Süreç, çok çeşitli endüstrilerde yaygın olarak kullanılmaktadır:

Kumar
Oyun endüstrisi, Makine Öğreniminin ortaya çıkışının doğrudan bir sonucudur. Makine öğrenmiyorsa, oyunlar teknik olarak hiç mevcut değildir. Oyunlar aygıtı gerektirir, girişi anlamak ve buna göre hareket etmek için bir konsol veya bir PC olsun. Bu nedenle, oyuncu Shift + W tuşlarına bastığımızda, oyundaki karakterin çalıştığı ve CTRL’ye bastığı zaman Splinter Cell oynuyoruz.

Makine Ogrenimi Endustriyel Uygulamalar

Bu girdinin ne yapılacağını anlama yeteneği, bu ve diğer tüm oyunların altını çiziyor. Makine öğrenmesinin önemi, satranç gibi bir strateji oyununda daha da büyük bir öneme sahiptir. Oyunun rekabetçi olması için oyunun ilerlemesini ve oyuncunun hareketini ve taktiğini anlaması ve kendisine karşı koyması gerekir.

Bilgi alma
İnternette bilgi almak oldukça kolaydır. Ancak perdelerin arkasındaki süreçler karmaşık ve karmaşıktır. Arama kutusuna bir arama dizesi yazıldığında ve enter tuşuna basıldıktan sonra, bilgisayar, arama dizesini, milyonlarca belgede bu tür arama dizisinin varlığına veya yokluğuna karşı göndermelidir ve bunların tümü bir saniyede gerçekleşir.

Çapraz referanslama belgelerinin bu kadar yetenekli olması, eski günlerdeki insanların el ile bulup uygulamak zorunda olduğu kaynaklara erişim sağlayarak bize büyük ölçüde yardımcı oldu.

Optik karakter tanıma
Hepimiz OCR işaretleme sayfalarının oldukça farkındayız; burada hepimizin doğru işaretleri yapması gerekiyordu, bunların varlığını veya yokluğunu girdilerinizi kaydetmek için belirleyecekler. Bu cihazlar ayrıca, Makine öğrenimi yöntemleri altında çalışır ve anketler için bilgi toplama basitleştirmesine, sınavlara cevap toplamasına vb.

Birçoğumuz, Facebook ya da başka bir sosyal paylaşım sitesi üzerinden çevrimiçi olarak görülebilen reklamların, en sık aradığınız şeylerin olduğu gerçeğini açıkça fark ettik. Bir kullanıcı bir çift pantolon için arama yaptığında, bu bilgi kullanıcının istediği, pantolon olanını belirlemek için cihazlar tarafından saklanır ve kullanılır. Bu nedenle, kullanıcının ihtiyaçlarına göre reklamlar görüntülenir. Aynı şey, utanç veren bir fikir ile olur.

Teşhis
AI’daki Tanı kavramı, bugün kullandığımız tüm antivirüs programlarının temelini oluşturur. Kavram, bir sistemle ilişkili davranışların uygun olup olmadığını belirlemek için makine öğrenimini kullanmayı içerir. Cihaz uygun olmadığını tespit ederse, sistem arızasını önlemek için anormallik belirlenir ve rapor edilir.

Konuşma Tanıma ve Dilbilim
Makine öğrenimi, Konuşma tanıma ve konuşma sentezi dahil olmak üzere uygulamalı dilbiliminde çok önemli bir rol oynar. Cihaz, bilgisayarlara ses arayüzlerini aktarmak için fonetik ve fonemik bilgi kullanır. Bu, makine çevirisi, bilgisayar destekli çeviri ve diğer birçok uygulamaya izin verir.

Veri Madenciliğinden ve Derin Öğrenme’den Ayırt Edici Makine Öğrenimi
Makine Öğrenimi, Veri Madenciliği ve Derin Öğrenme kavramları tek ve aynı değildir ve bazı belirgin farklılıklara sahiptir.

Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi
Veri Madenciliği, bir veri setinden bilgi çıkarımını ve bu veri setinin gelecekteki kullanım için anlaşılabilir bir yapıya dönüştürülmesini içeren bir prosesi ifade eder. Öte yandan, Makine Öğrenimi, veriden öğrenen sistemlerin yapımı ve daha ileri çalışmaları için kullanılan bir tekniktir.

Veri madenciliğinde ana odak alanı bilinmeyen özelliklerin keşfidir, oysa makine öğreniminin ana odağı, halihazırda bilinen eğitim verisi özelliklerinden tahmintir. Veri madenciliği, Dernek Kuralları, Sınıflandırma, Kümelenme vb. Birçok kategoriye sahiptir ve Makine Öğrenimi Denetimli, Denetimsiz ve Güçlendirme yöntemlerinden oluşmaktadır.

Veri madenciliği, toplu verilerin otomatik veya yarı otomatik analizini içerir ve farklı uçlar için Makine öğrenme yöntemlerinin uygulanmasını içerir. Tersine, bir kavram olarak Makine öğrenimi, aynı zamanda, daha iyi bir doğruluk için bir ön işlem adımı olarak hareket etmek için denetimsiz öğrenme şeklinde veri madenciliği tekniğini de kullanır. Bir kavram olarak Veri Madenciliği, tahmin, sınıflandırma, ilişkilendirme, kümeleme ve sıralama için kullanılır.

Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi
Deep Structured veya Hierarchial öğrenme olarak da bilinen Deep Learning, makineye özel algoritmalar yerine, veri temsillerinin öğrenilmesine dayanan daha geniş bir makine öğrenimi kategorisidir. Bu, tüm makine öğrenim yöntemleri gibi öğrenme, denetlenebilir veya denetlenemez. Veri gösterimleri, uyarıcı ve ilişkili nöronal yanıtlar arasındaki ilişkiyi tanımlayan sinirsel kodlama gibi sinir sisteminin çalışmasından ilham alır.

Derin öğrenme mimarileri arasında derin sinir ağları, derin inanç ağları ve tekrarlayan sinir ağları bulunur. Bu yöntemler bilgisayar vizyonundan sosyal ağ filtrelemeye ve doğal dil işlemeden çoklu alanlara uygulanmıştır. Makine öğrenimi, Deep Learning’in ait olduğu daha geniş bir kategori oluşturur. Derin Öğrenme çoklu katmanlardan oluşan Yapay Sinir Ağları olan algoritmaları kullanır.

Bu algoritmalar, daha yüksek seviyelerde işleyen daha büyük ve daha karmaşık sinir ağları oluşturmak için kullanılır. Çoğunlukla asgari etiketli verilerden oluşan büyük veri kümeleriyle yarı denetimli öğrenme problemleri ile ilgilidirler. Çok modlu olmayan doğrusal dönüşümlerden oluşan model mimarisi kullanımı yoluyla yüksek düzeyli veri soyutlamalarını modelliyorlar.

Sonuç
Makine Öğrenmesi çeşitli biçimlerinde ve çeşitli uygulamalarıyla, aldığımız olanaklarda çok önemli bir rol oynamaktadır. Bu kavram, teknoloji alanında gelişmeyi teşvik etti ve hayatımızı çok daha kolay hale getiren çoklu uygulamaların yaratılmasına ve geliştirilmesine izin verdi. Bildiğimiz uygulamaların çoğunda çalışır. Makine öğreniminin önemi bu şekilde anlaşılamamaktadır.

1 Yorum

CEVAP VER

Please enter your comment!
Please enter your name here