Ejderhanı Nasıl Eğitirsin: Makine Öğrenimine Başlarken – PromptCloud

Yapay zeka, bir süredir kullandığımız günlük teknolojiye girmenin yolunu buluyor. Amazon'un ürün tavsiyelerinin sizinle nasıl son derece alakalı olduğunu merak ettiyseniz, cevap AI'dır. Yapay zeka sistemleri sihir gibi çalışır, ancak iyi bir AI sistemi oluşturmak için emrinizde ilgili ve büyük veri kümelerine sahip olmanız gerekir. Makine öğrenimi algoritması verilerle beslenmelidir ve ne kadar çok veri verirseniz, işinde o kadar iyi olur. Bir bakışta makine öğreniminin nasıl çalıştığına bakalım.

Bir Makine Öğrenimi sisteminin bileşenleri

Her makine öğrenimi sisteminin üç ana bileşeni vardır:

Model: Tanımlamalar ve tahminlerle ilgilenen bileşen.

Parametreler: Kararları oluşturmak için kullanılan faktörler veya sinyaller.

Öğrenci: Tahminler ve sonuçlardaki farklılıklardan ipuçları alarak, modelde değişiklikle sonuçlanan parametrelerde değişiklik yapan bir sistem.

Kavramı daha iyi anlamak için gerçek dünyadan bir örnek alalım. Bir sınavda en yüksek notu almak için öğrencilerin ders çalışmak için harcamaları gereken en uygun süreyi belirlemeye çalışan bir öğretmen olduğunuzu düşünün. Makine öğreniminden biraz yardım alarak bunun nasıl çözülebileceğine bakalım.

Modeli oluşturmak

Tartıştığımız gibi, her şey modelle başlar. Başlangıçta, makine öğrenimi sistemini oluşturan insan, başlamak için ona bir model vermelidir. Bizim durumumuzda öğretmen, beş saat çalışmanın en iyi test puanını vermesi gerektiğini varsayabilir.

Model ayrıca hesaplamalar yapmak ve kendini ayarlamak için sağlanan parametrelere bağlı olacaktır. Burada parametreler alınan test puanları ve ders çalışmak için harcanan saatler olacaktır. Bunun gibi bir şey:

0 saat = %50 puan
1 saat = %60 puan
2 saat = %70 puan
3 saat = %80 puan
4 saat = %90 puan
5 saat = %100 puan

ML sistemi, beklenen sonucun bir eğilim çizgisini geliştirmek için yukarıdakileri matematiksel bir denklemde ifade edecektir.

Çatışmadan öğrenmek

Şimdi ilk modele sahip olduğumuza göre, parametreleri girme zamanı. Modeli, farklı öğrenciler için 'test puanları ve çalışılan saatler' olacak verilerle beslemeniz gerekir. Beklendiği gibi, girdi puanları manuel olarak programlanan modelle tam olarak eşleşmeyecektir. Gerçek sonuçlar, öngörülen eğilim çizgisinden daha yüksek veya daha düşük olacaktır.

Bu çatışma durumu, bir makine öğrenimi sisteminde öğrenme etkinliğini tetikleyen şeydir.

Öğrenme süreci

Makine öğrenimi sistemine beslenen veriler, 'eğitim veri kümesi' dediğimiz şeydir ve bir makine öğrenimi sistemindeki öğrenci bileşeni tarafından modeli daha iyi hale getirmek için eğitmek ve optimize etmek için kullanılır.
Bizim durumumuzda, öğrenci girdi puanlarını karşılaştırır ve ilk modelden ne kadar uzakta olduklarını kontrol eder. Öğrenci daha sonra modeli gerçek verilerle daha uyumlu hale getirmek için değiştirmek için karmaşık matematik kullanır. Model şöyle bir şeye dönüştürülebilir:

0 saat = %45 puan
1 saat = %55 puan
2 saat = %65 puan
3 saat = %75 puan
4 saat = %85 puan
5 saat = %95 puan
6 saat = %100 puan

Tahmin değiştirildi ve bu testte en iyi puanı almak için 6 saatlik çalışma gerektiğini gösteriyor. Bu şekilde, öğrenci daha fazla veriyi ele geçirdikçe modelde küçük ve alakalı değişiklikler yapmaya devam eder. İşlem belirli sayıda tekrarlandığından, tahmin oldukça iyi bir güven puanı elde eder ve bu, ML sisteminin başarılı olduğu anlamına gelir. Tahmininin doğruluğu, büyük ölçüde aldığı veri miktarından etkilenir. Bu basit bir örnekti ve gerçek dünyadaki kullanım durumları çok daha karmaşık olabilir. İlk on makine öğrenimi çerçevesi hakkındaki son blogumuzdan makine öğreniminin teknik yönleri hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz .

Makine öğreniminin başlıca endüstrilerdeki uygulamaları

Makine öğrenimi, radikal değişiklikler ve büyüme sağlamak için neredeyse tüm sektör dikeylerine uygulanabilir. Büyük etki alanlarından bazı popüler uygulamalara bakalım.

Müşteri odaklı arama oluşturun: E-ticaret arama motorları tam olarak insanlar gibi düşünebilse harika olmaz mıydı? E-ticaret aramasıyla ilgili yaygın sorunlardan biri, belirli bir arama için site tarafından döndürülen ürün sonuçları alakalı olmadığı için kullanıcıların bir e-ticaret portalını terk etmesidir. Bu sorun, bir arama sorgusunun anlamını bağlamsallaştırmak ve daraltmak için doğal dil işlemeden yararlanarak çözülebilir ve böylece e-ticaret arama deneyimini iyileştirebilir.

Potansiyel müşterileri yeniden hedefleyin: Yeniden hedefleme, alışveriş sepetini kontrol etmeden terk eden veya belirli bir ürün sayfasını birkaç kez ziyaret eden müşterileri bir hamle yapmadan geri getirmenin harika bir yoludur. Bir e-ticaret müşterisinin amacını akıllıca belirleyerek, onlara reddedemeyecekleri bir teklif gönderebilirsiniz. Bu, dönüşüm oranlarınızı fazla çaba harcamadan çoğaltmanın harika bir yoludur.

İstisnai hedef potansiyel müşterileri belirleyin: Yüksek potansiyelli potansiyel müşterilerinizi belirlemek, daha fazla gelir elde etmenin anahtarıdır. Müşterilerinizin satın alma modellerini analiz etmek için makine öğreniminin kullanılmasıyla, istisnai beklentileri kolayca tespit edebilir ve onları gelişmiş bir hassasiyetle hedefleyebilir, böylece olası satış yaratmanızı iyileştirebilirsiniz.

Müşteriler için önerileri iyileştirin: Öneri motorları, müşterilerin bir sonraki ihtiyaç duyacakları ürünleri önermek için satın alma alışkanlıklarını kaydetmek üzere oluşturulmuştur. Basit bir örnek, yeni bir akıllı telefon satın alan birine telefon kılıfı önerisi olabilir. Müşterilerin satın alma modelleri hakkında halihazırda bir altın madeni mevcut olduğu düşünüldüğünde, tavsiyelerin alaka düzeyi son derece yüksek olacaktır.

Sahte incelemelerle mücadele edin: Hem olumlu hem de olumsuz müşteri yorumları, e-ticaret müşterilerinin satın alma kararlarını etkileyecektir. Markaların, rakiplerini aşağı çekmek için olumsuz yorumları yaydıkları biliniyor. Birçok e-ticaret perakendecisi, doğrulanmış ve faydalı incelemeleri vurgulayarak sahte incelemelerle mücadele etmek için yapay zeka kullanmaya başladı.

Yeteneği Çekmek: AI yardımıyla ilgili yetenekleri belirlemek ve çekmek, son yıllarda bir artış gördü. Örneğin Linkedin, işleri adayın becerileri ve nitelikleriyle eşleştirerek tavsiye etmek için makine öğrenimini kullanır. Glassdoor, Seek ve Indeed gibi diğer popüler iş siteleri de , kullanıcıların önceki aramalarından, gönderilerinden, tıklamalarından ve bağlantılarından etkileşim haritaları oluşturmak için benzer makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Burada iş eşleştirme ve nasıl çalıştığı hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Yıpranma Tespiti: Çalışanları ve neden şirketten ayrılmaya veya şirkette kalmaya karar verdiklerini anlamak, İK analitiğindeki başlıca sorulardan biridir. Yıpranma riskinin belirlenmesi, gelişmiş örüntü tanıma ve söz konusu şirket için özel olarak ayarlanması gereken bir dizi değişken gerektirir. Makine öğrenimi yardımıyla, görünüşte uzak noktalar saniyeler içinde birleştirilebilir ve İK temsilcilerinin riski tanımlamak yerine en aza indirmeye odaklanması için zaman kazandırır.

Başvuru takibi ve değerlendirmesi: Çok sayıda başvuru alan şirketlerde izleme ve değerlendirme, ancak makine öğrenimi kullanılarak en aza indirilebilecek ağır bir iş yüküdür. En iyi yetenek arayışı artarken, birçok İK temsilcisi, görevi daha hızlı ve önemli ölçüde verimli hale getirmek için algoritmik tabanlı değerlendirmeleri kullanmaya başladı.

Dinamik fiyatlandırma ve ücret tahmini: Otel fiyatları ve uçak ücretleri göz açıp kapayıncaya kadar değişiyor ve hizmet sağlayıcıya bağlı olarak büyük ölçüde değişebiliyor. Bu değişiklikler manuel olarak izlenemez. Bu nedenle, fiyatlandırma değişikliklerini izlemek için web kazıma hizmetlerinden yararlanılır ve bu veriler gelecekteki ücretleri tahmin etmek ve fiyatlandırma stratejisine ince ayar yapmak için kullanılır. Elinizin altındaki geçmiş fiyatlandırma verileriyle, gelecekteki fiyat değişikliklerini tahmin edebilen bir makine öğrenimi algoritması oluşturabilirsiniz. Girdi parametreleri mevsimsel eğilimleri, özel teklifleri, talep büyümesini ve aktif rakipleri içerebilir.

DataStock'tan seyahat veri kümelerini indirin

Akıllı seyahat asistanları: Günümüzün hızlı dünyasında kolaylık kral olduğundan, AI tarafından desteklenen akıllı hizmetler birçok sektörde popülerlik kazanıyor. Seyahat rezervasyonu, algoritmalarla desteklenen otomasyonun çok yardımcı olabileceği alanlardan biridir. Akıllı botlar, seyahat planınızı dinlemek ve sizin için rezervasyon yapmak üzere eğitilebilir. Yapay zeka destekli sanal asistanlar, Facebook Messenger, Telegram, Skype ve Slack gibi popüler IM uygulamalarına bile entegre edilmiştir. Bununla, kullanıcılar en ucuz fırsatları bulmak, otel rezervasyonu yapmak ve uçak bileti rezervasyonu yapmak gibi birçok şeyi yapabilirler. Bu tür akıllı asistanlar ayrıca kullanıcılara popüler destinasyonlar, yemek mekanları, turistik yerler ve daha fazlası hakkında değerli önerilerde bulunabilir.

Makine öğrenimi için eğitim verileri

Artık makine öğrenimi kavramı sizin için daha net olduğuna göre, onu işinize uygulama ve sayısız faydalar elde etme zamanı. Yapay zekanın tüm yenilikçi uygulamalarında ortak olan tek şey eğitim verileridir. Elbette bir makine öğrenimi sisteminin en hayati bileşeni olduğundan, makine öğrenimi sisteminizi eğitmek için sürekli bir veri kaynağına ihtiyacınız olacaktır.

Makine öğrenimi sisteminizin faydalı olması için eğitim veri setleri yeni, alakalı ve kaliteli olmalıdır. Eğitim veri kümeleri arayışınızdayken , E-ticaret, İşe Alım, Seyahat, Sağlık ve sınıflandırılmış gibi çok çeşitli sektörlerden kapsamlı, temiz ve kullanıma hazır veri kümelerini indirmenize izin veren DataStock'a göz atabilirsiniz.