İlk olarak 1950’li yıllarda yapay zeka ve bilgisayar oyunları konusunda öncü isimlerden sayılan bilgisayar bilimci Arthur Samuel tarafından kullanılan makine öğrenimi, bugün birçok yeni nesil teknolojinin temelini oluşturur. Birçok farklı sektörde uygulama alanına sahip olan makine öğrenmesi iş süreçlerinin daha verimli hale gelmesini sağlarken risk yönetimi, veri odaklı karar alma ve müşteri deneyiminin iyileştirilmesi gibi pek çok fayda sağlar. Gel, öncelikle makine öğrenimi ve uygulamalarına yakından göz atalım.
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi (Machine Learning, ML), bilgisayarların çeşitli algoritmaları kullanarak belirli bir veri kümesi içerisindeki desenleri bulan, tıpkı bir insan gibi öğrenme süreci gerçekleştirmesini ve karar alabilme yeteneği kazanmasını sağlayan, yapay zekanın bir alt alanıdır. Makine öğreniminde, özel olarak düzenlenmiş veriler ile eğitim gerçekleştirilebileceği gibi büyük miktarda karmaşık veri kullanımı da tercih edilebilir. Makine öğrenmesi sayesinde bilgisayarlar, sunulan büyük veriyi analiz eder ve içerisindeki kalıpları tespit ederek çeşitli kararlar alabilme yeteneği kazanır.
Makine Öğrenimi Algoritmaları
Makine öğrenimini mümkün hale getiren kullanılan algoritmalardır. Temelde birer yazılım olan ML sistemleri, farklı amaçlara hizmet eden çeşitli algoritmaları kullanarak en iyi sonuçları sunmayı amaçlar. Makine öğrenimi algoritmalarını, öğrenme şekline göre 3 farklı başlık altında sınıflandırılır. Makine öğrenmesi algoritmalarının türleri şunlardır:
-
Gözetimli Öğrenme
Gözetimli öğrenme de algoritmalar, makine öğrenimi için özel olarak hazırlanmış etiketli örneklere sahip veri kümeleri kullanır. İstenen çıktının bir örneği verilerek bu örnek doğrultusunda çıktıların elde edilmesi amaçlanır. Günümüzde kullanıcıların sıklıkla kullandığı yapay zeka uygulamalarının büyük bir kısmının temelini oluşturan transformatör modelleri de etkili sonuçlar elde edebilmek adına gözetimli ve yarı-gözetimli öğrenme kullanılarak eğitilir.
-
Gözetimsiz Öğrenme
Gözetimsiz öğrenme amacıyla kullanılan algoritmalar ise etiketlenmemiş veriler üzerinde çalışır. Algoritmalar veri kümesi içerisinde bulunan doğal desenlerin ortaya çıkmasını hedefler.
-
Takviyeli Öğrenme
Takviyeli öğrenme veya güçlendirme öğrenimi olarak sınıflandırılan algoritmalar ise karmaşık durumlarda sonuç almayı sağlar. Takviyeli öğrenme sayesinde eylemler doğrultusunda ödül ve ceza sistemi uygulanır. Bu doğrultuda zaman içerisinde deneme yanılma yoluyla en iyi çıktıların elde edilmesi sağlanır.
Yaygın şekilde kullanılan ve en popüler makine öğrenmesi algoritmalarına ise doğrusal regresyon, lojistik regresyon, AdaBoosting ve gradient boosting algoritmaları, karar ağacı algoritmaları, rastgele orman algoritması, K-en yakın komşu algoritması, K-ortalamalar algoritması ve boyut azaltma algoritmaları örnek olarak gösterilebilir.
Söz konusu makine öğrenimi algoritmaları olduğunda AutoML’den de bahsetmek gerekir. Makine öğrenimi çalışmalarına yeni bir yön veren AutoML sayesinde bu alanda uzman olmayanlar dahi kolaylıkla makine öğreniminin faydalarından yararlanabilir. Otomatik makine öğrenmesi sayesinde geleneksel yöntemlere kıyasla ML modelleri oluşturulma süreçleri büyük oranda otomatize hale gelir.
Makine Öğreniminin Uygulama Alanları
Makine öğrenmesi birçok farklı alanda aktif olarak kullanılır. Bilgisayarların veriler üzerinden öğrenmesini sağlayan makine öğrenmesi sayesinde birçok karmaşık görev basit hale getirilebilir. Makine öğreniminin uygulamalarından öne çıkanlar ise şöyledir:
-
Chatbot Sistemleri
Chatbotlar, müşterilerin tıpkı bir insan müşteri hizmetleri personeli ile mesajlaşır gibi hizmet almasını sağlar. Farklı türlerde ve gelişmiş düzeyde chatbotlar bulunur ve bu sistemlerin temelinde makine öğrenmesi yer alır. Yapay zeka alanındaki gelişmeler ile chatbot sistemleri de oldukça etkili birer çözüm halini almaya başladı.
-
Dolandırıcılık Tespiti
Makine öğrenimi sayesinde çok sayıda ve karmaşık veri analiz edilerek tekrar eden desenler üzerinden çıkarımlarda bulunulabilir. Dolandırıcılık tespiti de makine öğrenimin en faydalı uygulama alanlarındandır. Gerçekleştirilen finansal işlemler makine öğrenmesi sayesinde analiz edilerek şüpheli işlemlerin tespit edilmesi sağlanır. Böylelikle dolandırıcılık faaliyetlerinin önüne geçmek mümkün hale gelir.
-
Ürün Önerileri ve Tavsiye Sistemi
Birçok e-ticaret sitesinde çeşitli uygulamalarda kişiye yönelik ürün ve içerik önerilerine rastlamışsındır. Makine öğrenimi sistem içerisinde bulunan tüm ürün ve içerikleri analiz eder ve müşteri davranışları ile birleştirir. Böylece kullanıcılara en iyi önerileri sunabilir hale gelir.
-
Müşteri Deneyimi İyileştirme
Makine öğrenimi, müşteri deneyimi çok daha iyi bir seviyeye getirilmesinde oldukça etkili rol oynayabilir. Makine öğreniminin müşteri deneyimi üzerindeki en büyük etkisi kişiselleştirilmiş bir deneyim sunulmasını sağlamasıdır. Müşterilerinize sunacağınız özelleştirilmiş içerikler ve teklifler daha iyi bir deneyim sunmanıza yardımcı olur. Ancak tek etkisi bu değildir. Makine öğrenimi sayesinde elde edilen kullanıcı davranışına yönelik veriler ile kullanıcı deneyimi tasarımı veriye dayalı bir şekilde yürütülebilir. Böylelikle tasarlanan deneyim ile daha etkili sonuçlar alınması mümkün olur. Makine öğreniminin, arka plandaki iş süreçlerini otomatikleştirerek hızlandırılması ise müşterilere daha iyi bir deneyim sunulmasına dolaylı yoldan katkı sağlar.
-
Robotik Süreç Otomasyonu
Robotik süreç otomasyonu, makine öğrenimi sayesinde rutinleşmiş iş süreçlerinin otomatize edilmesini sağlar. Böylelikle tekrar eden görevler bilgisayar sistemlerine devredilirken mevcut işgücü farklı alanlarda kullanılabilir. Üstelik otomatize edilen iş süreçleri çok daha hızlı ve hatasız olarak gerçekleştirilir. Dünyanın en popüler müzik akış platformu Spotify kullandığı 100’den fazla RPA botu ile 45.000 saatten fazla işten tasarruf ederek sahip olduğu 24.000 saatlik iş gücünü farklı alanlara yönlendirme imkanı elde etti. Bir başka dünya devi Uber ise RPA’nın etkin kullanımı sayesinde yılda yaklaşık olarak 10 milyon dolar tasarruf etmeye başladı.[1]
Makine Öğrenimin Şirketlere Sağladığı Faydalar
Makine öğreniminin etkin bir şekilde kullanımı şirketlere iş süreçlerinin çok daha verimli hale getirilmesinden müşteri memnuniyetinin sağlanmasına kadar birçok fayda sağlar. Şirketlerin makine öğrenimi sayesinde elde edebileceği faydalar ise şunlardır:
- İnsanlar tarafından işlenmesi imkansız veriler üzerinde çalışarak faydalı çıkarımlarda bulunur.
- İş süreçlerinin optimize edilmesine yardımcı olarak verimlilik artışı elde edilmesini sağlar.
- Şirketlerin veri odaklı karar almasına yardımcı olur.
- Veriye dayalı karar alma sayesinde risk yönetimi daha iyi hale getirilir.
- Tekrar eden, rutin iş süreçlerinin otomatikleştirilmesini sağlar.
- Pazar trendlerinin en iyi şekilde analiz edilmesini sağlayarak fırsatların ve trendlerin zamanında yakalanmasına yardımcı olur.
- Müşteri davranışlarının analiz edilmesini kullanılır ve çıkarımlar sonucu müşteri deneyiminin daha iyi hale getirilmesine katkı sağlar.
Makine Öğrenimi Destekli Otomasyon Trendleri
İş süreçlerinin makine öğrenimi sayesinde otomatikleştirilmesi mümkündür. Hacimsel olarak yüksek ve tekrar eden rutin görevler makine öğrenmesi sayesinde bilgisayarlar tarafından çok daha hızlı ve otomatize bir şekilde gerçekleştirilebilir. Şirketler dijital dönüşüm süreçleri kapsamında birçok rutin görevi bilgisayara teslim ederek iş süreçlerinde büyük oranda verimlilik artışı elde etmeye başladı.
Şirketler için son yıllarda uygulanan otomasyon trendlerinin başında ise robotik süreç otomasyonu (RPA), sanal asistanlar ve sohbet botları, low-code ve no-code sistemler, yapay zeka ve hiperotomasyon gibi kavramlar yer alır. Robotik süreç otomasyonu yüksek hacimli yani çok sayıdaki ve tekrar eden iş süreçlerinin makine öğrenimi sayesinde otomatize edilmesini sağlar. Böylelikle iş süreçleri belirli kurallar ve standartlar çerçevesinde, hızlı ve hatasız olarak gerçekleştirilir. Yapay zeka teknolojileri kullanarak geliştirilen sanal asistanlar ise her geçen gün daha yaygın hale geliyor. Low-code ve no-code sistemler ise çok az kodlama bilgisiyle veya herhangi bir kodlama bilgisine ihtiyaç duymadan otomasyon sistemlerinin geniş kitleler tarafından kullanılabilir olmasını hedefler. Hiperotomasyon ise farklı otomasyon sistemlerinin bir arada çalışması süresine odaklanır.
Eczacıbaşı Bilişim, şirketlerin dijital dönüşümlerine eşlik ederek geleceğe sağlam temeller ile hazırlanmalarına yardımcı olur. Veri analitiği, SAP hizmetleri, veri ve altyapı servisleri ve bilişim alanındaki daha birçok ürün ve hizmetiyle Eczacıbaşı Bilişim şirketlere özel teknoloji çözümleri geliştirir. Eczacıbaşı Bilişim’in işine katacağı değerler hakkında bilgi almak için hemen bize ulaşıp detaylı bilgi alabilirsin.