Makine Öğrenimi dünyayı nasıl değiştiriyor?

Ünlü Bira ve Bebek Bezi teorisini hiç duydunuz mu?

Dünyanın en büyük perakendecisi olan Walmart, "sözde" bu teoriyi ürünler arasındaki ilişkiyi anlamak ve kalıpları belirlemek için yarattı.

Cuma günleri 17.00-19.00 saatleri arasında çocuk bezi satın alan 30-40 yaş grubundaki erkekler, kamyonlarında bira içme eğilimindedir. Bu teori, bakkalları çocuk bezlerinin yanında bira karatları bulundurmaya motive etti ve böylece her iki ürünün de satışlarını geometrik olarak artırdı.

Şimdi, bu teori nasıl çalışıyor? Uzun bir zorlu haftanın ardından, işçi sınıfı erkekleri yorulmaya meyillidir. Günlük sorumluluklarının yanı sıra, hafta sonları genellikle bebekleri için bebek bezi satın almayı ve bitişik koridordan kendileri için bir bira almayı içerir.

Bu, bir korelasyonun mükemmel bir örneğidir. Bu teori, büyük süpermarket zincirlerinin ürünleri nasıl ilişkilendirdiğini açıklar. Korelasyon, makine öğrenimi modelleri oluşturmanın önemli bir parçası olabilir.

Makine öğrenimi, bir görevi kolaylaştıran her şeydir. Sadece büyük görevlerden değil, siyah beyaz görüntülerin manuel olarak renklendirilmesinden ve sosyal medyada manuel olarak birini bulmaktan bahsediyoruz. Şimdi, görevi anlayan ve yeni, mevcut ve geçmiş gereksinimlerle gelişen bir makine hayal edin.

Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi, AI'nın (Yapay Zeka) bir alt parçasıdır. Kendi kendine öğrenebilen bir algoritma oluşturma bilimidir. Spesifik programlama uygulamak yerine verilerden kalıpları tanıyarak çalışır. Tasarlandıktan sonra herhangi bir manuel işlem gerektirmez. Makine öğrenimi, kendi kendine öğrenecek kadar zekidir. Orijinal verilerden kalıpları bulur ve istatistiksel analiz kullanarak gelecekteki kalıpları tahmin eder.

Daha iyi bir anlayış için, işte bazı örnekler:

1) Siri, Alexa ve Google Asistan , makine öğreniminin ünlü örneklerinden bazılarıdır. Bunlar Sanal Ses Asistanlarıdır, sesli olarak istendiğinde bilgi bulmaya yardımcı olurlar ve tek yapmanız gereken onları etkinleştirmektir. Entegre Sanal Ses Asistanlarının bazı diğer örnekleri şunlardır:

• Amazon yankısı
• Samsung Bixby
• Google Allo

2) Görüntü Tanıma

Görüntü Tanıma, makine öğreniminin en yaygın örneklerinden biridir. Nesneleri, yerleri, insanları vb. tanımlama yeteneğidir. İnsanlar uygulamalar, sosyal medya, web siteleri vb. aracılığıyla büyük miktarda veri paylaşır ve Facebook, büyük miktarda veriyi riske atarak %98 doğrulukla yüz tanımayı gerçekleştirecek kadar yeteneklidir. . Görüntü tanımanın dünya çapında mahremiyet ve güvenliği nasıl etkileyeceği konusunda pek çok tartışma var .

Makine Öğrenimi: Neden Önemli?

Geleneksel olarak, veri bilimcileri, bilgisayarları eğitmek yerine içgörüler elde etmek için bitmiş modeller oluştururdu . Veriler bol ve heterojen olduğundan, bu şimdi imkansız bir yaklaşım gibi görünüyor. Makine öğrenimi, muazzam miktarda veriyi akıllıca kırdığı ve anlamlı çözümler sağlamak için akıllı algoritmalar önerdiği için burada devreye giriyor.

Google, günde 20 petabayt (1 petabayt= 10^15 bayt) veri işler. Arama motoru devi, taradığı tüm bilgilerin kaydını tuttuğu bir veri merkezine sahiptir. 2 yıl önce Google'da ne aradığınızı hatırlamayabilirsiniz ama Google hatırlıyor. Gezegendeki neredeyse her veri parçasını kapsayan milyarlarca kitabın bulunduğu geniş bir kütüphane gibi.

Piyasada, günlük programları takip edebilen ve taksi rezervasyonu yapmak, eve gelmeden önce klimayı açmak veya sabahları kahve makinesini açmak gibi günlük işlerinizde size yardımcı olabilecek yazılımlar bulunmaktadır.

İstesek de istemesek de, basit bir görevi her yaptığımızda arkamızda bir davranış kalıbı bırakırız; bu kalıplar, ihtiyaçlarımızı anlamak ve temel standart süreçlere verimli alternatifler bulmak için algoritmalar tarafından çözülür.

Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme aynı şey midir?

Hayır değiller. Bunları iç içe geçmiş bir küme olarak düşünebilirsiniz. Bunu anlamanın en kolay yolu, onları eşmerkezli dairelerde görselleştirmektir. Derin öğrenme, aynı zamanda Yapay Zekanın da alt kümesi olan Makine Öğreniminin alt kümesidir.

Birbirlerinden nasıl farklı olduklarına bir göz atalım.

Yapay Zeka- John McCarthy'ye göre, Yapay zeka , bir makine, robot kontrollü bir bilgisayar makinesi veya insan gibi akıllıca düşünen bir ürün yaratma sürecidir. Yapay Zeka, yapayın doğal olmayan veya insan tarafından yaratılmış anlamına geldiği ve zekanın düşünme ve anlama yeteneği anlamına geldiği “Yapay” ve “Zeka” kelimelerinin birleşimidir.

Yapay Zeka ile ilgili bazı önemli noktalar:

• Birincil güdü, başarı şansını artırmaktır.
• Tüm akıllı işleri yapan bir programdır.
• AI karmaşık sorunları çözebilir.
• Koşullara göre yanıt vermek için “insan benzeri” bir sistem geliştirir.

Makine Öğrenimi- Yukarıda tanımlandığı gibi, Makine öğrenimi, kendi kendine öğrenebilen bir algoritma oluşturma bilimidir. Yapay zekanın bir alt parçasıdır.

Makine Öğrenimi ile ilgili bazı önemli noktalar:

• Birincil amaç doğruluğu artırmaktır.
• Verileri inceler ve ondan öğrenir.
• Ayrıca işlenmiş bilgileri öğrenir.
• Optimum olsun ya da olmasın, tek bir çözüm için geçerlidir.

Derin Öğrenme – Derin Öğrenme, Makine Öğreniminin bir alt bölümüdür. Sağlanan verilerden kalıpları çıkarır ve ondan çözümlerin çıkarılmasına yardımcı olur. Kalıpları keşfetmesi on yıllar alabilen yapılandırılmamış veya etiketlenmemiş verilerden öğrenme yeteneğine sahiptir.

Derin Öğrenme ile ilgili bazı önemli noktalar:

• Birincil amaç, verilen verilerdeki kalıpları keşfetmektir.
• Kalıpları gözlemler ve ondan tahminler yapar.
• Makine öğrenimi prosedürünü tamamlamak için çok düzeyli bir yapay sinir sistemi boyutu kullanır.

Makine Öğreniminin Etkisi

Makine öğrenimi, hayatımızı değiştirmede büyük önemi olan makinenin insan bilgisi ile buluştuğu bir sonraki seviye teknolojidir. Makine Öğrenimi'nden etkilenen günlük yaşamın çeşitli alanlarına bir göz atalım:

• Ev
  On beş yıl önce, gelecekte iletişimin ne kadar uygun olacağını asla düşünmezdik. Ama şimdi, dünyanın her yerindeki herkesle saniyeler içinde ve hepimizin buna güvendiği bir yerde iletişim kurabiliyoruz. İletişim, gezinme, bilgi edinme vb. için bilgisayarlara çok güveniyoruz. İşte burada Makine Öğrenimi devreye giriyor ve günlük faaliyetlerimize yardımcı oluyor.
• Sağlık hizmeti
  Halk sağlığının planlanması gibi sağlık yönetimi süreci de tarihe dayalı bir sınıflandırma ile başlamaktadır. Bu, gelecekteki bir sonucu sağlamak için incelemeye, araştırmaya ve izlemeye yardımcı olur. Bu varsayımlar, onu en çok gerektiren alanlardaki ihtiyaçların bulunmasına yardımcı olur.
• Ulaşım
  Kendi kendini süren arabalar veya Tesla'nın yapay zekanın ulaşımı farklı bir düzeye çıkardığı yeni yarı otonom kamyonları gibi son gelişmeleri zaten biliyoruz. Gözlemciler, kamu güvenliği gibi kararları uygun şekilde tahmin etmek, trafik yönetimine yardımcı olmak veya gerçek zamanlı olarak suç ayrıntılarına yardımcı olmak için verileri analiz eder. Ayrıca yayalar ve bisikletliler için yolları bulmada yardımcı olur ve bu da trafik kazalarının sayısının düşmesine neden olur.
• Eğitim
  Eskiden öğretmen ve öğrenciler arasında tek bir öğrenme yöntemi vardı. Ancak makine öğreniminin eklenmesiyle birçok kurum, öğretmen-öğrenci etkileşimini en üst düzeye çıkararak ve kendilerine uygun programlar oluşturarak verimliliği artırarak bundan yararlanmaya başladı. Ayrıca, her öğrenciye bireyselleştirilmiş ilgi göstermek için kişiselleştirilmiş öğrenmeyi kullanarak uyarlanabilir öğrenme sağlayarak öğrencilere meydan okumaya yardımcı oldu.

SEO İş Ortağı Olarak Makine Öğrenimi

Makine Öğrenimi ve SEO'nun nasıl el ele gidebileceğinden emin değil misiniz?

Hadi keşfedelim.

Her arama motoru, olaylara nasıl daha iyi bakılacağını öğreniyor ve bu da daha iyi sonuçlar vermelerini sağlıyor.

Makine öğreniminin SEO dünyasını nasıl değiştirdiğine dair uygun bir örnek, oldukça önemli olan e-postaların filtrelenmesinin şimdi nasıl yapıldığını görmektir. Google'ın spam'i ince bir şekilde filtrelemedeki başarı oranı %99,9'dur . Bu makine öğrenimi süreci, Google tarafından özellikle TensorFlow'da spam'den kurtulmak için benimsenmiştir. Tüm bu süreç yıllardır devam ediyor.

Bununla birlikte Google, bariz istenmeyen e-postaları engelleyebilen kural tabanlı filtrelerle yapay zekayı da kullanıyor. Bu kalıplar, bu spam'lerin bağlandığı siteler, aldıkları istenmeyen bağlantı türleri vb. tarafından algılanır.

Makine Öğrenimi, içerik SEO'sunu da etkiler. Nasıl olduğunu görelim:

10 yıldan beri Google, kelime öbeklerini eşleştirme ve bir sonuç çıkarma sorunu üzerinde çalışıyor. Bu sorunu gidermek için Eylül 2016'da Google Neural Machine Translation System (GNMT) adlı bir makine öğrenimi sistemi tanıttılar. Bu, tümceyi kodlayarak ve ardından gerekli sonuçları görüntülemek için kodunu çözerek anlamayı sağlar.

Makine öğrenimi: Gelecek için neden önemli?

Yakında yapay zeka ve makine öğrenimi tarafından çevrilmemiş taş kalmayacak. Bazı yıllarda, insanların çalışma biçiminde önemli bir değişiklik olacaktır. Bağımlılıklar insanlardan ziyade bilgisayarlarda olacaktır. Emek enerjilerinin çoğu bilgisayarlar tarafından otomatikleştirilecektir.

Makine öğrenimi ve yapay zekadaki bu evrimin dünya çapında iş kaybına yol açabileceğini düşünebilirsiniz. Ancak bu doğru değil.

BBC'ye göre , rutin ve tekrarlayan görevlerin insanlar tarafından yazılan algoritmalar tarafından hızlı ve verimli bir şekilde yapılabilmesi için Makine Öğrenimi devralıyor. İşgücü piyasasını etkileyebilir, ancak daha karmaşık ve daha az rutin beceriler gerektiren işler edinebilirler.

Mckinsey'den bir Araştırma, 2030 yılına kadar AI ve ML'nin dünya işgücünün %30'unun yerini alacağını gösteriyor.

Bu korkulara rağmen, her teknolojik devrim, toz haline gelenden daha fazla iş yaratmıştır.