Yapay Öğrenmenin En İyi 4 Uygulaması
Yapay Öğrenme, sistemlerin kendi kendine öğrenme kaynağı olarak ilgili verileri kullanan algoritmalar geliştirmesine yardımcı olur. Yapay Öğrenme, yapay zekanın uygulanmasıyla ilgilenir ve sistemlerin açık programlama olmaksızın olaylardan öğrenmesine izin verir. Yetenekleri insan beklentilerini aştı ve onları birçok endüstriye yerleştirdi.
Şimdiye kadar, AI’nın (Yapay Zeka) gelecekteki olasılıkları hakkında birkaç tahmin gördük. Şimdi, farklı sektörlerin ve endüstrilerin en iyi sonuçları elde etmek için günlük operasyonlarında makine dilini nasıl kullandıklarından bahsedelim.
Bu yazıda, çeşitli endüstrilerdeki en iyi yapay öğrenme uygulamalarını ve yapay öğrenmenin gerçek hayattaki uygulamalarını ayrıntılı olarak inceleyeceğim.
1. Perakende işi
Yapay Öğrenme perakendede son trend haline geldi ve perakendeciler, veri işleme sorunlarını ortadan kaldırmak için Spark gibi büyük veri teknolojilerini uygulamaya başladı.
Perakendeciler bu verileri kullanmak için yapay öğrenme algoritmaları uygulamaya başladı. Bu algoritmalar, analiz sürecini otomatikleştirmek için veri kümelerini kullanacak ve perakendecilerin istenen büyümeyi elde etmesine yardımcı olacak.
Aşağıda bir örnek görelim:
Bir online alışveriş sitesini kullanırken hiç benzer ürün veya istediğiniz ürünlerle karşılaştınız mı? Büyük ihtimalle böyle görmüşsünüzdür.
Dünya çapındaki birçok perakende devi, müşterilerini ürün ve hizmetlerini satın almaya ikna etmek için makine öğrenimi algoritmaları kullanıyor. Örneğin, Amazon sinir ağı algoritmalarını kullanır ve Alibaba, müşterilere ürün önerileri göndermek için bir “e-Ticaret Beyni” kullanır. Bütün bunlar sihir değil, hepsi yapay öğrenme algoritmaları aracılığıyla oluyor.
2. Seyahat ve Havacılık
Yapay Öğrenme, ulaşım dünyasında yanan bir iz bıraktı. Kendi kendini süren arabalar, sürücünün rahatlamasına veya boş zaman geçirmesine izin vererek sürüşü kontrol edebilir.
Popüler bir çevrimiçi ulaşım kralı olan Uber ulaşım harika bir örnektir. Uber, yolculuğu müşteri için mümkün olduğunca rahat ve konforlu hale getirmek için çeşitli makine öğrenimi algoritmaları kullanır. Bu soruları hiç düşündünüz mü?
Bir gezinti için fuara nasıl katılıyorsunuz?
Uber, farklı insanların varış noktalarına uyarak araç paylaşımını nasıl teşvik ediyor?
Tüm bu soruların cevaplarını alabilmek için aşağıdaki kavramı anlamamız gerekiyor.
GoUber’de yapay öğrenme, daha sonra Uber tarafından “George” olarak adlandırılan Surge Pricing adlı bir fiyatlandırma modeli oluşturdu. Model, müşterinin doğru fiyatı talep edebilmesi için trafik modellerini tanıyabilir.
2011’de Uber, yoğun trafik ve artan talep nedeniyle müşterilerden iki katı fiyat talep etti. Uber, arz ve talebi tahmin etmek için trafik modellerini değerlendirmek için gerçek zamanlı tahmin modellemesini kullanır. Fiyat artış modelini kullanarak sürücüler, talebin yüksek olacağı alanları öğrenecek ve oraya gitmek için önceden hazırlanabilecek ve bu da fiyatların önemli ölçüde düşmesine neden olacaktır.
3. Finans Sektörü
Her yıl büyük dolandırıcılık vakaları kaydediliyor ve dünya çapındaki bilgisayar korsanları tarafından milyarlarca dolar çalınıyor. Ülke ekonomisi ve parasını kaybeden insanlar için olumsuz sonuçları vardır.
Birinin bankadan arandığı ve hesabında şüpheli bir işlem olduğunu bildiği bir olay duydunuz mu? Bu etkiden makine öğrenme algoritmaları sorumludur. Makine öğrenimi, yaratıcı çözümler geliştirmiştir.
Yapay Öğrenme, bankacılık ve finans sektöründe dolandırıcılık tespiti için yaygın olarak kabul edilmektedir. Yapay Öğrenme, çok sayıda veri kümesini analiz edebilir. Hatta büyük miktarlardaki finansal işlemleri inceler ve olağandışı faaliyetlerin oluşumunu tespit eder.
Burada bir örnek görelim.
PayPal (uluslararası bir çevrimiçi finans devi), kara para aklamayı izlemek için yapay öğrenme algoritmalarını kullanır. Alıcılar ve satıcılar arasında milyarlarca işlemi karşılaştıran ve neyin doğru neyin yanlış olduğunu belirleyen çeşitli makine öğrenimi araçlarını benimser. Algoritma her işlemi işler ve bir dolandırıcılık tespit puanı verir. Normali aştığında, hesap kısıtlamaya tabi tutulacaktır.
4. Sağlık Sektörü
Sağlık sektöründe yeni gelgitler vızıldamaya hazır. Tıbbi sistemler, doktorlar tarafından uzun süredir yapılan teşhisleri ortadan kaldırarak gerekli testleri önermek için verilerden öğreniyor ve gelişiyor. Tıp uzmanları, hemşireler, doktorlar ve diğer sağlık personeli, bir hastanın ne kadar süre hayatta kalacağını doğru bir şekilde tahmin edeceklerdir.
Yapay Öğrenme algoritmaları yakında radyoloğun etkisinin yerini alacak. Analiz ve örnekleme için çok sayıda sağlık verisi oluşturulur ve saklanır, ancak insanlar analiz yapamaz. Yapay Öğrenme, işlenmemiş verileri otomatik olarak değerlendiren kalıplar türetmenin bir yolunu bulur. Precision Medicine, doktorların makine dilini kullanarak belirli bir ilacı formüle etmelerini sağlar.
Sonuç Bağlamı
Yapay Öğrenme, Yapay Zekanın (AI) olağanüstü bir alt alanıdır ve teknolojinin ilerlemesine katkısı hesaplanamaz. Birçok alanda yapay öğrenmenin yürütülmesinde sayısız ilerlemeye tanık olduk. Yapay Öğrenme, sonuçlarıyla birlikte her alanı geliştirmeye sık sık yöneliyor. Sonuçları zamanla birlikte göreceğiz.
