Makine Öğreniminin Ortamını Şekillendiren Yenilikçi Sınırlar

II. Makine Öğrenimi

III. Suni Zeka

IV. Derin Öğrenme

V. Veri Bilimi

VI. Makine Öğrenimi Uygulamaları

VII. Suni Zeka Uygulamaları

VIII. Derin Öğrenme Uygulamaları

IX. Veri Bilimi Uygulamaları

Genel Sorular

Antet	Özellikler
Makine Öğrenimi	Tahmine dayalı analitik Desen tanıma Tavsiye sistemleri Organik dil işleme Bilgisayar görüşü
Suni Zeka	Makine mantığı Planlama ve zamanlama Data vizyonu Robotik Sanal asistanlar
Veri Bilimi	Veri toplama Veri temizleme Veri hazırlama Veri analizi Veri görselleştirme
Yenilik	Yeni ürün ve hizmetler Yeni iş modelleri Yeni emek harcama yolları Yeni öğrenme yolları Yeni hayat biçimleri
Teknoloji	Bulut bilişim Büyük veri Suni sinir ağları Makine öğrenimi algoritmaları Organik dil işleme modelleri

II. Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme kabiliyeti veren suni zekanın bir alt alanıdır. Makine öğrenimi algoritmaları çoğu zaman etiketli verilerden oluşan büyük veri kümeleri üstünde eğitilir ve hemen sonra yeni veriler ile alakalı tahminlerde bulunmak ya da kararlar almak için kullanılabilirler. Makine öğrenimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:

Organik dil işleme: Makine öğrenimi algoritmaları, metni çözümleme etmek ve ondan anlam çıkarmak için kullanılır. Bu, spam filtreleme, hassasiyet analizi ve makine çevirisi benzer biçimde görevler için kullanılabilir.
Bilgisayarla görme: Makine öğrenimi algoritmaları, görüntülerdeki ve videolardaki nesneleri tarif etmek için kullanılır. Bu, yüz tanıma, nesne anlama ve sürücüsüz otomobiller benzer biçimde görevler için kullanılabilir.
Konferans tanıma: Konuşulan kelimeleri tanımak için makine öğrenimi algoritmaları kullanılır. Bu, ses kontrolü, dikte ve alan kişi hizmetleri söyleşi robotları benzer biçimde görevler için kullanılabilir.
Tavsiye sistemleri: Kullanıcılara ürün ya da hizmet önermek için makine öğrenimi algoritmaları kullanılır. Bu, çevrimiçi alışveriş, müzik akışı ve video önerileri benzer biçimde görevler için kullanılabilir.
Öteki uygulamalar: Makine öğrenimi bununla birlikte dolandırıcılık tespiti, tıbbi teşhis ve robot teknolojisi benzer biçimde oldukça muhtelif öteki uygulamalarda da kullanılır.

III. Suni Zeka

Suni zeka (AI), bir makinenin insan zekasını simüle etme kabiliyetidir. Suni zeka araştırmaları, naturel dil işleme, bilgisayarlı görme ve robot bilimi de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif sorunları sökmek için müessir teknikler geliştirmede oldukca başarı göstermiş olmuştur. Sadece suni zeka sistemleri hala insan zekasının bütün kapsamıyla eşleşmekten oldukça uzak.

Hakikaten zeki suni zeka sistemleri geliştirmek için aşılması ihtiyaç duyulan bir dizi zorluklar var. Bu zorluklar şunları ihtiva eder:

• Büyük oranda veriye duyulan gereksinim
• Kuvvetli data muamele kaynaklarına duyulan gereksinim
• Müessir algoritmalara duyulan gereksinim
• Sağlam ve güvenli sistemlere duyulan gereksinim
• Ahlaki ve görevli inkişaf ihtiyacı

Bu zorluklara karşın suni zekanın potansiyeli hikayesinde büyük bir coşku var. Suni zeka sistemleri sıhhat, ulaşım ve üretim de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif endüstrilerde çığır açma potansiyeline haizdir. Ek olarak iklim değişikliği ve fakirlik benzer biçimde dünyanın en acele problemlerinden kimilerini çözmemize de destek olabilirler.

Suni zekanın geleceği gayri muayyen sadece gelecek yıllarda suni zekanın dünyamızda mühim bir rol oynayacağı aleni. Suni zeka ile alakalı zorlukların ve fırsatların bilincinde olmak ve suni zekanın bütün insanlığa yarar sağlayacak halde geliştirilmesini sağlamak için çalışmak önemlidir.

IV. Derin Öğrenme

Derin öğrenme, verilerden öğrenmek için suni sinir ağlarını kullanan bir tür makine öğrenimidir. Suni sinir ağları insan beyninden esin alıyor ve imaj tanıma, naturel dil işleme ve konferans tanıma benzer biçimde muhtelif sorunları sökmek için kullanılabiliyor.

Derin öğrenme, büyük oranda veriden öğrenme ve kompleks sorunları çözme kabiliyeti sebebiyle son yıllarda giderek daha popüler hale geldi. Derin öğrenme artık sürücüsüz araçlar, yüz tanıma ve tıbbi teşhis benzer biçimde oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılıyor.

Derin öğrenme hâlâ nispeten yeni bir teknoloji ve hâlâ çözülmesi ihtiyaç duyulan pek oldukça güçlük var. Sadece derin öğrenmenin oldukça muhtelif endüstrilerde çığır açma potansiyeli var ve gelecekte giderek daha mühim bir rol alması olası.

V. Veri Bilimi

Veri bilimi, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen emek harcama alanıdır. İstatistik, matematik, bilgisayar bilimi ve öteki alanlardaki tekniklerden yararlanan oldukça disiplinli bir alandır. Veri bilimcileri, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle muhtelif sorunları sökmek için verileri kullanır:

• Gelecekteki vakaları anlamak
• İş süreçlerini optimize etme
• Satın alan hizmetlerinin iyileştirilmesi
• Dolandırıcılığın tespiti
• Yeni ürün ve hizmetler geliştirmek

Veri bilimi hızla büyüyen bir alandır ve iş piyasasında veri bilimcilerine yüksek bir istek vardır. Veri bilimi alanında bir kariyerle ilgileniyorsanız, başlamanıza destek olacak muhtelif kaynaklar bulunmaktadır. Kursları ve eğitimleri çevrimiçi olarak bulabilirsiniz; ek olarak kolejler ve üniversiteler tarafınca veri bilimi alanında sunulan oldukça sayıda lisans programı da vardır.

VI. Makine Öğrenimi Uygulamaları

Makine öğrenimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılmaktadır:

• Tahmine dayalı analitik
• Organik dil işleme
• Bilgisayar görüşü
• Konferans tanıma
• Robotik
• Tıbbi tanı
• Finansal tecim
• Satın alan hizmetleri
• Tedarik zinciri yönetimi

Makine öğrenimi hala nispeten yeni bir alan sadece hızla gelişiyor ve birçok sektörde çığır açma potansiyeline haiz. Makine öğrenimi, daha ilkin manuel olarak meydana getirilen görevleri otomatikleştirerek işletmelerin verimliliği artırmasına, maliyetleri azaltmasına ve daha iyi kararlar almasına destek olabilir.

Makine öğrenimi bununla birlikte iklim değişikliği, fakirlik ve rahatsızlık benzer biçimde dünyanın en acele problemlerinden kimilerini sökmek için de kullanılıyor. Makine öğrenimi, kompleks veri kümelerine ait içgörüler sağlayarak bu sorunları daha iyi anlamamıza ve çözümler geliştirmemize destek olabilir.

VII. Suni Zeka Uygulamaları

Suni zeka (AI), geniş bir tatbik yelpazesine haiz, hızla büyüyen bir alandır. Suni zeka, sıhhat, finans, ulaşım ve imalat benzer biçimde muhtelif sektörlerdeki sorunları sökmek için kullanılıyor.

İşte suni zekanın günümüzde iyi mi kullanıldığına dair birtakım örnekler:

• Sıhhat hizmetlerinde suni zeka, hastalıklara yönelik yeni tedaviler geliştirmek, rahatsızlıkları teşhis etmek ve kişiselleştirilmiş bakım sağlamak için kullanılıyor.
• Finans alanında suni zeka, ticareti otomatikleştirmek, dolandırıcılığı saptamak ve yatırım tavsiyesi sağlamak için kullanılıyor.
• Ulaşımda suni zeka, sürücüsüz araçlar geliştirmek, trafik akışını optimize etmek ve güvenliği çoğaltmak için kullanılıyor.
• Üretimde suni zeka, görevleri otomatikleştirmek, nitelik kontrolü iyileştirmek ve maliyetleri azaltmak için kullanılıyor.

Suni zeka gelişmeye devam ettikçe yaşamlarımız üstünde daha da büyük bir etkiye haiz olması muhtemeldir. Suni zeka, iklim değişikliği ve fakirlik benzer biçimde dünyanın en acele problemlerinden kimilerini çözme potansiyeline haiz. Ek olarak daha bereketli ve üretken bir topluluk yaratmamıza da destek olabilir.

Sadece suni zekanın bir enstruman bulunduğunu ve her enstruman benzer biçimde iyiye de kötüye de kullanılabileceğini unutmamak önemlidir. Geleceği şekillendirmek için suni zekayı iyi mi kullanacağımıza karar vermek bizlere kalmış.

VIII. Derin Öğrenme Uygulamaları

Derin öğrenme, verilerden öğrenmek için suni sinir ağlarını kullanan bir tür makine öğrenimidir. Sinir ağları insan beyninden esin alıyor ve imaj tanıma, naturel dil işleme ve konferans tanıma benzer biçimde oldukça muhtelif sorunları sökmek için kullanılabiliyor.

Derin öğrenmenin en yaygın uygulamalarından bazıları şunlardır:

• Imaj tanıma: Derin öğrenme, görüntülerdeki yüzler, hayvanlar ve otomobiller benzer biçimde nesneleri tarif etmek için kullanılır. Bu teknoloji, yüz tanıma yazılımı, sürücüsüz otomobiller ve tıbbi görüntüleme benzer biçimde muhtelif uygulamalarda kullanılıyor.
• Organik dil işleme: Metnin anlamını tahmin etmek için derin öğrenme kullanılır. Bu teknoloji, spam filtreleme, makine çevirisi ve alan kişi hizmetleri söyleşi robotları dahil olmak suretiyle muhtelif uygulamalarda kullanılmaktadır.
• Konferans tanıma: Derin öğrenme, konuşulan kelimeleri tanımak için kullanılır. Bu teknoloji, sesle etkinleştirilen asistanlar, dikte yazılımı ve alan kişi hizmetleri davet merkezleri dahil olmak suretiyle muhtelif uygulamalarda kullanılmaktadır.

Derin öğrenme hızla büyüyen bir alandır ve devamlı yeni uygulamalar geliştirilmektedir. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe gelecekte derin öğrenmenin daha da yenilikçi kullanımlarını görmeyi bekleyebiliriz.

IX. Veri Bilimi Uygulamaları

Veri bilimi, sorunları sökmek için verileri kullanan bir emek harcama alanıdır. Veri bilimcileri, verilerden içgörü elde etmek için makine öğrenimi, naturel dil işleme ve istatistiksel çözümleme dahil olmak suretiyle muhtelif enstruman ve teknikler kullanır. Veri biliminin aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle geniş bir tatbik yelpazesi vardır:

• Tahmine dayalı analitik
• Dolandırıcılık tespiti
• Satın alan segmentasyonu
• Öneri sistemleri
• Tıbbi tanı
• Kendi haline giden otomobiller
• Zeki kentler
• Suni zeka

Veriler daha bolca ve erişilebilir hale geldikçe veri biliminin uygulamaları da artacaktır. Veri bilimcileri yüksek istek görüyor ve yüksek maaşlar istek edebiliyorlar. Veri bilimi alanında bir kariyerle ilgileniyorsanız, başlamanıza destek olacak birçok kaynak bulunmaktadır.

S: Makine öğrenimi nelerdir?
C: Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme kabiliyeti veren, suni zekanın bir alt alanıdır. Makine öğrenimi algoritmaları verilerden öğrenebilir, kalıpları belirleyebilir ve tahminlerde bulunabilir.

S: Makine öğreniminin birtakım uygulamaları nedir?
C: Makine öğrenimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif uygulamalarda kullanılır:

* Organik dil işleme
* Bilgisayar görüşü
* Konferans tanıma
* Robotik
* Tıbbi teşhis
* Finansal tecim
* Satın alan hizmetleri

S: Makine öğrenimi ile alakalı iyi mi daha çok data edinebilirim?
C: Makine öğrenimi ile alakalı daha çok data edinmek için aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle birçok kaynak mevcuttur:

* Çevrimiçi kurslar
* Kitaplar
* Öğreticiler
* MOOC’lar
* Konferanslar
* Buluşmalar