Makine Öğreniminin Bulut Bilişim Açısından Anlamı

Makine öğrenimi günümüzde en çok kullanılan teknolojilerden biri olmuş durumda. Her büyüklükteki projeye ve şirkete akıllı, sürdürülebilir ve işlevsel çözümler sunması makine öğreniminin gözde teknolojilerden biri olmasının arkasındaki en etkili sebep. Peki bu tam olarak nasıl gerçekleşiyor?

Makine öğrenimi teknolojisinin temel çalışma prensibini basitçe açıklayacak olursak: model tasarımının kağıt üzerinde dizaynından sonra; makine öğrenimi geliştiricileri, bu modelleri öğrenmeye becerisine sahip algoritmaları geliştirmek için veriden faydalanırlar. Veriler doğrultusunda oluşturulan bu modeller algoritmalar aracılığıyla kazanıp, sunduğu sonuçlar ile projelere ve şirkete öngörüler sağlar. Geliştirilen bu teknoloji, verilerden tahminler üretir. Bu üretime tahmin analitiği (predictive analytics) denilmektedir. İnsan müdahalesi olmadan üretilen bu analitikler her açıdan avantajlı bir çözümdür.

Örneğin: Çevrimiçi yayın platformu Netflix, makine öğrenimi kapasitesi sayesinde yılda 1 milyar doları aşkın bir tasarruf miktarına erişmektedir.

Makine öğreniminin haricinde bulut bilişim teknolojileri ve altyapıları da işlemleri kolaylaştırıp, ihtiyaçlara daha etkili yanıt üretebilmesinden dolayı bir diğer etkili teknoloji olarak karşımıza çıkar. Makine öğrenimi buluta kolaylıkla entegre edilebilir. Bunu yapmak, veri güvenliğinizi artırmak gibi avantajlar sunar. Makine öğrenimi daha akıllı, daha verimli ve daha odaklı bulut işlemleri oluşturabilir.

İş Zekası Açısından Makine Öğrenimi

İş zekası, bir şirketin başarısını arttırabilmesi açısından günümüzde gerekli olan anahtar kavramlardan biridir. İş zekası uzmanları, daha iyi kararların oluşturulabilmesi için verileri kullanan fikirlerden ve teknolojilerden faydalanırlar. Makine öğrenimiyle birleştirilen iş zekası, projelerin ve şirketlerin veri veya algoritmalarındaki kusurları gerçek zamanlı olarak bulmasına yardımcı olmasından dolayı oldukça üst düzey bir çözüm sunabilir. İş zekasıyla, makine öğrenimini kombinleyebilecek teknoloji; oluşabilecek hataları önceden öngörebilir, anormallikleri kolaylıkla tespit edebilir ve gerçekleştikçe onarabilir.

Makine öğrenimi, iş zekası ekibinizin verileri daha akıllıca kullanmasına yardımcı olur. Çünkü birimler daha iyi kararlar almak için bu verilerdeki kalıpları kullanırlar.

İletişim Yetenekleri Açısından Makine Öğrenimi

Siri, Google Asistan ve Alexa günümüzdeki en popüler sanal asistanlardır. Bu asistanlar, yetenekleri doğrultusunda gerçekten de bazı konularda ihtiyaçlarımızı karşılayabilmektelerdir. Yapay zeka tabanlı sanal asistanların geliştirilmesi sohbet robotlarının (chatbots) gelişimine motivasyon kaynağı olarak geliştirilmesini trendleştirmiştir. Sohbet robotları aracılığıyla iletişim kurmakta olan platformların sayısı çok hızlı bir şekilde yükselmektedir. Sohbet robotları, müşterilerin endişelerini gidermek için büyük veri setleri ve derin öğrenme teknolojisini kullanır. Ve bunu genellikle bir dakikadan kısa bir sürede yaparlar.

Bu teknolojiler, konuşkan yapay zekanın (conversational artifiticial intelligence) bir parçasıdır. Her zaman ulaşılabilir oldukları için platformların müşteri hizmetleri şubelerine fayda sağlarlar. Aynı zamanda hızlı yanıt verirler ve çoğunlukla doğru yanıtlar üretirler. Ancak, bu dijital yardımcılara ne kadar bilgi programlayabileceğiniz konusunda bir sınır bulunmaktadır. Müşterilere doğru bilgi sağlamak için sık sık güncellenmeleri gerekir. Örneğin, bir perakende müşteri en son siparişleri hakkında bilgi edinmek isteyebilir. Gerçek zamanlı olarak güncellenmeyen bir sohbet botu onlara cevap veremeyebilir.

Makine öğrenimi ile donatılmış bu asistanlar bulut üzerinde daha üst düzeyde çalışabilirler. Neden diye soracak olursak, bulutta bulundurabileceğimiz büyük miktarda veri sayesinde. Bu kapasiteyi makine öğrenimi algoritmalarıyla ve ayrıca konuşma yapay zekasının derin öğrenmesiyle birleştirmek mantıklıdır. Bu, platformların iletişim yeteneklerini optimize etmelerine yardımcı olur. İnsan ile gerçekleştirilen iletişimin ulaşamayacağı bir seviyeye gelmelerine ön ayak olabilir.

Daha İyi Bulut Güvenliği Açısından Makine Öğrenimi

Güvenlik ve gizlilik her proje ve her şirket açısından önemli bir etmendir. Platformların ünü büyük ölçekte, kullanıcılarının verilerini korumalarına bağlıdır. Verilerin korunmasını sağlamak veya sağlayamamak kullanıcıların platforma veya projeye yönelik algılama biçimini direkt olarak şekillendirir. Ve bu yüzden güvenlik, veri ihlallerinin oluşabileceği projeler ve platformlar için temel bir gerekliliktir.

Uygulamaları ve sistemleri buluta taşımak güvenlik açısından her zaman yeterli olmaz. Güvenlik, ancak ve ancak doğru önlemler alındığında oluşabilir. Bir siber güvenlik sisteminin ürettiği büyük miktarda veri vardır. Sadece log takibi bile çok çok miktarda veri anlamına gelmektedir, ve bu verilerin herhangi bir insan tarafından parçalanması ve analiz edilmesi neredeyse imkansızdır. Bu durumda çözüm yine makine öğreniminden geçmektedir: tehditleri daha iyi tespit etmek için bu verileri kullanmak için makine öğrenim teknolojileri kullanılabilir.

Geliştirilen modeller ile makine öğrenimi bulut güvenliğini bir adım ileriye taşımaya yardımcı olur. Siber saldırı tehditleri olarak değerlendirilebilecek güvenlik anormalliklerini tespit etmek için bu model oldukça isabetli çözümler üretir. Modeli, ne kadar çok veriyle donatırsanız, o kadar iyidir. Sisteminiz daha fazla kalıp öğrenecek ve teknoloji daha da güçlü tutacaktır. En nihayetinde suç işlemlerini veya güvenlik kusurlarını belirlemenize yardımcı olacaktır. Bütün bu önlemler, platformlar açısından hem sistemlerini koruma kapasitelerini yükseltmek hem de kullanıcı verilerini korumak anlamına gelir.

IoT Cihazlarının Bulutta Makine Öğrenimiyle Birleştirilmesi

IoT cihazları, her zamankinden daha hızlı bir şekilde ilerlemektedir. Böyle bir teknoloji yavaşlama belirtisi göstermez. Bu tür cihazlar, bulutta depolayabileceğiniz büyük miktarda veri üretir. Makine öğrenimi, bağlı cihazlara bulut güvenliğinde olduğu gibi benzer şekilde yardımcı olur. Buluta bağlı bağlı cihazlar, kullanıcılar yapmadan önce sorunları tespit etmek için makine öğrenimini kullanabilir. Bulutta derlenen verilere makine öğrenimi ile erişerek bir cihazın çalışmadığını kullanıcıya bildirebilir. Bu uyarıları, tüm sistem risk altında olmadan önce sunabilir. Makine öğrenimi, bağlı cihazların sıklıkla arızalandığı zamanlardaki kalıpları da öğrenebilir. Bu cihazlarla ilgili sorunları otomatik bir şekilde önlemek ve gidermek için önleme mekanizması oluşturulabilir. Bu teknoloji sürücüsüz otomobiller açısında hayati bir çözüm olarak ön plana çıkmaktadır.Bunu, aracın bulut üzerindeki ortamına veri gönderen sensörleriyle gerçekleştirebilir. Daha sonrasında ise çarpışmalardan kaçınmak için makine öğrenimi ile donatılmış yazılım kullanılabilir.

Dönüşümün Gerekliliği

Son yıllarda, yalnızca altyapılara güvenmek gibi bir eğilim bulunmaktadır. Bu noktada yapay zeka ve çözümlerini içermeyen bir dünya hayal etmek zordur. Çünkü çoğu çözüm, bu teknolojileri her gün kullanmaktadır. Büyük bir veri havuzuna sahip olduğu için bulut bir anahtar işlevi görmektedir. Bu veriler ölçeklenebilir, esnek ve verimlidir. Makine öğrenimi, veriye yönelik bakış açımızı değiştirdikçe, dönüşüm hızla ivmelenme gösterecektir.

Data Science Earth

Data Science Earth ekibi, üst düzey Veri Bilim çözümleri üretmek amacı ile toplanmış akademisyenler ve uzmanlardan oluşmaktadır. Öncelikli olarak veri bilincini geliştirmeyi ve küreselleşen rekabet ortamında verinin gücünün doğru kullanılmasını sağlamayı amaçlamaktadır.

Sponsor

QuestionPro 35 farklı soru seçim özelliği ile anket çalışmalarımıza güç katmaktadır.