Makine Öğrenmesi – IMPEKTRA
Home Makine Öğrenmesi
Günümüzde Makine Öğrenmesi
Makine öğrenimi, analitik model oluşturmayı otomatikleştiren bir veri analizi yöntemidir. Sistemlerin veriden öğrenebileceği, kalıpları belirleyebildiği ve en az insan müdahalesi ile kararlar alabileceği fikrine dayanan yapay zeka dalıdır.
Müşterilerinizin önceki satın alımlara dayalı olarak önerebileceğiniz öğeleri listeleyen web siteleri yapabilirsiniz. Verileri yakalama, analiz etme ve bir alışveriş deneyimini kişiselleştirmek için kullanma yeteneği bir pazarlama kampanyası oluşturma perakende satışın geleceğini oluşturmaktadır.
Modelleri ve eğilimleri tanımlamak için verileri analiz etmek, rotaları daha verimli hale getirmeye ve karlılığı arttırmak için olası problemleri tahmin etmeye dayanan ulaştırma endüstrisinin anahtarıdır. Makine öğreniminin veri analizi ve modelleme özellikleri, dağıtım şirketleri, toplu taşıma ve diğer ulaşım organizasyonları için önemli araçlardır.
Makine öğrenimi giyilebilir cihazların ve sensörlerin ortaya çıkması sayesinde sağlık hizmet sektöründe hızla büyüyen bir trend olup, gerçek zamanlı olarak hastanın sağlığını değerlendirmek için verileri kullanabilen önemli fırsatlar sunmaktadır. Bu teknoloji aynı zamanda tıbbi uzmanların, gelişmiş tanı ve tedaviye yol açabilecek eğilimleri veya kırmızı bayraklarını tanımlamak için verileri analiz etmelerine yardımcı olabilir.
Yeni enerji kaynakları bulmak, zemindeki minerallerin analizi, rafineri sensörü arızasını tahmin etmek, daha verimli ve uygun maliyetli hale getirmek ve petrol dağıtımını kolaylaştırmak amacıyla makine öğrenimi kullanımı her geçen gün artmaktadır.
Kamu güvenliği ve kamu hizmetleri gibi devlet kurumları, çok sayıda veri kaynağına sahip oldukları için makine öğrenimi için özel bir ihtiyaçları bulunmaktadır. Sensör verilerini analiz etmek, verimliliği arttırmanın ve maddi tasarruflar sağlamanın yollarını ortaya çıkartır. Makine öğrenimi, sahtekarlığı tespit etmeye ve kimlik hırsızlığını en aza indirmeye de yardımcı olabilir.
Finans sektöründeki bankalar ve diğer işletmeler iki temel amaç için makine öğrenim teknolojisini kullanmaktadır: verilerdeki önemli bilgileri belirlemek ve sahtekarlığı önlemek. Analizler yatırım fırsatlarını belirleyebilir veya yatırımcıların ne zaman ticaret yapmaları gerektiğini anlamasına yardımcı olabilir. Veri madenciliği, yüksek riskli profilleri olan müşterileri de tanımlayabilir veya sahtekarlık işlemlerini saptamak için siber izlemeyi kullanabilir.