Makine Öğreniminin 7 Gerçek Hayat Uygulaması

Makine öğrenimi veya ML, yapay zekanın (AI) bir yan ürünüdür ve ChatGPT ve DALL-E gibi AI araçlarının ortaya çıkması nedeniyle büyük ilgi toplamıştır. Bilgisayar sistemlerinin uyum sağlamasına ve deneyimlerden öğrenmesine olanak tanıyarak onu yaygın olarak tanınan bir kavram haline getirir. Son zamanlarda popülaritesi artmış olsa da, makine öğrenimi çok sayıda gerçek hayat senaryosunda zaten yaygındır.

Günlük uygulamalarını merak mı ediyorsunuz? Eylem halindeki makine öğreniminin bazı yaygın örneklerini inceleyelim.

1. Kişisel Asistanlar ve Chatbot'lar

Makine öğreniminin en pratik uygulamalarından biri yapay zeka kişisel asistanlarında ve sohbet robotlarında görülüyor. Alexa, Google Asistan ve Siri gibi popüler araçlar, Doğal Dil İşlemeyi (NLP—) kullanan makine öğrenimi algoritmalarına dayanır.NLP nedir?) ve dil kalıplarını, tonlarını ve bağlamı anlamak için Derin Öğrenme teknikleri. Bu, insanlarla simüle edilmiş konuşmalar yapmalarını sağlar.

İnsan dilini anlama yeteneği, bilgisayar sistemleriyle olan etkileşimlerimizi büyük ölçüde basitleştirir. Bir sohbet robotuna veya yapay zeka kişisel asistanına bir komut veya bilgi istemi sağlayarak, görevleri doğru bir şekilde gerçekleştirebilir veya ilgili yanıtları sağlayabilir.

Uygulamadaki ML'ye bir örnek, müşteri hizmetlerinde sohbet robotlarının kullanılmasıdır. Birçok e-ticaret mağazası bu özelliği kullanarak müşterilerin soru sormasına ve botlardan anında yanıt almasına olanak tanır.

2. E-posta Otomatik Yanıtlayıcıları

Makine öğreniminin bir başka yaygın gerçek hayat uygulaması, makine öğrenimi destekli e-posta otomatik yanıtlayıcılarıdır. Gmail hesabınızda bir e-posta aldığınızda, konuşmanın bağlamına göre doğru yanıt seçenekleri önerdiğini fark etmiş olabilirsiniz. Bu yetenek, makine öğrenimi ve NLP teknikleriyle mümkün kılınmıştır.

Benzer şekilde, bir haber bültenine kaydolduktan, bir satın alma işlemi gerçekleştirdikten ve hatta bir alışveriş sepetini terk ettikten hemen sonra aldığınız e-postaların tümü otomatiktir. Bu e-postalar, bu tür modelleri kullanan ve yalnızca belirli eylemler tetiklendiğinde gönderilmelerini sağlayan yazılımlar tarafından oluşturulur. Ek olarak, bu e-posta otomatik yanıtlayıcı yazılımı, e-postalarda özelleştirme ve kişiselleştirme sağlar.

E-posta yanıtları için otomatik yazılım kullanmak, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli avantajlar sunar:

• Geliştirilmiş verimlilik.
• Geliştirilmiş müşteri hizmetleri.
• Tercihlerinizi öğrenerek kişiselleştirilmiş deneyimler.
• E-postalar insan müdahalesi olmadan gönderilebildiği için maliyet tasarrufu.

3. Kişisel Finans ve Bankacılık

Makine öğrenimi algoritmaları da değerli uygulamalar sunarak finans ve bankacılık sektörüne girmiştir. Biri bankaların AI ve ML algoritmalarını kullanma yolları varlıklarınız için sağlam güvenlik sunan gelişmiş dolandırıcılık tespit teknikleridir. Bankacılıkta dolandırıcılık tespitine yönelik makine öğrenimi modelleri, kalıpları öğrenmek ve dolandırıcılık faaliyetlerini belirlemek için görüntü ve metin tanıma yöntemlerinden yararlanarak yasal ve yasa dışı işlemleri birbirinden ayırabilir.

Makine öğrenimi, kişisel finansta, özellikle portföy yönetiminde de faydalıdır. Robo-danışman olarak hareket eden çevrimiçi yatırım platformları, çeşitlendirilmiş portföylerin yönetimini oluşturmaya, izlemeye ve otomatikleştirmeye yardımcı olmak için makine öğrenimini kullanır. Bu platformlar, belirli varlıklar veya riskler için tercihlerinizi öğrenir ve insan denetimi olmadan portföyünüzü buna göre oluşturmanıza yardımcı olur.

Ek olarak, makine öğrenimi, kişisel finansta pazar tahminini mümkün kılar. BL algoritmaları, geçmiş verileri analiz ederek hisse senedi fiyatlarını ve piyasa eğilimlerini tahmin edebilir. Bu içgörü, etkili ticaret stratejileri geliştirmenize ve uygun ticaret fırsatlarını belirlemenize olanak tanır.

4. Sağlık ve Tıbbi Teşhis

Makine öğrenimi ayrıca sağlık sektöründe çok önemli bir araç olarak ortaya çıktı ve tıbbi teşhis, hasta bakımı ve genel sonuçlar için çok sayıda fayda sağladı. Çeşitli ile işbirliği yapar sağlığı iyileştiren sağlık teknolojileri çeşitli yollarla.

İşte sağlık hizmetlerinde makine öğreniminin altı kritik uygulaması:

1. Makine öğrenimi algoritmaları, kesin hastalık teşhisi ve prognozuna yardımcı olmak için semptomlar, tıbbi kayıtlar, laboratuvar sonuçları ve görüntüleme taramaları dahil olmak üzere hasta verilerini analiz eder.
2. Makine öğrenimi, hasta özelliklerini, genetik bilgileri, tedavi geçmişini ve klinik verileri analiz ederek bireysel ihtiyaçlara göre kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştirir.
3. Makine öğrenimi, X ışınlarının, MRI taramalarının ve patoloji slaytlarının analizini otomatik olarak kolaylaştırır anormallikleri tespit etmek, belirli özellikleri belirlemek ve radyologlara hastalık teşhisinde yardımcı olmak.
4. Makine öğrenimi modelleri, klinik deney optimizasyonu, hasta alımı ve belirli tedaviler için uygun adayları belirleyerek ilaç keşif süreçlerini optimize eder.
5. Makine öğrenimi, tedarik zinciri yönetim sistemleri sağlayarak, ekipman arızasını tahmin ederek ve kaynak tahsisini optimize ederek sağlık hizmetleri operasyonlarını optimize eder.
6. Makine öğrenimi, hastaları izlemek ve erken uyarılar sağlamak için Nesnelerin İnterneti (IoT) giyilebilir cihazlarla birlikte çalışarak tahmine dayalı analitik sağlar.

Bu uygulamalar, makine öğreniminin sağlık hizmetlerinde devrim yaratma, teşhis doğruluğunu, tedavi etkinliğini ve genel hasta bakımını iyileştirme potansiyelini gösteriyor.

5. Sürücüsüz Arabalar

Makine öğrenimi, modern otomobillerin geliştirilmesinde önemli bir rol oynuyor ve Tesla bunun en önemli örneği. Tesla'nın arabaları, kendi kendine öğrenen nesne tanıma ve algılama yetenekleri sağlayan denetimsiz makine öğrenimi modellerini içeren, NVIDIA tarafından sağlanan yapay zeka donanımına güveniyor. Ancak sürücüsüz sürüş özelliklerine sahip sadece Tesla değil.

Bu arabalar çevreleri hakkında kapsamlı bilgi toplar ve kameralar, LiDAR, radar ve GPS gibi çeşitli sensörlerle donatılmıştır. Bu veriler daha sonra doğru algılama ve etkili karar vermeyi sağlamak için işlenir. Kendi kendine giden arabalar, navigasyona yardımcı olan güncellenmiş haritalar oluşturmak için sensör verilerinden yararlanan Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama (SLAM) tekniklerini kullanır.

Makine öğrenimi modelleri, en uygun yolları belirleyerek ve gerçek zamanlı karar vermeye yardımcı olarak sürücüsüz arabalara daha fazla katkıda bulunur. Bu modeller aynı zamanda araçtaki potansiyel arızaları tespit edebilen ve tahmin edebilen uyarlanabilir sistemlerin geliştirilmesini de kolaylaştırır.

Arabalar, makine öğrenimini entegre ederek daha akıllı, otonom hale geliyor ve yol güvenliğini ve verimliliğini artırabiliyor.

6. İşe Gidiş ve Ulaşım

Makine öğrenimi algoritmaları işe gidip gelme ve ulaşım standartlarımızı bile yükseltti. Uber gibi araç çağırma uygulamaları, yolculuk fiyatlandırması, teslim alma konumları, en uygun rotalar ve tahmini varış süresi gibi özellikleri otomatikleştirmek için makine öğrenimi modellerini kullanır ve günlük işe gidiş gelişimizi daha kolay hale getirir.

Google Haritalar, işe gidip gelmemizi iyileştirmek için makine öğreniminden yararlanan başka bir değerli araçtır. Konum verilerini kullanmak, akıllı navigasyon, trafik tahminleri ve kişiselleştirilmiş öneriler sunarak verimli seyahat sağlar.

Havacılık endüstrisinde ML algoritmaları, ticari uçuşlar dahil olmak üzere uçak otopilot sistemlerini etkinleştirir. AI ve ML'nin bu entegrasyonu, güvenli ve güvenilir operasyonlar sağlar.

Ayrıca ML algoritmaları, akıllı trafik sinyal kontrol sistemlerinin geliştirilmesine katkıda bulunur. Bu sistemler, gerçek zamanlı trafik akışı verilerini analiz eder ve sinyal zamanlamalarını buna göre ayarlayarak genel işe gidip gelme deneyimlerini iyileştirmek için sıkışıklığı ve bekleme sürelerini azaltır.

Makine öğrenimi algoritmaları, kullanıcı deneyimini geliştirmek için çok sayıda özellik sundukları sosyal ağ sitelerinde de yaygın olarak kullanılmaktadır. Ayrıca birçok sosyal medya şirketi de Kötü amaçlı saldırıları tespit etmek ve önlemek için AI ve ML kullanın. İşte bazı örnekler:

• Facebook, Instagram ve Snapchat gibi birçok popüler sosyal ağ platformu, çeşitli filtreler uygulamak için yüz tanıma özellikleri içerir.
• Sosyal medya siteleri, gönderileri bireysel kullanıcı tercihlerine göre kişiselleştirmek için makine öğrenimi modellerini kullanır.
• Bu platformlarda görüntülenen reklamlar, ilgili ürün ve hizmetleri önererek kullanıcıların ilgi alanlarına göre uyarlanır.
• Sosyal ağlar, kullanıcıların mevcut ağlarına dayalı olarak bağlantılar ve arkadaşlar için öneriler sunar.
• Emojilerin ilettiği duyguları analiz etmek için duygu analizi teknikleri kullanılır.

Sosyal ağ sitelerinde makine öğrenimi algoritmalarının bu uygulamaları, gelişmiş bir kişiselleştirilmiş içerik, ilgili öneriler ve gelişmiş sosyal bilgiler sağlayarak kullanıcı deneyimi bağlantılar.

ML'nin Geleceğine Bir Bakış

Makine öğrenimindeki mevcut eğilimler, sistem otomasyonunu mümkün kılarak ve kullanıcı deneyimlerini geliştirerek çeşitli endüstrilerde yaygın olarak uygulanabilirliğini gösteriyor. Sağlık hizmetlerinden finansa kadar makine öğrenimi, yaşama, çalışma ve teknolojiyle etkileşim kurma şeklimizi dönüştürüyor.

İleriye bakıldığında, makine öğreniminin geleceği daha da çığır açan yenilikler için muazzam bir potansiyel barındırıyor. Yapay zeka tabanlı araç ve yazılımların yükselişiyle birlikte, makine öğrenimi algoritmalarının çok önemli bir rol oynamaya devam etmesi bekleniyor. Uygulamaları, büyük veri analizi, örüntü tanıma ve yapay zeka uygulaması gerektiren herhangi bir alana uzanır.

Makine öğrenimi ilerledikçe, bu güçlü teknolojiden çeşitli endüstrilerde ve hayatımızın farklı yönlerinde nasıl yararlanacağımızı şekillendirecek başka ilerlemeler ve keşifler öngörebiliriz.