Makine Öğreniminin Geleceği
1. Makine Öğrenimine Giriş
Temel olarak, bu bir AI uygulamasıdır. Ayrıca, yazılım uygulamalarının sonuçları tahmin etmede doğru olmasını sağlar. Ayrıca ML, bilgisayar programlarının geliştirilmesine odaklanır. Birincil amaç, bilgisayarların insan müdahalesi olmadan otomatik olarak öğrenmesini sağlamaktır.
Google, “Gelecek Makine Öğrenimidir” diyor, bu nedenle makine öğreniminin geleceği çok parlak olacak. İnsanlar makinelere daha fazla bağımlı hale geldikçe, dünyayı ele geçiren ve Makine Öğreniminin geleceği olacak yeni bir devrime tanık oluyoruz.
2. Makine Öğrenimi Algoritması
Genel olarak, 3 tür öğrenme algoritması vardır:
A. Denetimli Makine Öğrenimi Algoritmaları
Tahmin yapmak için bu ML algoritmasını kullanıyoruz. Ayrıca bu algoritma, veri noktalarına atanan değer etiketleri içindeki kalıpları arar.
B. Denetimsiz Makine Öğrenimi Algoritmaları
Veri noktalarıyla ilişkilendirilmiş etiket yok. Ayrıca, bu makine öğrenimi algoritmaları, verileri bir grup küme halinde düzenler. Dahası, yapısını tanımlaması gerekiyor. Ayrıca, karmaşık verilerin analiz için basit ve düzenli görünmesini sağlamak.
C. Takviyeli Makine Öğrenimi Algoritmaları
Bir eylem seçmek için bu algoritmaları kullanırız. Ayrıca, her bir veri noktasına dayalı olduğunu görebiliriz. Ayrıca, bir süre sonra algoritma daha iyi öğrenmek için stratejisini değiştirir. Ayrıca, en iyi ödülü elde edin.
3. Makine Öğrenimi Uygulamaları
A. Eğitimde Makine Öğrenimi
Öğretmenler, öğrencilerin derslerin ne kadarını tüketebildiklerini, öğretilen derslerle nasıl başa çıktıklarını ve tüketemeyecek kadar fazla bulup bulmadıklarını kontrol etmek için makine öğrenimini kullanabilir. Elbette bu, öğretmenlerin öğrencilerinin dersleri kavramasına yardımcı olmalarını sağlar. Ayrıca, risk altındaki öğrencilerin geride kalmasını ve hatta daha da kötüsü okulu bırakmasını önleyin.
B. Arama Motorunda makine öğrenimi
Arama motorlarının hizmetlerini iyileştirmek için makine öğrenimine güvenmesi bugün bir sır değil. Bunları uygulamak Google, bazı harika hizmetler sunmuştur. Ses tanıma, görsel arama ve çok daha fazlası gibi. Daha ilginç özellikleri nasıl bulduklarını bize zaman gösterecek.
C. Dijital Pazarlamada Makine Öğrenimi
Makine öğreniminin önemli ölçüde yardımcı olabileceği yer burasıdır. Makine öğrenimi, daha ilgili bir kişiselleştirmeye izin verir. Böylece, şirketler müşteriyle etkileşim kurabilir ve etkileşime geçebilir. Sofistike segmentasyon, doğru zamanda uygun müşteriye odaklanır. Hem de doğru mesajla. Şirketler, davranışlarını öğrenmek için kullanılabilecek bilgilere sahiptir.
Nova kişiselleştirilmiş satış e-postaları yazmak için makine öğrenimini kullanır. Geçmişte hangi e-postaların daha iyi performans gösterdiğini bilir ve buna göre satış e-postalarında değişiklik önerir.
D. Sağlık Hizmetlerinde Makine Öğrenimi
Bu uygulama son üç yıldır gündemde olmaya devam ediyor gibi görünüyor. Sağlık hizmetlerine odaklanarak çabalarını hızlandıran bu endüstrinin birkaç gelecek vaat eden yeni kuruluşu. Bunlar, diğerleri arasında Nervanasys (Intel tarafından satın alındı), Ayasdi, Sentient, Digital Reasoning System’i içerir.
Bilgisayar görüşü, Makine Öğrenimi alanında en önemli katkı sağlayanlardan biridir. derin öğrenmeyi kullanır. ML Microsoft’un InnerEye girişimi için aktif sağlık uygulamasıdır. 2010 yılında başlayan, şu anda görüntülü teşhis aracı üzerinde çalışıyor.
4. Makine öğreniminin avantajları
A. Tamamlayıcı veri madenciliği
Veri madenciliği, bir veritabanını inceleme sürecidir. Ayrıca, verileri işlemek veya analiz etmek ve bilgi üretmek için çeşitli veritabanları.
Veri madenciliği, veri kümelerinin özelliklerini keşfetmek anlamına gelir. Makine öğrenimi, verilerden öğrenmek ve veriler üzerinde tahminler yapmakla ilgilidir.
B. görevlerin otomasyonu
Otonom bilgisayarların, yazılım programlarının geliştirilmesini içerir. Otonom sürüş teknolojileri, yüz tanıma, otomatikleştirilmiş görevlerin diğer örnekleridir.
5. Makine Öğreniminin Sınırlamaları
A. Öğrenmede zaman kısıtlaması
Anında doğru tahminlerde bulunmak imkansızdır. Ayrıca, tarihsel veriler aracılığıyla öğrendiği bir şeyi unutmayın. Bununla birlikte, veriler ne kadar büyükse ve bu verilere ne kadar uzun süre maruz kalırsa, o kadar iyi performans göstereceği belirtilmektedir.
B. Doğrulama sorunları
Diğer bir sınırlama, doğrulama eksikliğidir. Bir ML sistemi tarafından yapılan tahminlerin tüm senaryolar için uygun olduğunu kanıtlamak zordur.
6. Makine Öğreniminin Geleceği
Şu anda manuel olarak yapılan şeyler yarın makineler tarafından yapılacağından makine öğrenimi, ister üst düzey bir ÇUŞ, isterse yeni kurulan bir şirket olsun, herhangi bir şirket için rekabet avantajı olabilir. ML devrimi bizimle uzun süre kalacak ve ML’nin geleceği de öyle olacak.
7. Karar
Sonuç olarak, makine öğreniminin geleceğini inceledik. Ayrıca, makine öğreniminin algoritmalarını inceleyin. Bununla birlikte, gerçek hayatla başa çıkmanıza yardımcı olacak uygulamasını inceledik. Ayrıca, herhangi bir sorunuz olursa, yorum bölümünde sormaktan çekinmeyin.
Makale ilk olarak gönderildi Dataflair tarafından makine öğrenimi uygulaması
