Veri bilimi ile çevik yapay zekanın nasıl geliştirilebileceğini öğrenin

dizüstü bilgisayar etrafındaki üç simge

Veri bilimi nedir ve neden önemli?

 

Veri bilimi, yapısal ve yapısal olmayan verilerden bilgi ve içgörü elde etmek için algoritmaları, yöntemleri ve sistemleri kullanma sürecidir. Veri bilimi, kullanıcıların tahminlerde bulunmalarına, optimizasyonu geliştirmelerine, operasyonları ve karar alma sürecini iyileştirmelerine yardımcı olmak için analitik ve makine öğrenimini kullanır.

Günümüzde veri bilimi ekiplerinden çok sayıda soruyu yanıtlamaları beklenmektedir. İş dünyası, bunun gibi araçlarla desteklenen gerçek zamanlı içgörülere dayalı olarak daha başarılı tahmin ve optimizasyon talep etmektedir.

Veri bilimi yaşam döngüsü, verilerin ilgili kaynaklardan toplanmasıyla, temizlenmesiyle ve makinelerin anlayabileceği biçimlere aktarılmasıyla başlar. Sonraki aşamada kalıpların ve eğilimlerin bulunması için istatistik yöntemleri ve diğer algoritmalar kullanılır. Daha sonra tahmin ve öngörü için modeller programlanıp oluşturulur; son olarak da sonuçlar yorumlanır.

Yapay zeka, makine öğrenimi ve otomasyondaki gelişmeler iş dünyasına yönelik veri bilimi araçlarının standardını yükseltmiştir. Bunun sonucunda da çeşitli iş birimleri genelinde uzman veri bilimcileri, vatandaş veri bilimcileri, programcılar, mühendisler ve iş analistlerini içeren veri bilimi ekipleri oluşmuştur.

Buradaki fırsat son derece büyüktür. Veri hazırlığı gibi veri bilimindeki yorucu görevlerin otomasyonu ve kodlama deneyimi olmayan (00:21) analistlerin model oluşturma için desteklenmesi, işin çevikliğini ve yenilikçiliğini sürdürmesini sağlar. Veri bilimi yaşam döngüsünün otomatikleştirilmesi, uzman veri bilimcilerinin, alanın daha ilginç ve yenilikçi yönlerine odaklanmalarına imkan tanır. Veri bilimi teknolojisi ve otomasyon ile bir araya getirilen insan zekası, bir işletmenin verilerden daha fazla değer elde etmesine yardımcı olur.

Veri bilimi

 

2025 yılına kadar veri bilimi faaliyetlerinin %50'si yapay zekayla otomatikleştirilecek, böylece yetenek eksikliği sıkıntısı hafifletilmiş olacak*. IBM, veri bilimi ve yapay zeka yaşam döngüsünün yönetimini otomatikleştirmek için AutoAI olanağını sağlıyor.

%80

Veri bilimcileri zamanlarının %80'ini verileri bulmaya, temizlemeye ve düzenlemeye harcıyor**

#1

Veri bilimcisi, 2019'un en çok gelecek vaadeden pozisyonu oldu***

Veri bilimi günümüzde neden önemli?

Yeni teknolojilerin ve araçların yanı sıra sosyal, mobil ve aygıt verilerinin hacmi ve çeşitliliğiyle birlikte veri bilimi (03:43) günümüzde her zamankinden çok daha geniş kapsamlı bir role sahip. İş dünyasında veri bilimi ve yapay zeka (06:13), teknoloji destekli bir strateji olarak değerlendiriliyor. Veri biliminin etkili olması için, tüm yaşam döngüsünün geleneksel analitiği desteklemenin yanı sıra modern uygulamalarla da uyumlu bir şekilde çalışması gerekir. Bu da veri bilimi uygulamasının rutin, yorucu görevlerin dışında gelişmesi gerektiği anlamına gelir. Oysa bir veri bilimcisinin zamanının %85 kadarı genellikle makine öğreniminin geliştirilmesi için verilerin temizlenmesi, şekillendirilmesi ve bir yerden başka bir yere taşınmasıyla geçer. Kalıpları ve eğilimleri bulmak, modelleri oluşturmak, tahmin ve öngörülerde bulunmak, sonuçları yorumlamak için ise geriye çok az bir zaman kalır.

Neyse ki bunun için bir çözüm var. Modern veri bilimindeki en son gelişme, veri bilimi yaşam döngüsünün veri hazırlığı ve modelleme aşamalarını otomatikleştiren AutoAI yeteneğidir. Artık hem daha çok veri bilimci uzman becerilerini amaçlarına uygun şekilde kullanabiliyor, hem de daha çok sayıda işletme, tahminden optimizasyona kadar veri biliminden yararlanabiliyor.

Veri bilimi için önemli sorular

  • Kaybedeceğimiz bir sonraki binlerce müşteri kim ve neden?
  • Nerede bir başka kiosk veya yeni bir mağaza kurmalıyız?
  • Kaybetme riskimizin en yüksek olduğu yüksek performanslı çalışanlar hangileri?
  • Ürünleri farklı şekilde fiyatlandırırsak maliyet tasarrufu yapabilir miyiz?
  • Ekibim doğru kişilere doğru şeyleri sunuyor mu?

→ Yapay zeka kullanım senaryosu raporunu okuyun

→ Yapay zeka web seminerini izleyin (bağlantı IBM dışındadır)

 

Veri bilimi aracığıyla başarı

İşletmelerin rekabet avantajı elde etmek için verileri kullanma yollarından bazıları şunlardır:

Müşteri deneyimi

Büyük bir çağrı merkezi teknolojisi sağlayıcısı, çağrı merkezi deneyimini yeniden yaratmak ve müşterilerden değerli içgörüler elde etmek için verileri kullanıyor.

Koruyucu sağlık hizmetleri

Bir acil bakım kliniği, sağlayıcıların koruyucu işlemleri etkin bir şekilde izlemelerine ve harekete geçmelerine yardımcı olmak için veri bilimcilerine başvurarak hastaların hayatta kalma oranını iyileştirdi.

Risk yönetimi

Bir bankanın modeli doğru değilse, bunun yıkıcı sonuçları olabilir. Büyük bir banka riski azaltma yöntemini geliştirmek ve model riskini azaltmak için veri bilimini kullandı.

Güvenlik ve güvenilirlik

Dünyanın en büyük otomobil üreticilerinden biri, sürücü davranışını anlamak ve daha güvenli, emniyetli ve kişiye özel otomobiller tasarlamak için veri bilimini kullandı.

Müşteri sadakati

Birleşik Krallık'ta büyük bir perakende markası, eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek, promosyonları optimize etmek ve 15 milyonun üzerinde sadakat kartı sahibinin harcamalarını artırmak için veri biliminden yararlanıyor.

İlgili ürünler ve olanaklar

IBM Watson Studio

IBM Watson® Studio, uygun ölçekte modeller oluşturmak ve eğitmek için verilerle daha kolay ve işbirliği içinde çalışmaya olanak tanıyan araçlar sağlar. Size modelleri verilerinizin bulunduğu yerde oluşturma ve hibrit ortamda herhangi bir yerde devreye alma esnekliği sunar; böylece veri bilimini daha hızlı bir biçimde işlevsel hale getirebilirsiniz.

IBM Watson Visual Recognition

IBM Watson Visual Recognition, Watson API'leri aracılığıyla sahneler, nesneler ve yüzlere ilişkin videoları ve resimleri analiz etmek için derin öğrenme algoritmalarını kullanır. Görsel içerik ile önceden eğitilmiş modeller kullanarak sonuç elde etme süresinin kısaltılmasına yardımcı olur.

IBM Cloud Pak for Data

IBM Cloud Pak™ for Data, bir çoklu bulut platformuyla verileri toplamanıza, düzenlemenize ve analiz etmenize yardımcı olur. Verileri daha kolay erişilir hale getiren ve yapay zekayla içgörüleri talebe göre ölçeklemenize yardımcı olan güvenli bir analitik temeli oluşturur.

IBM Decision Optimization

IBM Decision Optimization, veri bilimcilerinin makine öğrenimiyle ilgili kararları optimize etmelerine yardımcı olmak üzere matematiksel ve hesaplamalı bilimleri kullanan araçlar sunar. Karar optimizasyonu modelleri artık Watson Machine Learning içinde bir hizmet olarak daha kolay devreye alınabilir.

IBM Watson OpenScale

IBM Watson OpenScale™, yaşam döngüsünde yapay zeka sonuçlarını takip eder ve ölçer; istenen herhangi bir yerde oluşturulan ve çalışan modeller için yapay zekayı değişen iş durumlarına göre uyarlar ve yönetir.

Derin öğrenme

IBM Watson Studio kapsamındaki derin öğrenme hizmeti, veri bilimcilerin sinir ağlarını görsel olarak tasarlamalarına ve yalnızca kullanılan kaynaklar için ödeme yaparken aynı zamanda eğitim çalışmalarını yatay olarak ölçeklemelerine yardımcı olur.

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS® Modeler, kuruluşların üretim ölçeğindeki modeller için değer elde etme sürecini hızlandırmak üzere sürükle-bırak özellikli veri bilimini kullanmalarına olanak sağlar.

IBM Watson Studio Desktop

Watson Studio Desktop, ürünü herkesin istediği yerde ve dilediği anda kullanmaya başlamasına, modeller oluşturmasına ve bunları devreye almasına yardımcı olur.

IBM Watson Machine Learning Accelerator

Watson Machine Learning çok kullanıcılı, dağıtılmış bir ortamda makine öğrenimi ve derin öğrenme modeli devreye alım kapsamını genişletir.

Watson Studio Premium

IBM, tahmine dayalı ve normatif analitiği bulut tabanlı bir veri ve analitik platformunda bir araya getirerek kuruluşların yapay zekayı ve veri bilimini kullanarak değer elde etme sürecini hızlandırmalarına olanak sağlar. IBM Cloud Pak for Data için Watson Studio Premium, önemli miktarda yatırım getirisi (PDF, 1.6 MB) elde edilmesine yardımcı olur.

Sektörünüz için veri bilimi çözümleri

Sağlık hizmetleri

Klinik deneylerden, hasta verilerinden ve diğer verilerden içgörüleri ortaya çıkarın:

  • Sağlık sorunlarını tahmin edin ve uyarılarla hayatların kurtarılmasına yardımcı olun
  • Yanlış tanıları azaltın
  • Semptomlarla ilgili kalıpları belirleyin
  • Reçeteli ilaçlardaki riskleri ortadan kaldırın

Bankacılık

Makine öğrenimi destekli, yenilikçi bir hibrit bulut uygulamasıyla müşteri hizmetlerini hızlandırın:

  • Satış ekibinin, kredi başvurularına anında yanıt vermesini sağlayın
  • Mobil kredi skoru uygulaması oluşturun
  • Müşterileri memnun edin ve gelirleri artırın

Üretim

Makine öğrenimi teknolojisiyle otonom araç üretimini destekleyin:

  • Makine öğrenimiyle otonom otomobil sensörlerini eğitin
  • Uygun ölçekte üretim maliyetini azaltın
  • Sürücüsüz otomobilleri daha uygun fiyatlı ve daha güvenli hale getirin

Bilgisayar hizmetleri

Yapay zeka destekli robotik süreç otomasyonuna (RPA) olanak sağlayın:

  • Çalışanların stratejik faaliyetlere odaklanmalarına yardımcı olun
  • Watson Machine Learning ile RPA yatırımını artırın
  • RPA çözümü geliştirme süresini %20 hızlandırın

Medya ve eğlence

Makine öğrenimiyle TV izleyicilerine ilişkin daha hızlı ve kapsamlı içgörüler elde edin:

  • Daha karmaşık izleyici verilerine ilişkin içgörüleri hızlandırın
  • Talepler değiştikçe hızlı, kolay ölçeklemeye olanak sağlayın
  • İşin etkinleştirilmesine odaklanın

Eğitim

Öğrenci verileri, müfredat, anketler, testler ve diğer verilerden yararlanın:

  • Kişiye özel planlamayı, izlemeyi ve veri bilinçli danışmanları destekleyin
  • Öğrenmeyle ilgili eksiklikleri belirleyin
  • Öğrencilerin daha hazırlıklı olmalarını sağlayın

Veri bilimi başarı öyküleri

Güvenlik gereksinimlerini karşılarken açık kaynaklı veri bilimi araçlarını entegre ediyor

Veri bilimi ve makine öğrenimini kullanarak model riskini yönetiyor

Veri bilimi ve yapay zekayı kullanarak izleyici deneyiminin geleceğini yeniden tanımlıyor

Çevrimdışı optik okuyucular (OCR) için derin öğrenme modellerini eğitiyor ve devreye alıyor

Modelleme sürecini hızlandırıp arz ve talebi optimize ediyor

Hızlı kredi riski değerlendirmelerini kullanarak müşteri hizmetlerini hızlandırıyor ve riski kontrol altına alıyor

Veri bilimi suçlarıyla savaşma: Doğru kaynakları, doğru yerde ve doğru anda devreye alın

Veri bilimi ve makine öğrenimini kullanarak vahşi yaşam popülasyonunun sağlığını koruyor

Kalite yönetiminde makine öğreniminden yararlanarak fabrikaları daha akıllı hale getiriyor

O’Reilly: İş için çevik yapay zeka

Yapay zekanın bir sonucu olarak, önümüzde 10 yılda 13 trilyon $ yeni iş değeri elde edilmesi bekleniyor. Ancak yapay zekanın uygulanmasında bir standart yok ve proje hatası riskini azaltmak zor. Carlo Appugliese, Paco Nathan, ve William S. Roberts gibi uzmanlardan, ekibinizi başarıya götürecek Çevik Yapay Zeka uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinin.

* “How to choose the right data science and machine learning platform”, Gartner Research, Mart 2019

** “What Data Scientists Really Do, According to 35 Data Scientists”, Harvard Business Review, Ağustos 2018

*** “Why data scientist is the most promising job of 2019”, TechRepublic, Ocak 2019