Blog
Veri analizi, veri işleme, büyük veri, yapay zeka ve benzeri konular için kaynak niteliğinde olan yazılar

Yapay öğrenmenin (Machine Learning) kullanım alanları

Yapay öğrenme gelişiminin üç aşaması ve bir işletmedeki uygulamaları ile dikkate alınmalıdır: tanımlayıcı, öngörücü ve yönlendirici.

Tanımlayıcı aşama, artan iş zekası için geçmiş verilerin kaydedilmesi ve analizini ifade eder. Yöneticilere açıklayıcı bilgiler ve geçmiş eylemlerin ve kararların sonuçlarının ve öneminin daha iyi anlaşılması sağlanır. Bu süreç şimdi dünyadaki çoğu büyük işletme için bir rutin haline gelmiştir; örneğin, etkilerini ve yatırım getirilerini anlamak için satış kayıtlarını gözden geçirme ve promosyonel çabaları eşleştirme.

Yapay zeka ve finans analiz
Image by Lorenzo Cafaro from Pixabay

Uygulamalı yapay öğreniminin ikinci aşaması tahmindir. Verileri toplamak ve belirli bir sonucu tahmin etmek için kullanmak, reaktivitenin artmasını ve kararların daha hızlı ve daha doğru şekilde alınmasını sağlar. Örneğin, piyasa dalgalanmasını öngörmek yaşanacak sıkıntılar için erken önlem alınması açısından önemlidir. Bu uygulama aşaması şu anda çoğu işletme tarafından benimsenmiştir.

Ancak, makine öğreniminin üçüncü ve en ileri aşaması, mevcut işletmeler tarafından halihazırda benimsenmekte ve yeni kurulan oluşumlar tarafından ileri sürülmektedir. Etkili ve verimli iş uygulamalarını hedeflerken bir davranış veya sonucun öngörülmesi yeterli değildir. Sebep, gerekçe ve bağlamı anlamak, optimum karar vermenin ön şartıdır. Somut olarak, bu aşama insan ve makine çabalarını birleştirdiğinde mümkündür. Yapay öğrenme anlamlı ilişkiler bulmak ve sonuçları tahmin etmek için kullanılırken, veri uzmanları ilişkinin neden var olduğunu anlamak için aktarıcı olarak hizmet ederler. Böylece, eylemleri daha kesin bir şekilde öngörmek mümkün hale gelir.

Yapay öğrenmenin çözebileceği sorunlara bazı örnekler:

Lojistik ve üretim

  • Robot kollarını eğitmek ve üretim hızlarını artırmak;
  • Daha verimli işlemler için endüstriyel sınıftaki araçların otomatik hale getirilmesi;
  • Gelişmiş incelemeler için optik mikroskopların otomatik hale getirilmesi;
  • Netflix ve Amazon Kullanıcı talebine göre kaynak dağıtımının optimize edilmesi (Netflix ve Amazon);
  •  ERP/ERM (Kurumsal kaynak planlaması) uygulamaları:Varlık arızası ve bakımını tahmin etmek, kalite güvencesini geliştirmek ve üretim hattı performansını artırmak.

Satış ve Pazarlama

  • Hangi ürünün, hangi saatete satın alınabileceği konusunda tahminler (6sense)
  • Satış fırsatlarını tahmin etmeye ve görevleri otomatikleştirmeye yardımcı olur (Salesforce Einstein)
  • Yapay Zeka asistanı ile satış görevlerini otomatik hale getirir (Fusemachines)
  • Halkla ilişkiler performansını artırmak için içgörü sağlar (AirPR)
  • Etkileşim sağlamak için kanallar arası eylemler önerir (Retention Science)
  • Bir müşterinin yaşam boyu değerini tahmin etmek;
  • Müşteri segmentasyonunun doğruluğunu arttırmak;
  • Müşteri alışveriş modellerini tespit etmek ve bir kullanıcının uygulama içi deneyimini optimize etmek.

İnsan Kaynakları

  • İşverenlerin adayları tanımlamasına ve nitelendirmesine yardımcı olur (Entelo)
  • Yetenek yönetimi ile yöneticilere yardımcı olur (hiQ)

Finans

  • Yapay öğrenme ile çalışan yazılımlarla yatırım yönetimi kararlarını güçlendirir (Cerebellum Capital, Sentient);
  • Sosyal eğilimler ve şok gelişmeler hakkında erken uyarılar vererek gerçek zamanlı finansal kararlara yardımcı olabilir (Dataminr)
  • Sahtekarlıkları tespit etmek ve hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek.

Sağlık Hizmeti

  • İlaç üretim süresini azaltmak için öngörücü modeller (Atomwise)
  • Klinik denemeler için uygun hastaları tanımlar (Deep6 Analytics)
  • Diğer örnekler: Hastalıkları daha doğru teşhis etmek, kişiselleştirilmiş bakımı iyileştirmek ve sağlık risklerini değerlendirmek.