Makine Öğrenimi Uygulamaları
Makine öğrenimi ile işletmeler verimlilik ve hız artışı sağlıyor ve müşteri odaklı çalışmalara imza atıyor. Bu yazımızda 5 farklı sektörde makine öğrenimi kullanan işletmelerin, iş süreçlerinde nasıl bir yarar sağladığını inceledik.
Makine öğrenimi (Machine Learning), yapısal işlev olarak öğrenebilen ve veriler üzerinden tahmin yapabilen algoritmaların çalışma ve inşalarını araştıran bir sistemdir. Makine öğrenimi algoritmalarını ayrıcalıklı kılan ise statik talimatları harfiyen takip etmek yerine, veri tabanlı tahminler yaparak süreç içinde beklenmeyen durumlara karşı kararlar alabilmesidir.
Son dönemde farklı sektördeki işletmeler veri odaklı bir şekilde makine öğrenimi algoritmalarını kullanıyor. Böylelikle süreçte hız ve verimlilik artışı sağlanıyor, müşteri memnuniyeti en üst seviyeye çıkarılıyor.
Makine Öğrenimi için 5 Uygulama Örneği
IoT ve IIoT ile Tahmini Bakım
Ekipman bakımı, saha çalışanlarının en çok zamanını alan ve işletmelerin harcama yapmalarına neden olan zorlu ve uzun bir süreçtir. Nesnelerin İnterneti (IoT) ve Endüstriyel Nesnelerin İnterneti (IIoT), sensörler aracılığıyla makine ve sistem hakkındaki verileri toplar ve bir ağ aracılığıyla kullanıcıya sunar. Sistem, performansı ve gelecekteki sonuçları tahmin etmek, sıcaklık ve nem gibi verileri analiz etmek için makine öğrenimi algoritmaları kullanmaktadır.
Caterpillar, ekipman ve cihaz verilerindeki kalıpları ortaya çıkarmak için IoT ve makine öğrenimi kullanmaktadır. Caterpillar yaptığı bir uygulamada, yakıt sayacı değerlerinin, gemide soğutulmuş kaplar tarafından kullanılan güç miktarı ile ilişkili olduğunu tespit etmiştir.
Verici çıktılarını değiştirerek işletme parametrelerini optimize etmek için bu veriler kullanılıyor. Elde edilen tasarruf ise 50 gemi için saatte 30 dolar, bir yılda 650.000 dolar oldu.
Lojistik Planlama
Lojistik planlamaları doğru kişinin doğru yerde, doğru zamanda doğru miktarda malzeme aldığını garanti etmek zorundadır. Gelen lojistik, tedarikçilerin ve bir işletmeye gönderdikleri malların yönetimine odaklanmaktadır. Tüm bu süreçler siparişleri, nakliye, depolama, stok kontrolü ve kullanımı yönetmek için oldukça karmaşıktır. Mevcut planlamayla ilgili verileri toplar ve bir makine öğrenimi modeline beslerken işletmeler gelecekteki işlemleri öngörebilir ve önerebilir.
Tüketici perakendecisi Walmart iş verimliliğini optimize etmek için makine öğrenimini kullanmaktadır. Retail Link 2.0 sistemi ile gerçek zamanlı ayarlamalar yapılarak, tedarik zinciri boyunca olası sapmalar tespit edilebilmektedir.
Perakende Ticaret
Mağazalar ve çevrim içi ürün satan şirketler, büyük miktarda veri topluyor. Tüketicilerle ilgili demografik veriler, harcama alışkanlıkları ve tercihlerini içeriyor. Bu konuda yaşanan genel zorluk, çevrim içi ve çevrimdışı verileri toplamak ve verilerin fiyatlama, envanter, müşteri deneyimi ve karlılığı olumlu etkileyebilecek kalıpları tanımak olmuştur.
Makine öğrenimi, perakendecilerin müşterilerin markalarıyla olan tecrübelerini öğrenmek ve etkileyebilmek için harekete geçebilecekleri şekilde verilerdeki kalıpları keşfetmesini mümkün kılar. E-ticaret perakendecileri, alışveriş yapan kullanıcılar web sitelerindeki öğelere göz atıp alışveriş yaparken veri toplayabilir, daha sonra satışları artıracak kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunmak için bu bilgileri ve pazar eğilimlerini kullanabilir.
Perakende devi Amazon, alışveriş yapan kişilerin göz atma ve satın alma geçmişlerine dayanan kişiselleştirilmiş ürün önerileri uygulayan ilk şirketler arasında yer alıyor. Makine öğrenimi, bu öneri motorunun özelliklerini güçlü bir hale getiriyor.
Lüks giyim perakendecisi Rebecca Minkoff, verilerinden ayrıntıları hızla almak için Alexa kullanan şirketlerden biri. Minkoff, Alexa’ya ilkbahar koleksiyonunda en çok satılan ürünü sorduğunda sadece 1 saniye gibi çok kısa bir sürede doğru yanıt alabilmişti.
Otonom Araçlar
Otonom araçlar, bizlere gelecek için daha güvenli ve daha temiz bir ulaşım sunuyor. Yazılım geliştiriciler, aracın insan karar verme yöntemine benzer şekilde kararlar almasını sağlayan bilgisayar algoritmalarını güçlendirmek için makine öğrenimi ve derin öğrenmeden yararlanıyor.
Örneğin; otonom araç sektöründeki en güçlü yazılım araçlarından biri olan Drive.ai otonom araçların “beynini inşa etmek için” derin öğrenme algoritmaları kullanıyor. Araştırma ekibi yol güvenliğinin sağlanması için yayalar, trafik levhaları, yol işaretleri gibi öğeleri yazılıma tanımlıyor. Ham görüntülerin yapılandırılmamış verilerle eşleştirilmesiyle nesnenin nasıl tanınacağını ve yolda hareket ederken karşılaştığı bir engelle nasıl hareket edeceği üzerine tepki ölçüyor.
Yazım Öğretimi
Bir yazının nasıl yazılacağı, taslağın nasıl oluşturulması gerektiği gibi konular deneyimli akademisyenler için bile zorlu olabiliyor. Üstelik yazan ve denetleyen kişi arasında gerçekleşen süreç yorucu ve motivasyon kaybını düşürücü etkiler yaratabiliyor.
Ecree isimli otomatik yazma değerlendirme yazılımı, makine öğrenimi algoritmaları ile bu süreci kısaltabilir. Örneğin; bir öğrenci tez hazırlayıp Ecree’nin incelemesine sunduğunda, algoritma bunu inceleyerek düzeltmesi gereke taslak kurallarını hızlı bir şekilde belirtebiliyor.
Yazılım, öğrenci çalışmalarını puanlamak için 36 ölçüt kullanıyor ve bir dakikadan kısa bir sürede öğrencilere geri bildirim sağlayabiliyor. Öğrenciler istedikleri kadar yazıyı Ecree’ye gönderebiliyor. Araç, aynı kriterleri kullanarak her öğrencinin eşit olarak değerlendirilmesini sağlar.
Kaynak:
► iotforall
