[/sliding-text][sliding-text bold=”” secondary_font=”secondary-font” size=”h5″ text_color=”heading-default” words_delay=”10″ el_id=”1666791808373-63cb5794-cbaf”]Yapay zeka sistemlerinin de sanayide devreye girmesi ile kendi kendine düşünen, kendi kendini yöneten akıllı fabrika yapılarının olması hedeflenmektedir. Yapay zekanın gelişmesiyle hizmet ve üretim sektörlerinin iş yapış şekilleri değişerek otomatikleştirilecek ve ciddi bir iş gücü kaybının önüne geçilecektir. Bu doğrultuda yeni bilgiye dayalı, deneyim ve uzmanlık isteyen işler ön plana çıkacaktır.
[/sliding-text][sliding-text bold=”” secondary_font=”secondary-font” size=”h5″ text_color=”heading-default” words_delay=”15″ el_id=”1666791829310-31b9d682-73d9″]Gittikçe tüketimin arttığı günlerde global rekabette başarılı olmak isteyen firmaların maliyetlerini düşürerek daha hızlı, daha kaliteli, kişisel müşteri isteklerine cevap veren ürünler üretmesi gerekmektedir. Dolayısıyla firmaların bu koşullara uyum sağlamaları dijitalleşmeye ve akıllı fabrikalar oluşturmalarına dayanmaktadır.Yapay zeka, daha hızlı, daha güçlü, daha akıllı robotların tasarlanmasına olanak sağlamıştır. Bu sayede üretim maliyetlerinin düşürülmesi ve yüksek kalite standartlarına erişilmesi sağlandığından yapay zeka endüstrinin rekabet gücünde kilit rol oynamaktadır.
[/sliding-text][sliding-text bold=”” secondary_font=”secondary-font” size=”h5″ text_color=”heading-default” words_delay=”20″ el_id=”1666791829122-6746e102-bc84″]Makine öğrenmesi (Machine Learning – ML), 1959 yılında Arthur Samuel tarafından geliştirilerek yapay zekanın alt bilim dallarından bir tanesini oluşturmaktadır.
Öğrenebilen algoritmalar sayesinde geçmişteki veriler üzerinden tahmin oluşturabilen sistemlerdir. Büyük miktardaki verilerin işlenmesi ve hızlı bir şekilde analiz edilmesi mümkün olmadığından makine öğrenmesi yöntemleri geliştirilmiştir.[/sliding-text][sliding-text bold=”” secondary_font=”secondary-font” size=”h5″ text_color=”heading-default” words_delay=”25″ el_id=”1666791864573-26009e19-6422″]Makine öğrenmesi yöntemlerinde veri kümelerinin parametrelerine göre farklı algoritmalar geliştirerek veri bilimcilerin sorunları çözmesine yardımcı olmaktadır. En yaygın makine öğrenmesi yöntemleri; denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, pekiştirmeye dayalı öğrenmedir. Bu öğrenme modellerinde sınıflandırma, regresyon, kümeleme gibi algoritmalar kullanılmaktadır. Verilerdeki kalıpları belirlemek ve tahmin yapabilen veri modeli oluşturmak için bu algoritmalar kullanılmaktadır.
Makine öğrenmesi sistemlerinin öğrenme süreçlerini; verileri toplama ve hazırlama, modeli eğitme, modeli doğrulama, sonuçları yorumlama şeklinde değerlendirebiliriz.[/sliding-text][sliding-text bold=”” secondary_font=”secondary-font” size=”h5″ text_color=”heading-default” words_delay=”30″ el_id=”1666791875339-5d4029bb-594f”]Verilerin olduğu her alanda makine öğrenmesinin kullanılması mümkündür. İşletmeler karar süreçlerini daha hızlı hale getirebilmek için yapay zeka araçlarından ve özellikle makine öğrenmesi algoritmalarından faydalanmaktadır. Bu sayede sistemler, makine öğrenme algoritma verilerini kullanarak öğrenen ve keşfeden yapılar oluşturabilirler. [/sliding-text][sliding-text bold=”” secondary_font=”secondary-font” size=”h5″ text_color=”heading-default” words_delay=”35″ el_id=”1666791883506-4942487b-ff5c”]Dijitalleşmenin trend haline geldiği günümüzde şirketlerin süreçlerinde verimsiz iş gücünü azaltması, veri hazırlama süreçlerini otomatikleştirmesi, veriler üzerinden anlamlı bilgiler edinilmesi önem kazanmaktadır. Organizasyonlarda yapay zeka ve makine öğrenmesinin birlikte çalışması sağlandığında daha başarılı sonuçlar ortaya çıktığı gözlemlenmektedir. Bu yapıları kullanarak dijitalleşme yolunda gelişen ve süreçlerini iyileştiren firmaların sayısı artan bir oranla ilerlemektedir. Bu sayede organizasyonlar hızlı karar almanın yanında iş süreçlerinden insan müdahalesini azaltarak verimliliklerini arttırabilmektedirler. Yapay zeka ve makine öğrenmesi, ürün/hizmet satan firmaların ve bireylerin hayatını kolaylaştırarak hızlandırıcı etkilere sahip olmaktadır. Bu sistemler verilerin işlenmesi ve karar alma mekanizmalarında hızlı davrandığı için kişiselleştirilmiş ürünler yaratılmasında, müşteri ihtiyaçlarının analiz edilmesinde ve maliyetlerin düşürülmesinde başarılı sonuçlar ortaya çıkartmaktadır. İşletmelerin gelecekte var olabilmeleri rekabet fırsatlarını iyi değerlendirmelerine bağlıdır. Dijitalleşme değişen koşullar karşısında yeterli olmayacağından yapay zeka ve makine öğrenmesi önem kazanacaktır.[/sliding-text]