ML (Makine Öğrenimi) Kullanım Durumları Nelerdir?

Aslında insanların birçoğu internet alışverişi yaparken ve reklam yayınlarken makine öğrenimini bilmektedir.Bunun nedeni ise tarayıcılarda bulunan öneri motorlarının hemen hemen nerdeyse gerçek zamanlı ve çevrimiçi olarak reklam yayınlarını kişiye özel yapabilmek için makine öğrenimini kullanmaktır. Kişisel pazarlamaların ve yayınlamaların haricinde sahtekarlık tespiti,bina haber beslemeleri ve spam filtreleme de yer almaktadır.

ML (Makine Öğrenimi) Örnekleri Nelerdir?

Günümüzde bir çok farklı uygulamada kullanılmaktadır. Ancak en yaygın örneği Facebook Haberleşme Ağı'dır. Makine öğrenimi bunun haricinde kurumsal yerlerde de kullanmaktadır ve çalışmaları çok verimlidir.

ML (Makine Öğrenimi) Kurumsal Olarak Nerelerde Kullanılır?

*Müşteri İlişkileri Yönetimi / CRM Sistemlerinde, e-postaları analiz etmede öğrenim modelini kullanır.
*İnsan Kaynakları / IK Sistemlerinde, en etkili çalışanları tanımlayabilmek adına öğrenim modelini kullanır.
*İş Zekası / BI ve analiz sağlayıcılar, kullanıcının potansiyel veri noktasının otomatik tanımına yardımcı olmak için makine öğrenimini kullanır.

ML (Makine Öğreni) Algoritma Türleri Nelerdir?

Kullanım alanları sınırsız olduğu gibi algoritmalarının da sınırları yoktur.Ancak bunlardan bazıları:
*Makine öğrenme algoritma sınıfı,iki değişken arasında korelasyonun tanımı ve ilerleyen zaman dilimlerinde veri noktalarının tahmini hakkında bu korelasyonun kullanımını içerir.
*Karar Ağaçları, belirlenen eylemleri gözlemler ve uygun olan sonuca varabilmek için yolu belirlemektedir.
*K-Küme, belirlenen sayıda ve benzer özeliklere sahip veri noktalarını belirlenen sayıda gruplara dahil etmektedir.
*Nöral Ağlar, derin öğrenme modeli olup,gelecekteki veriyi işlemeyi öğrenebilmek için farklı değişkenler arasında oluşan korelasyonu tanımlamak amacıyla büyük miktarlarda eğitim verileri kullanmaktadır.
*Takviye Öğrenme, derin öğrenme alanı olup, belirli bir süreci tamamlamak amacıyla çoğu girişimde tekrarlayan modelleri içerir. Burada elverişli sonuçlar alanlar ödüllendirip, algoritmaya uygun olan süreci öğrenene kadar yanlışlar yapılırsa cezalandırılır.