Machine Learning Nedir?

Makine öğrenimi, insanların öğrenme şeklini taklit etmek için veri ve algoritmaların kullanımına odaklanan ve doğruluğunu kademeli olarak artıran bir yapay zeka (AI) ve bilgisayar bilimi dalıdır.

Makine öğrenimi konusu zengin bir geçmişe sahiptir. Arthur Samuel, dama oyunu hakkındaki araştırmasıyla “makine öğrenimi” terimini icat ettiği için itibar kazanmıştır. Kendini dama ustası ilan eden Robert Nealey, oyunu 1962’de bir IBM 7094 bilgisayarında oynadı ve bilgisayara yenildi. Bugün yapılabileceklerle karşılaştırıldığında, bu başarı neredeyse önemsiz görünüyor. Ancak, yapay zeka alanında önemli bir kilometre taşı olarak kabul ediliyor. Önümüzdeki birkaç on yıl içinde, depolama ve işleme gücüyle ilgili teknolojik gelişmeler, Netflix’in tavsiye motoru veya sürücüsüz arabaları gibi bugün bildiğimiz ve sevdiğimiz bazı yenilikçi ürünleri mümkün kılacaktır.

Makine öğrenimi, büyüyen veri bilimi alanının önemli bir bileşenidir. İstatistiksel yöntemlerin kullanılması yoluyla, algoritmalar sınıflandırmalar veya tahminler yapmak için eğitilir ve veri madenciliği projelerindeki temel bilgileri ortaya çıkarır. Bu içgörüler daha sonra uygulamalar ve işletmeler içinde karar vermeyi yönlendirerek ideal olarak temel büyüme ölçümlerini etkiler. Büyük veri genişlemeye ve büyümeye devam ettikçe, veri bilimcilere yönelik pazar talebi artacak ve onlardan en alakalı iş sorularının ve ardından bunları yanıtlayacak verilerin belirlenmesine yardımcı olmalarını gerektirecek.

Makine öğrenimi nasıl çalışır?

Bir makine öğrenimi algoritmasının öğrenme sistemini üç ana bölüme ayırır.

Karar Süreci: Genel olarak, bir tahmin veya sınıflandırma yapmak için makine öğrenme algoritmaları kullanılır. Etiketlenebilen veya etiketlenemeyen bazı girdi verilerine dayanarak, algoritmanız verilerdeki bir model hakkında bir tahmin üretecektir.

Hata Fonksiyonu: Bir hata fonksiyonu, modelin tahminini değerlendirmeye yarar. Bilinen örnekler varsa, modelin doğruluğunu değerlendirmek için bir hata fonksiyonu bir karşılaştırma yapabilir.

Model Optimizasyon Süreci: Model, eğitim setindeki veri noktalarına daha iyi uyuyorsa, bilinen örnek ile model tahmini arasındaki farkı azaltmak için ağırlıklar ayarlanır. Algoritma, bir doğruluk eşiğine ulaşılana kadar ağırlıkları bağımsız olarak güncelleyerek bu değerlendirme ve optimize sürecini tekrarlayacaktır.

Gerçek dünyadaki makine öğrenimi kullanım örnekleri:

Konuşma Tanıma: Otomatik konuşma tanıma (ASR), bilgisayar konuşma tanıma veya konuşmadan metne olarak da bilinir ve insan konuşmasını yazılı bir biçimde işlemek için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanan bir yetenektir. Birçok mobil cihaz, sesli arama yapmak için sistemlerine konuşma tanıma özelliğini dahil eder; Siri—veya mesajlaşma konusunda daha fazla erişilebilirlik sağlayın.

Müşteri Hizmetleri: Çevrimiçi sohbet robotları, müşteri yolculuğu boyunca insan aracıların yerini alıyor. Sevkiyat gibi konularla ilgili sık sorulan soruları (SSS) yanıtlar veya kişiselleştirilmiş tavsiyeler, çapraz satış ürünleri veya kullanıcılar için boyut önerileri sunarak web siteleri ve sosyal medya platformlarında müşteri etkileşimi hakkındaki düşüncelerimizi değiştirirler. Örnekler arasında sanal aracılar bulunan e-ticaret sitelerindeki mesajlaşma botları, Slack ve Facebook Messenger gibi mesajlaşma uygulamaları ve genellikle sanal asistanlar ve sesli asistanlar tarafından yapılan görevler sayılabilir.

Computer Vision: Bu AI teknolojisi, bilgisayarların ve sistemlerin dijital görüntülerden, videolardan ve diğer görsel girdilerden anlamlı bilgiler türetmesini sağlar ve bu girdilere dayanarak harekete geçebilir. Bu öneriler sağlama yeteneği, onu görüntü tanıma görevlerinden ayırır. Evrişimli sinir ağları tarafından desteklenen bilgisayarlı görme, sosyal medyada fotoğraf etiketleme, sağlık hizmetlerinde radyoloji görüntüleme ve otomotiv endüstrisinde kendi kendine giden arabalarda uygulamalara sahiptir.

Öneri Motorları: Geçmiş tüketim davranışı verilerini kullanan AI algoritmaları, daha etkili çapraz satış stratejileri geliştirmek için kullanılabilecek veri eğilimlerini keşfetmeye yardımcı olabilir. Bu, çevrimiçi perakendeciler için ödeme işlemi sırasında müşterilere ilgili eklenti önerileri yapmak için kullanılır.

Otomatik Hisse Senedi Ticareti: Hisse senedi portföylerini optimize etmek için tasarlanan yapay zeka güdümlü yüksek frekanslı ticaret platformları, insan müdahalesi olmadan günde binlerce, hatta milyonlarca işlem yapar.

E-posta Pazarlamasına Etkileri Nelerdir?

Revotas olarak bizler teknolojinin geldiği son noktada makine öğrenimi algoritmalarından yukarıdaki 2 örneği kullanarak faydalanmaktayız. Hakkımızda daha fazla bilgi almak için tıklayın.

● Computer Vision ile kullanıcıların mevcut e-posta iletişiminde etkileşim gösterdiği renk, görsel veya tema olarak sınıflandırılması ve yapay zeka ile iletişim modellerinin inşa edilmesini sağlıyoruz. Böylece kullanıcılar kendilerine gelen her e-postada daha kişiselleştirilmiş bir deneyime sahip oluyor.

Yapmış olduğumuz otomasyonlar ile iletişimde sürekliliği sağlayıp kullanıcıların deneyimini kişiselleştirilmiş modeller ile zenginleştiriyoruz.

Öneri motorları (Recommendation Engine) ile ise kişilerin site deneyimlerini hem e-posta hem otomasyon sisteminde farklı ürünleri önerecek şekilde ilerletiyoruz. Burada kullanıcı davranışlarını takip ettiğimiz ve yapay zeka algoritmaları ile zenginleştirdiğimiz RevoTrack modülümüz sizlerin takip ettiği veya almayı istediği ürünün indirim veya özel kampanya haberini e-posta ile otomatik bir şekilde iletiyor.

Bu sayede kullanıcı sitede kaybolmadan ve günlük hayatına devam ederken tüm kampanyalardan ve ihtiyaçlarını gidereceği ürünlerden anlık haberdar olabiliyor.