Makine Öğrenmesi Nedir, İş Hayatında Nasıl Faydalanır?
Anasayfa Hizmetlerimiz Makine Öğrenmesi Nedir, İş Hayatında Nasıl Faydalanır?
Makine Öğrenmesi; daha verimli, güvenli ve sorunsuz bir işleyiş için günümüzde hayatımızın her alanında devrede ve bu nedenle de adından sıkça bahsettiriyor. Bu yazımızda “Makine Öğrenmesi Nedir?” sorusunun yanıtını verirken “bu paradigmadan iş hayatında nasıl faydalanılır”a da değineceğiz.
Makine Öğrenmesi Hakkında
Kimi kaynaklarda Makine Öğrenimi olarak da geçen ve Google, Amazon, IBM, Microsoft gibi devlerin kullandığı Makine Öğrenmesi (Machine Learning-ML), bir yapay zekâ alt kümesidir ve tüketilen verilerden çıkarım yapıp bilinmeyene ulaşmada doğruya yönlendirir. Bir algoritma kümesi olan Makine Öğrenmesi, performansı geliştirecek sistemler oluşturmayı odak noktasına koyar ve bunun için hem matematiksel hem istatistiksel yöntemleri kullanır.
Yüz tanımada, internetten alışveriş yapmada, spam filtrelemede, sosyal medyanın kullanımında, ağ güvenliği tehdidini algılamada, sahtekârlık tespitinde, belge sınıflandırmada ya da bankalarla iletişime geçmede Makine Öğrenmesi görev alır.
Veri Analatiği Hizmetlerimiz kapsamında verdiğimiz Makine Öğrenmesinden İş Hayatında Faydalanma ve Veri Bazlı Hikaye Anlatıcılığı eğitimlerimiz için bize ulaşın.
Makine Öğrenmesi algoritmaları, genel olarak iki ana kola ayrılır: Denetimli (Denetlenen/Gözetimli) Makine Öğrenmesi ve Denetimsiz (Denetlenmeyen/Gözetimsiz) Makine Öğrenmesi.
Denetimli Makine Öğrenmesi algoritmaları, tanımlanmış çıktısı olan, etiketlenmiş veri kümeleriyle hangi sonuçlara ulaşması gerektiğini öğrenir. İlgili eğitim, veri uzmanı tarafından verilir. Bu algoritmalar Denetimsiz Makine Öğrenimi algoritmalarına kıyasla daha sık kullanılır.
Etiketlenmiş veri, gözlemler sonrası algoritmaya etiketleme yaptırır: “Verinin içinde x kelime grubu geçtiğinde bunu spam olarak etiketlemelisin.”; “Verinin içinde “km” kısaltması geçiyorsa bunu uzaklık olarak etiketlemelisin.” gibi. Bu gözlemler sonrası ulaşılan sonuçlar sınıflandırılır: “Bu spam, bu spam değil”; “bu uzaklık, bu uzaklık değil” gibi. Her gözlemde de öğrendiklerini gerçek tahminler yapmada kullanır: “Denize 13 km uzaklıkta olan bir evin rayiç bedeli 300.000 TL olmalıdır.” gibi.
Denetimsiz Makine Öğrenmesi algoritmaları tanımlanmış çıktısı olmayan, etiketlenmemiş verileri kullanarak öğrenir. Bu algoritmalarda veri uzmanı kılavuzluk görevi görmez. Bu algoritmalardan hangisinin seçileceği, verilerin nicelik özelliklerine ve uygulanmak istenen kullanım vakalarına bakılarak tercih edilir.
Etiket olmadığından algoritmaların bir kâşif gibi davranması beklenir. Yapılan gözlemler kümelere ayrılır: “Bir binada oturanları belirlemek.” gibi. Gözlemlerin boyutu azaltılarak da (yani özellik sayısı) öğrenmenin en iyi şekli alması sağlanır.
Makine Öğrenmesi’nden İş Hayatında Nasıl Faydalanılır?
Makine Öğrenmesi’nden günümüzde pek çok alanda faydalanılmaktadır. İş hayatında da farklı amaçlar için bu algoritmalar devreye alınarak doğru sonuca ulaşmayı hedefleyenlerin sayısı gün geçtikçe artmaktadır. Makine Öğrenmesi’nden iş dünyasının faydalandığı noktalardan bazıları:
Müşterileri Anlamada ve Elde Tutmada
Başta e-ticaret yapan işletmeler olmak üzere farklı sektörlerden pek çok organizasyon Makine Öğrenmesi algoritmalarını müşterilerini tespit etmek, onları doğru bir şekilde anlayıp kaybetmemek adına kullanır. Müşteri verilerini değerlendirerek özellikle gelecekte belirli bir dönem dâhilindeki gelirin tahmin edilmesi mümkün hâle gelir ve bu da pazarlama çalışmalarına yön verir.
Müşteri Kayıplarını Belirlemede
Makine Öğrenmesi algoritmaları, mevcut müşterilerin olası kaybı ile bu kaybın sebeplerinin ortaya çıkarılmasında da kullanılır. Sadık müşterileri elde tutmanın yeni müşteri kazanmaya kıyasla maliyetsiz olması nedeniyle algoritmalardan yardım almak oldukça faydalıdır. Elde edilen sonuçlar, müşterinin kaybedilmesini engellemek adına yapılacak pazarlama çalışmalarını (indirim, özel teklif gibi) da biçimlendirir.
CRM Sistemlerinde Öncülü Belirlemede
CRM, yani Müşteri İlişkileri Yönetimi sistemi, işletmelerin mevcut ve olası müşterileriyle etkileşiminin yönetiminden sorumlu yaklaşımdır. Makine Öğrenmesi algoritmaları CRM’lerde kullanılarak bir konunun analiz edilmesi ve diğerlerinden öne geçmesi sağlanır. Örneğin bir e-postada “arıza” kelimesi geçtiğinde bu e-postaya yanıtlanma önceliği kazandırılır.
Dinamik Fiyatlandırma Yapmada
Tüketici kesiminin herhangi bir ihtiyacını karşılamada farklı kanallar üzerinden değerlendirmeye alabileceği seçenekler günümüzde geçmişe kıyasla çok daha fazla olduğundan dinamik fiyatlandırma yapabilmek iş dünyası için oldukça önemlidir. Bu doğrultuda Makine Öğrenmesi algoritmaları, talepleri, ilgi düzeylerini ve kampanyalara karşı tutumları belirlemede kullanılarak dinamik fiyatlandırma yapılır. Durumlara göre değişkenlik de hesaba katılarak çok büyük miktarlarda veri kullanılıp ulaşılan sonuçlara göre yapılan talep fiyatlandırması (dinamik fiyatlandırma) ilgili işletmenin pazara hızla uyum sağlamasına da katkıda bulunur.
Pazarlama stratejilerinin işletmeyi amacına ulaştırılması için kullanılan sezgiler, yerlerini bugün Makine Öğrenmesi algoritmalarına bırakmış durumdadır. Algoritmalardan yararlanarak müşteri kitlesinin farklı boyutlardaki özellikleri işleyip müşterileri sınıflandırmak ve bu sınıf içinden de yine aynı yaklaşımla ideal müşterilere ulaşmak mümkün hâle gelir. Depolanan veri artıp algoritmalar karmaşık hâle geldikçe en doğru sonuca yaklaşılır. Müşteri segmentinin belirlenmesi, kişiselleştirilmiş pazarlama çalışması yapılabilmesine ve böylelikle satışların artmasına katkıda bulunur.
İşletmelerin başarısının çalışan başarısına dayandığı gerçeğinden hareketle yeni çalışan alımlarında İnsan Kaynakları sistemleri Makine Öğrenmesi algoritmalarını kullanarak etkili bir çalışanın özelliklerini belirler ve elde ettiği verileri alım kriterlerine yansıtır.
Satışları yukarıya çekmek için kişiselleştirilmiş öneriler sunan öneri motorları devreye girer. Makine Öğrenmesi algoritmalarının kullanıldığı öneri motorları ile kişiye özel önerilerde bulunulur. Bunun için büyük sayıda veri işlenir, tüketicinin satın alma davranışları ile nelere ilgi duyduğu tespit edilir. Amazon, Netflix gibi büyük isimlerin öneri motoruna önem verdiği ve etkileşimi artırdığı biliniyor.
Verileri Organize Etmede ve İş Birliğini Artırmada
Makine Öğrenmesi algoritmalarından yararlanılarak özellikle finans departmanlarının veri kıyaslamasında altına girdikleri yükten kurtarılması ve departmanlar arası iş birliğinin kolaylaştırılması mümkün hâle gelir.
İş kararları alınırken tecrübelerden değil, daha gerçekçi mevcut verilerden yararlanılarak tahminlerde bulunmanın yolunu açan Makine Öğrenmesi algoritmalarıdır. Zengin analitiklerden yararlanan bu algoritmalar, gelecekte karşılaşılacak riskleri bu günden sunuyor olmaları sebebiyle oldukça işlevseldir: Varlıkların çalışma sürelerini artırır, performansını yükseltir, ömrünü daha uzun kılar. Öte yandan üretkenliği de azami seviyeye çıkarır. Bir fabrikada kurulu makinelere ait parçalardan hangilerinin ne zaman arızaya geçeceğinin tahmin edilebilmesi, konuya örnek olarak verilebilir.
Görüldüğü gibi Makine Öğrenmesi’nden iş hayatında farklı amaçlarla faydalanmak mümkün. Burada verilen örnekler çoğaltılabilecek olsa da esas bilinmesi gereken Makine Öğrenmesi’nin bunca yararına karşın tılsımlı olmadığıdır. Yani, tek bir veri akışıyla doğru sonuca kısa süre içerisinde erişmek söz konusu değildir. Bir model oluşturulabilmesi için zamana, farklı veri ve algoritmalara ihtiyaç vardır.
Machine Learningmakine öğrenmesi