Makine Öğrenmesi ve Analitiğin Dijital Dönüşüme Etkileri – I

25 Mart 2019

Çağımızda, teknoloji ve dijital dönüşümün arkasındaki itici güçleri anlamanın, endüstride geleceğin anahtarı olduğu kabul ediliyor. Çünkü bulut tabanlı teknolojiler, endüstriyel nesnelerin interneti, yapay zekâ ve sanal gerçeklikle çığır açan dijital dönüşüm; hız, çeviklik ve verimliliği beraberinde getiriyor.

Yapay zekâ ve makine öğrenmesi terimleri, bir zamanlar bilim insanlarının, akademisyenlerin ve bilim kurgu yazarlarının konusuyken bugün birçok kuruluşun dijital dönüşümünün önemli bir unsuru hâline geldi. Bu dönüşümü gerçekleştirmek ise işletmelere başta rekabet üstünlüğü fırsatı vermenin yanı sıra kâr artışı, sermaye getirisi ve değer yaratmak gibi faydalar sağladı.

Kelime anlamı olarak her ne kadar yeni bir kavram olsa da makine öğrenmesi çok uzun süredir hayatımızın içinde aktif rol alıyor. Mobil uygulamalardan akıllı ev aletlerine hatta her gün önünden geçtiğimiz dijital billboard’lara kadar pek çok alanda makine öğrenmesi ile karşı karşıya kalıyoruz. Peki, nedir bu makine öğrenmesi ve dijital dönüşümde ne gibi faydalar sağlıyor?

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenmesi, yazılım uygulamalarının sonuçları daha doğru bir şekilde tahmin etmesini sağlayan bir algoritma kategorisidir. Makine öğrenmesinin temelini, veri girişlerini alarak sistematik analizleri de kullanıp, çıkış verilerini tahmin eden ve yeni veriler geldikçe sonucu güncelleyen algoritmalar oluşturuyor.

Makine öğrenmesi algoritmaları, var olan verilerin içindeki kalıpları ve gelecekteki benzer modelleri saptayıp veri odaklı öngörülerde bulunabiliyor. Bu algoritmalar, davranışları deneysel verilere dayanarak geliştiriyor, böylece belirli talimatların yardımıyla ve yeni koşullara uyarlanarak yazılım rutinlerini kodlamaktan fazlasını yapabiliyor.

Makine öğrenmesi, bilgisayarların öğrenmelerini ve gelişmelerini açıkça programlanmadan sağlayan bir teknik. Bu konu için en bilinen örnek, Google arama motoru olabilir. Bilindiği gibi Google aramalarında bir arama sorgusunu yanlış yazarsanız, Google makine öğrenmesi algoritmaları sizi “… mi demek istediniz?” şeklinde uyarıyor ya da sizi otomatik olarak doğru aramaya yönlendiriyor. Algoritmalar algıladıkları sayısız örnekle beslenip benzer yazım hatalarını gelecekteki kullanıcılar için tanıyor.

Bizler bu teknolojinin erken uygulamalarına şaşırırken, makine öğrenmesi hızla evrim geçiriyor ve bizi Derin Öğrenme (Deep Learning) gibi daha gelişmiş algoritmalarla tanıştırıyor. Derin öğrenme, algoritmanın bir sinir ağı gibi yapılandırıldığı makine öğrenmesi türü. Günümüzde; derin öğrenme, derin güçlendirme öğrenmesi de dâhil olmak üzere çeşitli versiyonlarıyla, özellikle endüstriyel uygulamalar için makine öğrenmesinde en heyecan verici alanlardan biri hâline geldi. Örneğin GE, denetim sırasında görüş sistemlerinin korozyon belirtilerini tanımasına yardımcı olmak için derin öğrenme kullanıyor.

GE Ventures, makine öğrenmesi devriminin son teknolojileriyle çalışıyor ve müşterilerinin en acil sorunlarını çözmek için yapay zekâyı, yeni ve ilginç şekillerde kullanan yeni şirketler arıyor. GE bu yaklaşımıyla geçen yıl bu alandaki en heyecan verici yenilikçilerden biri olan Wise.io‘yu satın aldı.

GE Ventures, derin alan uzmanlığını yeni algoritmik yaklaşımlarla birleştirerek, müşterilerin ekipmanlarının bugün ne yaptığını, yarın ne yapabileceğini ve kullanımın sürekli olarak maksimum değerle nasıl sürdürülebileceğini anlamalarına yardımcı olmak amacıyla, makine zekâsının sınırlarını zorlayan yeni ve heyecan verici çalışmalar öngörüyor.

Makine Öğrenmesi Yöntemleri

Birbirinden farklı mantıkla çalışan algoritmaların çatı kavramı olarak kabul edilen makine öğrenmesi, en genel özellikleriyle iki kategoriye ayrılıyor: “Gözetimli öğrenme ve gözetimsiz öğrenme.”

Gözetimli makine öğrenmesi ile belli bir veri kümesi ve bu verileri kullanarak üretilmesi gereken sonuç arasındaki problem, algoritma mantığı tarafından çözülüyor. Şöyle ki; sizin ihtiyacınız olan sonuçlara göre, algoritmayı ilgili detay verilerle besliyorsunuz ve algoritma artık bu verileri gördüğünde problemi nasıl çözmesi gerektiğini öğreniyor; benzer durumlarda istediğiniz sonuçları size hızlıca verebilecek duruma geliyor.

Gözetimsiz makine öğrenmesi ise, gözetimli öğrenmede olduğu kadar net ve detaylı veriler olmadığı durumlarda, size problemin tam sonucunu vermektense mevcut verilerle neler elde edebileceğinize işaret ediyor. Yani; siz belli bir konu hakkında faydalı sonuçlar elde etmek istemekle birlikte konuya ait hesaplanabilir net verilere sahip değilseniz, yine de bu verilerden mümkün olduğunca anlamlı öneriler üretmeye çalışıyor. Sonuç olarak gözetimsiz öğrenme, hiçbir veriyi çöp olarak görmüyor ve her bilgiyi kullanmaya önem veriyor.

Makine öğrenmesi teknolojileri; modern endüstriyel varlıkların tasarımı, üretimi, yönetimi ve iyileştirilmesi için de kritik öneme sahip. Birden fazla model ve derin sanayi alan bilgisinin sağladığı veri zenginliğiyle çalışan GE Araştırma Merkezi, müşterileri için kritik zorlukların üstesinden gelmek amacıyla güçlendirilmiş öğrenme teknolojilerinin yanı sıra gözetimli, yarı gözetimli ve gözetimsiz öğrenme teknolojileriyle farklı çözümler sunuyor.

GE Araştırma Merkezi aynı zamanda “humble (mütevazı)” yapay zekâ adı verilen, kendi güven bölgesini anlayabilen ve sürekli öğrenme yoluyla zaman içinde yetkinliğini artırabilen yeni bir alan yaratıyor.

Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Arasındaki Farklar

Aslında makine öğrenmesi ve yapay zekâ birbirini tamamlayan iki ayrı olgudur. Her konuda öğrenimi kolaylaştıran makine öğrenmesi, yapay zekânın bir alt alanı. Yapay zekâ “düşünen” zihnin belirli yönlerinden faydalanmayı amaçlarken makine öğrenmesi, insanların sorunları daha etkin bir şekilde çözmelerine yardımcı oluyor. Yapay zekâ, insan gibi davranan bir teknoloji düşüncesiyken; makine öğrenmesi algoritmaları, büyük veri kalıplarını ve değişmezlerini bulmaya yönelik.

Yazımızın gelecek haftaki bölümünde makine öğrenmesinin, endüstrilere ve profesyonel iş dünyasına kattığı faydalardan ve kullanım alanlarından bahsedeceğiz. İyi haftalar!

Yorumlar

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir