29.03.2021 by Jigyasa Sakhuja, Michaela Lang

Akıllı Veriden Yapay Zekaya

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka arasındaki fark nedir? Temel bileşenleri hakkında bilgi edinin ve Makine Öğreniminin NETZSCH Analyzing & Testing ve sensXPERT® adreslerinde nasıl uygulandığını keşfedin.

Genel olarak Büyük Veri ve Veri Bilimi dünyasına giriş yaptıktan sonra, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka konularına daha derinlemesine dalmak istiyoruz. Bu terimler günümüzde çok tanıdık olduğundan, ancak herkes temellerini bilmediğinden, temel bileşenlerini açıklamak için daha ayrıntılı olarak araştırıyoruz.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Basitçe özetlemek gerekirse, Yapay Zeka insan beyin gücünü makinelerde yeniden üretme imkanı sunar. Mevcut makine verilerinden oluşan devasa kümelerden gerekli bilgileri çıkararak deneyime dayalı bilgi üretir. Yapay zeka, insan düşüncesini ve kararlarını makine seviyesine aktarmaya odaklanan bilgisayar biliminin bir alt bölümünü tanımlar. Bu fikir yeni bir şey değildir ve hatta birkaç on yıl önce ortaya çıkmıştır. Artık donanım performansı alanında da ön koşullara sahip olduğumuzdan, bu teoriyi gerçekte uygulamamız mümkündür.

Makine Öğrenimi alanı Yapay Zekanın bir alt bölümüdür. Makine öğrenimi yöntemleri, bir veri setindeki bağımlılıkları ve örüntüleri açıkça programlanmadan otomatik olarak tanır. Bu korelasyonların öğrenildiği bir eğitim aşamasından sonra, kazanılan bilgi genelleştirilir ve tahminler oluşturmak için yeni veri kümelerine uygulanabilir. Eğitim aşaması için çeşitli matematiksel algoritmalar uygulanabilir.

Aşağıdaki yaklaşımlar en iyi bilinenlerdir:

Denetimli Öğrenme: Bu yöntem için, Makine Öğrenimi algoritmasına istenen hedef değişkene sahip bir large veri seti sunulur. Algoritma, örnek veriler yardımıyla hedef değişkene götüren korelasyonu tanımlar. Bu denetimli yaklaşım ile algoritma, eğitilmiş mantığı yeni benzer verilere de uygulayabilir ve bilinmeyen veri setine dayalı tahminler yapabilir. Denetimli öğrenme uygulamalarına örnek olarak e-posta spam tespiti veya görüntü tanıma yöntemleri verilebilir.

Denetimsiz Öğrenme: Bu öğrenme türünde hedef değişken bilinmemektedir. Hedef değişken hakkında daha fazla bilgi olmadan algoritmaya muazzam bir veri kümesi sağlanır. Amaç, veri kümesi içindeki bir yapıyı bağımsız olarak tanımlamaktır. Bu yöntem sıklıkla bir veri kümesi içindeki kümeleri çıkarmak ve belirli özelliklere sahip farklı sınıfları tanımlamak için kullanılır. Denetimsiz uygulamalara örnek olarak, kullanıcılara ilgi alanlarına göre önerilerde bulunmak amacıyla birçok sektörde kullanılan tavsiye sistemleri verilebilir. Bu, günlük hayatta çevrimiçi alışverişiniz sırasında bile karşılaşabileceğiniz şeydir.

Takviyeli Öğrenme: Bu tür bir öğrenme tekniğinde, Makine Öğrenimi algoritmaları bir ajana deneme yanılma geri bildirimini kullanarak etkileşimli bir şekilde öğrenmeyi öğretir. Geribildirim kendi eylemleri ve deneyimleri ile gelir. Böylece ajan, geri bildirim ödülleri alarak belirli bir durum için hangi eylemin en iyisi olduğunu öğrenir. Olumlu deneyimler elde ederek bilgisini pekiştirir ve sembolik anlamda cezalandırılarak yanlış kararları öğrenir. Takviyeli Öğrenme, endüstriyel otomasyon robotları veya sürücü destek sistemleri gibi birçok uygulamada kullanılabilir.

Endüstri ve Üretimde Makine Öğrenimi

Şimdiye kadar Makine Öğrenimi yöntemlerine odaklandık, ancak bu yöntemlerin süreçleri otomatikleştirmek ve izlemek için endüstriye ve üretime nasıl avantajlar sağladığını bilmek de aynı derecede önemlidir.

Süreç kontrolü alanında Makine Öğrenimi, belirli bir ürünün üretimi için işlenmekte olan bir malzemenin davranışına ilişkin gerçek zamanlı içgörüler sağlamaya bile yardımcı olabilir. Temel malzeme bilimi bilgileriyle birleştirilen Makine Öğrenimi algoritmaları, üretim sürecinin kendisini optimize etmek için uygulanabilir. Enjeksiyon kalıbına entegre edilmiş bir sensör, üretim sırasında malzeme davranışını tanımlayan ilgili malzeme özelliklerini ölçer. Makine Öğrenimi, bu davranışı daha üretim sürecinde ortaya çıkmadan önce tahmin etmek için kullanılabilir. Sıcaklık, nem vb. gibi etkileyen faktörler üretim sırasında değişirse, Makine Öğrenimi algoritması manuel etkileşim olmadan zaman içinde bile yeni koşullara uyum sağlayabilir. Bu, işleyen bir süreç hakkında esnek bir içgörünün yanı sıra gerçek zamanlı kalite güvencesi sağlar ve kusurlu ürünlerin en aza indirilmesine yardımcı olabilir.

Makine Öğrenimini NETZSCH adresinde nasıl uyguluyoruz

NETZSCH Analyzing & Testing'de, Makine Öğrenimi bilgisini süreç kontrolü alanına yerleştirme sürecindeyiz sensXPERT® çözüm. Malzeme özellikleri ve davranışı analiz edilerek, bir malzemenin optimum kürlenmesi tahmin edilebilir. Gelişmiş analitik kullanımı ile çeşitli endüstriler üretim verimliliğini artırarak bu çözümden faydalanabilir. sensXPERT® ile üreticiler, malzeme bilimi ve Makine Öğrenimi algoritmalarını bir araya getirerek süreçlerini optimize edebilir ve hurda oranlarını azaltabilir.

Büyük Veri serimiz bu yazıyla sona ererken, bu konu hakkında son olarak neler bildiğimizi özetlemek istiyoruz. Genel olarak Büyük Veriyi, kullanım alanlarını, Büyük Verinin endüstrilerdeki etkilerini tartıştık ve uygulamalarıyla elde edilebilecek faydaları açıkladık. Veri Bilimi terimini tanıttık ve çeşitli veri analitiklerini tanımladık ve son olarak bu makale ile Makine Öğrenimi ve Yapay Zekanın temellerini öğrendik. Makine Öğrenimi yöntemlerini nasıl uyguladığımızı hala merak ediyorsanız ve özellikle sensXPERT® çözümü hakkında daha fazla bilgi almak istiyorsanız, sensXPERT® web sitesinde daha fazla ayrıntı bulabilirsiniz.

Kaynaklar