekası olarak da bilinir. Bu teknik, sosyal medya gönderilerinde altta yatan duyguları belirlemek için Yapay Öğrenme ve doğal dil işlemeyi kullanır. Bu nedenle, tüketicilerin markaları veya ürünleri hakkında nasıl hissettiklerini öğrenmek.
Gayrimenkul Değerlendirmesi: Yapay Öğrenme algoritmaları, bölgedeki ev özellikleri ve karşılaştırılabilir ev satışları hakkında mevcut bilgileri inceleyerek sahibinden ve Hürriyet Emlak gibi web siteleri için gayrimenkulün mevcut değerini belirler.
Öğrenme Uygulamaları: Doğru kurs hızını belirlemek için Duolingo dil öğrenme platformu gibi eğitim araçları kullanıcı verilerini analiz eder.
Bilmediğiniz Yapay Öğrenme Avantajları
Çok sayıda Yapay Öğrenme uygulaması, teknolojinin her türlü işletme için ne kadar yararlı olduğunu göstermektedir. İşletme, üstel faydalar ve iyileştirmeler açısından Yapay Öğrenmenin avantajlarını açıklıyor.
Müşteri etkileşimini özelleştirme = Bugün piyasada rekabet etmek için bir diğer önemli taktik ise kişiselleştirmedir. Kullanıcı davranışını izleyen ve önceki satın almalara dayalı ürün önerileri sunan Yapay Öğrenme platformlarını kullanma. Çevrimiçi perakendeciler, müşterilerle daha kişisel etkileşim kurabilir ve satışları artırabilir. Müşterilere ürün önermek ve onlara bildirim göndermek için Yapay Öğrenmeyi kullanan bir şirketin en iyi örneklerinden biri, küresel dev Amazon’dur.
Verimliliği artırmak için = işletmeler, tekrarlayan görevleri hızlandırmak ve insan kaynaklarını daha değerli faaliyetlere yönlendirmek için Yapay Öğrenmeni kullanabilir. Örneğin, tüm belgeleri aramak için Yapay Öğrenme teknolojisini kullanmak, belgeleri manuel olarak taramaya ve çapraz referans vermeye kıyasla zaman kazandırabilir. Şirketler, bu yeteneklerin kullanımı yoluyla yasal ve düzenleyici uyumlulukla ilgili bilgi alma görevlerinin maliyetini düşürebilir. Ek olarak, insanlar başka görevlere odaklanabilirler.
Müşteri etkileşimini özelleştirme = Yapay Öğrenme sayesinde kararlar her zamankinden daha hızlı alınabilir. Örneğin, bir işletmenin güvenlik ortamındaki anormallikleri tespit etmek için eğitimli Yapay Öğrenme tabanlı yazılım, veri ihlallerini otomatik olarak tanımlayabilir ve bunları ele almaktan sorumlu ekibi uyarabilir.
Bu platformlar, işletmelerin müşteri verilerini korumalarına ve marka itibarlarını korumalarına yardımcı olur. Pratik çözümler hakkında hızlı kararlar alınmasını sağlayarak pahalı düzeltici önlemlerden kaçının.
Talebi Doğru Bir Şekilde Tahmin Etme = İşletmeler, pazar eğilimlerini ve tüketici davranışlarını öngörme konusunda artan bir baskı altındadır. Böylece işletmeler, Yapay Öğrenme modellerini veri analizlerine dahil ederek talebi daha kesin ve etkili bir şekilde tahmin edebilir. Bu, envanter yönetimini geliştirir ve maliyet tasarrufunu artırır.
Sonuç Bağlamı
Yapay Öğrenme ile bir kullanıcı, büyük miktarda veri içeren bir bilgisayar algoritması sağlayabilir ve bilgisayar bunu analiz eder ve önerilerini ve kararlarını yalnızca aldığı verilere dayandırır.
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 .
