Araştırma ve RöportajlarBülten

Makine Öğrenimi – Machine Learning- Nasıl Çalışır?

Makine öğrenimi; yazılım programlarının açık şekilde programlanmadan sonuçları tahmin etme sırasında daha doğru olmasını sağlayan bir algoritma grubudur. Makine öğrenmesinin temel dayanağı, giriş verisini alan algoritmalar oluşturmak ve çıktıları yeni veriler ortaya çıktıkça güncellerken bir çıktıyı tahmin etmek için istatistiksel analiz kullanmaktır.

Makine öğreniminde olan süreçler, veri madenciliği ve tahmin modellemesine benzemektedir. Her ikisi de, kalıpları aramak ve program akış ve eylemlerini buna göre ayarlamak için veri aramayı gerektirir.

Şirketler günümüzde inovasyona giderek daha çok önem vermeye, daha hızlı uyum sağlamaya başladılar.

Bu yönde atılmaya çalışılan adımlardan ilki endüstri 4.0 ‘ı önce anlamaya sonra nasıl uygulayacağımıza kafa yormak oldu.

Sektörünüz ne olursa olsun, makine öğrenimi arttırılmış gerçeklik gibi kavramlar yaşantımıza hızla girmeye başladı. Görünen o ki COVİD-19 bu tür bilişim desteklerini daha hızlı yaşantımıza sokacaktır. Bu sayımızda makine öğrenimine (machine learning) ve arttırılmış gerçekliğe (Augmented reality) yer verdik.

Makine öğrenimi algoritmaları denetlenen veya denetlenmeyen olarak kategorize edilir. Algılanan algoritmalar, algoritma eğitimi sırasında tahminlerin doğruluğu hakkında geri bildirim sağlamanın yanı sıra, hem girdi hem de istenen çıktıyı sağlamak
için makine öğrenim becerileri ile bir veri bilimcisi veya veri analisti gerektirir. Veri bilimcileri, modelin hangi değişkenleri veya özellikleri analiz edeceğini ve tahminleri geliştirmek için kullanacağını belirler. Eğitim tamamlandığında, algoritma öğrenilenleri yeni verilere uygulayacaktır.

Makine öğrenimi kurumsal uygulamalarda da kullanılmakta olup, oldukça fazla verimli çalışmalar yapılmaktadır.

  • Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM): Sistemleri, e-postalarıanaliz etmek için öğrenim modellerini kullanır ve ilk olaraken önemli mesajlara yanıt vermek için satış ekibi üyeleriniuyarır. Daha gelişmiş sistemler bile potansiyel olarak etkiliyanıtları önerebilir.
  • İş Zekası: Analitik sağlayıcıları, kullanıcıların potansiyel olarak önemli veri noktalarını otomatik olarak tanımlamasına yardımcı olmak için yazılımlarında makine öğrenimini kullanır.
  • İnsan Kaynakları: İnsan kaynakları sistemleri, etkili çalışanların özelliklerini tanımlamak için öğrenme modellerini kullanır ve açık pozisyonlara en iyi adayları bulmak için bu bilgiye güvenir.
Diğer Yazılarımızı Okudunuz mu?  4. Nesil Aile Şirketi: Dietz & Watson
Örneğin; Eğer ördek yürüyorsa, yüzüyorsa ve ses
çıkartıyorsa ördektir. Herhangi bir tanesini yapamıyorsa
ördek değildir.

Kaynakça: https://www.endustri40.com/artirilmis-gerceklik-augmented-reality/
https://proente.com/makine-ogrenimi-nedir/

Share:

Leave a reply