“Makine öğrenmesi nedir?” sorusuna; bilgisayar sistemlerine açık talimatlar yerine çıkarım ve düzenler çerçevesinde görev gerçekleştirme becerisinin kazandırılmasıdır, şeklinde yanıt verilebilir. Bu bağlamda ML (Machine Learning), veri girdilerine göre performans sunan algoritmalarla istatistiksel modeller geliştirmeyi içerir. Yapay zeka alt kümesi olarak sınıflandırılan makine öğreniminin türleri ise temelde dört ayrı yaklaşımı kapsar.
Makine öğrenmesi çalışmalarında temel amaç, görevlerin otomatikleştirilmesi için veri analizi yapmak ve çeşitli örüntüleri tespit etmektir. Söz konusu hedeflerle aktarılan girdilere göre yüksek düzeyde gelişmişlik sunan modeller tasarlanabilir. Böylece makine öğrenmesiyle karmaşık problemlerin çözülmesi ve veri analizi sürecinin otomatikleştirilmesi mümkün olur.
Makine Öğrenmesi Yöntemleri
Makine öğrenmesi algoritmaları girdi ve çıktı türüne göre çeşitlenen dört ayrı yaklaşımla ele alınır. Bununla birlikte bir modelin geliştirilmesinde birden fazla veri aktarım tekniğinden yararlanılabilir.
Uygulama Aşamaları
- Denetimli (kontrollü) öğrenme tekniğinde girdi-çıktı setlerinin etiketlenmesi söz konusudur. Buna bağlı olarak algoritmalara tanımlanmış veriler sunulur. Böylece algoritmalar tarafından kesin sonuçlar veren veri analizi gerçekleştirilebilir.
- Denetimsiz (kontrolsüz) öğrenme tekniğinde ise makineye etiketsiz girdiler aktarılır. Ardından algoritmaların yeni verileri taraması ve önceden belirlenmiş olan çıktılarla eşleştirmesi beklenir. Bu doğrultuda makinenin düzen tespiti yapması ve girdileri kategorize etmesi mümkün olur. Örneğin; denetimsiz algoritmanın çeşitli sitelerdeki yazıları gruplandırması sağlanır. Buna bağlı olarak doğal dil işleme araçlarıyla metinlerdeki semantik ögeler saptanabilir.
- Yarı denetimli öğrenme tekniği hem kontrollü hem de kontrolsüz algoritmaların bir arada kullanılmasını içerir. İlgili yaklaşımla makineye sunulan verilerin bir kısmı etiketli, büyük bir çoğunluğu ise tanımsızdır. Bu çerçevede algoritmanın sınırlı sayıdaki eşleştirilmiş girdi-çıktı setiyle eğitilmesi söz konusu olur. Ardından makine öğrenimi modelinin tanımsız verileri kendi bünyesinde etiketlemesi beklenir. Son olarak da açıkça programlanmayan datalar yeniden eğitilir.
- Pekiştirmeli öğrenme tekniği, algoritmaya çeşitli aşamaları geçtiği takdirde ödüllendirme sisteminin sunulmasıyla birlikte uygulanır. Bu kapsamda modelin elde edebildiği maksimum skora ulaşması hedeflenir. İlgili öğrenme tekniği genellikle video oyunları dünyası gibi aşamalı görevlerin tamamlandığı alanlarda kullanılır. Belirsiz ve karmaşık veri setlerinin mevcut olduğu süreçlerdeyse pekiştirmeli model nadiren tercih edilir.
Makine Öğrenmesi ile Müşteri Yaşam Boyu Değeri Modelleme
Müşteri yaşam süresi değeri üzerine yapılan modellemeler hem e-ticaret işletmeleri hem de diğer kuruluşlar için önem arz eder. Bu kapsamda makine öğrenimi algoritmalarından yararlanılarak değerli kitle analizi gerçekleştirilebilir. İlgili yaklaşımla yürütülen çalışmalar sayesinde markaya bağlı olan müşterilerin saptanması ve daimi tüketicilere dönüştürülmesi mümkün olur.
Müşteri yaşam boyu değeri modellemesi yapılırken alıcıların mevcut verileri detaylı bir şekilde incelenir. Ardından bir tüketicinin işletmeye getirisi ve bağlılığı hakkında kritik öngörüler oluşturulur. Böylece değerli müşteri profilinin markayla etkileşime girmesi için teşvik edilmesine yönelik çeşitli projeler de geliştirilebilir. Makine öğrenmesiyle tamamlanan bu analizler işletmeye bağlılık gösteren tüketicilere benzer olan yeni bir kitlenin hedeflenmesini de kolaylaştırır.
Makine Öğrenimiyle Müşteri Kaybını Önleme
Makine öğrenimi modellemesiyle bir işletmenin mevcut müşterilerinin sadakat ve memnuniyet düzeyi ölçülebilir. Bu süreçte satın alma ve markayla etkileşime girme eğilimi düşük olan tüketiciler saptanır. Ardından müşterilerin işletmeden uzaklaşmasına yol açan temel nedenler üzerine olasılık analizi yapılır.
Makine öğrenimiyle oluşturulan bir tüketici kaybını önleme modelinde güçlü ihtimaller üzerine kitleyi elde tutma stratejileri geliştirilir. Böylece sadık müşterilerin memnuniyet seviyesinin artırılması ve faydalı etkileşim yollarının planlanması mümkün olur. Ayrıca işletmelerin ürün/hizmet ücretlendirmelerini gözden geçirmeleri ve kitlenin ihtiyaçlarını karşılayan tasarılara imza atmaları da kolaylaşır.
Makine Öğrenmesi Kullanım Örnekleri
Makine öğrenmesi algoritmalarının kullanım örneklerine finans, müşteri hizmetleri, sağlık, kamu çözümleri gibi birçok alanda rastlanır. Buna ek olarak arama motoru optimizasyonu, eğitim, pazarlama ve reklamcılık çalışmalarında da ilgili modellerden yararlanılır.
Makine öğrenmesinin öne çıkan kullanım örnekleri arasındaysa sanal asistanlar ve otonom araçlar yer alır. Bunun yanı sıra arama motoru önerileri ve web sitesi çerezleri de söz konusu modellerle geliştirilen önemli stratejilerdendir. Makine öğrenmesiyle desteklenen diğer bir çalışma örneği ise sağlık alanında hastalıkların tespit edilmesini kolaylaştıran tıbbi cihazlardır.
”İş Modeli Örnekleri Nelerdir?” içeriği hakkında merak ettiğiniz tüm detayları gözlemleyebilirsiniz. Linke tıklayın!