2022'de En İyi 6 Makine Öğrenimi Çözümü
Yayınlanan: 2021-02-22Makine öğrenimi (ML), yapay zekanın (AI) bir uygulamasıdır. Makine öğrenimi, sistemleri, açıkça programlanmadan otomatik olarak öğrenme ve deneyimden iyileştirmeler yapma yeteneğiyle donatır. ML algoritmaları, büyük veri kalıplarındaki kalıpları bulmak için istatistikleri kullanır ve bunları kendileri için öğrenmek için kullanır.
ML'nin amacı, bilgisayarların herhangi bir müdahale, girdi veya insanlardan yardım almadan otomatik olarak öğrenmesini sağlamaktır. Öğrenme için kullanılan veriler sayıları, resimleri, kelimeleri vb. içerir. Yakın tarihli bir araştırmaya göre, bugün kullandığımız cihazların %77'si makine öğrenimi olanaklarından yararlanmaktadır.
ML kullanan platformlar, Google ve Baidu gibi arama motorları, Netflix, YouTube ve Spotify'ın öneri sistemleri, Siri ve Alexa gibi sesli asistanlar ve Facebook ve Twitter gibi sosyal medya beslemeleridir.
ML ilkesi, mümkün olduğu kadar çok veri toplamayı ve bundan sonra neyi seveceğinizi öğrenmek ve tahmin etmek için kullanmayı içerir. ML bir kalıp bulur ve ilgili kişi için sonraki seçenekleri önererek kullanmak üzere toplanan bilgiyi uygular.
Tüm dünyada meydana gelen yeni gelişmelerle birlikte, bu hızlı tempolu yeni teknoloji dünyasında trendler gelişmeye devam ediyor. Burada, en iyi makine öğrenimi çözümleriyle geleceğin neler getireceğini tahmin ediyoruz.
İçindekiler
2022 için En İyi Makine Öğrenimi Çözümleri
1. En Yeni Model Kullanılabilirliği
ML'nin daha yaygın olarak benimsendiği zamandan beri, modellere açık erişim ile paralel bir eğilim de popülerliğinde ve gelişiminde bir artışa tanık oluyor. Makine öğrenimi geliştiren büyük şirketler de paralel olarak model performansı için çıtayı yükseltiyor. Bu, özel makine öğrenimi uygulayıcıları tarafından modelleri eğitmek için kullandıkları geniş ve kapsamlı veri kümeleri sayesinde mümkündür.
Ancak, tüm şirketler, bu tür modelleri sıfırdan oluşturmak için sermaye veya araştırma teknolojisine sahip değildir. Bu nedenle, yüksek performanslı modeller geliştirmek için kapsamlı eğitimden geçmiş modeller üzerine inşa edebilecekleri veya bunları yeniden kullanabilecekleri transfer öğreniminin yardımını kullanıyorlar. Bu arada, büyük işletmeler bile, modellerinin geliştirilmesi için dışarıdan bu tür katkıların önemini ve faydalarını fark ettiler.
Açık erişim modelleri veya genel modeller, ML ile deney yapan öğrenciler tarafından da kullanılabilir. Benzer şekilde, hobiler ve diğer gruplar da bu temel modelleri kullanabilir. Başarılı deneyler bu modellere katkıda bulunabilir ve aynı zamanda kariyer gelişimlerini artırabilir.
2. Hiper Otomasyon
Hiper otomasyon, bir şirket içindeki hemen hemen her şeyin otomatikleştirilebileceği fikrini destekler. Şu sıralar dünya çapında bir süredir popülerlik kazanıyor ancak geçen yılki pandemi ile birlikte gerekliliği ve üzerinde durulması daha da arttı. Akıllı süreç otomasyonu ve dijital süreç otomasyonu bir artış yaşadı.
Hiper otomasyonun itici gücü, ana segmentleri olan ML ve AI'dır. Otomatikleştirilmiş iş süreçlerinin devam edebilmesi için temel gereksinim, değişen koşullara uyum sağlayabilmeleri ve zamanı geldiğinde ani durumlara tepki verebilmeleridir.
İlgili: En İyi Makine Öğrenimi Uygulamaları
Kariyerinizi hızlandırmak için Makine öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi makine öğrenimi sertifikası alın .
3. Makine Öğrenimi için Üstün Destekleyici Araçlar
Günümüzde oldukça iyi tahminler yapan çalışan bir ML modeli üretmek yeterli değildir. Makine öğrenimi uygulayıcıları, modelin üretime geçip geçmeyeceğine karar vermeden önce neden tahminlerin yapıldığını anladıkları model yorumlanabilirliğine ihtiyaç duyar. Bu, tahminlerin sosyal adalet, etik ve adalet gibi toplumsal faktörler açısından incelendiği işletmelerde genellikle önemlidir.
Model geliştirme için güçlü bir araç, bir modelin tüm yönlerini resmi olarak tanımlayan tasarım belgeleri olan model kartlarının kullanılmasıdır. Yönler aşağıdaki ayrıntıları içerir-
- Modelin amacının bir özetinden oluşan ayrıntılı genel bakış.
- Yazar hakkında lojistik ek belgelere, lisansa, tarihe vb.
- Sinir ağları veya katman türleri, girdiler ve çıktılar hakkında özellikler.
- Etik ve gizlilik konuları, hız ve doğruluk kısıtlamaları ile ilgili bilgiler de dahil olmak üzere sınırlamaları ve değerlendirmeleri hakkında bir özet.
- Gerçek doğruluğa karşı temelde beklenen bir hedef ve gerçek performans metrikleri.
Görselleştirme başka bir önemli araçtır. Bir modeli tasarım, eğitim ve hatta denetim sırasında görselleştirme yeteneği paha biçilmez bir özelliktir.
Model kartları, bir kartta belirtilenlere karşı model performansını sürekli olarak değerlendirmek için ekip üyeleri tarafından kullanılabilir.
4. İş Tahmini ve Analizi
ML, iş tahminine katkıda bulunabilir ve işle ilgili önemli, bilinçli kararlar alınmasına yardımcı olabilir. Uzmanlar, daha sonra akıllı kararlar almak için kullanılan bir dizi veriyi belirli bir süre boyunca toplar ve tarar. ML, çeşitli veri kümeleriyle eğitildikten sonra, yaklaşık %95'e varan doğrulukla varsayımlar sağlayabilir.
Kuruluşların tekrarlayan sinir ağlarını birleştireceğini ve yüksek doğrulukta tahmin sonuçları alacağını tahmin ediyoruz. ML kullanmanın ana avantajlarından biri, gözden kaçmış olabilecek gizli kalıpları bulmaktır. Kullanımına en iyi örnek, sigorta şirketlerinde çok maliyetli olabilecek potansiyel dolandırıcılıkların tespit edilmesidir. ML, gizli kalıpları keşfetmeye ve buna göre doğru tahminler yapmaya yardımcı olabilir.
5. Makine Öğrenimi ve Nesnelerin İnterneti (IoT)
Ekonomik analist Transforma Insights, IoT pazarının 2030'da 24,1 milyar cihaz geliştireceğini ve hızlı gelişimi nedeniyle dünya çapında 1,5 trilyon dolar gelir elde edeceğini tahmin ediyor.
Makine öğrenimi ve Nesnelerin İnterneti'nin kullanımı kesişiyor. IoT cihazlarının üretimi, hizmetleri daha akıllı ve daha güvenli hale getirmek için makine öğrenimi, yapay zeka ve derin öğrenmeyi kullanır. Benzer şekilde, IoT sensörleri ve cihazları ağları, verimli çalışmaları için ML ve AI için devasa hacimlerde veri sağlar.
6. Uçta ML
Uçta çıkarımın 2022 yılı boyunca önemli ölçüde artacağı tahmin ediliyor. Bu büyümeye katkıda bulunan çeşitli faktörler arasında başlıca ikisi, IoT'nin büyümesi ve uzaktan çalışma için cihazlara daha fazla güvenilmesidir.
Google-mini gibi kurumsal odaklı ve tüketici cihazları, bulut destekli ML kullanır. Temel olarak, bulut destekli ML, internet erişimi olan küçük cihazların görüntülerini bir araya getirerek verileri toplar ve çıkarım için buluta gönderir. Bankalar tarafından dolandırıcılık tespiti gibi birçok durumda ve daha uzun gecikmenin sorun olmadığı durumlarda gereklidir. Ancak uç cihazlar söz konusu olduğunda, uçta girişim gerçekleştirmek için gereken işlem gücünü kazanıyorlar.
Uçtaki bu tür bir teknolojinin bir örneği, Google'dan Coral'dır. Yerleşik bir tensör işleme birimine (TPU) sahiptir ve çok sayıda IoT kullanım durumunu yönetir (örn. sesleri ve görüntüleri analiz eder). Bu, teknolojinin küçük bir form faktörüne sığdırılmasıyla herhangi bir internet bağlantısı ve bulut arka ucu olmadan çıkarımın artık mümkün olduğunu gösteriyor. ML'nin uçta sunduğu ek avantaj, toplanan verileri cihazın kendisinde tutarak güvenliktir.
Teknik olarak yukarıda bahsedilen dağıtımlar, hızlı bir şekilde aktarılan ve sınırlı depolama alanına sahip gömülü cihazlara sığan daha küçük ML modelleri gerektirir. Burada kuantizasyon, modelin boyutunu küçültme çözümüdür.
Gartner tarafından sağlanan istatistiklere göre, ML, incelenen tüm şirketlerin yaklaşık %37'sinde şu veya bu şekilde kullanılıyor. Ayrıca, 2022 yılına kadar modern gelişmelerin yaklaşık %80'inin makine öğrenimi ve yapay zeka üzerine kurulacağı tahmin edilmektedir.
Artan sayıda faydalı uygulama ile artan çeşitli yeni modeller ve teknolojiler ile ML'ye talep ve ilgide bir artış var.
Ayrıca Okuyun: Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenimi Projeleri
Çözüm
Öğrenilen tüm becerilerle, becerilerinizi test etmek ve daha fazla uygulamalı olmak için diğer rekabetçi platformlarda da aktif olabilirsiniz. Kurs hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka'daki Yönetici PG Programı sayfasına göz atın ve daha fazla bilgi için kariyer danışmanımızla görüşün.
