Bilmeniz Gereken 7 Makine Öğrenimi Algoritması - IHS Blog

Bilmeniz Gereken 7 Makine Öğrenimi Algoritması

Makine öğrenimi algoritması sisteme girilen verinin doğru mu yoksa yanlış mı olduğunu tespit etmek amacıyla birçok şekilde kullanılır. Sisteme ilk olarak “öğrenim seti” niteliğinde veri girilir, daha sonra …

makine öğrenimi algoritması

Makine öğrenimi algoritması sisteme girilen verinin doğru mu yoksa yanlış mı olduğunu tespit etmek amacıyla birçok şekilde kullanılır. Sisteme ilk olarak “öğrenim seti” niteliğinde veri girilir, daha sonra bu veri bir soruyu cevaplamak için kullanılır. Yeni sorular soruldukça bu yeni bilgiler algoritmaya eklenir ve algoritma zaman içerisinde görevini yerine getirme bakımından daha akıllı ve iyi bir hale gelir. Dolayısıyla bu makinelerin “öğrendiği” söylenebilir. Aşağıda bu teknolojinin en yaygın olarak kullanıldığı 7 alan yer almakta.

Finansal İşlemler

Birçok kişi menkul kıymetler borsasında neler yaşanacağını önceden bilmek ister. Bu nedenle birçok hisse senedi alım satım şirketi borsada yapılan işlemleri çok hızlı bir şekilde tahmin edip önceden pozisyon almak için kendi sistemlerini geliştirmekte. Bu sistemlerin çoğu olasılık hesaplarına dayanmakta ve olasılık düşük olmasına rağmen büyük hacimlerde işlem yapılıyorsa büyük kazanç sağlayabilmekte. Finansal makine öğrenimi algoritmaları bu olasılıkları önceden tahmin etme bakımından giderek daha sofistike bir hal alıyor.

Veri Güvenliği

Kötü amaçlı yazılımlar her geçen gün veri güvenliğine yönelik daha büyük bir tehdit halini almakta. Kötü amaçlı yazılım istihbaratı şirketi Deep Instinct her geçen gün ortaya yeni bir kötü amaçlı yazılım çıkmasına rağmen, her yeni kötü amaçlı yazılımın bir önceki versiyonuna göre yalnızca yüzde 2 ila 10’luk bir değişiklik dışında aynı koda sahip olduğunu söylüyor. Makine öğrenimi algoritması bu anomalileri tespit edebiliyor ve bu durumları analiz ederek muhtemel güvenlik ihlallerini önceden tahmin edebiliyor. Kişisel Verilerin Korunması ile ilgili makalemizi okumanızı tavsiye ederiz.

makine öğrenimi

Tıp

Makine öğrenimi algoritması birçok hastalığına dair riskleri doktorlardan bile önce tahmin edebilecek şekilde kullanılabiliyor. Örneğin, meme kanseri riskini tespit etmek üzere bilgisayar destekli bir cihaz kullanılarak yapılan bir çalışmada kadınların yalnızca mamografi taramaları incelenerek yüzde 52 oranında bir başarı elde edildi. Diğer bir çalışmada ise bu algoritmalar sayesinde sekiz değişken tespit edilerek diyabetin tespit edildiği görüldü.

Fraud Tespiti

Örneğin Paypal makine öğrenimi algoritması kullanarak kara para aklama işlemlerini engelleyebiliyor. Algoritma işlemleri inceleyerek fraud nitelikli veya yasal işlemleri birbirinden ayırt edebiliyor.

Online Arama

Google’ın siz daha tuşlamanızı bitirmeden size bazı kelimeleri doğru bir şekilde önerdiğini biliyorsunuzdur. Bunun sebebi Google algoritmasının kullanıcı tercihlerini toplaması, incelemesi ve tespit etmesi. Bu sayede siz bir sonraki aramanızı yapmadan Google sizin bir sonraki hareketinizin ne olacağını tahmin edebiliyor.

Kişisel Güvenlik

Makine öğrenimi algoritmaları artık güvenlik personelinin ve cihazlarının havaalanlarında, binalarda veya büyük açık alan etkinliklerinde gözden kaçırabileceği şeyleri tespit etmek için kullanılabiliyor ve tüm muhtemel riskleri ve yanlış alarmları olabilecek en hızlı şekilde ortadan kaldırıyor.

Pazarlama

Şirketler pazarlama alanında bu algoritmalardan büyük ölçüde faydalanıyor çünkü müşterileri hakkında ne kadar çok bilgiye sahip olurlarsa onların ihtiyaçlarını o oranda karşılayabiliyorlar. Makine öğrenimi algoritmaları bu bilgileri müşteri davranışlarını analiz etmek üzere kullanabiliyor ve şirketlerin hizmetlerini her müşterinin özel ihtiyacına göre düzenlemelerine olanak tanıyor.

Etiketler

Bir Cevap Yazın