Makine Öğrenimi ile daha hızlı ve daha verimli iş çözümleri

Müşterilerin eşsiz ihtiyaçlarını henüz ortaya çıkmadan tahmin edebildiğiniz ve en doğru operasyonel kararları saniyeler içinde verebildiğiniz bir dünya hayal edin.

İş süreçlerini yeniden şekillendiren eşsiz bir teknoloji olan makine öğrenimi bu hayalin gerçekleşmesini sağlıyor.

Bu makalede, makine öğreniminin dijital büyümenin kilidini nasıl açtığını ve işletmeleri nasıl geleceğe taşıdığını keşfedeceğiz.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenmesi, doğrudan programlama yapılmadan tahminler veya kararlar alabilen algoritmalar ve modeller geliştirmeye odaklanan bir çalışma alanıdır.

Bu teknoloji, veriler arasındaki ilişkilerin tanımlanarak tahminlere veya eylemlere dönüştürülmesi için bir bilgisayar sisteminin eğitilmesi temeline dayanır.

Geleneksel programlamada, insanlar bir bilgisayarın uygulaması için kurallar ve talimatlar tanımlar. Makine öğreniminde ise bilgisayar, büyük veri kümelerini analiz ederek kendi başına tahminler yapmayı öğrenir.

Makine Öğrenmesi Algoritmaları Nedir?

Bilgisayarların veri analizi ve örüntü tanıma yeteneklerini geliştirmek için kullanılan bir daldır. Makine öğrenmesi algoritmaları, verileri analiz ederek örüntüleri tanıma, tahminler yapma veya kararlar verme yeteneklerini geliştirmek için kullanılır. İşte bazı popüler makine öğrenmesi algoritmaları:

1. Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi inceleyen bir regresyon yöntemidir. Özellikle sürekli sayısal verilerin tahmin edilmesi için kullanılır.
   
2. Lojistik Regresyon (Logistic Regression): Sınıflandırma problemleri için kullanılır. İki sınıf arasında veri noktalarını sınıflandırmak için kullanılır.
   
3. Karar Ağaçları (Decision Trees): Bir veri kümesini sınıflandırmak veya tahmin yapmak için kullanılır. Ağaç yapısı, kararlar ve sonuçlar arasındaki ilişkiyi gösterir.
   
4. Rastgele Orman (Random Forest): Birden çok karar ağacının bir araya getirilmesiyle oluşturulan bir sınıflandırma veya regresyon modelidir. Daha fazla karar ağacı kullanarak performansı artırır.
   
5. Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines): Sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmek için kullanılır. Verileri en iyi şekilde ayıran bir hiper düzlemi bulmaya çalışır.
   
6. K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors): Sınıflandırma ve regresyon problemleri için kullanılır. Bir veri noktasını, komşu noktaların çoğunluğuna dayalı olarak tahmin eder.
   
7. K-Means Kümeleme (K-Means Clustering): Veri noktalarını gruplara ayırmak için kullanılır. Benzer veri noktalarını aynı kümelere atar.
   
8. Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks): Biyolojik sinir sistemlerinden esinlenen bu algoritma, büyük veri setlerinde karmaşık örüntüleri tanıma yeteneği sunar. Derin öğrenme ağları (deep learning) bu kategoriye dahildir.
   
9. Destekleyici Öğrenme (Reinforcement Learning): Bir ajanın belirli bir çevrede belirli bir görevi yerine getirme yeteneğini geliştirmek için kullanılır. Ajan, çevresel geribildirimlere dayalı olarak öğrenir.
   
10. Naive Bayes Sınıflandırıcısı (Naive Bayes Classifier): Sınıflandırma problemlerini çözmek için kullanılan olasılık temelli bir algoritmadır. Özellikle metin sınıflandırma gibi alanlarda tercih edilir.

Makine öğrenimi, veri türüne ve probleme bağlı olarak farklı algoritmaların kullanılmasını gerektirebilir. Hangi algoritmanın seçileceği, veri seti, problemin karmaşıklığı ve performans gereksinimlerine bağlı olarak belirlenir.

Makine Öğreniminde Öğrenme Modelleri

Makine öğreniminde verilerin niteliğine ve istenilen sonuca bağlı olarak aşağıdaki dört öğrenme modelinden biri kullanılabilir:

Kontrollü Öğrenme

Bu modelde algoritma verilen girdilerden ve beklenen çıktılardan oluşan eğitim verileriyle önceden eğitilir. Bu eğitim süreci, bir test ve cevap anahtarı verilmiş bir çocuğun öğrenme sürecine benzetilebilir. Algoritma daha sonra yeni girdiler için doğru çıktıların ne olması gerektiğini tahmin etmeye çalışır.

Kontrolsüz Öğrenme

Bu modelde algoritmanın eğitim verileri arasına beklenen çıktılar koyulmaz. Algoritma yalnızca verilen girdileri analiz eder. Verilerdeki kalıpları, grupları veya ilişkileri bulmaya çalışır. Bu öğrenim metodu da sürekli olarak gözlem yapan ve bu gözlemlerden belirli sonuçlar çıkaran bir çocuğun öğrenim sürecine benzetilebilir.

Yarı Denetimli Öğrenme

Yarı denetimli öğrenme, büyük hacimli ve yapılandırılmamış verilerle uğraşırken kullanılan pratik bir çözümdür. Bu yaklaşım, etiketlenmemiş veri kümelerini geliştirmek için halihazırda etiketli verileri kullanma temeline dayanır. Böylece sistem var olan bilgilerle öğrenme hızını ve doğruluğunu artırır.

Güçlendirme Öğrenmesi

Bu modelde, algoritma belirli bir hedefe ulaşmak için izlemesi gereken yolu deneme yanılma metodu ile öğrenir. Algoritma her adımda bir ödül veya ceza alır ve en yüksek toplam ödülü elde edebileceği stratejiyi bulmaya çalışır.

Makine Öğrenimi Dijital İş Çözümlerini Nasıl Daha Etkili Hale Getirir?

Makine öğrenmesi, birçok dijital iş çözümü için kullanılabilir ve aşağıdakiler gibi farklı alanlarda fayda sağlayabilir:

Veriye Dayalı İçgörüler

Makine öğrenimi algoritmaları, büyük hacimli verileri hızlı ve etkili bir şekilde analiz ederek anlamlı içgörüler çıkarabilir. İşletmeler bu içgörülerden yararlanarak veriye dayalı kararlar alabilir, eğilimleri belirleyebilir, müşteri davranışını anlayabilir ve beklentileri yönetebilir. Bu verileri tüm karar verme süreçlerinizde rahatlıkla kullanabilirsiniz.

Otomasyon ve Verimlilik

Makine öğrenimi, tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek işletmeler için zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlayabilir. Veri girişi, veri temizleme ve müşteri desteği gibi görevler, makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak otomatikleştirilerek çalışanların daha yüksek değerli faaliyetlere odaklanması sağlanır.

Dolandırıcılık Tespiti ve Siber Güvenlik

Makine öğrenimi algoritmaları, dolandırıcılık faaliyetlerine işaret eden anormallikleri belirlemek için çok büyük miktarda veriyi analiz edebilir. İşlemleri, kullanıcı davranışını ve ağ trafiğini sürekli izleyerek makine öğrenimi, tehditleri gerçek zamanlı olarak tespit ederek siber güvenlik ekiplerine direkt katkıda bulunabilir.

Doğal Dil İşleme

Makine öğrenimi, insan dilini anlayıp yorumlayarak işletmelerin sohbet botlarına, sanal asistanlarına ve ses tanıma sistemlerine destek sağlar. Bu, müşteri hizmetlerini geliştirerek işletmeler ile müşterileri arasındaki etkileşimleri kolaylaştırır.

Öneri Sistemleri

Makine öğrenimi, kullanıcı tercihlerine ve davranışına dayalı ürün, hizmet veya içerik öneren sistemleri destekler. Bu sistemler, işletmelerin satışlarını, müşteri memnuniyetini ve kullanıcı bağlılığını artırmasına yardımcı olur.

• Netflix veya Spotify gibi akış platformları tarafından kullanılan içerik öneri motorları bu alandaki mükemmel örneklerdir. Bu motorlar, kişiselleştirilmiş içerik önermek için kullanıcı tercihlerini, tarama geçmişini ve geri bildirimleri sürekli olarak analiz eder.

Süreç Optimizasyonu

Makine öğrenimi, büyük veri kümelerini analiz ederek iyileştirilecek alanları belirleyebilir ve karmaşık iş süreçlerini optimize edebilir. Böylece, verimsizlikleri ve darboğazları ortadan kaldırabilir, maliyetleri azaltabilir, ve bulut bilişim gibi farklı teknolojileri kullanan sistemlerin verimini artırabilir.

Makine Öğreniminin Fayda Sağladığı Alanlar: SAP Örnekleri

Dijital çözümler konusunda küresel lider SAP, makine öğrenimi teknolojisini kendi ürün ve hizmetlerinde aktif olarak kullanarak işletmelere değer katmaktadır.

SAP ve makine öğrenimi işbirliğinin fayda sağladığı alanlardan bazıları şunlardır:

Kurumsal Kaynak Planlaması

SAP S/4HANA, makine öğrenimi ile güçlendirilmiş bir ERP (kurumsal kaynak planlama) yazılımıdır. SAP S/4HANA, işletmelerin finans, imalat, varlık yönetimi, ar-ge ve mühendislik, satış, hizmet, satın alma ve tedarik ve tedarik zinciri gibi işlevsel alanlardaki tüm temel süreçleri yönetmesine yardımcı olur.

Makine öğrenimi sayesinde SAP S/4HANA, işletmelerin verilerini analiz ederek daha akıllı kararlar almasını, süreçleri otomatikleştirmesini, müşteri deneyimini geliştirmesini ve yenilikçi ürün ve iş modelleri oluşturmasını sağlar.

Müşteri İlişkileri Yönetimi

SAP C/4HANA bir CRM (müşteri ilişkileri yönetimi) yazılımıdır. İşletmelerin müşterileriyle olan etkileşimlerini yönetmesine yardımcı olur.

Makine öğrenimi sayesinde SAP C/4HANA, işletmelerin müşterilerinin ihtiyaçlarını, davranışlarını ve tercihlerini anlamasını, kişiselleştirilmiş teklifler ve kampanyalar sunmasını ve müşteri memnuniyetini ve sadakati artırmasını sağlar. Müşterileriniz ile bu sayede özel çözümler sunarak ciddi gelir artışları sağlayabilirsiniz.

İnsan Kaynakları

SAP SuccessFactors bir HR (insan kaynakları) yazılımıdır. İşletmelerin insan kaynakları süreçlerini yönetmesine yardımcı olur.

Makine öğrenimi sayesinde SAP SuccessFactors, işletmelerin yetenek bulma, eğitim, performans yönetimi, kariyer gelişimi ve çalışan deneyimi gibi alanlarda daha etkili olmasını sağlar. Yapılan araştırmalar bu tip uygulamaların çalışan sadakatini ve iş verimini oldukça arttırdığını göstermektedir.

İş Planlaması ve Konsolidasyon

SAP Business Planning and Consolidation (BPC), bir planlama ve konsolidasyon yazılımıdır. İşletmelerin bütçe, tahmin, raporlama ve konsolidasyon süreçlerini yönetmesine yardımcı olur.

Makine öğrenimi sayesinde SAP BPC, işletmelerin verilerini analiz ederek daha doğru ve hızlı planlama yapmasını, senaryo analizi yapmasını ve finansal performansını iyileştirmesini sağlar.

İleri Teknolojilerle Güçlendirilmiş Etkili Çözümler

Nagarro+MBIS olarak dijital çözümler konusunda 20 yılın üzerindeki deneyimimizle müşterilerimize, makine öğrenimi teknolojisinin iş dünyasında çığır açan potansiyelinden yararlanma gücü veriyoruz.

Makine öğreniminden güç alan son teknoloji SAP çözümlerini, AR-GE merkezimizin yenilikçi ürünlerini ve dijital dönüşüm servislerimizi işletmelerle buluşturarak dijital dönüşüm yolculuğunda karşılaştıkları engelleri aşmalarına destek oluyoruz.

Eğer siz de makine öğrenimiyle fark yaratan dijital çözümleri Nagarro + MBIS rehberliğinde tanımak, iş süreçlerinize adapte etmek ve rekabette öne geçmek istiyorsanız, deneyimli ekibimiz ile iletişime geçebilirsiniz.