Makine Öğrenimi İşletme Yönetiminde Nasıl Çalışır? – EDTECH 4 BAŞLANGIÇ


Yapay Zeka (AI), son zamanlarda iş dünyasını büyük ölçüde etkiledi. Yapay zekanın bir alt kümesi olan makine öğrenimi de benzer şekilde kurumsal sektörde önemli bir hedef kitle buldu. Daha önce mevcut olmayan analitikler oluşturmak için makine öğrenimi algoritmaları kullanılıyor ve bu veriler iş yönetimi kararlarının nasıl alındığını değiştiriyor.

Makine öğrenimini ve bunun iş operasyonlarınıza nasıl fayda sağlayabileceğini derinlemesine inceleyelim.


İş dünyasında makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi öncelikle iş dünyasındaki büyük hacimli ham verilerden analitik veriler ve önemli iş içgörüleri elde etmek için kullanılır. Makine öğrenimi algoritmaları özel olarak programlanmaya gerek kalmadan analiz ettikleri verilerden öğrenebilirler. Makine öğrenimi algoritmaları, satış hacmini artırmaya çalışan herhangi bir şirket için temel bilgiler olan müşteri davranışlarındaki kalıpları hızla öğrenebilir.

Ancak birçok işletme yöneticisi, derin öğrenmeyi makine öğrenimi ile karıştırır. Her ikisi de yapay zekanın alt kümeleridir, bu yüzden aralarında çok büyük bir fark yok gibi. Ancak çukura girerseniz bazı ayrımlar oldukça görünür hale gelir. derin öğrenme vs makine öğrenimi. Makine öğrenimi ham verilerden öğrenip içgörüler elde edebilirken, bu verilerin yapılandırılması gerekir.

Öte yandan, yapılandırılmamış verileri belki görüntü ve metin biçiminde analiz etmek için derin öğrenme kullanılır. Derin öğrenme algoritmaları ayrıca insan beyninin sinirsel yollarını taklit etmek için özel olarak programlanmıştır. Öte yandan, makine öğrenimi algoritmaları, karmaşık programlama olmadan bağımsız olarak öğrenme konusunda daha yeteneklidir.

Derin öğrenmenin iş dünyasında da uygulamaları var, ancak makine öğrenimi algoritmaları, şimdi iş dünyasında kullanılan daha popüler AI biçimidir. Makine öğrenimi algoritmalarının tanımlayabildiği kalıplar, işletmelerin müşteri ilişkilerini geliştirmesine ve satış hunisinin ortalama müşteri davranışıyla daha uyumlu olmasına yardımcı olur.


7 İş yönetiminde makine öğrenimi uygulamaları

Makine Öğrenimi İşletme Yönetiminde Nasıl Çalışır? – EDTECH 4 BAŞLANGIÇ

Kaynak

Bunlar, iş yönetimi uygulamalarını optimize etmek için makine öğrenimi algoritmalarından elde edilen içgörülerin nasıl kullanılabileceği yollarından bazılarıdır:

1. Müşteri davranışının daha iyi anlaşılması

Perakende sektöründe müşteriler satın alıp almama, neyi satın alma, ne kadar satın alma vb. konularda yüzlerce karar verir. Bu, herhangi bir perakende şirketinin günlük olarak müşteri davranışları hakkında çok büyük miktarda veri ürettiği anlamına gelir. Makine öğrenimi algoritmaları bu verileri analiz edebilir ve alıcı davranışının önemli işaretlerini gösterebilir.

Hangi kararların nihai satın almayı teşvik ettiği, satışlar için en yoğun zaman, en çok satan ürün kategorileri vb., tümü bu makine öğrenimi algoritmalarından elde edilebilecek bilgilerdir. Kalıplar belirlendikten sonra, perakendeciler en iyi sonuçları elde etmek için bu müşteri davranışlarına hitap etmek için satış hunilerini tasarlayabilirler.

2. Arttırılmış otomasyonu uygulayın

Otomasyon, daha fazla insan dokunuşu gerektiren görevler için zamandan ve paradan tasarruf etmek için tekrarlayan görevleri iş gücünün sorumluluğundan kaldırma sürecidir. Bu tekrarlayan görevler, yazılım çözümlerine veya aynı kalıbı hatasız olarak tekrar tekrar gerçekleştirebilen diğer otomasyon sistemlerine verilir. Makine öğrenimi, otomasyonun uygulanabileceği bu tekrarlayan ritimleri belirlemeye yardımcı olur.

Makine öğrenimi algoritmaları, bir şirketin operasyonel ve üretim sürecindeki tüm verileri incelediğinde, hangi görevlerin aynı şekilde birden çok kez tekrarlandığını belirleyebilirler. Otomasyon daha sonra bu görevler için düşünülebilir. Üretim alanında, makine öğrenimi ve otomasyon, üretim sürecinin kalitesini ve verimliliğini sürekli iyileştirmek için birlikte çalışıyor.

Makine öğrenimi, sistemin sorunlu noktalarını belirleyebilir ve ardından sistem arızalarını beklemeden olası çözümler üzerinde çalışılabilir.

3. Daha güvenli finansal işlemler

Finans, makine öğrenimi algoritmalarının tahmine dayalı öngörülerini kullanabileceği önemli bir sektördür. İşletme yöneticilerinin sahtekarlık faturalarını ve müşteri hesaplarını belirlemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullandıkları bilinmektedir. Makine öğrenimi ayrıca harcama modellerini tahmin edebilir ve hisse ticareti için yararlıdır.

Gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları, piyasa koşullarını kesin olarak tahmin etmek için kullanılabilir ve işletmeler bu verilere göre finansal portföylerini ve kendi hisse fiyatlarını şekillendirebilir.

4. Gelişmiş siber güvenlik

Makine öğrenimi algoritmaları, farklı ticari kuruluşlarda siber güvenliği geliştirmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Makine öğrenimi algoritmaları, herhangi bir riskli durum ortaya çıkmadan önce bir sistemdeki güvenlik açıklarını belirleyebilir. Ayrıca, vicdansız satıcıları, müşterileri ve çalışan davranışlarını tespit etmek için öngörücü kapasitelerini kullanabilirler.

Makine öğrenimi algoritmalarının çok yaygın bir güvenlik kullanımı, e-posta gelen kutusu spam filtreleridir. Algoritmalar tüm şirket gelen kutuları üzerinde çalışmaya devam ettikçe, analiz etmek için çok fazla veri kazanır ve tüm riskli spam e-postaları, çalışanlar daha onunla etkileşime girme ve sistemi bozma şansı bulmadan önce ortadan kaldırabilir ve filtreleyebilir.

5. Ürün tavsiye sistemlerini uygulayın

Artık müşteriler için son derece doğru ve etkili ürün tavsiye sistemleri oluşturmak için makine öğrenimi algoritmaları kullanılıyor. Bu algoritmalar, yılların müşteri davranışlarından öğrenebilir ve her müşterinin en çok ne tür ürünler satın alacağını tahmin edebilir.

Algoritmalar ayrıca her müşterinin önceki satın alma geçmişini ve alıcı davranış analizini kullanarak marka envanterinden ilgi alanlarına en uygun ve satın alma olasılıkları en yüksek olan ürünleri tahmin eder. Ürün tavsiye motorları yeni ve harika bir satış aracı olarak lanse ediliyor ve birçok perakende markası için dönüşümleri artırıyor.

6. Görüntüleri tanımlama yeteneği

Makine öğrenimi birçok işletme yöneticisi tarafından şu amaçlarla kullanılmaktadır: görüntü tanıma. Görüntü tanıma, farklı endüstrilerde çeşitli amaçlarla kullanılmaktadır. Perakende alanında, nakitsiz ödemeler ve müşteri kimlik doğrulama hizmetleri, görüntü tanımadan yararlanıyor. Makine öğrenimi algoritmaları, görüntü tanımadan çok sayıda yararlı müşteri verisi çıkarabilir ve belirli davranışları tahmin etmeye yardımcı olabilir.

7. Daha iyi müşteri desteği

Makine öğrenimi algoritmaları, müşteri destek hizmetleri için yoğun olarak kullanılmaktadır. Bu algoritmalar, tam tonu ve anahtar kelimeleri ve farklı müşteri kategorilerini tatmin eden yanıtları bulmak için saatlerce müşteri-personel etkileşim verilerini inceleyebilir. Çoğu şirket, makine öğrenimi destekli müşteri destek hizmetlerini tanıttıktan sonra daha yüksek müşteri memnuniyeti bildiriyor.


Makine öğrenimi destekli bir strateji nasıl etkili bir şekilde uygulanır?

Yukarıda listelenen yedi uygulama, gelişmiş iş yönetimi için makine öğreniminin kullanıldığı birkaç yaygın yoldan yalnızca birkaçıdır. Birçok yenilikçi start-up ve büyük ölçekli pazar lideri, daha özel uygulamalar için mükemmelleştirilmiş kendi makine öğrenimi algoritmalarına sahiptir. Ancak bazı makine öğrenimi algoritmalarını operasyonel sistemlerinize entegre etmek yeterli değildir. Etkili organizasyonel değişiklikler yaratmak için bu algoritmaların içgörülerini kullanmak için iyi düşünülmüş bir plan olmalıdır.

Uzmanlar, bir şirket içindeki makine öğrenimi uygulamalarına daha yatay bir yaklaşıma sahip olunması gerektiğini öne sürüyor. Makine öğrenimi algoritmalarından elde edilen öngörüler tek bir departmanla sınırlandırılamaz. Şirket içindeki her departman veya ekip, kendi iyileştirmelerini yapmak için aynı veri içgörülerinden yararlanabilir. Örneğin, müşteri davranışına ilişkin bir içgörü satış ekibi tarafından satış desteleri oluşturmak için kullanılabilir, pazarlama ekibi bunu hedeflenen kampanyalar oluşturmak için kullanabilir ve müşteri destek ekibi bunu müşteri memnuniyeti derecelendirmelerini iyileştirmek için kullanabilir.

Makine öğrenimini tanıtırken hatırlanması gereken bir diğer önemli husus, bazı makine öğrenimi algoritmalarının çok büyük veri kaynağı gereksinimlerine sahip olmasıdır. Makine öğrenmesi algoritmalarından doğru ve etkili sonuçlar alabilmek için algoritmayı ihtiyaç duyduğu doğru tür ve kalitede veri beslemek çok önemlidir.

Tüm kuruluşlar bu ihtiyacı karşılayamaz. Bu nedenle, tamamen makine öğrenimi odaklı bir karar verme sürecine katılmadan önce, kuruluşunuzun makine öğrenimi algoritmasıyla bir kavram kanıtı aşaması yürüttüğünden emin olun. Bu aşamada, algoritmayı kullanmanın mümkün olup olmadığı test edilebilir ve bu test aşaması, bir başarısızlık olması durumunda şirkete büyük finansal aksiliklere mal olmaz.

Ancak son olarak ve belki de en önemlisi, makine öğreniminin asla insan işgücünüzün ve onların fikirlerinin yerini alamayacağını unutmayın. Bu nedenle, makine öğrenimini operasyonel iş akışına dahil ederken, iş gücünüze, getirilen değişiklikler konusunda kendinden emin ve rahat hissetmeleri için yeterli zaman ve güvence sağladığınızdan emin olun. Yalnızca bir iş gücü makine öğreniminden tam olarak yararlanmaya istekli olduğunda. içgörüler organizasyon tam potansiyeline ulaşabilecektir.

Herhangi bir işletmenin yönetim ekibinin bir parçasıysanız ve rakiplerinizi geride bırakmaya çalışıyorsanız, makine öğrenimi sizin için yararlı bir ortak olabilir. Kararlarınızı daha uygun maliyetli ve hedef odaklı hale getirecek ve başarı şansınızı istatistiksel olarak artıracak içgörüler sağlayacaktır. Bu nedenle, sürece bugün başlayın ve makine öğrenimini mümkün olan en kısa sürede iş yönetiminizin bir parçası olarak benimseyin.


Makine Öğrenimi İşletme Yönetiminde Nasıl Çalışır? – EDTECH 4 BAŞLANGIÇYazar Hakkında- Fatema Aliasgar, Mumbai, Hindistan’da yaşayan bir yazar ve editördür. Blog ve makale yazma konusunda 7 yıllık deneyime sahiptir. Boş zamanlarında kurgusal olmayan kitapları okumayı ve çocuklarıyla masa oyunları oynamayı seviyor.




Kaynak : https://edtech4beginners.com/2022/09/01/how-does-machine-learning-work-in-business-management/

SMM Panel PDF Kitap indir