Toplum

Makine Öğrenmesinin Kullanım Alanları

Makine öğrenmesi son zamanların dikkat çeken teknolojilerinden biri. Günümüzde makine öğrenmesinin pek çok farklı kullanım alanı olduğunu söyleyebiliriz. Makine öğrenmesinin nerelerde kullanıldığına ve bu alanlarda neler yapıldığına dair birkaç örnek:

  • Nesne tanıma
  • Görüntü işleme
  • Arttırılmış gerçeklik
  • Ses tanıma
  • Robotlar ve hareketleri

Bir önceki yazımda da (Dijital dönüşüm içinde makine öğrenmesinin yeri) bahsettiğim gibi dijital dönüşümde robotların önemli bir yeri bulunmakta. Gerçek dünyadan bir şeyler öğrenip kendi hareket kabiliyetlerini, denge kabiliyetlerini,  yürüme sistemlerini bunun üzerine inşa edebilen robotlar geliştirildi. Bununla ilgili sizlerle birkaç istatistik paylaşmak isterim. Güney Kore, 10 bin işçi başına 631 robot sayısıyla dünyada otomasyon düzeyinin en yüksek olduğu ülke konumundadır.

Robot yoğunluğunda ilk beş ülke:

  1. Güney Kore
  2. Singapur
  3. Almanya
  4. Japonya
  5. İsveç

Robotik Teknolojilerde Makine Öğrenmesi

Türkiye’de bu alanda örnek verebileceğimiz isim hiç kuşkusuz dünyada ülkemizin adını altın harflerle yazdıran, robotik teknolojiler üzerinde çalışan AkınRobotics olacaktır.

Türkiye’nin ilk insansı robot fabrikası: AKINROBOTICS 

Dijital dönüşüm ve teknolojinin etkisi her geçen gün artıyor ve eskiden insanlara ait olan beceriler artık makineler tarafından yapılır hale geliyor. Durum böyle olunca insanları bir telaş sarıyor tabii. AkınSoft ve AkınRobotıcs yönetim kurulu başkanıÖzgür Akın’ın bu konuya yorumu “Teknoloji işsizlik getirmez, daha nitelikli iş alanları getirir.” şeklinde.

Pazarlama Alanında Makine Öğrenmesi

Pazarlama alanı da makine öğrenmesinin (machine learning) çokça kullanıldığı alanlardan birisi. Örneğin Migros, Money Club kart sayesinde tuttuğu müşteri alışverişi datasıyla müşterilerini gruplara ayırır. Her segmente farklı yöntemlerle yaklaşır, kişiye özel pazarlama yöntemleri uygular. Harcamasını azaltan müşterisini müşteri onu terk etmeden önce fark eder ve geri kazanmaya çalışır. Örnekte gördüğünüz üzere, müşteri sadakati oluşturmak için yapılan, genel adı CRM (Customer Relationship Management) olan bu tarz çalışmalar makine öğrenmesinin pazarlama alanına sağlayabileceği katkılardandır.

Firmalar kullanıcı davranış kalıplarını tespit edip bu sayede kullanıcılara daha iyi hizmet sunmayı amaçlamaktadır. Çünkü firmalar için müşteriyi elde tutmak çok önemlidir. Cironun büyük oranı da sadık müşterilerden gelir. Dijital pazarlama danışmanı Haydar Özkömürcü’nün de dediği gibi : “Bir müşteri bir kere geldi diye zengin olmayız.”

Görüntü işleme uygulamalardan biri olan yüz tanıma sistemi birçok alanda kullanılmaktadır. Makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak insan yüzlerini ayırt etmeyi başaran görsel işleme (image recognition) olarak adlandırılan teknolojiler kullanılmaya başlandı.

Facebook’a yüklenen fotoğraflarınızda Facebook’un otomatik olarak arkadaşlarınızı tanıması Machine Learning ile gerçekleştirilir.

Makine öğrenmesinin otomotiv sektöründeki etkilerine sürücüsüz araçları örnek verebiliriz. Dünyanın en önemli yatırım bankalarından Goldman Sachs’ın raporuna göre, otonom araçlar eninde sonunda otoyollara hakim olacak ve bu devrim gerçekleştiğinde taksi veya kamyon şoförleri işlerini hızla kaybedecekler.

Rapora göre otonom sürüş teknolojileri nedeniyle, otomobil üreticilerinin kendilerine hedef olarak koydukları 2025 yılına yaklaşırken, her ay 25 bin şoförün işini kaybetmesi bekleniyor. Yılda 300 bin şoför. Üstelik bu sadece otonom sürüş teknolojileri nedeniyle işini kaybedecek şoförlerin sayısı…

Kullanıcıyı nesne, nesneyi ise kullanıcı haline getiren teknolojik gelişmeleri bilinçli bir şekilde kullanmak dileğiyle 🙂

%d blogcu bunu beğendi: