2024'te Takip Edilecek Makine Öğrenimi Geliştirme Rehberi

Makine Öğrenimi hakkında okuduğunuzda aklınıza ne geliyor? Makine öğrenimi geliştirme, öğrenmeye odaklanan bir makine kadar basittir.

Peki tanım bu küçük tanımla sınırlı mıdır?

Dijital endüstrideki teknolojik ilerleme, AI/ML algoritmalarından yararlanıyor. Bu trendler ve teknolojiler, farklı sektörlerdeki iş sektörlerine yeni avantajlar getirdi.

Raporlara göre, Makine Öğrenimi pazarının büyüklüğü, 2028 yılına kadar küresel platformlar için yaklaşık 31,36 milyar dolar civarında öngörülüyor. Dolayısıyla bu istatistikler, makine öğrenimi taktiklerinin çeşitli şekillerde yüksek oranda kullanıldığına işaret ediyor.

Bu nedenle, işinize dahil etmek üzere yeni ortaya çıkan makine öğrenimi geliştirme trendlerini de bulmak istiyorsanız, daha fazlasını keşfetmek için bu bloga dalın.

Dijital Pazarda Makine Öğrenimi Gelişimine Genel Bakış

Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML), iş sektörlerinde yaygın teknolojilerdir. Ancak Makine Öğrenimi, makinelerin önceki verilerinden öğrenmesine olanak tanıyan yapay zekanın bir parçasıdır. Yani ekstra komutlar olmadan herhangi bir karar vermenize gerek yok. ML'nin algoritmaları tahminlerin çok ötesindedir. Raporlara göre, Makine Öğrenimi geliştirme küresel pazarı 2029 yılına kadar %38,8'lik bir Bileşik Büyüme Oranıyla 209,91 milyar dolara ulaşacak.

Akıllı karar verme sürecini destekleyen çeşitli algoritmalar da bulunmaktadır. Dolayısıyla, Makine Öğrenimi ticari kuruluşlar için değil, çalışanlar için de gereklidir. ML profesyonellerinin sayısında bir artış olduğunu fark ettiğimizde entegrasyon, yönetim ekibi için her şeyi kolaylaştırıyor.

Makine Öğrenimi Geliştirmenin Önemi

Günümüzde meşhur bir söz olan 'Veri Paradır' sözüne göre çağlar boyunca güçlü bir araç haline gelmiştir. İlk zamanlarda ödevlere devam etme eğilimi vardı, ancak şimdi devreye girmenin zamanı geldi. Dolayısıyla eski uygulamalardan yenilerine geçiş çok büyük bir süreç değildi.

En son veriye dayalı kararlar, işletmelere gelirden kara ve yatırımcılara kararlardan en fazlasını sunar. Makine Öğrenimi, bir işletme firmasının gelecekteki yeteneklerinin kilidini açmanın anahtarıdır. Aynı zamanda devam eden dijital pazarda rakiplerin önünde kalmalarını sağlar.

Makine Öğrenimi Entegrasyonunun Avantajları

1. Kişiselleştirme

Her işletmenin, kullanıcıların istedikleri zaman onlarla bağlantı kurmasına yardımcı olacak benzersiz bir pazar kimliği olmalıdır. Burada müşterilerinizle bağlantı kurmaya başlamak için ML teknolojisini kullanabilirsiniz. Geleceğe odaklı bir teknoloji olan ML, işletmenizi farklı katlarda büyütmek için özelleştirilmiş kullanıcı önerileri sunar.

2. Tahmin

Makine öğrenimi, bir işletmenin kullandığı her şey hakkında kusursuz tahminler elde etmek için en iyi teknolojidir. Gelecekteki gelişme eğilimlerini tahmin etmek için yaklaşan etkinlikler hakkında bilgi almanıza yardımcı olur. Ve beklenti, dijital pazar rekabetinde zirvede kalmaya yardımcı olur. Tahmin, iş riskleriyle mücadele etmenize bile olanak tanır.

3. Otomasyon

Tekrarlayan iş görevlerinin insanlar için telaşlı hale geldiği zamanlar vardır. Bu nedenle, iş süreci hızını ve performansını optimize etmek için, sınırlı bir süre içinde karmaşık görevlere odaklandığı için Makine Öğrenimi en iyi seçimdir. Ayrıca ML aracılığıyla veri kümelerinin yüksek hızda doğru sonuçlar elde edecek şekilde işlenmesini sağlayabilirsiniz.

Makine Öğrenimi Geliştirmenin Kullanım Örnekleri

Çevrimiçi bir kullanıcı şu veya bu şekilde makine öğrenimiyle karşı karşıya kalır. En yaygın örnekler ürün veya içerik önerilerini içerir. İster Google arama motorunu araştırın ister YouTube'da bir video arayın, makine öğrenimi algoritmalarının seçim yapmanıza yardımcı olduğunu bilin.

Başka bir örnek, Apple'ın Siri'si, Amazon'un Alexa'sı veya Google Asistanı gibi sanal asistanları içerir. İnsan sözlerini yazılı formata çevirmek için otomatik konuşma tanıma (ASR) ve bilgisayar konuşma tanımaya güveniyorlar. Artık web sitelerinde daha iyi gezinmenize ve müşterilerin sorularını yanıtlamanıza olanak tanıyan çeşitli sohbet robotları da görebilirsiniz.

Open AI'nin GPT-3'ünü biliyor musunuz? İngilizce makaleler üzerine eğitilmiş ve metin istemlerine yanıtlar üreten bir sinir ağıdır. İşletmelerin daha iyi performans göstermesine yardımcı olan makine öğreniminin sektöre özgü bazı kullanımları şunlardır:

1. E-ticaret ve Perakende

Makine Öğrenimi, ticari kuruluşların geliri, malzemeleri ve diğer faktörleri planlamasına olanak sağlamak için gelecekteki satışları tahmin eder. Teknoloji aynı zamanda büyük miktarda veriyi, belleği ve hesaplama süresi kısıtlamalarını da yönetir.

İşletme sahipleri, kişiselleştirme ve envanter yönetimi için bilgisayarlı görmeyi kullanabilir. Makine Öğrenimi sahtekarlığı tespit eder ve reklam ve fiyatlandırma hizmetlerini özelleştirmek amacıyla öneri sistemleri için gerçek zamanlı tüketicilerle iletişime geçer.

2. E-öğrenme

Makine Öğrenimi, öğrenme deneyimlerini özelleştirerek, öğrenci sonuçlarını iyileştirerek ve eğitim kaynaklarını optimize ederek eğitimde devrim yaratıyor. Makine öğrenimi ile trendleri ve kalıpları bulmak için veri miktarlarını analiz edebilirsiniz.

Ayrıca teknoloji, eğitimcilerin öğrencilerin gereksinimlerini yönlendirmesine ve öğrencilere yönelik hedeflenen müdahaleler sunmasına olanak tanır. Makine öğrenimi ayrıca planlama ve not verme gibi idari görevleri de otomatikleştirebilir.

3. Sağlık

Makine Öğrenimi, sağlık kuruluşlarının görsel asistanları, tıbbi görüntü analizini ve sanal hemşireliği kullanarak tedaviyi, teşhisleri ve hasta deneyimini iyileştirmesine yardımcı olur.

Yüksek teknoloji teknolojisi aynı zamanda ameliyatlar sırasında sesin tanınmasına ve konuşmanın kesilmesine de yardımcı olur. İlaç üretim şirketleri, üretim denemelerindeki ilaçları keşfetmek için makine öğrenimini kullanıyor.

4. Finans

Finansal hizmet şirketleri, risk değerlendirmesi, kişiselleştirilmiş bankacılık, algoritmik ticaret, müşteri hizmetleri ve çok daha fazlası için Makine Öğrenimini kullanıyor.

Ayrıca dolandırıcılıktan korunmak için kredi kartı savunmasına ve anormallik tespitine de yardımcı olur.

5. Sigorta

Sigorta şirketleri, müşterilerin ihtiyaçlarına ve diğer kullanıcıların diğer sigorta ürünleriyle ilgili deneyimlerine göre seçenekler sunar.

Makine Öğrenimi, taleplerin işlenmesinde ve sigortalamada fayda sağlar.

6. Tedarik Zinciri ve Lojistik

Makine öğrenimi sistemleri, lojistik ve tedarik zinciri şirketlerinin trafik yönetimini, üretkenliği, depo optimizasyonunu ve yolcu güvenliğini iyileştirmesine olanak tanır.

ML teknolojisi ayrıca trafik izleme, sürücü desteği, hassas gecikme tahminleri ve tahmine dayalı bakım gibi hizmetler de sunar.

Makine Öğrenimi Teknolojisinin Faydaları ve Zorlukları

Makine Öğrenimi bir sektöre ve bir şirkete gerekli birçok hizmeti sunar.

Daha ne.

Teknoloji, farklı makalelerdeki temel bilgileri etkili ve çok daha hızlı bir şekilde bulur.

Faydalar

İş görevlerinde Makine Öğrenimini uygulayan kuruluşlar için en önemli faydaları burada bulabilirsiniz.

• Zaman Kazandırır : Machine Learning Belge araması, soruyla ilgili binlerce metinden yanıt aramanıza olanak tanır.
• Uygun maliyetli : Teknoloji, öngörücü izleme ve önleyici tedbirler sağlayarak bakım ekipmanından tasarruf sağlar.
• Daha İyi Üretkenlik : Makine öğrenimi, tahmine dayalı modelleme ve talep tahminini kullanarak iş süreçlerini optimize edebilir .
• Kullanıcı Deneyimi : Chatbotlar ve sanal asistanlar müşteri isteklerini hızlı bir şekilde çözebilir.Müşteri veri analitiğini kullanarak özelleştirilmiş teklifler gönderebilir.
• Eski İş Zorluklarına Modern Çözüm : Eski iş geliştirme pahalı ve telaşlı hale geldiğinde, makine öğrenimi geleneksel programlama sistemlerinin sınırlamalarının ötesine geçmek için oradadır.

Zorluklar

Pek çok faydasına rağmen Makine Öğrenimi mükemmel değildir. İşte zorluklarından bazıları.

• Gizlilik : Makine öğrenimi algoritmalarının yüksek karmaşıklığı, yapay zeka sektörünün temel sorunudur.Algoritmaları eğitmek ve geliştirmek için büyük miktarda veri gerekiyor ve bu da gizlilik riski taşıyor. Ayrıca müşteriler, verilerinin güvenliği konusunda da endişe duyuyor.
• Makine Öğrenimi Önyargısı : Veri kümeleri üzerinde eğitilen makine öğrenimi algoritmaları popülasyonları hariç tutarsa ​​veya hatalar içerirse, hatalı veya ayrımcı dünya modelleri üretebilir.Örneğin, Amazon'un yapay zeka işe alma aracı, zayıf veri ön işlemesi nedeniyle istenmeyen önyargılara sahiptir.
• Hizalama : Bazı web uzmanları yapay zeka teknolojisinin tüm insanlığı yok etmesinden korkuyor. Ve en kötüsü, çok geç olana kadar bunun geldiğini bile göremiyoruz. Yapay zeka gelişimini yavaşlatmak için birçok kişinin imza kampanyası var.

2024'te Takip Edilecek Makine Öğrenimi Trendleri

Grand View Research veya GVR'ye göre yapay zekanın küresel pazar büyüklüğü 2030'da 1,8 trilyon dolara çıkacak.

Makine öğreniminden önümüzdeki birkaç yıl içinde bekleyebileceğiniz en önemli trendleri burada bulabilirsiniz .

#Trend 1- Ajansal Yapay Zeka

En yeni modeller, insan girdisinden gelen tepkileri gerektirir. Ancak reaktif modellerden proaktif modellere doğru bir geçiş var. Bu nedenle gelişmiş yapay zeka ajanları, müdahale olmaksızın hedefleri belirlemek için buna göre hareket eder.

Örneğin, bir orman yangınının şüpheli işaretlerini veya yatırım portföylerini dinamik gerçek zamanlı olarak yöneten finansal aracıları tespit etmeye yönelik izleme sistemleri.

#Trend 2- Açık Kaynak Makine Öğrenimi

Yapay Zekanın demokratikleşmesi açık kaynaklı modellerin yükselişiyle devam ediyor. Github'un bir veri kaynağı, içerik oluşturucuların üretken yapay zeka projelerine katılımında bir dalga tespit etti.

Açık kaynaklı yapay zeka maliyetleri azaltır ve anlaşılırlığı teşvik eder, ancak kötüye kullanıma ilişkin endişeler devam etmektedir.

#Trend 3- Multimodal Makine Öğrenimi

Yeni ve mevcut yapay zeka, metin yazma, envanteri optimize etme ve oyun oynama gibi işleri yapmak için mükemmeldir. Ancak önümüzdeki yıllarda bu durum değişiyor.

OpenAI'nin GPT-4'ü metin, ses ve resimleri işleyerek insanın duyu yeteneklerini taklit eder ve yakında diğer modeller de takip edilecektir.

#Trend 4- Gölge Yapay Zeka

Shadow AI, yapay zekanın ticari organizasyonlarda yetkisiz kullanımı olarak da biliniyor. Makine öğreniminin kullanıcılar için daha erişilebilir hale gelmesiyle gölge yapay zeka tehdit edici hale geliyor. Teknoloji uzmanları artık veri gizliliği ihlalleriyle ilgileniyor. Şirketler artık kendilerini ve müşterilerini korumak için yapay zeka teknolojisi politikaları uygulayacak.

#Trend 5- Makine Öğrenimi Güvenlik Riskleri ve Etik

Makine öğrenimi birçok etik kaygıyı içerir. Bunlardan bazıları derin sahtekarlıklar, fidye yazılımları ve kimlik avı saldırılarıdır. 2024 yılında ve önümüzdeki yıllarda teknolojik ilerlemeye yönelik bu tür endişelerin daha da artacağını göreceğiz.

#Trend 6- Makine Öğrenimi Gerekliliği

Yapay zeka ve makine öğrenimi yetenekleri 2024'te artmaya devam edecek. En çok ihtiyaç duyulan pozisyonlar:

• MLOps
• ML Programlama
• Veri Bilimi
• Veri analizi
• Operasyonlar

#Trend 7- Kişiselleştirilmiş Kurumsal Üretken Model

ChatGPT gibi büyük araçların tüketicinin ilgisini çekmesi nedeniyle ticari firmalar özelleştirilmiş modellere yöneliyor. Bu modeller sağlık ve finans gibi temel sektörler için özel olarak tasarlanmış olup gizlilik ve verimlilik sağlar.

Son Satırlar

Makine öğrenimi hala gelişmekte olan bir teknoloji olarak kabul ediliyor. Ticari kuruluşlar, rakiplerin önünde kalabilmek için makine öğrenimini uygulamaya yönelik çeşitli fırsatlardan yararlanabilir.

Teknoloji genellikle düşündüğünüzden daha ucuzdur. Derin öğrenme algoritmasını sıfırdan eğitmek çok fazla çalışma gerektirir. Ancak günümüzde daha az geliştirme süresi gerektiren paket Yapay Zeka çözümleri bulunmaktadır. ML geliştirme sürecinin 5. aşamasına geçmenizi sağlar.

Peki, iş organizasyonunuzu otomatikleştirmek için Makine Öğrenimini tanıtmak istiyorsanız? Bangalore'daki en iyi yazılım geliştirme şirketinden ücretsiz makine öğrenimi danışmanlığına ulaşın .İşletme sahiplerine, belirli kurumsal ihtiyaçlara uyacak şekilde makine öğrenimini tanıtmalarına olanak sağlamak için istenen yol haritasını öneriyoruz.

Randevu alın ve en kısa sürede bizimle iletişime geçin.