{"id":1495,"date":"2025-02-02T13:43:48","date_gmt":"2025-02-02T13:43:48","guid":{"rendered":"https:\/\/endustri40.bktechin.com\/2025\/02\/02\/makine-ogrenimi-uygulamalari\/"},"modified":"2025-02-02T13:43:48","modified_gmt":"2025-02-02T13:43:48","slug":"makine-ogrenimi-uygulamalari","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/endustri40.com\/en\/makine-ogrenimi-uygulamalari\/","title":{"rendered":"Makine \u00d6\u011frenimi Uygulamalar\u0131"},"content":{"rendered":"

Makine ö\u011frenimi (Machine Learning), yap\u0131sal i\u015flev olarak ö\u011frenebilen ve veriler üzerinden tahmin yapabilen algoritmalar\u0131n<\/a> <\/strong>çal\u0131\u015fma ve in\u015falar\u0131n\u0131 ara\u015ft\u0131ran bir sistemdir. Makine ö\u011frenimi algoritmalar\u0131n\u0131 ayr\u0131cal\u0131kl\u0131 k\u0131lan ise statik talimatlar\u0131 harfiyen takip etmek yerine, veri tabanl\u0131 tahminler yaparak süreç içinde beklenmeyen durumlara kar\u015f\u0131 kararlar alabilmesidir.<\/span><\/span><\/p>\n

Son dönemde farkl\u0131 sektördeki i\u015fletmeler veri odakl\u0131 bir \u015fekilde makine ö\u011frenimi algoritmalar\u0131n\u0131 kullan\u0131yor. Böylelikle süreçte h\u0131z ve verimlilik art\u0131\u015f\u0131 sa\u011flan\u0131yor, mü\u015fteri memnuniyeti en üst seviyeye ç\u0131kar\u0131l\u0131yor.<\/span><\/span><\/p>\n

Makine Ö\u011frenimi için 5 Uygulama Örne\u011fi<\/span><\/span><\/span><\/strong><\/h1>\n

IoT ve IIoT ile Tahmini Bak\u0131m<\/strong><\/span><\/em><\/span><\/span><\/p>\n

Caterpillar, ekipman ve cihaz verilerindeki kal\u0131plar\u0131 ortaya ç\u0131karmak için IoT ve makine ö\u011frenimi kullanmaktad\u0131r. Caterpillar yapt\u0131\u011f\u0131 bir uygulamada, yak\u0131t sayac\u0131 de\u011ferlerinin, gemide so\u011futulmu\u015f kaplar taraf\u0131ndan kullan\u0131lan güç miktar\u0131 ile ili\u015fkili oldu\u011funu tespit etmi\u015ftir.<\/span><\/span><\/p>\n

Verici ç\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131 de\u011fi\u015ftirerek i\u015fletme parametrelerini optimize etmek için bu veriler kullan\u0131l\u0131yor. Elde edilen tasarruf ise 50 gemi için saatte 30 dolar, bir y\u0131lda 650.000 dolar oldu.<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Lojistik Planlama<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/em><\/p>\n

Lojistik<\/a> <\/strong>planlamalar\u0131 do\u011fru ki\u015finin do\u011fru yerde, do\u011fru zamanda do\u011fru miktarda malzeme ald\u0131\u011f\u0131n\u0131 garanti etmek zorundad\u0131r. Gelen lojistik, tedarikçilerin ve bir i\u015fletmeye gönderdikleri mallar\u0131n yönetimine odaklanmaktad\u0131r. Tüm bu süreçler sipari\u015fleri, nakliye, depolama, stok kontrolü ve kullan\u0131m\u0131 yönetmek için oldukça karma\u015f\u0131kt\u0131r. Mevcut planlamayla ilgili verileri toplar ve bir makine ö\u011frenimi modeline beslerken i\u015fletmeler gelecekteki i\u015flemleri öngörebilir ve önerebilir.<\/span><\/span><\/p>\n

Tüketici perakendecisi Walmart i\u015f verimlili\u011fini optimize etmek için makine ö\u011frenimini kullanmaktad\u0131r. Retail Link 2.0 sistemi ile gerçek zamanl\u0131 ayarlamalar yap\u0131larak, tedarik zinciri boyunca olas\u0131 sapmalar tespit edilebilmektedir.<\/span><\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Perakende Ticaret<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/em><\/p>\n

Ma\u011fazalar ve çevrim içi ürün satan \u015firketler, büyük miktarda veri topluyor. Tüketicilerle ilgili demografik veriler, harcama al\u0131\u015fkanl\u0131klar\u0131 ve tercihlerini içeriyor. Bu konuda ya\u015fanan genel zorluk, çevrim içi ve çevrimd\u0131\u015f\u0131 verileri toplamak ve verilerin fiyatlama, envanter, mü\u015fteri deneyimi ve karl\u0131l\u0131\u011f\u0131 olumlu etkileyebilecek kal\u0131plar\u0131 tan\u0131mak olmu\u015ftur.<\/span><\/span><\/p>\n

Makine ö\u011frenimi, perakendecilerin mü\u015fterilerin markalar\u0131yla olan tecrübelerini ö\u011frenmek ve etkileyebilmek için harekete geçebilecekleri \u015fekilde verilerdeki kal\u0131plar\u0131 ke\u015ffetmesini mümkün k\u0131lar. E-ticaret<\/a><\/strong> perakendecileri, al\u0131\u015fveri\u015f yapan kullan\u0131c\u0131lar web sitelerindeki ö\u011felere göz at\u0131p al\u0131\u015fveri\u015f yaparken veri toplayabilir, daha sonra sat\u0131\u015flar\u0131 art\u0131racak ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f ürün önerileri sunmak için bu bilgileri ve pazar e\u011filimlerini kullanabilir.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Perakende devi Amazon, al\u0131\u015fveri\u015f<\/a> <\/strong>yapan ki\u015filerin göz atma ve sat\u0131n alma geçmi\u015flerine dayanan ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f ürün önerileri uygulayan ilk \u015firketler aras\u0131nda yer al\u0131yor. Makine ö\u011frenimi, bu öneri motorunun özelliklerini güçlü bir hale getiriyor.<\/span><\/span><\/p>\n

Lüks giyim perakendecisi Rebecca Minkoff<\/strong>, verilerinden ayr\u0131nt\u0131lar\u0131 h\u0131zla almak için Alexa kullanan \u015firketlerden biri. Minkoff, Alexa’ya ilkbahar koleksiyonunda en çok sat\u0131lan ürünü sordu\u011funda sadece 1 saniye gibi çok k\u0131sa bir sürede do\u011fru yan\u0131t alabilmi\u015fti.<\/span><\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Otonom Araçlar<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/em><\/p>\n

Otonom araçlar, bizlere gelecek için daha güvenli ve daha temiz bir ula\u015f\u0131m sunuyor. Yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftiriciler, arac\u0131n insan karar verme yöntemine benzer \u015fekilde kararlar almas\u0131n\u0131 sa\u011flayan bilgisayar algoritmalar\u0131n\u0131 güçlendirmek için makine ö\u011frenimi ve derin ö\u011frenmeden yararlan\u0131yor.<\/span><\/span><\/p>\n

Örne\u011fin; otonom araç sektöründeki en güçlü yaz\u0131l\u0131m<\/a> <\/strong>araçlar\u0131ndan biri olan Drive.ai otonom araçlar\u0131n “beynini in\u015fa etmek için”<\/strong> derin ö\u011frenme algoritmalar\u0131 kullan\u0131yor. Ara\u015ft\u0131rma ekibi yol güvenli\u011finin sa\u011flanmas\u0131 için yayalar, trafik levhalar\u0131, yol i\u015faretleri gibi ö\u011feleri yaz\u0131l\u0131ma tan\u0131ml\u0131yor. Ham görüntülerin yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f verilerle e\u015fle\u015ftirilmesiyle nesnenin nas\u0131l tan\u0131naca\u011f\u0131n\u0131 ve yolda hareket ederken kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131 bir engelle nas\u0131l hareket edece\u011fi üzerine tepki ölçüyor.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Yaz\u0131m Ö\u011fretimi<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/em><\/p>\n

Bir yaz\u0131n\u0131n nas\u0131l yaz\u0131laca\u011f\u0131, tasla\u011f\u0131n nas\u0131l olu\u015fturulmas\u0131 gerekti\u011fi gibi konular deneyimli akademisyenler için bile zorlu olabiliyor. Üstelik yazan ve denetleyen ki\u015fi aras\u0131nda gerçekle\u015fen süreç yorucu ve motivasyon kayb\u0131n\u0131 dü\u015fürücü etkiler yaratabiliyor.<\/span><\/span><\/p>\n

Ecree isimli otomatik yazma de\u011ferlendirme yaz\u0131l\u0131m\u0131, makine ö\u011frenimi algoritmalar\u0131 ile bu süreci k\u0131saltabilir. Örne\u011fin; bir ö\u011frenci tez haz\u0131rlay\u0131p Ecree’nin incelemesine sundu\u011funda, algoritma bunu inceleyerek düzeltmesi gereke taslak kurallar\u0131n\u0131 h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde belirtebiliyor.<\/span><\/span><\/p>\n

Yaz\u0131l\u0131m, ö\u011frenci çal\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131 puanlamak için 36 ölçüt kullan\u0131yor ve bir dakikadan k\u0131sa bir sürede ö\u011frencilere geri bildirim sa\u011flayabiliyor. Ö\u011frenciler istedikleri kadar yaz\u0131y\u0131 Ecree’ye gönderebiliyor. Araç, ayn\u0131 kriterleri kullanarak her ö\u011frencinin e\u015fit olarak de\u011ferlendirilmesini sa\u011flar.<\/span><\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Kaynak:<\/span><\/span><\/strong><\/p>\n

\u25ba iotforall<\/span><\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Makine \u00f6\u011frenimi ile i\u015fletmeler verimlilik ve h\u0131z art\u0131\u015f\u0131 sa\u011fl\u0131yor ve m\u00fc\u015fteri odakl\u0131 \u00e7al\u0131\u015fmalara imza at\u0131yor. Bu yaz\u0131m\u0131zda 5 farkl\u0131 sekt\u00f6rde makine \u00f6\u011frenimi kullanan i\u015fletmelerin, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinde nas\u0131l bir yarar sa\u011flad\u0131\u011f\u0131n\u0131 inceledik.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"coauthors":[],"class_list":["post-1495","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized","pmpro-has-access"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1495","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1495"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1495\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1495"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1495"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1495"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=1495"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}

Ekipman bak\u0131m\u0131, saha çal\u0131\u015fanlar\u0131n\u0131n en çok zaman\u0131n\u0131 alan ve i\u015fletmelerin harcama yapmalar\u0131na neden olan zorlu ve uzun bir süreçtir. Nesnelerin \u0130nterneti<\/a><\/strong> (IoT) ve Endüstriyel Nesnelerin \u0130nterneti<\/strong> (IIoT), sensörler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla makine ve sistem hakk\u0131ndaki verileri toplar ve bir a\u011f arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla kullan\u0131c\u0131ya sunar. Sistem, performans\u0131 ve gelecekteki sonuçlar\u0131 tahmin etmek, s\u0131cakl\u0131k ve nem gibi verileri analiz<\/a> <\/strong>etmek için makine ö\u011frenimi algoritmalar\u0131 kullanmaktad\u0131r.<\/span><\/span><\/p>\n