Makine öğrenimi nedir ve neden işinizi alabilir?

2024 Yazar: Malcolm Clapton | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-17 04:13

Yeni algoritmalar, bilgisayarların daha önce yalnızca insanlar için mümkün olan sorunları çözmesine olanak tanır. Bu bir yandan bize büyük faydalar sağlarken diğer yandan her birimiz için yeni zorluklar getirecek. İlerlemenin sizi şaşırtmasını önlemek için uyanık olun ve durumu izleyin.

Yakın zamana kadar programcılar, bilgisayarların en basit görevleri gerçekleştirmesini sağlamak için bile karmaşık ve çok kesin talimatlar yazmak zorundaydı.

Diller her zaman evrimleşmiştir, ancak bu alandaki en önemli ilerleme, kodla çalışmanın basitleştirilmesi olmuştur. Artık bilgisayarlar eskisi gibi programlanamazlar, kendi kendilerine öğrenecekleri şekilde kurulabilirler.

Makine öğrenimi olarak adlandırılan bu süreç, gerçek bir teknolojik atılım olmayı vaat ediyor ve faaliyet alanı ne olursa olsun herkesi etkileyebiliyor. Bu nedenle, her birimizin konuyu anlaması yararlı olacaktır.

makine öğrenimi nedir

Makine öğrenimi, bir programcının bir sorunu tam olarak nasıl çözeceğini bir bilgisayara ayrıntılı olarak açıklama ihtiyacını ortadan kaldırır. Bunun yerine, bilgisayara kendi başına bir çözüm bulması öğretilir. Esasen, makine öğrenimi, verilerdeki kalıpları bulmak ve onlardan tahminler oluşturmak için çok karmaşık bir istatistik uygulamasıdır.

Makine öğreniminin tarihi, bilgisayar bilimcilerinin bilgisayarlara dama oynamayı öğretmeyi başardıkları 1950'lere kadar uzanır. O zamandan beri, bilgi işlem gücüyle birlikte, bilgisayarın tanıyabileceği ve yapabileceği kalıpların ve tahminlerin karmaşıklığı ve çözebileceği problemler büyüdü.

Algoritma önce bir dizi eğitim verisi alır ve ardından bunu istekleri işlemek için kullanır. Örneğin, “bu fotoğraf bir kediyi gösteriyor” ve “bu fotoğrafta kedi yok” gibi içeriklerinin açıklamalarıyla birlikte arabanıza birkaç fotoğraf yükleyebilirsiniz. Bundan sonra bilgisayara yeni görüntüler eklerse, kedili resimleri kendi kendine tanımlamaya başlayacaktır.

Algoritma gelişmeye devam ediyor. Doğru ve hatalı tanıma sonuçları veri tabanına girer ve işlenen her fotoğrafla program daha akıllı hale gelir ve görevle daha iyi başa çıkar. Özünde, bu öğrenmedir.

Makine öğrenimi neden önemlidir?

Artık makineler, daha önce yalnızca insanlar tarafından erişilebilir olduğu düşünülen alanlarda güvenle uygulanabilir. Teknoloji hala ideal olmaktan uzak olsa da, sonuçta bilgisayarlar sürekli gelişiyor. Teoride, süresiz olarak gelişebilirler. Bu, makine öğreniminin ana fikridir.

Makineler, yukarıdaki fotoğraf örneğinde olduğu gibi görüntüleri görmeyi ve sınıflandırmayı öğrenir. Bu görüntülerdeki metin ve sayıların yanı sıra insanları ve yerleri de tanıyabilirler. Ayrıca, bilgisayarlar yalnızca yazılı kelimeleri tanımlamakla kalmaz, aynı zamanda olumlu ve olumsuz duygu tonları dahil olmak üzere kullanım bağlamını da dikkate alır.

Diğer şeylerin yanı sıra, makineler bizi dinleyebilir ve yanıt verebilir. Akıllı telefonlarımızdaki sanal asistanlar - ister Siri, Cortana ister Google Asistan olsun - doğal dil işlemede çığır açan buluşları somutlaştırır ve gelişmeye devam eder.

Ayrıca bilgisayarlar yazmayı da öğrenirler. Makine öğrenimi algoritmaları zaten haber makaleleri üretiyor. Finans ve hatta spor hakkında yazabilirler.

Bu tür işlevler, daha önce yalnızca insanlar için mümkün olan veri girişi ve sınıflandırmaya dayalı tüm etkinlikleri değiştirebilir. Bir bilgisayar bir görüntüyü, belgeyi, dosyayı veya başka bir nesneyi tanıyabilir ve onu doğru bir şekilde tanımlayabilirse, bu, otomasyon için geniş fırsatlar sunar.

Günümüzde makine öğrenimi nasıl kullanılıyor?

Makine öğrenimi algoritmaları zaten etkileyicidir.

Medecision bunları büyük topluluklarda çeşitli hastalıklar için risk faktörlerini hesaplamak için kullanır. Örneğin algoritma, diyabetli bir hastanın hastaneye yatırılması gerekip gerekmediğine karar vermek için kullanılabilecek sekiz değişken tanımladı.

Online mağazalarda doğru ürünü aradıktan sonra, internette uzun süre bu ürünün reklamını gördüğünüzü fark edebilirsiniz. Bu pazarlama kişiselleştirmesi, buzdağının sadece görünen kısmı. Şirketler otomatik olarak e-postalar, kuponlar, teklifler gönderebilir ve her müşteriye özel olarak uyarlanmış önerileri görüntüleyebilir. Bütün bunlar tüketiciyi daha nazikçe satın almaya itiyor.

Doğal dil işleme birçok farklı şekilde kullanılmaktadır. Örneğin, onun yardımıyla, kullanıcılara gerekli bilgileri hızlı bir şekilde sağlamak için destek hizmetlerindeki çalışanlar değiştirilir. Ayrıca, bu tür algoritmalar, avukatların karmaşık belgeleri deşifre etmesine yardımcı olur.

IBM yakın zamanda bir anket yaptı. otomotiv şirketlerinin başkanları. %74'ü akıllı arabaların 2025 yılına kadar yollarda görünmesini bekliyor.

Bu tür arabalar, Nesnelerin İnterneti'ni kullanarak sahibi ve çevresi hakkında bilgi alacak. Bu verilere dayanarak sıcaklığı, sesi, koltuk konumunu ve diğer ayarları otomatik olarak değiştirebilecekler. Akıllı arabalar ayrıca ortaya çıkan sorunları kendileri çözecek, bağımsız olarak sürecek ve trafik ve yol koşullarına göre önerilerde bulunacak.

Gelecekte makine öğreniminden neler beklenebilir?

Makine öğreniminin gelecekte önümüze açacağı olanaklar neredeyse sonsuzdur. İşte bazı etkileyici örnekler.

• Hastalara genetik kodlarına ve yaşam tarzlarına göre kişiselleştirilmiş tıbbi bakım sağlayan kişiselleştirilmiş bir sağlık sistemi.
• Hacker saldırılarını ve kötü amaçlı yazılımları en yüksek doğrulukla tespit eden güvenlik yazılımı.
• Potansiyel tehditleri belirleyen havaalanları, stadyumlar ve benzeri yerler için bilgisayarlı güvenlik sistemleri.
• Kendilerini uzayda yönlendiren kendi kendine giden arabalar, trafik sıkışıklığını ve kaza sayısını en aza indirir.
• Hesaplarımızdaki parayı güvence altına alabilen gelişmiş dolandırıcılık önleme sistemleri.
• Akıllı telefonlar ve diğer akıllı cihazları kullanarak doğru ve hızlı çeviri almamızı sağlayacak evrensel çevirmenler.

Makine öğrenimine neden dikkat etmelisiniz?

Birçoğu, yeni teknolojilerin ortaya çıkmasıyla bu fırsatları deneyimleyecek olsa da, çoğu, her şeyin içeriden nasıl çalıştığını anlamak istemeyecektir. Ama hepimiz uyanık kalsak iyi olur. Gerçekten de, tüm faydalarıyla birlikte, daha fazla ilerleme, işgücü piyasası için somut sonuçlar getirecektir.

Dünyadaki hemen hemen her insanın ürettiği sürekli artan miktarda veriye dayanan makine öğrenimi, meslekleri tamamen değiştirecek. Elbette bu yenilikler bir çok kişinin işini kolaylaştıracak ama işinden mahrum kalacak olanlar da olacaktır. Algoritmalar zaten e-postalara yanıt veriyor, tıbbi görüntüleri yorumluyor, davalara yardımcı oluyor, verileri analiz ediyor vb.

Makineler kendi deneyimlerinden öğrenirler, bu nedenle programcıların artık her olağandışı durum için kod yazmaları gerekmez. Robotik ve mobil teknolojideki gelişmelerle birlikte bu öğrenme yeteneği, bilgisayarların karmaşık görevleri hiç olmadığı kadar iyi yönetmesini sağlayacaktır.

Ama makineler onları geride bıraktıklarında insanlara ne olacak?

Buna göre. Dünya Ekonomik Forumu, bilgisayarlar ve robotlar, önümüzdeki beş yıl içinde insanların sahip olduğu beş milyon işi işgal edecek.

Bu nedenle, makine öğreniminin iş akışını nasıl değiştirdiğine dikkat etmemiz gerekiyor. Kim olduğunuz önemli değil: avukat, doktor, destek görevlisi, kamyon şoförü veya başka biri. Değişim herkesi etkileyebilir.

Bilgisayarlar iş almaya başladığında hoş olmayan sürprizden kaçınmanın en iyi yolu proaktif düşünmek ve hazırlanmaktır.