ATP'nin makine öğrenmesi uygulamalarıyla işinizi küresel standartlara ulaştırın
İngilizcede machine learning (ML) olarak adlandırılan bilim dalı, Türkçeye makine öğrenmesi ya da makine öğrenimi olarak geçmiştir. ATP Digital olarak veri bilimiyle ve yapay zeka (AI) teknolojileriyle yakından ilişkili olan bu disiplini farklı sektörlerdeki şirketlerin büyük boyutlu verilerinden anlamlı sonuçlar çıkarmak için kullanıyoruz.
Sistemlere, verilerden otomatik olarak öğrenme ve süreçleri iyileştirme yeteneği kazandıran bir teknoloji olan makine öğrenmesi, akıllı algoritmalar aracılığıyla bilgisayar yazılımlarının geliştirilmesine odaklanır. Makine öğrenmesi algoritmasını geliştirmek için bir veri kümesi belirleyin ve yazılımın bir sinir ağı (nöral ağ) oluşturarak kendini eğitmesine olanak tanıyın.
Öğrenme süreci, incelenen veri kümesinin büyüklüğüne ve organizasyonuna, makinenin derin öğrenme becerilerine, beklenen sonucun zorluk seviyesine göre değişiklik gösterir. Sürecin sonunda verilerdeki kalıplar ve gelecekte daha iyi tahminlerde bulunmak, kararlar almak mümkün olur.
Makine öğrenmesi süreçlerinin sonunda bilgisayarlar insan müdahalesi veya yardımı olmadan otomatik olarak öğrenebilir hale gelir.
ATP ’nin ML çözümleriyle süreçlerinizi Endüstri 4.0’a uyarlayın.
Büyük verinin, akıllı fabrikaların, birbiriyle iletişim kuran makinelerin, otonom robotların konuşulduğu endüstriyel devrim birçok sektörü dönüştürdü. Sanayi devriminden bu yana insanlık için en büyük dönüşümü vaat eden yeni döneme, ATP’nin makine öğrenmesi (ML) ve yapay zeka Ar-Ge çözümleriyle hazırlanın.
Gözetimsiz – Denetimsiz Makine Öğrenmesi | Gözetimli – Denetimli Makine Öğrenmesi |
Ham veri ↓ | Ham veri ↓ |
Yorumlama ↓ | Algoritma (Gözetmen ➔ Eğitim verileri + İstenen çıktı) |
Algoritma ↓ | İşleme ↓ |
Çıktı ↓ | Çıktı ↓ |
Her veriden anlamlı sonuçlar üretin.
Son yıllarda hızlı bir biçimde gelişen veri bilimi, sayılar, kelimeler, görseller, tıklamalar, sayfa ziyaretleri gibi verileri davranış döngülerine ve veri kalıplarına dönüştürmek üzere düzenli olarak inceliyor. Makine öğrenmesi algoritmaları, veri kümelerinin birbirleriyle bağlantılarını anlamlı tahminlere ve müşteri yolculuklarına dönüştürüyor. Böylece sistemdeki her veriyi, daha iyi kullanıcı ve müşteri deneyimleri yaratmak için kullanabilirsiniz.
Küresel standartlarda hizmet sunun.
Netflix, YouTube, Spotify gibi uygulamaların, Google gibi arama motorlarının, Facebook ve Twitter gibi sosyal platformların tavsiye tahmin sistemleri, makine öğrenmesi teknolojisinden besleniyor. Ayrıca Amazon gibi e-ticaret platformları ya da Siri ve Alexa gibi sesli asistanlar da kullanıcı davranışlarından derin öğrenme süreçleri yürüterek kullanıcıya göre özelleştirilebiliyor. ATP ile çalışarak, dünya çapında şirketlerin kullandığı algoritma eğitme uygulamalarını iş süreçleriniz için uyarlayabilirsiniz.
Makine öğrenmesi hangi sektörlerde kullanılıyor?
Medikal
Otomotiv
Eğlence
Pazarlama
Siber Güvenlik
Lojistik
Finans
İnsan Kaynakları
Üretim
Tedarik Zinciri