Toplum

Dijital Dönüşüm İçinde Makine Öğrenmesinin Yeri

makine öğrenmesi

Sanayi devrimi insanlık tarihinin ilk makine çağını başlattı. İnsanlık, dijitalleşme ya da dijital devrim olarak adlandırılan yeni bir makine çağına –endüstri 4.0 (industry 4.0)- giriyor.  Makine öğrenmesi yöntemlerine dayalı olarak gelişecek bu yeni çağ insanlığa çok büyük yararlar sağlamakta ve sağlamaya da devam edecektir. Çünkü insanoğlu teknolojinin şu an bulunduğu konumuyla yetinmeyecek, tüketiminin çeşitliliğini arttıracaktır.

Dijital dönüşüm hayatımızın her alanında bir takım değişiklikler meydana getirmekte. Bu durumun en önemli unsuru önceden insanlara ait olan becerilerin giderek makineler tarafından yapılır olması. Son yıllarda şirketler; maaş ve ücret yönetim yazılımları, fabrika otomasyonu bilgisayar kontrollü makinelere yönelerek rutin işler vb. uygulamalarda insanları devre dışı bırakmaya başladılar. Bilgisayarlar, robotlar “sıradan” sayılacak becerileri artık müthiş bir hızla kazanıyor. Ofis işlerinde, fabrika montaj ve üretim hatlarında ve ezbere dayalı yürütülen tüm işlerde insandan makineye devir sürüyor ve istihdam imkanı azalıyor.

Öte yandan fiziki dünyada çalışmak söz konusu olduğunda, her seferinde aynı süreci yürütmeyen iş dallarında insanların makinelere karşı çok büyük bir esneklik avantajı da var. Dolayısıyla ne mutlu ki insanların henüz otomasyona kaptırmadığı beceri ve yetenekleri olduğunu söyleyebiliyoruz. Birkaç örnek vermek gerekirse; müşteri sorunlarının yönetimi, ödemelerle ilgilenmek gibi net süreçleri olan bir masa başı işini otomasyona yaptırmaktan çok daha zor. Makineler henüz mutsuz bir müşterinin duygusal belirtilerini teşhis etmek gibi alanlarda o kadar da iyi değiller. İki parçanın vidalarla birbirine tutturulması gibi tek bir faaliyetten oluşan işleri otomasyona geçirmek gayet basittir. Ancak görevin mahiyeti değiştiğinde makineler yeni baştan programlanmak zorundadır. Bu makinelerin pek de esnek (agile) olduğunu söyleyemeyiz öylese değil mi?

machine learning

Dijital dönüşüm bir şekilde hayatımızı değiştiriyor.

Peki böylesi bir ortamda firmalar kendilerine nasıl bir yol çizmeli, rekabet ortamında nasıl fark yaratmalı? Unutmamalıyız ki bilgi güçtür. Bilgiyi üretebilen, kullanabilen şirketler ve toplumlar daha hızlı gelişir ve bu oranda gelirlerini artırırlar. Bilgi çağında değer yaratmanın yolu bilgi kaynaklarını etkin kullanmaktan geçiyor. Bu nedenle, rekabet ortamında firmalar değişen şartlara ve değişime ayak uydurmak zorunda ve teknolojiyi yakından takip ederek bu sistemleri en iyi şekilde entegre ederek rakipleri arasında öncü olmayı başarmalı.

Günümüzde gelişen bilgi teknolojileri sayesinde her geçen gün daha çok veri toplanıyor, saklanıyor. Burada en önemli nokta verinin kullanılıyor olması. Veri bilgiye dönüştürülüp (data and information), kullanılıncaya kadar değer ifade etmez. Yani elimizde 10 satır veya milyon satır veri olsun fark etmez, başta ne kadar karmaşık gelse de bu veri kümelerinden anlaşılır ve işe yarar bilgiler elde etmeliyiz. Albert Einstein’ın dediği gibi dünya ile ilgili en anlaşılmaz şey, her şeyin tamamen anlaşılabilir olmasıdır. Veri madenciliği dünyanın anlaşılabilirliğine önemli ölçüde destek olan bir kavramdır. O yüzden veriden anlamlı bilgiler elde etmeliyiz. Değerli olan; verilerin irdelenip bilgiye dönüştürülmesi ve karar için kullanılabilmesidir. Veriyi bilgiye dönüştürerek hızlı kullananlar rekabet avantajı elde ederek öne çıkarlar. Teknolojik gelişmeler her geçen gün dünyada gerçekleşen birçok işlemin elektronik olarak kayıt altına alınmasını, bu kayıtların kolayca saklanabilmesini ve gerektiğinde erişilebilmesini sağlıyor.

Büyük miktarda verinin çeşitli yöntemler ile analiz edilmesi ve çıkan sonucun işe yarayabilmesi için büyük veri (big data) işleme teknikleri ile adını sıkça duyduğumuz makine öğrenmesi (machine learning) dediğimiz kavramlar uygulanmalıdır. Makine öğrenmesi (machine learning) veriler üzerinde istatiksel işlemler yaparak bunlardan anlamlı sonuçlar üreten sistemlerin bilgisayar ile modellenmesidir. Diğer bir ifadeyle insan deneyimi olmadan veriler üzerinde çıkarımlarda bulunmadır. Aslında makine öğrenmesi (machine learning) yeterli miktarda ve anlamlandırılabilir verinin toplanabildiği her alanda kullanılabilir.
Bir sonraki yazımda makine öğrenmesinin (machine learning) hangi farklı sektörlerde hangi farklı konularda kullanılabilir olduğundan da bahsedeceğim. Kullanıcıyı nesne, nesneyi ise kullanıcı haline getiren teknolojik gelişmeleri bilinçli bir şekilde kullanmak dileğiyle 🙂

%d blogcu bunu beğendi: