Facebook’un algoritması, sürücüsüz arabalar ve spam filtrelemesi: bunların hepsi makine öğrenmesi teknolojisinin örnekleridir. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, yazılım uygulamalarının büyük miktarda veriyi işlemesine ve sonuçları tahmin etmesine yani “öğrenmesine” olanak tanıyan bir yapay zeka (AI) alt kümesidir.
Yazıdaki Başlıklar
Makine öğrenimi neden önemlidir?
1. Makine öğrenmesi video oyunlarında kullanılıyor:
Makine öğrenimi, oyun oynamayı değiştirebilir. Gelişmiş algoritmalarla, nesneler, oyuncu olmayan karakterler ve oyun dünyasının kendisi de dahil olmak üzere oyunun öğeleri, oyuncunun eylemlerine göre tepki verebilir ve değişebilir. Bir oyuncunun deneyimi, seçimlerine göre benzersiz olacaktır ve oyunu daha ilgi çekici hale getirecektir. Bazı video oyunları (satranç sürümleri gibi) zaten biraz makine öğrenmesini kullanıyor, ancak hala geliştirilmesi gereken yerler var. Yaklaşık üç milyar insanın video oyunları oynadığını düşünürsek, bu alandaki gelişmeler pek çok insanı etkileyecektir.
2. Otomatik akıllı arabalar için makine öğrenmesi gereklidir:
Bir çok insan şu anda kendi kendini süren akıllı arabalara karşı haklı olarak ihtiyatlı olsa da, bu arabalar gelecekte daha yaygın hale gelecek. Bu işin sırrı makine öğrenimi. Algoritmalar, sensörler ve kameralar aracılığıyla veri toplar, verileri analiz ederler ve otomobilin ne yapması gerektiğine karar verir. Boston Üniversitesi’ndeki bir ekip kısa süre önce kendi kendine giden arabalara diğer arabaları izleyerek sürmeyi öğreten bir “izle ve öğren” algoritması oluşturdu. İki sanal şehirde yapılan testlerde, kendi kendini süren derin öğrenme sistemlerimin çok az kaza geçirdiği ve hedeflerine zamanın %92’sinde ulaştıkları gözlemlendi. Bunun gibi araştırmalar, kendi kendini süren arabalarda makine öğreniminin potansiyelini göstermektedir.
3. Makine öğrenmesi tehlikeli işleri devralabilir:
Birçok iş insan hayatını riske atıyor. Nükleer temizlik isleri bunlardan birisi. 2021’de bilim adamları, nükleer ortamlarda yapay zeka ve robotik kullanmaya odaklanan bir konsorsiyuma katıldı. Ekip, tartışmasız en ünlü nükleer alan olan Çernobil’de, 3 boyutlu bir harita oluşturmak ve radyasyonu ölçmek için robotları eğitti. Makine öğrenimi kullanılarak robotlar, radyoaktif atık türleri arasındaki farkları tanımak için eğitilebilirler. Bu, insanların nükleer atıkları güvenli bir şekilde tanımlamasına ve bunlardan kurtulmasına yardımcı olacaktır. Makine öğrenimi, robotları tehlikeli kimyasallara karşı, aşırı ağır kaldırma ve yangın içeren işlerde çok etkili hale getirebilir.
4. Makine öğrenimi çevrenin korunmasına yardımcı olabilir
Çevresel izleme, hayvanları, insanları ve genel olarak çevreyi korumak için gereklidir. Fırtınalar ve diğer doğal afetler meydana geldiğinde, insanların içmek için bağımlı oldukları sistemler de dahil olmak üzere, çeşitli tesislerden gelen zehirli maddeler su yollarıyla karışabilir. Düzenleyiciler, makine öğrenimi algoritmaları ile sektöre, konuma, malzeme kullanımına ve daha fazlasına göre veri toplayabilir. Bu bilgilerle düzenleyiciler, yüksek riskli alanları belirleyebilir ve gelecekteki sorunları önleyebilir.
5. Makine öğrenimi yaşlı bakımını iyileştirebilir
Birçok insan ileri yaşlara geçişle mücadele eder. Makine öğrenimi ve yapay zeka yardımcı olabilir. Uzaktan hasta izleme (RPM) sadece bir örnektir. RPM, giyilebilir cihazlardan kalp atış hızı, oksijen seviyeleri, kan basıncı ve daha fazlası gibi bilgileri toplar. Klinisyenlerin kronik hastalıkları olan hastaları sürekli yüz yüze ziyaretlere gelmelerine gerek kalmadan izlemeleri için makine öğrenmesinin kullanımı harika bir yoldur. RPM, gelecekteki sağlık sorunlarının tahmin edilmesine de yardımcı olabilir. Daha iyi sağlık hizmeti ile yaşlı insanlar daha uzun süre bağımsız kalabilirler ve daha iyi sağlık hizmetlerinden yararlanabilir.
6. Makine öğrenimi hastanelere ve işletmelere yardımcı olabilir
Hastane ve işletme akışını yönetmek, işletmelerin ve diğer sağlık sistemlerinin uğraştığı en büyük sorunlardan biridir. Aşırı kalabalık acil servisler, siparişler, gecikmeler, iptaller ve daha fazlası işletmeleri etkileyecektir. Makine öğrenimi, gerçek zamanlı verilere dayalı tahmine dayalı modeller oluşturarak bu sorunların çoğunu azaltmaya yardımcı olabilir. Fazla mesainin planlanmasında, boşaltma yönetiminin iyileştirilmesinde, bekleme sürelerinin azaltılmasında vb. bir rol oynayabilir! Bu, ekonomik tasarruf sağlar ve işletmelerim daha iyi servis sağlamasına olanak tanıyacaktır.
7. Makine öğrenimi bankacılığı iyileştirebilir
Bankacılık sektörü karmaşıktır ve yorucudur. Makine öğrenimi her şeyi düzene sokabilir mi? Birçok kullanımı vardır, ancak dolandırıcılık tespiti dikkat çekicidir. Bilgisayar korsanları daha gelişmiş hale geliyorlar ve bankalar sürekli olarak bununla mücadele etmek zorundalar. Dolandırıcılık tespiti için tasarlanmış makine öğrenimi algoritmaları, çok büyük hacimli verileri çok hızlı bir şekilde işleme yetenekleri sayesinde, kötü niyetli faaliyetleri tespit edebilir, kullanıcı kimliğini doğrulayabilir ve saldırılara anında yanıt verebilir. Bankalar için bu, veri ihlalleri ve siber saldırı riskini azaltacaktır.
Bunların haricinde makine öğrenmesi (machine learning), derin öğrenme (deep learning) ve yapay zeka (artificial intelligence) gelecekte günlük hayatımızda ve iş hayatında bir çok yerde kendine yer bulacaktırç
Kaynak: https://theimportantsite.com/10-reasons-why-machine-learning-is-important/
