Makina Öğrenmesi (Machine Learning) Nedir?

0
Share

Makina Öğrenmesi vs Yapay Zeka

Yapay zeka ve algoritma gibi kavramların yan yana gelmesine, günümüzde oldukça rastlanmaktadır. Makine öğrenimi de hemen arkasından gelen güncel bir kavramdır. Yeni yeni tanımlanmaya başlanırken,  kullanımı geniş ve oldukça faydalıdır. Makine öğrenimi, tüketilen verilerden öğrenen veya sahip olduğu performansın gelişiminde bunları kullanan, sistemler meydana getirmeye çabalayan bir yapay zeka alt kümesidir.

Yapay zeka ile karıştırılmasına veya aynı anda kullanılmasına karşılık farklılıkları olduğunu bilmek gerekir. Yapay zeka insan zekasını taklit etmeye dayanan bir geniş oluşumdur. Tüm makine öğrenimleri çözümleri yapay zekanın parçası iken yapay zeka çözümlerinin tamamı makine öğrenimi değildir.

Makine Öğrenmenin Yaklaşımı

Bu konuda kullanılan algoritmalar makine öğreniminde en önemli konulardır. İki ana öğrenme algoritması kullanılır. Bunlar, ‘denetimli öğrenme’ ve ‘denetlenmeyen öğrenme’dir. Bu öğrenme türlerini birbirinden ayırmak oldukça kolaydır. Tahminlerde bulunmak için nasıl bir yol izlendiği ve verileri nasıl öğrendiği konusu ayrım noktasıdır.

Makine öğrenmesi ve yapay zeka

Makine Öğreniminden Hangi Alanlarda Faydalanılır?

Birçok alanda kullanılmasına karşılık birçok kişinin farkında olmadığı bir kavramdır. Bankalar başta olmak üzere online alışveriş, sosyal medya alanları bu konuda en sık verilen örnekler arasında bulunur. Sorunsuz ve istenilen şekilde kullanılır olmasına neden olan etmen makine öğrenimi demektir.

Müşterilerde ve E-Ticaret Sitelerinde Kullanımı

Müşterilerin sıklıkla kullandıkları e-ticaret sitelerinden sadece alışveriş yapılmaz. Bunun yanında değerli müşterileri belirlemek, tercihleri arasında olmak ve ellerinde tutmak için makine algoritmalarından yararlanılması gerekir. Bu model sayesinde en çok harcama yapanlar markayı en çok sevenler iken en az harcama yapanlar en az sevenlerdir. Bundan yola çıkarak, tahmini bir dönemde işletmelerin ne kadar gelir elde edeceği konusu anlaşılmış olur.

Makine öğrenmesi ve kullanılan alanlar

Müşteri Kaybının Engellenmesi

Bir başka kullanım alanı ise yine pazarlama ve ticaret odaklıdır. Müşterilerin işletmelere olan sadakatlerinin azalması veya tamamen yok olması karşısında önlem almak zorunludur. Müşterilerin korunması gerekir. Müşteri korumak zaman ve maliyet anlamına geldiğinden hangi müşterilerin hangi olası nedenlerden dolayı işletmeden ayrıldığını belirlemek için kullanılabilir. Bu verilerle e-posta kampanyaları, sadakat programları belirlenebilir.

Tahmin Etmenin Faydası

Tahmin modelleri ve programlar sayesinde heyecan verici şekilde gerçeğe yaklaşma imkanı elde edilir. Makine öğrenim sayesinde elde edilen verilerin gerçeklikten pay almasına olanak tanıyacağından tahmin etmek daha önemli hale gelir. Analitik ve algoritmalar sayesinde ileriye dönük hareket etmek daha kolay ve etkili olur.

Related Posts
Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Total
0
Share