Makine Öğrenimi Gerçek Hayatta Nerelerde Kullanılıyor?

Yapay zekanın (AI) bir dalı olan makine öğrenimi, ChatGPT ve DALL-E gibi platformların ortaya çıkması nedeniyle büyük bir ilgi gördü, ismini daha fazla duyurmaya devam ediyor. Bilgisayar sistemlerinin uyum sağlamasına ve deneyimlerden öğrenmesine olanak tanıyarak yaygın olarak tanınan bir kavram haline geldi. Popülerliği son zamanlarda artmış olsa da, makine öğrenimi çok sayıda gerçek hayat senaryosunda zaten yaygın olarak kullanılıyor.

İnovasyona yön veren teknolojileri anlamak artık bir lüks değil, bir gereklilik. Bu dönüşümün ön saflarında yer alan gelişmelerden biri de makine öğrenimi. Biz de kısaca ML yani makine öğreniminden bahsedelim, ardından günlük kullanım senaryolarına bakalım istedik.

Makine Öğrenimi (Machine Learning) Nedir?

Genellikle ML olarak kısaltılan Machine Learning, deneyim ve veri kullanımı yoluyla otomatik olarak gelişen bilgisayar algoritmalarının geliştirilmesine odaklanan yapay zekanın (AI) bir alt kümesi. Daha basit bir ifadeyle Makine Öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve programlanmadan kararlar veya tahminler yapılmasına imkan sağlıyor.

Özünde makine öğrenimi, kararları ve tahminleri kolaylaştıran algoritmalar oluşturmak ve uygulamakla ilgilidir. Bu algoritmalar, daha fazla veriyi işledikçe daha doğru ve etkili hale gelerek zaman içinde performanslarını artırmak üzere tasarlanmıştır.

Geleneksel programlamada, bir bilgisayar bir görevi yerine getirmek için önceden tanımlanmış bir dizi talimatı izler. Ancak makine öğreniminde bilgisayara bir dizi örnek (veri) ve yerine getirmesi gereken bir görev verilir. Bilgisayara sadece örnekler sağlanır, verilen örneklere dayanarak görevi nasıl yerine getireceğini bulmak bilgisayara kalmıştır.

Örneğin bilgisayarın kedi resimlerini tanımasını istiyorsak, ona kedinin neye benzediğine dair özel talimatlar vermeyiz. Bunun yerine ona binlerce kedi görüntüsü sunarsak, makine öğrenimi algoritması bir kediyi tanımlayan ortak kalıpları ve özellikleri çıkarabilir. Zamanla algoritma daha fazla görüntüyü işledikçe, daha önce hiç görmediği görüntüler sunulduğunda bile kedileri tanımada daha iyi hale geliyor.

Verilerden öğrenme ve zaman içinde gelişme yeteneği, makine öğrenimini inanılmaz derecede güçlü ve çok yönlü olmasını sağlıyor. Sesli asistanlar ve öneri sistemlerinden sürücüsüz arabalara ve tahmine dayalı analitiğe kadar bugün gördüğümüz birçok teknolojik gelişmenin arkasındaki itici güç diyebiliriz.

Bir makine öğrenimi modeli, örüntüleri (kalıpları) bulmak veya tahminler yapmak için büyük bir veri grubunu tarayan bir algoritmanın ifadesidir. Verilerle desteklenen makine öğrenimi modelleri, yapay zekânın matematiksel motorlarıdır. Başka bir misal olarak, bilgisayarlı görü (computer vision) için olan bir ML modeli, arabaları ve yayaları gerçek zamanlı bir videoda tanımlayabilir. Bir diğeri Doğal Dil İşleme (NLP), kelimeleri ve cümleleri tercüme edebilir.

Makine öğrenimi modeli, nesnelerin ve birbirleriyle ilişkilerinin matematiksel bir temsilidir. Bu nesneler, bir sosyal ağ gönderisindeki “beğeniler”den, laboratuvar deneyindeki moleküllere kadar her şey olabilir.

Makine Öğrenimi, Yapay Zeka ve Derin Öğrenme

Makine öğrenimi genellikle yapay zeka veya derin öğrenme ile karıştırılıyor. Şimdi bu terimlerin birbirlerinden ne kadar farklı olduğuna bir göz atalım. Yapay zeka (AI), bir dizi algoritma aracılığıyla akıllıca davranan ve insan zekasını taklit eden programların geliştirilmesini ifade eder. Bu alan üç beceriye odaklanır: Öğrenme, muhakeme ve maksimum verimlilik elde etmek için kendi kendini düzeltme. AI, makine öğrenimi tabanlı programlara veya hatta açıkça programlanmış bilgisayar programlarına atıfta bulunabilir.

Makine öğrenimi, tahminlerde bulunmak için verilerden öğrenen algoritmaları kullanan yapay zekanın bir alt kümesi gibidir. Bu tahminler, algoritmaların mevcut verilerden kalıplar öğrendiği denetimli öğrenme veya verilerdeki genel kalıpları keşfettikleri denetimsiz öğrenme yoluyla oluşturulabilir. Makine öğrenimi modelleri geçmiş verilere dayalı olarak sayısal değerleri tahmin edebilir, olayları doğru veya yanlış olarak kategorize edebilir ve ortak noktalara dayalı olarak veri noktalarını kümeleyebilir.

Derin öğrenme ise makine öğreniminin bir alt alanı olup, temelde insan beyninin yapısından esinlenen çok katmanlı yapay sinir ağlarına (YSA) dayanan algoritmalarla alakalıdır. Geleneksel makine öğrenimi algoritmalarının aksine, derin öğrenme algoritmaları daha az doğrusal, daha karmaşık ve hiyerarşiktir, muazzam miktarda veriden öğrenme yeteneğine sahiptir ve son derece doğru sonuçlar üretebilir. Dil çevirisi, görüntü tanıma ve kişiselleştirilmiş ilaçlar derin öğrenme uygulamalarının bazı örnekleri.

Makine Öğrenimi Hayatımıza Nasıl Etki Ediyor?

Arka plana atılan ML, hayatımızı kolaylaştıran ve aslında farkında olmadığımız birçok işinde zaten. Gelecekte de daha fazla dala uzanacak gibi görünüyor.

Kişisel Asistanlar ve Sohbet Robotları

Makine öğreniminin en pratik uygulamalarından biri de yapay zekalı kişisel asistanlar ve sohbet robotları. Alexa, Google Assistant ve Siri gibi popüler araçlar, dil kalıplarını, tonları ve bağlamı anlamak için Doğal Dil İşleme (NLP) ve Derin Öğrenme tekniklerini kullanan makine öğrenimi algoritmalarına dayanmakta. Bu sayede insanlarla simüle edilmiş konuşmalar yapabiliyorlar.

İnsan dilini anlama yeteneği bilgisayar sistemleriyle etkileşimlerimizi mümkün hale getiriyor. Bir sohbet robotuna veya yapay zekalı kişisel asistana bir komut veya komut isteği sağlandığında, görevleri doğru bir şekilde yerine getirebiliyor veya ilgili yanıtları sağlayabiliyor.

Makine öğrenimi uygulamasında yaygınlaşan bir örnek olarak müşteri hizmetlerinde kullanılan sohbet robotlarını verebiliriz. Bazı e-ticaret platformları bu özelliği kullanarak müşterilerin soru sormasına ve botlardan anında yanıt almasına olanak tanıyor.

Otomatik E-Posta Yanıtları

ML’nin bir diğer yaygın kullanım alanı ise makine öğrenimi destekli otomatik e-posta yanıtlama sistemleri. Gmail hesabınıza bir e-posta aldığınızda konuşmanın bağlamına göre doğru yanıt seçenekleri önerdiğini fark etmiş olabilirsiniz. Bu özellik makine öğrenimi ve NLP teknikleri sayesinde mümkün hale geldi.

Benzer şekilde, bir bültene kaydolduktan, bir satın alma işlemi yaptıktan ve hatta bir alışveriş sepetini terk ettikten hemen sonra aldığınız e-postaların tümü otomatik. Bu e-postalar, geliştirilen modelleri kullanan ve yalnızca belirli eylemler tetiklendiğinde gönderilmelerini sağlayan yazılımlar tarafından oluşturulmakta. Ek olarak, otomatik sistemler e-postalarda özelleştirme ve kişiselleştirme sağlamakta. E-posta yanıtları için otomatik yazılım kullanmanın aşağıdakiler gibi çeşitli avantajları var:

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

Kişisel Finans ve Bankacılık

Makine öğrenimi algoritmaları finans ve bankacılık sektörüne de girerek değerli avantajlar sağladı. Bankaların AI ve ML algoritmalarını kullanma yollarından biri, varlıklarınız için güvenlik sunan gelişmiş dolandırıcılık tespit teknikleri. Bankacılıkta dolandırıcılık tespiti için makine öğrenimi modelleri, kalıpları öğrenmek ve hileli faaliyetleri belirlemek için görüntü ve metin tanıma yöntemlerinden yararlanarak yasal ve yasa dışı işlemler arasında ayrım yapabiliyor.

Makine öğrenimi kişisel finans alanında, özellikle de portföy yönetiminde de faydalı olabiliyor. Robo-danışmanlar olarak hareket eden çevrimiçi yatırım platformları, çeşitlendirilmiş portföylerin oluşturulmasına, izlenmesine ve yönetiminin otomatikleştirilmesine yardımcı olmak için makine öğreniminden yararlanıyor. Bu platformlar, belirli varlıklar veya riskler için tercihlerinizi öğreniyor ve portföyünüzü insan gözetimi olmadan buna göre oluşturmanıza yardımcı oluyor. Tabii ki doğrudan kontrol yok lakin işler bir hayli kolaylaştırılabiliyor.

Ayrıca, makine öğrenimi kişisel finans alanında piyasa tahminine fayda sağlayabiliyor. Algoritmalar, geçmiş verileri analiz ederek hisse senedi fiyatlarını ve piyasa eğilimlerini tahmin edebiliyor. Daha fazla veri sayesinde kişi ve kuruluşlar ticaret stratejileri geliştirebiliyor ve fırsatları daha iyi görebiliyor.

JPMorgan gibi büyük bankalar, varlık ve servet yönetimi çalışanlarına yardımcı olmak, operasyonları kolaylaştırmak ve müşteri etkileşimlerini geliştirmek için yapay zeka tabanlı sohbet robotları geliştirdi.

Sağlık Hizmetleri

Makine öğrenimi sağlık sektöründe de önemli bir araç olarak ön plana çıktı. Modeller tıbbi teşhis, hasta bakımı ve genel sonuçlar için sayısız fayda sağlamıştır. İşte sağlık hizmetlerinde makine öğreniminin altı kritik uygulaması:

• Makine öğrenimi algoritmaları, kesin hastalık teşhisi ve öngörüye yardımcı olmak için semptomlar, tıbbi kayıtlar, laboratuvar sonuçları ve görüntüleme taramaları dahil olmak üzere hasta verilerini analiz edebiliyor.
• Makine öğrenimi, hasta özelliklerini, genetik bilgileri, tedavi geçmişini ve klinik verileri analiz ederek bireysel ihtiyaçlara göre uyarlanmış kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştiriyor.
• Anormallikleri otomatik olarak tespit ederek, belirli özellikleri tanımlayarak ve radyologlara hastalık teşhisinde yardımcı olarak X-ışınlarının, MRI taramalarının ve patoloji slaytlarının analizini kolaylaştırıyor.
• Geliştirilen modeller, klinik deney optimizasyonu, hasta alımı ve belirli tedaviler için uygun adayların belirlenmesini sağlayarak ilaç keşif süreçlerini optimize edebiliyor.
• Makine öğrenimi, tedarik zinciri yönetim sistemleri sağlayarak, ekipman arızasını tahmin ederek ve kaynak tahsisini optimize ederek sağlık hizmetleri operasyonlarını daha iyi hale getiriyor.
• ML, hastaları izlemek ve erken uyarılar sağlamak için Nesnelerin İnterneti (IoT) giyilebilir cihazlarıyla birlikte çalışarak tahmine dayalı analitik sağıyor.

Makine öğrenimi, teşhis doğruluğunu artırarak ve tedavi planlarını kişiselleştirerek sağlık hizmetlerinde devrim yaratıyor. Örneğin, Google’ın tıbbi uygulamalar için ince ayarlanmış büyük bir dil modeli olan Med-PaLM 2, klinisyenlere karmaşık tıbbi bilgileri yorumlamada yardımcı oluyor ve böylece hasta bakımını iyileştiriyor.

Sürücüsüz (Otonom) Araçlar

Makine öğrenim tekniği, modern otomobillerin geliştirilmesinde de kritik rol oynamakta. Tesla önde gelen örneklerden biri, farklı şirketler de otonom araçlar konusunda hızla ilerleme kaydediyor. Tesla’nın otomobilleri, NVIDIA tarafından sağlanan yapay zeka donanımına dayanıyor ve kendi kendine öğrenen nesne tanıma ve algılama yetenekleri sağlayan denetimsiz makine öğrenimi modellerini içeriyor.

Ancak dediğimiz gibi kendi kendine sürüş özelliklerine sahip olan şirket sadece Tesla değil. Volkswagen, Ford ve General Motors gibi köklü otomobil şirketlerinin yanı sıra Uber ve Waymo gibi daha yeni oyuncular da bu işin içinde.

Sürücüsüz otomobiller çevreleri hakkında kapsamlı bilgi toplayabilirken kameralar, LiDAR, radar ve GPS gibi çeşitli sensörlerle donatılmıştır. Bu veriler daha sonra doğru algılama ve etkili karar verme sağlamak için işlenir. Kendi kendine giden araçlar, navigasyona yardımcı olan güncellenmiş haritalar oluşturmak için sensör verilerinden yararlanarak Eşzamanlı Konum Belirleme (Simultaneous Localization) ve Haritalama (SLAM) tekniklerini kullanır.

Makine öğrenimi modelleri, optimum yolları belirleyerek ve gerçek zamanlı karar verme sürecine yardımcı olarak sürücüsüz araçlara daha fazla katkıda bulunuyor. Bu modeller aynı zamanda araçtaki olası arızaları tespit ve tahmin edebilen uyarlanabilir sistemlerin geliştirilmesini de kolaylaştırmakta. Makine öğrenimini entegre ederek, otomobiller daha akıllı, otonom ve yol güvenliğini ve verimliliğini artırma yeteneğine sahip hale geliyor.

Tesla ve Waymo gibi şirketler sensör verilerini gerçek zamanlı olarak yorumlamak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak araçlarının nesneleri tanımasına, kararlar almasına ve otonom olarak yollarda gezinmesine olanak sağlıyor. Benzer şekilde, İsveç Ulaştırma İdaresi de kısa bir süre önce ülkenin karayolu altyapı yönetimini optimize etmek için bilgisayarla görme ve makine öğrenimi uzmanlarıyla çalışmaya başladı.

Ulaşım

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

Google Haritalar, rutin hale gelen işe gidip-gelme zamanını iyileştirmek için makine öğreniminden yararlanan bir başka değerli araç. Konum verilerinin kullanılması akıllı navigasyon, trafik tahminleri ve kişiselleştirilmiş öneriler sunarak verimli bir seyahat sağlıyor.

Havacılık sektöründe makine öğrenimi algoritmaları, ticari uçuşlar da dahil olmak üzere uçak otopilot sistemlerine dahil edilmekte. Yapay zeka ve makine öğreniminin entegrasyonu, daha güvenli uçuş operasyonlarına imkan tanımakta.

Ayrıyeten makine öğrenimi algoritmaları akıllı trafik sinyal kontrol sistemlerinin geliştirilmesine de katkıda bulunuyor. Bu sistemler gerçek zamanlı trafik akışı verilerini analiz edebiliyor ve sinyal zamanlamalarını buna göre ayarlayarak tıkanıklığı ve bekleme sürelerini azaltarak genel trafiği daha iyi hale getiriyor.

Sosyal Medya

Üretilen algoritmalar, kullanıcı deneyimini geliştirmek için çok sayıda özellik sundukları sosyal ağ sitelerinde de yaygın olarak kullanılmakta. Birçok sosyal medya şirketi kötü niyetli saldırıları tespit etmek ve önlemek için AI ve ML kullanıyor. İşte bazı örnekler:

• Facebook, Instagram ve Snapchat gibi birçok popüler sosyal ağ platformu, çeşitli filtreler uygulamak için yüz tanıma özellikleri içermekte.
• Sosyal medya siteleri, gönderileri bireysel kullanıcı tercihlerine göre kişiselleştirmek için makine öğrenimi modellerinden yararlanıyor.
• Bu platformlarda görüntülenen reklamlar, kullanıcıların ilgi alanlarına göre uyarlanıyor, kişiye bağlı ürün ve hizmetler öneriliyor.
• Sosyal ağlar, kullanıcıların mevcut ağlarına dayalı olarak bağlantılar ve arkadaşlar için öneriler sunabiliyor.
• Emojiler tarafından iletilen duyguları analiz etmek için duygu analizi teknikleri bile kullanılmakta.
• Makine öğrenimi algoritmalarının sosyal ağ sitelerindeki uygulamaları, kişiselleştirilmiş içerik, ilgili öneriler ve gelişmiş sosyal bağlantılar sağlayarak gelişmiş kullanıcı deneyimine katkıda bulunuyor.

Öneri Sistemleri

Öneri sistemleri, makine öğreniminin en görünür uygulamalarından biridir. Netflix ve Amazon gibi şirketler, geçmiş davranışlarınızı analiz etmek ve beğenebileceğiniz ürünleri veya filmleri önermek için makine öğreniminden faydalanıyor.

Makine öğrenimi tekniklerinin gelişmiş bir uygulaması olan ürün önerisi, günümüzde hemen hemen her e-ticaret web sitesinin yer verdiği bir özellik. Makine öğrenimi ve yapay zekayı kullanan web siteleri, önceki alışverişlerinize, arama kalıplarınıza ve alışveriş sepeti geçmişinize dayalı olarak davranışınızı izl,ypr ve ardından ürün önerilerinde bulunuyor.

Dolandırıcılık Tespiti

Bankalar ve kredi şirketleri, sahtekarlık işlemlerini tespit etmek için aynı şekilde ML’den yararlanabiliyor. Normal ve anormal davranış kalıplarını analiz ederek, şüpheli faaliyetleri gerçek zamanlı olarak tespit edebiliyorlar.

Görüntü Tanıma

Dijital görüntüdeki bir özelliği veya nesneyi kataloglama ve tespit etme yaklaşımı olan görüntü tanıma, en önemli ve dikkate değer makine öğrenimi ve yapay zeka tekniklerinden biridir. Bu teknik, örüntü tanıma, yüz algılama ve yüz tanıma gibi daha ileri analizler için benimsenmekte.

Duygu Analizi

Duygu analizi, konuşmacının veya yazarın duygusunu veya fikrini belirleyen gerçek zamanlı bir makine öğrenimi uygulaması. Örneğin, birisi bir inceleme veya e-posta (veya herhangi bir belge) yazmışsa, bir duygu analizörü metnin gerçek düşüncesini ve tonunu anında bulacaktır. Bu duygu analizi uygulaması, incelemeye dayalı bir web sitesini, karar verme uygulamalarını vb. analiz etmek için kullanılabilir.