Gerçek Dünyada Makine Öğrenmesi

💰 Finans

Finans sektörü, makine öğrenimi için birçok fırsat sunuyor. Bu alandaki pek çok problem, ML kullanılarak modellenmekte ve çözülmektedir.

Kredi kartı dolandırıcılık tespiti:

K-means kümeleme, aykırı değer tespiti adı verilen bir kredi kartı dolandırıcılık tespit tekniği sırasında kullanışlı olur. Aykırı değerler veya bir dizi veri hakkındaki gözlemlerdeki sapmalar, bir kredi kartının normal kapasitede kullanılıp kullanılmadığını veya olağandışı bir şey olup olmadığını bize söyleyebilir. Bu bağlantıda verilen makalede gösterildiği gibi, bir k-means kümeleme algoritması kullanarak kredi kartı verilerini sıralayabilir ve her işlemi, ne kadar aykırı olduğuna bağlı olarak bir kümeye atayabilirsiniz. Ardından, yasal işlemlere karşı hileli işlemler için en riskli kümeleri değerlendirebilirsiniz.

Varlık Yönetimi:

Varlık yönetiminde, bir kişi veya firma, müşterileri adına yatırımları yönetir. Görevleri, uzun vadede zenginliği sürdürmek ve büyütmek olduğundan, iyi performans gösteren yatırımları seçmek çok önemlidir. Belirli bir yatırımın nasıl performans gösterdiğini değerlendirmenin bir yolu istatistiksel regresyondur. Doğrusal regresyon, bir fonun bazı kriterlere göre nasıl performans gösterdiğini anlamak için değerli bir araçtır. Ayrıca, regresyon sonuçlarının istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını veya müşterinin yatırımlarını ne kadar etkileyeceğini de anlayabiliriz. Ek risk faktörlerinin dikkate alınabileceği çoklu regresyon kullanarak analizinizi daha da genişletebilirsiniz. Bunun belirli bir fon için nasıl çalışacağına dair bir örnek için, regresyon kullanarak fon performansını değerlendirmeye ilişkin bu linkteki makaleye göz atın.

🎓 Eğitim

Eğitim sektörü de ML’nin uygulanabileceği çok ilginç bir alandır. Düzeltme sürecinde, testlerde veya denemelerde kopya çekmeyi tespit etmek veya kasıtsız olsun veya olmasın önyargıyı yönetmek gibi ele alınması gereken ilginç sorunlar vardır.

Öğrenci davranışını tahmin etme:

Çevrimiçi bir açık kurs sağlayıcısı olan Coursera, birçok mühendislik kararını tartıştıkları harika bir teknoloji bloguna sahiptir. Bu vaka çalışmasında, düşük bir NPS (Net Promoter Score) derecesi ile derste kalma veya dersten ayrılma arasındaki herhangi bir korelasyonu keşfetmeye çalışmak için bir regresyon çizgisi çizdiler.

Önyargıyı azaltmak:

Yazım ve dil bilgisi hatalarını denetleyen bir yazı asistanı olan Grammarly, ürünlerinde gelişmiş doğal dil işleme sistemleri kullanır. Teknoloji bloglarında, makine öğreniminde cinsiyet yanlılığıyla nasıl başa çıktıklarına dair ilginç bir vaka çalışması yayınladılar.

👜 Perakende

Perakende sektörü, daha iyi bir müşteri yolculuğu oluşturmaktan envanteri en uygun şekilde stoklamaya kadar her şeyle ML kullanımından kesinlikle yararlanabilir.

Müşteri yolculuğunu kişiselleştirme:

Mobilya gibi ev eşyaları satan bir şirket olan Wayfair’de, müşterilerin zevkleri ve ihtiyaçları için doğru ürünleri bulmalarına yardımcı olmak çok önemlidir. Bu makalede, şirketten mühendisler, “müşteriler için doğru sonuçları ortaya çıkarmak” için ML ve NLP’yi nasıl kullandıklarını anlatıyor. Özellikle, Query Intent Engine, varlık ayıklama, sınıflandırıcı eğitimi, varlık ve görüş çıkarma ve müşteri incelemelerinde duygu etiketlemeyi kullanmak için inşa edilmiştir. Bu, NLP’nin çevrimiçi perakendede nasıl çalıştığının klasik bir kullanım durumudur.

Envanter yönetimi:

Tüketicilere giysi gönderen bir kutu hizmeti olan StitchFix gibi yenilikçi, çevik şirketler, öneriler ve envanter yönetimi için büyük ölçüde ML’ye güveniyor. Stil ekipleri, satış ekipleriyle birlikte çalışarak, bugün var olmayan başarılı bir giysi parçasının ne olacağını tahmin etmek için bir genetik algoritma ile kurcaladı ve giysilere uyguladı.

🏥 Sağlık Hizmetleri

Sağlık sektörü, araştırma görevlerini ve ayrıca hastaları yeniden kabul etmek veya hastalıkların yayılmasını durdurmak gibi lojistik sorunları optimize etmek için ML’den yararlanabilir.

Klinik araştırmaları yönetme:

Klinik çalışmalarda toksisite, ilaç üreticileri için büyük bir endişe kaynağıdır. Ne kadar toksisite tolere edilebilir? Bu çalışmada, çeşitli klinik deney yöntemlerinin analiz edilmesi, klinik deney sonuçlarının olasılıklarını tahmin etmek için yeni bir yaklaşımın geliştirilmesine yol açmıştır. Spesifik olarak, ilaç grupları arasında ayrım yapabilen bir sınıflandırıcı üretmek için rastgele ormana makine öğrenmesi modeli kullanabildiler.

Hastane geri kabul yönetimi:

Hastane bakımı, özellikle hastaların yeniden kabul edilmesi gerektiğinde maliyetlidir. Bu makale, kümeleme algoritmalarını kullanarak yeniden kabul potansiyelini tahmin etmek için ML kullanan bir şirketi tartışmaktadır. Bu kümeler, analistlerin “ortak bir nedeni paylaşabilecek yeniden kabul gruplarını keşfetmelerine” yardımcı olur.

Hastalık yönetimi:

Son pandemi, makine öğreniminin hastalığın yayılmasını durdurmaya yardımcı olabileceği yöntemlere parlak bir ışık tuttu. Bu makalede, ARIMA, lojistik eğriler, doğrusal regresyon ve SARIMA’nın kullanımını tanıyacaksınız. Bu çalışma, bu virüsün yayılma hızını hesaplamak ve böylece ölümleri, iyileşmeleri ve doğrulanmış vakaları tahmin etmek için bir girişimdir, böylece daha iyi hazırlanmamıza ve hayatta kalmamıza yardımcı olabilir.

🌲 Ekoloji ve Yeşil Teknolojiler

Doğa ve ekoloji, hayvanlar ve doğa arasındaki etkileşimin odaklandığı birçok hassas sistemden oluşur. Bu sistemleri doğru bir şekilde ölçebilmek ve bir orman yangını veya hayvan popülasyonunda bir düşüş gibi bir şey olursa uygun şekilde hareket edebilmek önemlidir.

Orman yönetimi:

Reinforcement Learning, doğadaki kalıpları tahmin etmeye çalışırken çok faydalı olabilir. Özellikle orman yangınları ve istilacı türlerin yayılması gibi ekolojik sorunları izlemek için kullanılabilir. Kanada’da bir grup araştırmacı, uydu görüntülerinden orman yangını dinamikleri modelleri oluşturmak için Reinforcement Learning’i kullandı. Yenilikçi bir “uzaysal yayılma süreci (SSP)” kullanarak, bir orman yangınını “manzaradaki herhangi bir hücredeki ajan” olarak tasavvur ettiler. “Yangının herhangi bir zamanda herhangi bir yerden alabileceği eylemler dizisi, kuzeye, güneye, doğuya veya batıya yayılmayı veya yayılmamayı içerir.

Karşılık gelen Markov Karar Sürecinin (MDP) dinamikleri, yangının anında yayılması için bilinen bir işlev olduğundan, bu yaklaşım olağan RL kurulumunu tersine çevirir.” Bu bağlantıda bu grup tarafından kullanılan klasik algoritmalar hakkında daha fazla bilgi edinin.

Hayvanların hareket algılaması:

Derin öğrenme, hayvan hareketlerini görsel olarak izlemede bir devrim yaratmış olsa da, klasik ML’nin bu görevde hala bir yeri vardır. Çiftlik hayvanlarının hareketlerini izlemek için sensörler ve IoT bu tür görsel işlemeyi kullanır, ancak verileri önceden işlemek için daha temel ML teknikleri yararlıdır. Örneğin, bu yazıda koyun duruşları çeşitli sınıflandırıcı algoritmalar kullanılarak izlendi ve analiz edildi.

💼 Sigorta

Sigorta sektörü, uygulanabilir finansal ve aktüeryal modeller oluşturmak ve optimize etmek için ML’yi kullanan başka bir sektördür. Bir hayat sigortası sağlayıcısı olan MetLife, finansal modellerindeki oynaklığı analiz etme ve azaltma yöntemleriyle öne çıkıyor. Bu makalede ikili ve sıralı sınıflandırma görselleştirmelerini fark edeceksiniz. Ayrıca tahmin görselleştirmelerini de keşfedeceksiniz.

🎨 Sanat, Kültür ve Edebiyat

Sanatta, örneğin gazetecilikte birçok ilginç sorun var. Sahte haberleri tespit etmek, insanların görüşlerini etkilediği ve hatta demokrasileri devirdiği kanıtlanmış olduğu için büyük bir sorundur. Müzeler ayrıca eserler arasındaki bağlantıları bulmaktan kaynak planlamasına kadar her şeyde ML kullanmaktan yararlanabilir.

Sahte haber tespiti:

Sahte haberleri tespit etmek günümüz medyasında adeta bir kedi fare oyunu haline geldi. Bu makalede araştırmacılar, üzerinde çalıştığımız ML tekniklerinden birkaçını birleştiren bir sistemin test edilebileceğini ve en iyi modelin konuşlandırılabileceğini öne sürüyorlar.

Müzede Makine Öğrenimi:

Müzeler, teknoloji ilerledikçe koleksiyonları kataloglamanın ve dijitalleştirmenin ve eserler arasındaki bağlantıları bulmanın daha kolay hale geldiği bir AI devriminin zirvesinde. In Codice Ratio gibi projeler, Vatikan Arşivleri gibi erişilemeyen koleksiyonların gizemlerini çözmeye yardımcı oluyor. Ancak müzelerin ticari yönü de makine öğrenimi modellerinden yararlanır. Örneğin, Chicago Sanat Enstitüsü, izleyicilerin neyle ilgilendiğini ve sergilere ne zaman katılacaklarını tahmin etmek için modeller oluşturdu. Amaç, kullanıcı müzeyi her ziyaret ettiğinde kişiselleştirilmiş ve optimize edilmiş ziyaretçi deneyimleri yaratmaktır.

🏷 Pazarlama

En etkili pazarlama stratejileri, müşterileri çeşitli gruplara göre farklı şekillerde hedefler. Bu makalede, farklılaştırılmış pazarlamayı desteklemek için Kümeleme algoritmalarının kullanımları tartışılmaktadır. Farklılaştırılmış pazarlama, şirketlerin marka tanınırlığını geliştirmesine, daha fazla müşteriye ulaşmasına ve daha fazla para kazanmasına yardımcı olur.