Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine öğrenimi, bir bilgisayar programının insan müdahalesi olmadan yeni verileri öğrenip adapte edebileceği kavramdır. Makine öğrenimi, dünya ekonomisindeki değişikliklerden bağımsız olarak bilgisayarın yerleşik algoritmalarını güncel tutan yapay zeka (AI) alanıdır.
Makine Öğrenimi Açıklaması
Ekonominin çeşitli sektörleri, farklı kaynaklardan farklı formatlarda mevcut olan çok miktarda veri ile uğraşmaktadır. Büyük veri olarak bilinen muazzam miktarda veri, teknolojinin aşamalı kullanımı nedeniyle kolayca erişilebilir ve erişilebilir hale geliyor. Şirketler ve hükümetler, büyük verilere başvurmakla kazanılabilecek büyük kavrayışları fark ederler, ancak bilgi zenginliği yoluyla taranması için gereken kaynak ve zamandan yoksundurlar. Bu nedenle, yapay zeka önlemleri, veri kümelerinden faydalı bilgileri toplamak, işlemek, iletişim kurmak ve paylaşmak için farklı endüstriler tarafından kullanılmaktadır. Büyük veri işleme için giderek daha fazla kullanılan yapay zeka yöntemlerinden biri de makine öğrenmesidir.
Makine Öğrenmesi Uygulamaları
Makine öğreniminin çeşitli veri uygulamaları, makine veya bilgisayara yerleştirilmiş karmaşık bir algoritma veya kaynak kodu ile oluşturulur. Bu programlama kodu, verileri tanımlayan bir model oluşturur ve tanımladığı veriler etrafında tahminler oluşturur. Model, karar verme süreci için kalıplar oluşturmak üzere algoritmada yerleşik parametreleri kullanır. Yeni veya ek veriler elde edildiğinde, algoritma, varsa bir desen değişikliğini kontrol etmek için parametreleri otomatik olarak ayarlar. Ancak, model değişmemelidir.
Makine öğrenimi farklı sektörlerde çeşitli nedenlerle kullanılmaktadır. Ticaret sistemleri yeni yatırım fırsatlarını belirlemek için kalibre edilebilir. Pazarlama ve e-ticaret platformları, kullanıcıların İnternet arama geçmişine veya önceki işlemlerine göre kullanıcılarına doğru ve kişiselleştirilmiş öneriler sağlayacak şekilde ayarlanabilir. Borç veren kurumlar, kötü kredileri tahmin etmek ve bir kredi riski modeli oluşturmak için makine öğrenimini birleştirebilir. Bilgi merkezleri, dünyanın her köşesinden çok sayıda haber öyküsünü kapsayacak şekilde makine öğrenimini kullanabilir. Bankalar, makine öğrenme tekniklerinden dolandırıcılık tespit araçları oluşturabilir. İşletmeler ve hükümetler büyük verilerin sunduğu fırsatlardan daha fazla haberdar olduklarından, makine öğreniminin dijital anlayışlı döneme dahil edilmesi sınırsızdır.
Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
Makine öğreniminin nasıl çalıştığı finansal dünyadaki bir örnekle daha iyi açıklanabilir. Geleneksel olarak, finansal araştırmacılar, analistler, varlık yöneticileri, bireysel yatırımcılar gibi menkul kıymetler piyasasındaki yatırım oyuncuları, dünyanın dört bir yanındaki farklı şirketlerden çok sayıda bilgiyi karlı yatırım kararları vermek için araştırırlar. Bununla birlikte, bazı ilgili bilgiler medya tarafından geniş bir şekilde kamuoyuna duyurulmayabilir ve yalnızca şirketin ya da bilginin kaynaklandığı ülkenin sakinleri olma avantajına sahip olan seçilmiş bir azınlığın mahremiyeti olabilir. Ayrıca, belirli bir zaman dilimi içinde insanların toplayabileceği ve işleyebileceği çok fazla bilgi vardır. Makine öğrenimi devreye giriyor.
Bir varlık yönetim firması yatırım analizi ve araştırma alanında makine öğrenimi uygulayabilir. Varlık yöneticisinin sadece madencilik hisselerine yatırım yaptığını varsayalım. Sisteme yerleştirilen model, web'i tarar ve işletmelerden, endüstrilerden, şehirlerden ve ülkelerden gelen her türlü haber olayını toplar ve toplanan bu bilgiler veri kümesini oluşturur. Firmanın varlık yöneticileri ve araştırmacıları, insan güçlerini ve zekâlarını kullanarak veri setindeki bilgileri alamazlardı. Modelin yanında oluşturulan parametreler yalnızca madencilik şirketleri, arama sektöründeki düzenleyici politikalar ve belirli ülkelerdeki siyasi olaylar hakkındaki verileri veri kümesinden çıkarır. Diyelim ki bir madencilik şirketi XYZ Güney Afrika'nın küçük bir kasabasında bir elmas madeni keşfetti, makine öğrenme uygulaması bunu ilgili veriler olarak vurgulayacak. Model daha sonra madencilik endüstrisinin bir süre için kârlı olup olmayacağı veya hangi maden stoklarının belirli bir zamanda değerinin artacağı konusunda tahminlerde bulunmak için tahmini analitik adı verilen bir analiz aracı kullanabilir. Bu bilgiler portföyünü analiz etmek ve karar vermek için varlık yöneticisine iletilir. Varlık yöneticisi XYZ hissesine milyonlarca dolar yatırım yapma kararı alabilir.
Güney Afrikalı madencilerin greve gitmesi gibi olumsuz bir olay sonrasında bilgisayar algoritması, yeni bir model oluşturmak için parametrelerini otomatik olarak ayarlar. Bu şekilde, makinenin içine yerleştirilen hesaplama modeli, dünya olaylarındaki değişikliklerle bile ve değişiklikleri yansıtmak için bir insanın kodunu değiştirmesine gerek kalmadan güncel kalır. Varlık yöneticisi bu yeni verileri zamanında aldığından, stoktan çıkarak kayıplarını sınırlayabilir.