Yapay Zekâ (AI) ve Makine Öğrenimi (Machine Learning) ile Sürdürülebilir Geleceğe!

Yapay zekâ (AI) ve makine öğrenimi (Machine Learning) sıklıkla birbirinin yerine kullanılır, ancak makine öğrenimi, daha geniş yapay zekâ kategorisinin bir alt kümesidir.

Yapay zekâ, bilgisayarların insan düşüncesini taklit etme ve gerçek dünya ortamlarında görevleri yerine getirme konusundaki genel yeteneğini ifade ederken, makine öğrenimi, sistemlerin kalıpları belirlemesine, kararlar almasına ve deneyim yoluyla kendilerini geliştirmesine olanak tanıyan teknolojiler ve algoritmaları ifade eder.

Bilgisayar programcıları ve yazılım geliştiricileri, aşağıdaki gibi çeşitli teknikleri uygulayarak bilgisayarların verileri analiz etmesini ve sorunları çözmesini sağlayan yapay zekâ sistemlerini oluştururlar:

• Makine öğrenme
• Derin öğrenme
• Nöral ağlar
• Bilgisayar görüşü
• Doğal dil işleme

Aşağıda yapay zekâ ile makine öğrenimi arasındaki farkların yanı sıra bunların günümüzde büyük ve küçük kuruluşlarda nasıl uygulandığının bir dökümü bulunmaktadır.

Yapay Zekâ Nedir?

Yapay Zekâ, insan yeteneklerini hem taklit edecek hem de ötesine geçebilecek şekilde davranabilen bilgisayarlar ve robotlar geliştirme alanıdır. Yapay zekâ destekli programlar, bilgi sağlamak veya insan müdahalesi olmadan otomatik olarak eylemleri tetiklemek için verileri analiz edebilir ve bağlamsallaştırabilir.

Günümüzde akıllı cihazlar ve Apple cihazlarındaki Siri gibi sesli asistanlar da dahil olmak üzere kullandığımız birçok teknolojinin kalbinde yapay zekâ yer alıyor. Şirketler, görevleri otomatikleştirmek, karar almayı hızlandırmak ve sohbet robotlarıyla müşteri konuşmalarını mümkün kılmak için doğal dil işleme ve bilgisayar görüşü (bilgisayarların insan dilini kullanma ve görüntüleri yorumlama yeteneği) gibi teknikleri birleştiriyor.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi yapay zekâya giden bir yoldur. Yapay zekânın bu alt kategorisi, içgörüleri otomatik olarak öğrenmek ve verilerdeki kalıpları tanımak için algoritmalar kullanır ve bu öğrenmeyi giderek daha iyi kararlar almak için uygular.

Programcılar, makine öğrenimi üzerinde çalışarak ve deneyler yaparak, bir bilgisayar sisteminin algısını, bilişini ve eylemini ne kadar geliştirebileceklerinin sınırlarını test ederler.

Gelişmiş bir makine öğrenimi yöntemi olan derin öğrenme, bir adım daha ileri gidiyor. Derin öğrenme modelleri, karmaşık kalıpları öğrenmek ve insan girdisinden bağımsız tahminler yapmak için büyük sinir ağlarını (verileri mantıksal olarak analiz etmek için insan beyni gibi çalışan ağlar) kullanır.

Şirketler Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimini Nasıl Kullanıyor?

Neredeyse her sektörde başarılı olmak için kuruluşların verilerini eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürebilmesi gerekir. Yapay Zekâ ve makine öğrenimi, kuruluşlara veri ve karar almayı içeren çeşitli manuel süreçleri otomatikleştirme avantajı sağlar.

Liderler, yapay zekâ ve makine öğrenimini sistemlerine ve stratejik planlarına dahil ederek veriye dayalı içgörüleri daha hızlı ve verimli bir şekilde anlar ve bunlara göre hareket eder.

İmalat Sektöründe Yapay Zekâ

Verimlilik, imalat sektöründeki bir kuruluşun başarısının anahtarıdır. Yapay zekâ, aşağıdaki örneklerde olduğu gibi sistemlere veri analitiği ve makine öğrenimi uygulayarak üretim liderlerinin iş süreçlerini otomatikleştirmesine yardımcı olur:

• Nesnelerin interneti (IoT), analitik ve makine öğrenimini kullanarak ekipman hatalarını arızalar ortaya çıkmadan önce tespit eder,
• Fabrikada bulunan ve üretim makinesini izleyen ve vardiya ortasında arızalanmaması için bakımın ne zaman gerçekleştirileceğini tahmin eden bir cihazda yapay zekâ uygulamasını kullanmak,
• HVAC enerji tüketimi modellerini incelemek ve optimum enerji tasarrufu ve konfor seviyesine uyum sağlamak için makine öğrenimini kullanmak.

Bankacılıkta Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi

Veri gizliliği ve güvenliği özellikle bankacılık sektöründe kritik öneme sahiptir. Finansal hizmet liderleri, yapay zekâ ve makine öğrenimini çeşitli şekillerde kullanarak verimliliği artırırken müşteri verilerini güvende tutabilir:

• Dolandırıcılık ve siber güvenlik saldırılarını tespit etmek ve önlemek için makine öğrenimini kullanmak,
• Kullanıcı kimliklerini hızlı bir şekilde doğrulamak ve belgeleri işlemek için biyometri ve bilgisayar görüşünü entegre etmek,
• Temel müşteri hizmetleri işlevlerini otomatikleştirmek için sohbet robotları ve sesli asistanlar gibi akıllı teknolojilerin bir araya getirilmesini sağlamak.

Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ Uygulamaları

Sağlık hizmetleri alanı büyük miktarda veri kullanıyor ve doğru, etkili sağlık hizmetleri için giderek daha fazla bilişim ve analitiklere güveniyor. Yapay zekâ araçları hasta sonuçlarını, raporlamaları iyileştirmeye, zamandan tasarruf etmeye ve hatta sağlayıcıların tükenmişlikten kaçınmasına yardımcı olabilir:

• Klinik karar desteği ve otomatik içgörüler sağlamak için kullanıcıların elektronik sağlık kayıtlarından elde edilen verileri makine öğrenimi yoluyla analiz etmek,
• Yeniden yatışları önlemek ve hastaların hastanede kalma süresini kısaltmak için hastane ziyaretlerinin sonuçlarını tahmin eden bir yapay zekâ sisteminin entegre edilmesi,
• Doğal dil anlayışını kullanarak muayenelerde veya tele sağlık randevularında sağlayıcı-hasta etkileşimlerini yakalamak ve kaydetmek.