Kısa bir süre önce yapılan bir araştırma, şu anda elimizde bulunan cihazların %77’sinin makine öğrenimi kullandığını ortaya çıkardı. Modern ilerlemelerin %80’inin ise 2022’ye kadar yapay zeka ve makine öğrenimi üzerine kurulacağı tahmin ediliyor.
Yapay zeka hizmetleri Amazon Alexa ve Google Home, ürünler aracılığıyla Netflix üzerinden akıllı cihazların sosyal bir etkinliği ya da günlük kullanımları için en yeni yenilikçi çözümleri sunuyor. 2021 yılı; ekonomik, sosyal ve endüstriyel çalışmaları yeniden şekillendirebilecek bazı önemli makine öğrenimi ve yapay zeka eğilimlerini gözlemlemeye hazır bulunuyor.
Şimdilerde, AI-ML endüstrisi hızla gelişiyor ve şirketlere hayati önem taşıyan değişimleri için yeterli ilerleme alanı sağlıyor. Gartner’a göre, incelenen tüm şirketlerin yaklaşık %37’si işlerinde bir tür makine öğrenimi kullanıyor ve modern ilerlemelerin yaklaşık %80’inin 2022’ye kadar yapay zeka ve makine öğrenimi üzerine kurulacağı tahmin ediliyor.
Son yıllarda, makine öğrenimi ve yapay zeka alanında birçok yenilik olmasına rağmen, sadece birkaç kuruluş temel iş hedeflerini gerçekleştirmek için bunları uygulayabilmiştir. Bu teknolojilere olan talep ve ilginin artmasıyla birlikte, yeni modeller de artış gösteriyor. Basitçe, belirli bir teknoloji kapasitesine sahip ve yeniliklere açık olan herkes, makine öğrenimi ile ilgili bir sonraki adımı görmek için heyecanla bekliyor.
Hiper Otomasyon Teknolojisi ile Makine Öğrenimi
Gartner tarafından tanımlanan bir BT mega trendi olan hiper otomasyon, bir şirket içinde otomatikleştirilebilen hemen hemen her şeyin otomasyon sistemine dahil edilmesi olasılığıdır. İçinde bulunduğumuz pandemi süreci de akıllı süreç otomasyonu olarak adlandırılan konseptin benimsenmesini artırıyor.
Makine öğrenimi ve yapay zeka, akıllı süreç otomasyon araçları gibi farklı yeniliklerin yanı sıra, hiper otomasyonun kilit segmentleri ve önemli itici güçleridir. Hiper otomasyon etkinliklerinin etkili olması için, statik paket yazılımlara bağlı olmaması gerekiyor. Otomatikleştirilmiş iş süreçleri, değişen koşullara uyum sağlayabilmeli ve ani koşullara tepki verebilmelidir.
İş Tahmini ve Analizi
Zaman serisi analizi son dönemlerde ortaya çıkan yeni bir model olmasına rağmen oldukça yaygınlaştı. Bu strateji ile uzmanlar, belirli bir süre boyunca bir dizi veriyi topluyor, tarıyor ve daha sonra bu verileri inceleyerek doğru kararlar almak için kullanıyor. Makine öğrenimi ağları, çeşitli veri kümeleri kullanılarak eğitildiklerinde yaklaşık %95’e varan doğruluk oranıyla varsayımlar verebiliyor.
2021 ve sonrasında, kuruluşların yüksek doğrulukta tahmin için yinelenen sinir ağlarını birleştirmesi gerekebiliyor. Örneğin, gizli modelleri ve doğru tahminleri keşfetmek için makine öğrenimi çözümleri birleştirilebilir. Bunun gerçek bir örneği, potansiyel dolandırıcılıkları tespit eden sigorta şirketleridir. Fakat bu durum kuruluşlar için maliyetli olabiliyor.
Otomasyon
2021 yılı teknolojide yeni kalıplar gerçekleştirecek ve bu yeniliklere ayak uyduramayan şirketler için teknoloji borçları ortaya çıkacak gibi gözüküyor. Öyle ki bu yıl geliştirme teknolojisinin benimsenmesiyle birlikte, teknoloji harcamalarında bir hareket söz konusu olabiliyor. Kurumsal bütçeler, BT’den daha kritik iş operasyonlarına geçmeye devam edecek. Liderlerin, en önemli DevOps metriği nedeniyle iş değerinin yerini hız faktörü aldıkça, gelirleri artıran faaliyetlere daha fazla yatırım yapması bekleniyor.
Yazılım geliştirme ve veri teknolojisi harcamalarının odak noktası, yapay zekanın uygulanması oluyor. 2021’in sayısız konularından biri de mevcut teknolojilerin otomasyonu olacak. Sonuç olarak Tamr, Paxata ve Informatica CLAIRE gibi yapay zeka tabanlı öğeler; aykırı değerleri tanıyan, düzelten, kayıtları kopyalayan ve farklı kusurları en iyi şekilde büyük verilerin saflaştırılması ve kalitenin ölçeklendirilmesi gerekçesiyle öğrenmeye devam ediyor.
Makine öğrenimi ve IoT’nin Kesişimi
Nesnelerin İnterneti, ekonomi analisti Transforma Insights’ın dünya çapındaki IoT pazarının 2030’da 24,1 milyar cihaza gelişeceğini ve 1,5 trilyon dolar gelir elde edeceğini tahmin etmesi ile son zamanlarda hızla gelişen bir segment oldu.
Makine öğreniminin kullanımı aşamalı olarak IoT ile iç içe geçti. Öyle ki yapay zeka ve derin öğrenme, artık IoT cihazlarını ve hizmetlerini daha akıllı ve daha güvenli hale getirmek için kullanılıyor. Böylelikle makine öğrenimi ve yapay zekanın, IoT sensörleri ve cihazlarının sağladığı ağların etkin bir şekilde çalışması için yüksek miktarda veriye ihtiyaç duyduğu göz önüne alındığında, her yönden avantajlı bir durum elde edilmiş oluyor.
Örneğin, endüstriyel bir ortamda, bir üretim tesisi aracılığıyla IoT ağları, üretim sistemi performansını artırmak, verimliliği desteklemek ve makinelerin ne zaman bakım gerektireceğini tahmin etmek için AI sistemleri tarafından analiz edilen operasyonel ve performans bilgilerini toplayabiliyor.
Daha Hızlı Bilgi İşlem Gücü
Yapay zeka analistleri, yapay sinir ağlarının olanaklarını ve bunları düzenlemek için en iyi yaklaşımı bulmaya çok yakındır. Bu, önümüzdeki yıl içinde algoritmik atılımların, pragmatik gelişmeler ve yeni problem çözme sistemleri ile şaşırtıcı bir hareketle ortaya çıkmaya devam edeceğini gösteriyor. Üçüncü taraf bulut hizmeti sağlayıcıları, bulutta ML algoritmalarını dağıtmayı teşvik ettiğinden, bulut makine öğrenimi çözümleri de benzer şekilde güç kazanıyor. Yapay zeka, içgörüler bulmayı ve kararlar almayı gerektiren sorunları kapsamlı olarak ele alabiliyor. Bununla birlikte, bir makinenin önerisini ele alma yeteneği olmadan, bireyler bu önermeyi kabul etmenin zor olduğunu düşünüyor. Belirli çizgilerle, yapay zeka algoritmalarıyla ilgili şeffaflığı ve açıklanabilirliği artıran ara dönemde sürekli büyüme öngörülebiliyor.
Güçlendirilmiş Öğrenme
Güçlendirilmiş Öğrenme, yakalanan verilerin etkinliğini artırmak için kendi deneyimlerini kullanan benzersiz bir derin öğrenim kullanımıdır ve önümüzdeki yıllarda şirketler tarafından yaygın olarak kullanılabilir. Güçlendirilmiş öğrenmede, AI programlama, yazılım tarafından ne tür bir faaliyetin gerçekleştirileceğini karakterize eden çeşitli koşullarla kuruluyor. Yazılım, farklı eylem ve sonuçların ışığında ideal nihai hedefi karşılamak için gerçekleştirilecek eylemleri kendi kendine öğreniyor.
Güçlendirilmiş öğrenmenin ideal bir örneği, selamlaşma, sipariş rezervasyonu, danışma aramaları gibi basit kullanıcı sorgularını ele alan bir sohbet robotudur. Makine Öğrenimi Geliştirme Şirketleri, potansiyel müşterileri ayırt etmek ve aramaları ilgili hizmet temsilcisine taşımak gibi sıralı koşullar ekleyerek sohbet robotunu daha zeki hale getirmek için RL’yi kullanabilir. RL’nin diğer uygulamalarından bazıları; robotik iş stratejisi planlaması, robot hareket kontrolü, endüstriyel otomasyon ve uçak kontrolünü içeriyor.
