Veri biliminin son yüzyılda bir çalışma ve pratik uygulama alanı olarak ortaya çıkması, derin öğrenme, doğal dil işleme ve bilgisayarla görme gibi teknolojilerin gelişmesine yol açmıştır. Genel olarak konuşursak, çalışma ve yaşama şeklimizi hızla değiştiren bir teknoloji alanı olan Yapay Zeka (AI) olarak adlandırdığımız şeyin doğru çalışmasının bir yolu olarak Makine Öğreniminin (ML) ortaya çıkmasını sağladı...
Veri bilimi, Büyük Veri, tahmine dayalı analitik ve yapay zeka dahil olmak üzere fikirlerin teorik ve pratik uygulamasını kapsar.
Veri, bilgi çağının yağıysa ve makine öğrenimi de motoru ise, veri bilimi, yanmanın meydana gelmesine ve pistonların hareket etmesine neden olan fizik yasalarının dijital alandaki karşılığıdır.
Hatırlanması gereken önemli bir nokta, verilerle nasıl çalışılacağını anlamanın önemi arttıkça, arkasındaki bilimin daha erişilebilir hale geldiğidir. On yıl önce, bir avuç üniversitede öğretilen istatistik, matematik ve hesaplamayı birleştiren niş bir çapraz konu olarak kabul edilirdi.
Günümüzde ise, iş ve ticaret dünyası için önemi iyice anlaşılmıştır ve çevrimiçi kurslar ve iş başında eğitim de dahil olmak üzere, bu ilkeleri uygulamamız için bizi donatabilecek birçok yol vardır. Bu, 2024 ve sonrasında, aşağıda belirtilen eğilimlerin birçoğunu kuşkusuz etkilediğini göreceğimiz, veri biliminin çok tartışılan "demokratikleşmesine" yol açmıştır.
1| Küçük Veri ve TinyML
Ürettiğimiz, topladığımız ve analiz ettiğimiz dijital veri miktarındaki hızlı artışa genellikle "Büyük Veri" denir. Ancak büyük olan sadece veri değildir; yani onu işlemek için kullandığımız makine öğrenimi algoritmaları da oldukça büyük olabilir. İnsan dilini modelleyebilen en büyük ve en karmaşık sistem olan GPT-3, yaklaşık 175 milyar parametreden oluşuyor.
Sınırsız bant genişliğine sahip bulut tabanlı sistemler üzerinde çalışıyorsanız bu iyi bir durum, ancak bu hiçbir şekilde ML'nin değer katabileceği tüm kullanım durumlarını kapsamaz. Bu nedenle “küçük veri” kavramı, zaman, bant genişliği veya enerji harcamasının önemli olduğu durumlarda en hayati verilerin hızlı, bilişsel analizini kolaylaştırmak için bir paradigma olarak ortaya çıkmıştır. Örneğin, kendi kendini süren arabalar, acil bir durumda trafik çarpışmasını önlemeye çalışırken merkezi bir bulut sunucusundan veri gönderip alabileceklerine güvenemezler. TinyML, eylemin olduğu yere yakın, düşük güçlü donanımda çalışabilmeleri için mümkün olduğunca az yer kaplamak üzere tasarlanmış makine öğrenimi algoritmalarını ifade eder. 2022'de, giyilebilir cihazlardan ev aletlerine, arabalara, endüstriyel ekipmanlara ve tarım makinelerine kadar giderek artan sayıda gömülü sistemde görüneceğini ve hepsini daha akıllı ve daha kullanışlı hale getireceğini göreceğiz.
2| Veriye Dayalı Müşteri Deneyimi
Bu, işletmelerin verilerimizi nasıl aldığı ve bize giderek daha değerli yada keyifli deneyimler sağlamak için nasıl kullandığıyla ilgilidir. Bu, e-ticarette sorunları ve karmaşayı azaltmak, kullandığımız yazılımda daha kullanıcı dostu arayüzler kullanmak ve müşteri hizmetleri ile iletişim kurduğumuzda beklemede ve farklı departmanlar arasında daha az zaman geçirmek anlamına gelebilir.
Yapay zeka sohbet robotlarından Amazon'un kasiyersiz marketlerine kadar işletmelerle olan etkileşimlerimiz giderek daha fazla dijital hale geliyor; bu da, süreçlerin nasıl düzgünleştirilebileceği veya daha keyifli hale getirilebileceğine dair içgörüler için çoğu zaman etkileşimimizin her yönünün ölçülebileceği ve analiz edilebileceği anlamına gelir. Bu aynı zamanda işletmeler tarafından bize sunulan mal ve hizmetlerde daha yüksek düzeyde kişiselleştirme yaratmaya da yol açtı. Örneğin Pandemi, işletmelerde dokunsal deneyimleri değiştirmeyi hızlandırırken, çevrimiçi perakende teknolojisinde de bir yatırım ve yenilik dalgasını ateşledi. Bu sayede müşteri verilerini daha iyi müşteri hizmetlerine ve yeni müşteri deneyimlerine dönüştürmek için yeni yöntemler ve stratejiler bulmak, 2022 yılı boyunca veri bilimi alanında çalışan birçok kişinin odak noktası olacak gibi görünüyor.
3| Deepfake'ler, Üretken Yapay Zeka ve Sentetik Veriler
Bu yıl, korkunç derecede gerçekçi "deepfake" videolar viral hale geldiğinde, çoğumuz Tom Cruise'un TikTok'ta paylaşım yapmaya başladığına inandırıldık. Bunun arkasındaki teknoloji, üretken AI olarak biliniyor, çünkü bir şey üretmeyi veya yaratmayı amaçlıyor; ki bu durumda, Tom Cruise, Mikhail Gorbaçov ile tanışma hikayeleriyle bizi eğlendiriyor, fakat gerçekte var olmayan. Üretken AI, Martin Scorsese'nin The Irishman'de yaşını düşürdüğü Robert DeNiro'yu ve The Mandalorian'da genç bir Mark Hamill'i gördüğümüz sanat ve eğlence endüstrisine hızla yerleşti.
2022'de bunun diğer birçok sektöre ve kullanım örneklerine yayıldığını göreceğimizi umuyorum. Örneğin, diğer makine öğrenimi algoritmalarının eğitimi için sentetik veriler oluşturma konusunda büyük bir potansiyele sahip olduğu düşünülmektedir. Gerçek insanların yüzlerinin kullanılmasıyla ilgili mahremiyet endişelerinden kaçınırken, yüz tanıma algoritmalarını eğitmek için hiç var olmamış insanların sentetik yüzleri oluşturulabilir. Tıbbi görüntülerde çok nadir ve nadiren fotoğraflanan kanserlerin belirtilerini tespit etmek için görüntü tanıma sistemlerini eğitmek için de. Aynı zamanda dilden görüntüye yetenekler yaratmak için de kullanılabilir, örneğin bir mimarın sadece kelimelerle nasıl görüneceğini tanımlayarak bir binanın konsept görüntülerini üretmesine izin verebilir.
4| Yakınsama
Yapay zeka, nesnelerin interneti (IoT), bulut bilişim ve 5G gibi süper hızlı ağlar, dijital dönüşümün temel taşlarıdır ve veri, sonuç yaratmak için hepsinin yaktığı yakıttır.
Bu teknolojilerin tümü ayrı ayrı mevcuttur, ancak birleştirilmiştir; birbirlerinin çok daha fazlasını yapmalarını sağlarlar.
Yapay zeka, IoT cihazlarının akıllıca hareket etmesini, birbirleriyle mümkün olduğunca az insan müdahalesine ihtiyaç duyarak etkileşime girmesini sağlar. Örneğin; bir otomasyon dalgasını ve akıllı evlerin ve akıllı fabrikaların yaratılmasını akıllı şehirlere kadar sürdürür.
5G ve diğer ultra hızlı ağlar, verilerin yalnızca daha yüksek hızlarda iletilmesine izin vermez; yeni veri aktarım türlerinin olağan hale gelmesini sağlarlar (tıpkı süper hızlı geniş bant ve 3G'nin mobil video akışını günlük bir gerçeklik haline getirmesi gibi).
Ve veri bilimcileri tarafından oluşturulan yapay zeka algoritmaları, trafiği yönlendirmekten optimum aktarım hızlarını sağlamaya ve otomatikleştirmeye kadar bu konuda önemli bir rol oynar.
Bulut veri merkezlerinde çevresel kontroller. 2022'de, bu dönüştürücü teknolojilerin kesiştiği noktada, birbirlerini güçlendirmelerini ve birlikte iyi çalışmalarını sağlayacak, giderek artan miktarda heyecan verici veri bilimi çalışması yapılacak...
5| AutoML
"Otomatik makine öğrenimi"nin kısaltması olan AutoML, bu makalenin başında bahsedilen veri biliminin "demokratikleşmesini" sağlayan heyecan verici bir trenddir.
AutoML çözümlerinin geliştiricileri, herkesin kendi ML uygulamalarını oluşturmak için kullanabileceği araçlar ve platformlar oluşturmayı amaçlıyor. Özellikle, özel uzmanlıkları ve anlayışları, kendi alanlarındaki en acil sorunlara çözümler geliştirmek için ideal bir konuma sahip olan, ancak genellikle bu sorunlara AI uygulamak için gereken kodlama bilgisine sahip olmayan konu uzmanlarına yöneliktir.
Çoğu zaman, bir veri bilimcisinin zamanının büyük bir kısmı, veri temizleme ve hazırlamayla; ki bunlar veri becerileri gerektiren ve genellikle tekrar eden ve sıradan olan görevlerdir, geçer.
AutoML, en temelde bu görevleri otomatikleştirmeyi içerir, ancak giderek daha fazla model oluşturma, algoritmalar ve sinir ağları oluşturma anlamına da gelir. Amaç, çok yakında, çözmesi gereken bir sorunu veya test etmek istediği bir fikri olan herkesin, makine öğreniminin iç işleyişini gözden uzak tutan basit, kullanıcı dostu arayüzler aracılığıyla makine öğrenimini uygulayabilecek olmasıdır. Çözümlerine konsantre olmakta özgürdürler. 2022 yılında, bunun günlük bir gerçeklik olmasına büyük bir adım daha yaklaştığımızı göreceğiz..
Yapay zeka konusunda daha fazla bilgi edinmek için kitabıma bir göz atabilirsiniz: ‘The Intelligence Revolution: Transforming Your Business With AI’
Ayrıca, yazımı okuduğunuz için teşekkür ederim. LinkedIn ve Forbes’ta düzenli olarak yönetim ve teknoloji trendleri hakkında yazılar yazıyorum. Yapay Zeka (AI) hakkında bir kitap kaleme aldım, hakkında daha fazla bilgi edinmek için buraya tıklayabilirsiniz. Gelecekteki yayınlarımı da okumak için ağıma buradan katılabilirsiniz veya ‘Takip Et’i tıklayabilirsiniz. Ve Ayrıca, Twitter, Facebook, Instagram, Slideshare veya YouTube kanalım aracılığıyla da benimle iletişime geçmekten çekinmeyin.
Bernard Marr, iş ve teknoloji alanında dünyaca ünlü bir fütürist, etkileyici bir düşünce lideridir. En çok satan 18 kitabın yazarıdır, Forbes için düzenli olarak köşe yazıları kaleme alıyor ve dünyanın en tanınmış kuruluşlarının çoğuna danışmanlık ve koçluk yapmaktadır. 2 milyon sosyal medya takipçisi var ve LinkedIn tarafından dünyanın en iyi 5 ticari influencer’ından biri ve Birleşik Krallık’ta 1 numaralı influencer olarak gösterilmiştir.
