Son yıllara damga vuran bir teknoloji olan Makine Öğrenmesi (ML) geleceğe de damga vuracak gibi duruyor. ML teknoloji henüz en üst seviyeye ulaşmadan bile dünyada ses getirmeyi başardı. 2000’li yıllardan sonra yükselişe geçen ML önceki yıllarda da kullanılıyordu. Fakat teknolojik olarak gelişmesi 21. Yüzyıl ve sonrasına geldi. Yazılım gibi ve yapay zeka gibi teknolojilerin gelişmesi beraberinde makine öğrenmesinin de gelişmesine olanak sağladı. Uzmanların da üzerinde fazla durduğu bu teknoloji ile alakalı büyük bütçeli çalışmalar yapılıyor.
Ayrıca şirketler için ve gençler için de bu teknoloji önemli bir yere sahip. Şirketlerin kısa sürede büyük karlar kazanması tamamen ML teknolojisi ile alakalı bir konu. Bunun yanı sıra gençler için de yeni iş kapıları bu teknoloji sayesinde açılıyor. ML teknolojisi ile onlarca yeni iş kapısı açıldı. Üstelik gençler makine öğrenmesinin eğitimini okullarda almak zorunda değil. Üniversite düzeyinde bu teknolojinin eğitimi verilse de bu süreç zorunlu değil. Çünkü temelinde kodlama olan bu teknoloji evde de öğrenilecek bir sektördür.
Gençler kodlama alanında kendilerini geliştirerek bu sektöre giriş yapabilir. Makine öğrenmesinin en önemli konularından bir tanesi tamamen kullanıcıya bağlı bir sınırının olmasıdır. Böylesine büyük bir teknolojinin bu kadar kolay ulaşılabilir olması da aslında büyük bir avantaj. Hem günümüzün hem de geleceğin en kritik teknoloji alanlarından bir tanesi olan ML artık her alanda insanların karşısına çıkıyor. Sağlık, eğitim ve fabrikaların her noktasında artık bu teknoloji insanların en büyük destekçisi.
Makine Öğrenmesi ve Dikkat Çeken Kullanım Alanları
Daha önce de belirttiğimiz gibi makine öğrenmesinin kapsamadığı bir alan yok. ML’in henüz kullanılmadığı alanlar için ise onlarca proje hazırlanmış durumda. Fakat bunlardan önce Makine Öğrenmesinin yani Machine Learning teknolojisinin ne olduğunu bilmekte fayda var. ML teknolojisi yapay zeka destekli makinelerin aynı insanlar gibi tecrübelerinden ders çıkarmasını kapsıyor. Buna ek olarak bu teknoloji en genel tabiri ile deneme yanılma yöntemini de kendi kendine beceriyor.
Deneme yanılma yöntemi bu makinelerde insanların aksine kısa sürede gerçekleşiyor. Örneğin iki bitkinin karışımından elde edilecek ilaçların nelere iyi geldiği ve nelere iyi gelmediği normal süreçlerin onda biri gibi bir zaman aralığında gerçekliyor. Makine öğrenmesi örnek çalışmaları arasında ayrıca gerçek olaylardan istatistik çıkarma gibi bir özellik de bulunuyor. Bu bahsettiğimiz kullanım alanları insanların henüz keşfedebildiği ML özellikleridir. Gelecekte insanların bu teknoloji başka nerelerde kullanacağı oldukça merak konusu.
Machine Learning İle İstatistik ve Analiz Çıkarma
İstatistikler genellikle şirketlerin en büyük dayanağıdır. Fakat istatistik süreci tahmin edildiği kadar kolay ve kısa bir süre değildir. ML teknolojisi ise istatistik konusunu hem kısaltıyor hem kolaylaştırıyor hem de çok daha doğru sonuçlara bağlıyor. Şirketlerin yıllık kar – zarar gibi öngörüleri de bu sayede yapılıyor. Üstelik şirketlerde meydana gelen anlık değişimler bile makine öğrenmesi yöntemleri sayesinde aynı anda analiz ediliyor.
Bu kullanım alanları şirketlerde şimdiden önemli bir departman oldu. Fakat bu departmanda artık eskisi gibi onlarca insan bulunmuyor. Verileri girecek birkaç kişi ve Machine Learning destekli bir makine bu departman için yeterli olacaktır. Ayrıca eğitimde de bu süreç işlenmeye başlandı. Öğrencilerin başarılı olduğu dersler ya da öğrencilerin hangi anlatımdan kolayca anladığı gibi konular da bu şekilde inceleniyor. Bu sayede öğrencilerin öğrenme becerileri bir üst seviye çıkarıyor.
Sağlık Sektöründe Makine Öğrenmesinin Yeri
Makine öğrenmesi konuları arasında sağlık sektörü de bulunuyor. Sağlık günümüzde insanların en önem verdiği alanlardan bir tanesi. ML destekli robotlar da bu yüzden yavaşça sağlık sektörüne ekleniyor. Günümüzde lüks bir sağlık yöntemi olsa da asıl amaç bunu halkın her kesimine hitap edecek hale getirmek. Bu süreç içerisinde de sektörün önde gelen firmaları çalışmalarına çoktan başladı. İlaç geliştirme ve kullanmada bu teknoloji kullanılıyor. Buna ek olarak ameliyat verilerini depolayan bu makineler her ameliyatta daha yüksek başarı imkanı tanıyor.
Doç. Dr. Gamze Sart Youtube kanalından ve Web sitesinden makine öğrenmesi ile alakalı detaylı içerikler bulabilirsiniz. Yapay zeka ve Machine Learning gibi konularda daha detaylı bilgiler için İnovasyon İçin Eğitim Vakfı internet sitesini ziyaret edebilirsiniz.
