Makine öğrenimi nedir?

Google’ın sürücüsüz arabasıyla Netflix’in izleme tavsiyelerinin ortak noktası nedir? İkisi de tekrar edilebilir kararlar vermek, belli görevleri yerine getirmek ve çok az insan müdahalesiyle veya hiç müdahale olmadan bağımsız olarak uyum sağlamak için bir dereceye kadar makine öğreniminden faydalanmaktadır.

Makine öğrenimini çok basit bir şekilde tanımlamak gerekirse, makinelerin öğrenmesini ve insanlara benzer davranışlar göstermesini ve aynı zamanda da gerçek dünyadaki etkileşimlerden ve bizim sağladığımız öğrenim verilerinden otonom bir şekilde ders almasını sağlama bilimidir.

Makine öğrenimi, yeni bir teknoloji değildir. Günümüzün örüntü tanıma ve makine öğrenimi uygulamalarına güç veren algoritmalar, uzun yıllardır mevcuttur. Bununla birlikte, makine öğrenim modelleri ancak şimdi daha karmaşık veri setleriyle etkileşime girmeye, daha önceki hesaplama ve öngörülerden dersler alarak güvenilir kararlar ve sonuçlar üretmeye başlamaktadır. Doğru modeli oluşturduğunuzda, bilinmeyen risklerden kaçınma ve işletmeniz çapında karlı fırsatları tanımlama şansınız artacaktır.

Okuyun: Do Security Analysts Trust Machine Learning Powered Analytics?

Makine öğrenimi, kesin bir bilim değildir. Geniş bir makine öğrenimi araçları, teknikleri ve fikirleri yelpazesini kapsar. Aşağıda, en sık kullanılan makine öğrenimi teknikleri ve algoritmalarıyla birlikte, her birinin sorun çözmek için nasıl kullanılabileceğine ilişkin kısa bir özet sunulmuştur.

Denetimli Öğrenme

En basit görevlerden bazıları, denetimli öğrenme kapsamına girer. Örneğin, el yazısı tanıma algoritması, genellikle bir denetimli öğrenme görevi olarak sınıflandırılır. Ancak, bu görevlerin gerçekleştirilebilmesi için bilgisayara doğru girdi-çıktı çiftlerinin verilmesi gerekir.

Denetimsiz Öğrenme

Denetimli makine öğrenimi algoritmaları, doğru cevaplardan oluşan bir veri setindeki modelleri ararken, denetimsiz öğrenme görevleri, genellikle insanların tespit etmesinin imkansız olduğu modelleri arar. Örneğin, bir pazarlama algoritması, benzer satın alma alışkanlıklarına sahip müşteri adayı gruplarını tespit etmek için denetimsiz öğrenmeden faydalanabilir.

Pekiştirmeyle Öğrenme

Pekiştirmeyle öğrenme, bilgisayara doğru girdi-çıktı çiftlerini vermek yerine, kendi performansını olumlu pekiştirme yoluyla ölçebileceği bir yöntem sağlar. İnsanların ve hayvanların görevleri öğrenme şekillerine benzer şekilde, makine sorunu çözmek için bir dizi yol dener ve başarılı olduğunda bir sinyalle ödüllendirilir. Ardından bu davranış öğrenilir ve benzer bir sorun sunulduğunda tekrarlanır.

Elbette, doğru bir şekilde kullanılmazsa tüm bu teknoloji boşa gitmiş olacaktır. Şu anda her sektörde kullanılmakta olan pek çok makine öğrenimi aracı ve uygulaması mevcuttur. En sık kullanılanlardan bazıları:

Veri Güvenliği

Kötü amaçlı yazılımlar, yakın zamanda ortadan kaybolmayacak bir sorundur. Kötü haber, her gün binlerce yeni kötü amaçlı yazılım varyasyonunun tespit edilmesidir. İyi haberse, yeni kötü amaçlı yazılımların neredeyse her zaman daha önceki versiyonlarla aynı kodlara sahip olmasıdır. Yani, modelleri aramak ve anormal durumları bildirmek için makine öğreniminden faydalanılabilir.

Finansal İşlemler

Modeller ve öngörüler, borsaları hayatta tutan ve simsarları zengin eden unsurlardır. Makine öğrenimi algoritmaları, dünyanın en prestijli şirketleri tarafından yüksek hızlı ve hacimli işlemleri öngörmek ve gerçekleştirmek için kullanılmaktadır.

Kişiselleştirilmiş Pazarlama

Müşterilerinizi anladığınızda, onlara daha iyi hizmet edebilirsiniz. Onlara daha iyi hizmet ettiğinizde de daha fazla satış yaparsınız. Kişiselleştirilmiş pazarlama, müşterilerin daha önceki davranışlarına, beğendikleri ve beğenmedikleri şeylere ve alışveriş yapmayı tercih ettikleri yerler gibi konum tabanlı verilere uygun şekilde gerçekten kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi sağlamak için makine öğrenimi algoritmalarından faydalanır.

Apple, Google, Facebook ve Microsoft, makine öğrenimi konusunda başı çeken teknoloji devlerinden yalnızca birkaçıdır. Geçen yılın Haziran ayında; Apple, iPhone’daki yapay zekayı hızlandırmak için tasarlanan Core ML API’yı piyasaya sürdü. Microsoft'un Azure bulut hizmetleri de üzüntü, kızgınlık, mutluluk, tiksinti ve şaşırma gibi insani duyguları tespit edebilen bir Emotion API’ı içeriyor.

Bu araçların ortak noktası, dinamik olmaları ve yeni kurallara, yeni ortamlara ve edinilen yeni bilgilere uyum sağlayabilmeleri. Tavsiye motorlarından yüz tanıma uygulamalarına kadar, makine öğrenimi büyük verilerle ve büyük kararlarla uğraşan şirketlere rehberlik ediyor. İşletmelerin en yeni tehditlerin, rekabetin ve insan hatalarının bir adım önünde kalmak zorunda olduğu bir dünyada, bu teknoloji, kurumların hiç olmadıkları kadar çevik ve reaktif olmasını sağlıyor.

Kurumların, süreçlerini iyileştirmek ve veriye dayalı kararlar vermek için makine öğreniminden faydalanmanın yanı sıra, verilerinin güvenliğini daha etkili ve çalışanlarını yavaşlatmayan şekillerden yönetebilmesi de gerekiyor. Çözüm, Forcepoint Dynamic Data Protection çözümü. Dinamik Veri Koruma çözümü, insan merkezli davranış analizlerinden ve kişiselleştirilmiş, uyum sağlayan veri güvenliği özelliklerinden faydalanarak uyarıları inceleme süresini azaltıyor ve DevSecOps ekiplerinizin daha proaktif olmasını sağlıyor.