Makine öğrenimi ve derin öğrenmenin popüler kullanım alanları

Makine öğrenimi ve derin öğrenme aslında birbiriyle yarış halinde olan iki çalışma alanı değil. Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesini oluşturuyor ve her ikisi de yapay zekanın alt kümeleri olarak karşımıza çıkıyor. Fakat günümüzde bu tanımlarla ve kullanım alanlarıyla ilgili çok fazla kafa karışıklığı var. Christine Taylor tarafından derlenen bu makale kafa karışıklıklarını bir nebze de olsa çözebilir.

• Yapay zeka, akıllı insan davranışını bilgisayar sistemlerinde ve makinelerde taklit etme çalışmalarını ifade eder.
• Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt bölümüdür ve hesaplama sistemlerine yapay zeka konseptleri uygulamak için algoritmalar kullanır. Bilgisayarlar veri örüntülerini tespit eder ve ona göre hareket eder. Zamanla da belirli bir programlama gerektirmeksizin doğruluklarını iyileştirirler. Öngörücü kodlama, kümeleme, ısı haritası gibi analizlerde makine öğrenimi kullanılır.
• Derin öğrenme makine öğreniminin bir alt bölümüdür. Diğer bir adı ise yapay sinir ağlarıdır. Derin öğrenme bilgisayar ağları, insan beyninin algılama, organize olma ve veri girdilerine bakarak karar verme şeklini taklit eder.

Otomotiv, eğlence ve pazarlama gibi pek çok alanda kullanılıyor

Makine öğrenimi ve derin öğrenmenin günümüzde pek çok farklı kullanım alanı olduğunu biliyoruz. Örneğin, makine öğreniminin otomotiv sektöründeki yansımasını sensör verilerine dayanan sürücüsüz araçlar olarak görüyoruz. Bu alandaki derin öğrenme çalışmaları ise bir yangın musluğu ile insan arasındaki farkı anında anlayabilen görsel şekil tanıma özelliğine sahip sürücüsüz araçlara odaklanıyor.

Makine öğrenimi, günümüzde konuşma tanıma alanında da yer edinmiş durumda. Konuşma tanıma teknolojisinin kullanıcıları dinleyerek öğrenme işlemini gerçekleştirmesini sağlıyor. Bu sürecin doğruluğu şu anda yüzde 95 civarında ve yoğun bir çalışma programı gerektiriyor. Derin öğrenme sayesinde sinir ağları milyarlarca ses parçasını işleyerek çalışma süresini azaltacak ve konuşma tanıma doğruluğunu yüzde 100’e kadar çıkaracak.

Makine öğrenimi ve derin öğrenme kullanımıyla karşılaştığımız diğer alanlar ise fen bilimleri ve tıp. Günümüzde kullanıcılar diyabetli nüfusta görülen değişkenleri belirlemek için algoritmalar programlıyor. Ayrıca bireysel hastalar için risk faktörlerini tahmin etmek için de algoritmalar kullanılıyor. Derin öğrenme ise teşhis uzmanlarına duyulan bağımlılığı ortadan kaldırarak emar taramalarındaki kanser belirtilerini tespit edebiliyor.

Makine öğrenimi ve derin öğrenmenin karşımıza çıktığı bir diğer alan da pazarlama. Makine öğrenimi e-postaların duygu analizini yapmak için kullanılıyor. Derin öğrenme alanında, duygu analizi fotoğraf ve videoları inceleyerek gerçek zamanlı duygu tespiti yapabiliyor. Uygulamalar arasında insan seyircilerin duygusal tepkilerine dayanarak canlı içerik ortaya koymak yer alıyor.

Kullanım alanlarından biri de eğlence sektörü. Büyük ölçekli bilgisayar üretimli imgeleme (CGI) makine öğrenimi kullanarak uzaydaki büyük bir patlamayı görselleştirmek gibi yoğunlaştırılmış görselleri otomatik hale getiriliyor.

Konu ilginizi çekiyorsa, Prof. Dr. Necmi Gürsakal’ın Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme adlı kitabına göz atabilirsiniz.