ML'yi Anlamak için Veri Bilimcisi Olmanıza Gerek Yok.
Makine öğrenimi halihazırda kullanmakta olduğunuz araçları destekler: öneri motorları, spam filtreleri, sesli asistanlar ve tahminli metin. Küresel makine öğrenimi pazarının 2030 yılına kadar 503 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor (Fortune Business Insights). Temelleri anlamak, teknolojiyle ilgili daha iyi kararlar almanıza ve işletmeniz için fırsatları belirlemenize yardımcı olur.
Makine Öğrenimi Nedir?
ML, bilgisayarların her senaryo için açıkça programlanmadan verilerden kalıpları öğrendiği bir yapay zeka türüdür. Ne kadar kaliteli veri alırsa o kadar iyi performans gösterir. Bunu bir çocuğa kedileri tanımayı öğretmek gibi düşünün; örnekleri gösterirsiniz ve onlar da modeli öğrenirler. ML, benzer şekilde büyük ölçekte çalışır ve insanların gözden kaçırabileceği kalıpları belirlemek için milyonlarca örneği işler.
Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme
Denetimli öğrenme, tahminlerde bulunmak için etiketlenmiş verileri kullanır. Örnek: mevcut risk altındaki müşterileri tahmin etmek için "kararsız" veya "tutulan" etiketli müşteri verilerinin ötesindeki modeli göstermek. Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verilerdeki kalıpları bulur. Örnek: Müşteri segmentlerini otomatik olarak tanımlamak için satın alma verilerinin analiz edilmesi. Her ikisinin de değerli iş uygulamaları var.
Pratik İş Uygulamaları
Hedefli pazarlama için müşteri segmentasyonu, envanter yönetimi için talep tahmini, dolandırıcılık tespiti, müşteri kaybı tahmini, kişiselleştirilmiş öneriler ve duyarlılık analizi. Her biri, ML modellerinin sıfırdan oluşturulmasını gerektirmeyen kullanıma hazır araçlar aracılığıyla kullanılabilir. Mevcut araçlarınızda henüz kullanmadığınız yerleşik makine öğrenimi özelliklerini belirleyerek başlayın.
Başlarken
Bir veri bilimi ekibine ihtiyacınız yok. İşletmenizde veriye dayalı içgörülerden yararlanabilecek tekrarlanan kararları belirleyin. Hangisinin dönüşüme yol açacağını tahmin etmek gibi somut bir sorun seçin ve bu sorunu çözen bir araç bulun. x13apps olarak, işletmelerin ölçülebilir yatırım getirisi sağlayan pratik makine öğrenimi uygulamalarını belirlemelerine ve uygulamalarına yardımcı oluyoruz.