Şirketler Hangi Yapay Zeka Modellerini Kullanıyor?
İşletmeler yapay zeka modellerini müşteri memnuniyetini ve üretkenliği artırmak, finansal tahminler yapmak ve daha birçok alanda kullanıyorlar.
Şirketler Hangi Yapay Zeka Modellerini Kullanıyor?
Yapay zeka modelleri, son yıllarda hemen hemen her sektörde kullanılmaya başlandı. İşletmeler, bu modelleri müşteri memnuniyetini ve üretkenliği artırmak, finansal tahminler yapmak ve daha birçok alanda kullanıyorlar. Bu modellerden bazıları, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), Generative Adversarial Networks (GAN), Deep Reinforcement Learning (DRL), Transformer Networks, Autoencoder, Support Vector Machines (SVM), Decision Trees, K-Nearest Neighbors (KNN) ve Gradient Boosting Machines (GBM)’dir.
Modellerin Gerçek Hayatta Kullanılan Örnekleri:
CNN (Convolutional Neural Networks) ve Şirketlerdeki Uygulamaları
Convolutional Neural Networks (CNN), özellikle görüntü ve video analizi alanında devrim yaratmış bir yapay zeka modelidir. CNN’ler, görüntülerdeki desenleri, nesneleri ve diğer görsel ögeleri tanıyabilme yetenekleriyle bilinir. Bu modeller, çok katmanlı perceptronlara (Perceptron (Algılayıcı), tek katmanlı bir yapay sinir ağının temel birimidir. Eğitilebilecek tek bir yapay sinir hücresinden oluşmaktadır. Denetimli bir öğrenme algoritmasıdır.) benzer bir yapıya sahiptir ancak görüntü işleme için özelleştirilmiş özelliklere sahiptirler. CNN’ler, görüntülerden özellik çıkarma, sınıflandırma ve tanıma işlemleri yapabilen güçlü araçlardır.
Google Fotoğraflar ve CNN
Google Fotoğraflar, kullanıcıların fotoğraflarını daha kolay yönetebilmeleri için CNN kullanır. Bu uygulama, milyonlarca fotoğraf arasından benzer ögeleri (yüzler, yerler, nesneler) tanıyarak otomatik olarak sınıflandırma yapabilir. Kullanıcılar, belirli bir kişiyi, yer adını veya nesneyi arattığında, Google Fotoğraflar bu sorguları anında ve doğru bir şekilde sonuçlandırabilir. CNN’ler sayesinde, Google Fotoğraflar kullanıcıların fotoğraflarını otomatik olarak etiketler, düzenler ve aranabilir hale getirir.
Facebook ve CNN
Facebook, kullanıcıların yüklediği fotoğraflarda otomatik olarak yüz tanıma ve etiketleme özelliği sunar. Bu özellik, CNN’lerin gücünü kullanarak çalışır. Facebook’un CNN tabanlı yüz tanıma sistemi, milyarlarca kullanıcının fotoğraflarındaki yüzleri hızla tanıyabilir ve kullanıcıların arkadaşlarını etiketlemesine yardımcı olabilir. Bu sistem, büyük ve çeşitli bir veri seti üzerinde eğitilmiştir, bu nedenle farklı ışıklandırma koşulları, pozisyonlar ve açılardaki yüzleri bile tanıyabilir. Facebook’un bu teknolojisi, sosyal medyada fotoğraf paylaşımını daha interaktif ve kullanışlı hale getirir.
Tesla ve CNN
Tesla, otomatik pilot ve tam otomatik sürüş sistemlerinde CNN’leri kullanarak devrim niteliğinde adımlar atmaktadır. Bu sistemler, çevrelerini anlamak ve trafikte güvenli bir şekilde hareket etmek için yüksek çözünürlüklü kameralardan gelen görüntüleri işler. CNN’ler, bu görüntüleri analiz ederek araçların, yayaların, yol işaretlerinin ve diğer nesnelerin konumlarını anlamada kritik rol oynar. Tesla’nın otomatik sürüş teknolojisi, karışık trafik durumlarında bile güvenli kararlar alabilmek için bu derin öğrenme modellerine güvenir.
RNN (Recurrent Neural Networks) ve Şirketlerdeki Kullanımları
Yapay zeka modellerinden RNN’ler, girdiler arasındaki bağlantıları anlamak ve zamanla değişen verileri işleyebilmek için tasarlanmıştır. Bu özellik, doğal dil işleme, ses tanıma ve diğer benzeri alanlarda RNN’leri vazgeçilmez kılar. RNN’ler, sıralı verilerin derinlemesine anlaşılmasını ve işlenmesini sağlayarak, Twitter, Amazon Alexa ve Google Translate gibi uygulamaların daha akıllı, etkileşimli ve kullanıcı dostu hale gelmesine yardımcı olur.
Twitter (X) ve RNN
Twitter, kullanıcıların tweet’lerindeki duygusal durumları ve eğilimleri analiz etmek için RNN teknolojisinden yararlanır. Bu analiz, tweet’lerde kullanılan dillerin, ifadelerin ve kavramların zaman içindeki sıralı yapısını anlamayı gerektirir. RNN’ler, bu sıralı verileri işleyerek, kullanıcıların duygularını ve bu duyguların zaman içinde nasıl değiştiğini tahmin edebilir. Bu, Twitter’ın kullanıcı deneyimini kişiselleştirmesine, trendleri belirlemesine ve duyarlı içeriği tespit etmesine olanak tanır.
Amazon Alexa ve RNN
Amazon’un popüler sesli asistanı Alexa, kullanıcıların sesli komutlarını anlamak ve uygun yanıtlar üretmek için RNN modellemesini kullanır. Alexa, kullanıcıların söyledikleri komutları, soruları ve ifadeleri doğru bir şekilde işlemek için ses sinyallerini sıralı veri olarak ele alır. RNN’ler, bu sıralı ses verilerini analiz ederek, kullanıcının niyetini ve taleplerini anlamada kritik bir rol oynar. Bu, Alexa’nın doğal dil işleme yeteneklerini güçlendirir ve kullanıcılarla daha akıcı ve doğal bir etkileşim sağlar.
Google Translate ve RNN
Google Translate, dil çevirisi yaparken RNN teknolojisini kullanır. Dil çevirisi, kaynak dildeki cümlelerin veya metinlerin, hedef dilde doğru ve anlamlı bir şekilde yeniden oluşturulmasını gerektirir. RNN’ler, cümlelerin sıralı yapısını ve dilbilgisini anlamak için kullanılır. Bu, Google Translate’in kaynak metni daha doğru bir şekilde anlamasını ve hedef dile uygun, akıcı çeviriler üretmesini sağlar. RNN’lerin bu kullanımı, Google Translate’in çeşitli diller arasında karmaşık çeviriler yapabilmesine olanak tanır ve kullanıcıların farklı dillerdeki metinleri kolayca anlamalarını sağlar.
GAN (Generative Adversarial Networks) ve İnovatif Uygulamaları
Yapay zeka modellerinden GAN’lar, özellikle gerçekçilik ve detay seviyesi yüksek verilerin üretimi söz konusu olduğunda, önemli bir yere sahiptir. Adobe, Nvidia ve Uber gibi teknoloji devleri, bu modellemeyi kullanarak çığır açan uygulamalar geliştirmişlerdir.
Nvidia ve GAN
Nvidia, GAN yapay zeka modellemesini kullanarak ultra gerçekçi görüntüler ve videolar oluşturmakta öncüdür. Şirket, özellikle video oyunları ve sanal gerçeklik uygulamaları için gerçek zamanlı grafikler üretmede GAN’ları kullanır. Nvidia’nın GAN tabanlı teknolojileri, gerçek dünya sahnelerini ve nesnelerini simüle eden yüksek kaliteli görüntüler üretir. Bu, oyun ve simülasyon endüstrilerinde, kullanıcı deneyimini zenginleştirir ve daha gerçekçi sanal dünyaların yaratılmasını sağlar.
Uber ve GAN
Uber, GAN modellemesini otomatik araç teknolojisinin geliştirilmesinde kullanır. Şirket, gerçek dünya koşullarını simüle eden ve sürücüsüz araçların çeşitli senaryolarda nasıl tepki vereceğini öğrenmelerine yardımcı olan sanal ortamlar oluşturmak için GAN’lardan yararlanır. Bu simülasyonlar, otomatik araçların karşılaşabileceği nadir veya tehlikeli durumları güvenli bir şekilde modelleyebilir. Uber’in GAN kullanımı, otomatik araçların gerçek dünyada daha güvenli ve etkili bir şekilde navigasyon yapmalarını sağlayacak değerli veriler ve deneyimler sunar.
Adobe Photoshop ve GAN
Adobe, Photoshop’un “Content-Aware Fill” özelliği için GAN modellemesini kullanır. Bu özellik, kullanıcıların fotoğraflardan istenmeyen objeleri silmesine ve boşalan alanın, geri kalan görüntüyle uyumlu bir şekilde otomatik olarak doldurulmasına olanak tanır. GAN’lar, bu süreçte, silinen alanı doldurmak için gerçekçi dokular ve detaylar üretir. Bu, özellikle karmaşık arka planlara sahip fotoğraflarda, doldurulan alanın doğal görünmesini sağlar. Adobe’nin bu teknolojisi, profesyonel ve amatör fotoğrafçıların çalışmalarını kolaylaştırır ve fotoğraf düzenleme yeteneklerini genişletir.
DRL (Deep Reinforcement Learning) ve Yenilikçi Kullanımları
Yapay zeka modellerinden DRL, karar verme süreçlerindeki karmaşıklığı yönetmek ve optimum stratejileri geliştirmek için güçlü bir yöntem sunar. Bu bölümde, Uber, DeepMind ve Google DeepMind’ın DRL’i nasıl kullandıklarına dair detaylara daha yakından bakalım.
Uber ve DRL
Uber, DRL’i sürücüsüz araç teknolojisinin geliştirilmesinde kullanır. Bu alanda, DRL, araçların karmaşık ve dinamik yol ortamlarında nasıl davranmaları gerektiğini öğrenmelerine yardımcı olur. Özellikle, trafik akışını tahmin etme, engellere tepki verme ve güzergah optimizasyonu gibi alanlarda DRL kullanılır. Uber’in DRL uygulaması, sürücüsüz araçların gerçek zamanlı karar verme yeteneklerini geliştirir ve bu araçların daha güvenli ve etkili bir şekilde navigasyon yapmalarını sağlar.
Google DeepMind ve Video Oyunları
Google DeepMind, video oyunlarındaki performansı optimize etmek için de DRL kullanır. Örneğin, Atari oyunları üzerinde yapılan çalışmalarda, DRL algoritmaları sıfırdan başlayarak oyunları oynamayı ve insan oyuncuları geride bırakacak stratejiler geliştirmeyi öğrendi. Bu yaklaşım, yapay zekanın öğrenme ve adaptasyon yeteneklerini gösterir ve video oyunlarındaki karmaşık problem çözme, keşif ve strateji geliştirme gibi alanlarda DRL’in potansiyelini ortaya koyar.
DeepMind ve AlphaGo
DeepMind, DRL’i kullanarak, Go oyununda insan dünya şampiyonlarını yenen AlphaGo adlı yapay zeka sistemini geliştirdi. Go, stratejik derinliği ve oyun tahtasındaki muazzam olası hamle sayısı ile bilinir. AlphaGo’nun başarısı, DRL’in karmaşık problem çözme ve stratejik düşünme becerilerini nasıl modelleyebileceğini göstermektedir. AlphaGo, rakibin hamlelerine karşı en iyi stratejiyi seçmek için DRL’den yararlanır, bu da yapay zekanın insan düzeyinde karmaşık oyunlarda rekabet edebileceğini kanıtlar.
Transformer Networks ve NLP’de Devrim
Yapay zeka modellerinden Transformer Networks, sekans verilerini işlerken eşzamanlılık sağlayan ve “attention” mekanizması sayesinde verinin farklı bölümleri arasındaki ilişkileri dinamik olarak öğrenen bir mimariye sahiptir. Bu özellikler, onları doğal dil işleme görevlerinde özellikle güçlü kılar.
Google Translate ve Transformer Networks
Google Translate, farklı diller arasında doğru ve akıcı çeviriler yapmak için Transformer Networks’ten yararlanır. Bu teknoloji, kaynak ve hedef diller arasındaki karmaşık dilbilgisel yapıları ve anlamları öğrenerek, yüksek kaliteli çeviriler sağlar. Transformer Networks, Google Translate’in geniş bir dil yelpazesinde etkili çeviriler yapabilmesinin anahtarıdır ve bu, dünya çapında milyonlarca insanın farklı dillerdeki metinleri anlamasına yardımcı olur.
OpenAI ve GPT-3
OpenAI’nin GPT-3 modeli, Transformer Networks mimarisini kullanarak, metin üretme, soru-cevap, özetleme ve dil çevirisi gibi çeşitli NLP görevlerinde olağanüstü performans sergiler. GPT-3, geniş bir veri seti üzerinde eğitilmiş olup, dilin nüanslarını ve bağlamını anlayabilme yeteneğine sahiptir. Bu model, doğal dildeki kullanıcı sorgularına yanıt vermede, yaratıcı metinler üretmede ve hatta programlama kodu yazmada kullanılabilir. GPT-3, NLP’de yapay zekanın ulaşabileceği potansiyeli göstermektedir.
Apple Siri ve Transformer Networks
Apple Siri, kullanıcıların doğal dildeki komutlarını anlayıp yanıt vermek için Transformer Networks kullanır. Siri, konuşma tanıma, dil anlama ve metin üretme gibi bir dizi karmaşık NLP görevini gerçekleştirebilir. Transformer mimarisi, Siri’nin kullanıcı sorgularını daha doğru bir şekilde anlamasını ve bunlara anlamlı yanıtlar üretmesini sağlar. Bu, kullanıcıların daha akıcı ve doğal bir etkileşim deneyimi yaşamasına olanak tanır.
Autoencoder’ların Gücü: Kişiselleştirilmiş Öneri Sistemleri
Yapay zeka modellerinden Autoencoder’lar, veri setlerindeki karmaşık ilişkileri öğrenmek ve bu bilgileri kullanıcıya özel öneriler sunmak için ideal araçlardır.
Netflix ve Autoencoder
Netflix, benzer şekilde, kullanıcıların izleme alışkanlıklarını ve beğenilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş film ve dizi önerileri sunmak için autoencoder’ları kullanır. Autoencoder’lar, kullanıcıların izlediği içerikleri temsil eden veri setlerini işleyerek, benzer içerikleri tercih eden kullanıcı grupları arasında bağlantılar kurar. Bu teknik, Netflix’in kullanıcıların beğeneceği içerikleri daha doğru bir şekilde tahmin etmesini ve böylece kullanıcı memnuniyetini artırmasını sağlar.
Amazon ve Autoencoder
Amazon, müşteri satın alma davranışlarını analiz etmek ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunmak için autoencoder modellemesini kullanır. Autoencoder’lar, büyük ve çeşitli ürün kataloglarından müşterilerin satın alma geçmişi ve gezinme davranışlarını öğrenir. Bu modelleme, müşterilerin ilgi alanlarına ve satın alma eğilimlerine dayanarak hangi ürünlerin önerileceğini belirler. Amazon’un bu yaklaşımı, müşteri deneyimini kişiselleştirir ve satışları artırır.
Spotify ve Autoencoder
Spotify, müzik öneri sistemlerinde autoencoder modellemesini kullanır. Bu sistemler, kullanıcıların dinleme alışkanlıklarını ve tercihlerini analiz eder, ardından benzer müzik zevklerine sahip diğer kullanıcıların tercihleriyle karşılaştırır. Autoencoder’lar, bu süreçte kullanıcıların dinlediği şarkıları ve sanatçıları daha düşük boyutlu bir temsil alanına sıkıştırır, bu sayede kullanıcıların zevklerine en uygun şarkı ve sanatçı önerileri yapılabilir. Bu, kullanıcı deneyimini kişiselleştirmeye ve kullanıcının keşfetmediği yeni müzikler sunmaya yardımcı olur.
SVM (Support Vector Machines) ve Uygulama Alanları
Yapay zeka modellerinden SVM, karmaşık veri setlerini analiz ederek, özellikleri arasında en iyi ayrımı sağlayan sınırları belirleyebilir. Bu özelliği, çok çeşitli alanlarda değerli kılar.
Amazon ve Ürün Yorumlarının Sınıflandırılması
Amazon, ürün yorumlarını analiz edip sınıflandırmak için SVM modellemesini kullanır. Bu işlem, müşteri geri bildirimlerinden elde edilen verileri pozitif veya negatif gibi kategorilere ayırır ve potansiyel alıcılar için ürün önerileri oluşturur. SVM, metin tabanlı verilerin analizinde, duyarlılık analizinde ve müşteri memnuniyeti trendlerinin belirlenmesinde etkili bir araçtır. Amazon’un bu teknolojiyi kullanması, müşteri deneyimini iyileştirme ve ürün kataloglarını daha iyi yönetme çabalarının bir parçasıdır.
Kaggle ve Makine Öğrenmesi Yarışmaları
Kaggle, dünya çapında veri bilimcileri arasında popüler bir platformdur ve birçok makine öğrenmesi yarışmasında SVM modellemesi kullanılır. Bu yarışmalar, katılımcıları çeşitli sınıflandırma, regresyon ve diğer tahmin görevlerinde yarıştırır. SVM, genellikle yüksek doğruluk oranları elde edebilen ve farklı veri türlerinde güçlü performans gösteren bir model olarak tercih edilir. Kaggle yarışmaları, SVM’in çeşitli problemleri çözme kapasitesini ve esnekliğini sergiler.
IBM Watson ve Tıbbi Teşhisler
IBM Watson, tıbbi teşhis ve tedavi önerileri sunarken SVM modellemesini kullanır. SVM algoritması, hastalara ait klinik verileri (örneğin, laboratuvar test sonuçları, görüntüleme bulguları) analiz ederek, belirli hastalıkların varlığını tahmin eder. Bu model, veri setlerindeki karmaşık ilişkileri ve desenleri öğrenerek, doktorların doğru teşhis koymalarına yardımcı olabilir. Watson’un bu kabiliyeti, özellikle nadir görülen veya belirtileri benzer diğer hastalıklarla karışabilen durumlar için hayati önem taşır.
Decision Trees ve Çeşitli Sektörlerdeki Uygulamaları
Yapay zeka modellerinden Decision Trees (Karar ağaçları), karmaşık veri setlerini basitleştirerek, önemli kararlar alınırken yüksek değerli bilgiler sunar.
Procter & Gamble ve Üretim Hatlarının Optimizasyonu
Procter & Gamble, üretim hatlarını optimize etmek için decision trees modellemesini kullanır. Bu model, üretim süreçlerindeki verimlilik kayıplarının nedenlerini belirlemek, hammadde kullanımını en uygun hale getirmek ve üretim hatlarının performansını artırmak için değerli içgörüler sağlar. Karar ağaçları, farklı üretim senaryolarının sonuçlarını analiz ederek, en etkili üretim stratejilerinin belirlenmesine yardımcı olur. Bu sayede, şirket maliyetleri düşürebilir ve üretim verimliliğini artırabilir.
Airbnb ve Müşteri Memnuniyetinin Artırılması
Airbnb, müşteri memnuniyetini artırmak ve daha etkili teklifler yapmak için decision trees kullanır. Karar ağaçları, müşteri geri bildirimleri ve davranış verilerini analiz ederek, kullanıcıların tercihlerini ve beğenilerini daha iyi anlamayı sağlar. Bu modelleme, hangi özelliklerin kullanıcı memnuniyetini en çok artırdığını belirlemeye ve potansiyel müşterilere yönelik kişiselleştirilmiş teklifler oluşturmaya yardımcı olur. Airbnb’nin bu yaklaşımı, kullanıcı deneyimini iyileştirme ve hizmet kalitesini artırma çabalarının bir parçasıdır.
Google Analytics ve Web Sayfası Ziyaretçi Davranışlarının Analizi
Google Analytics, web sayfası ziyaretçi davranışlarını analiz etmek için decision trees modellemesini kullanır. Bu teknik, web sitesi trafiği, kullanıcıların site içindeki hareketleri, dönüşüm oranları gibi verileri inceleyerek, web sitesinin performansını artıracak stratejiler geliştirmek için kullanılır. Karar ağaçları, örneğin, hangi sayfaların daha fazla dikkat çektiğini veya hangi kullanıcı eylemlerinin satın alma gibi dönüşümlere yol açtığını belirleyebilir. Bu bilgiler, web sitesi sahiplerinin ve pazarlamacıların içerik ve kullanıcı deneyimini optimize etmelerine olanak tanır.
KNN (K-Nearest Neighbors) ve Uygulama Alanları
Yapay zeka modellerinden KNN algoritması, benzerlik ölçütlerine dayanarak çalışır ve en yakın komşuluk ilişkilerini kullanarak veri noktaları arasında tahminler yapar.
Google Maps ve Trafik Durumu Tahmini
Google Maps, trafik durumu ve seyahat süresi tahminleri için KNN modellemesini kullanır. Bu uygulamada, KNN algoritması, mevcut trafik bilgileri ve geçmiş verilere dayanarak, belirli bir rota üzerindeki trafik yoğunluğunu tahmin eder. Kullanıcıların belirlediği konumlar arasındaki mesafe ve mevcut trafik koşulları dikkate alınarak, en hızlı rota ve tahmini varış süresi hesaplanır. Bu tahminler, kullanıcılara daha etkili seyahat planlaması yapmalarında yardımcı olur.
Spotify ve Müzik Önerileri
Spotify, kullanıcılara müzik önerileri yapmak için KNN modellemesini kullanır. Bu sistem, kullanıcıların dinlediği şarkılar ve sanatçılar ile benzer müzik zevklerine sahip diğer kullanıcıların tercihlerini karşılaştırır. KNN algoritması, benzer kullanıcıların tercih ettiği şarkıları analiz ederek, her kullanıcıya özel müzik önerileri sunar. Bu kişiselleştirilmiş öneri sistemi, kullanıcıların yeni sanatçılar ve şarkılar keşfetmelerine yardımcı olur ve müzik dinleme deneyimini zenginleştirir.
Yelp ve Restoran Keşfi
Yelp, kullanıcıların belirli bir konumda bulunan restoranları keşfetmelerine yardımcı olmak için KNN modellemesini kullanır. KNN algoritması, kullanıcıların konumlarına ve tercihlerine en yakın restoranları sıralayarak önerir. Bu, kullanıcıların ilgi alanlarına ve geçmiş aramalarına dayanarak kişiselleştirilmiş restoran önerileri almasını sağlar. Yelp’in bu özelliği, kullanıcıların yeni ve ilginç yemek deneyimleri keşfetmelerine olanak tanır.
GBM (Gradient Boosting Machines) ve Kullanım Alanları
Yapay zeka modellerinden GBM, veri setlerindeki karmaşıklıkları ve non-lineer ilişkileri modellemek için güçlü bir araçtır. LinkedIn, Facebook ve Airbnb gibi büyük teknoloji şirketleri, GBM’i farklı amaçlar için kullanarak önemli başarılar elde etmiştir.
Facebook ve Kullanıcı Davranışlarının Analizi
Facebook, kullanıcı davranışlarını analiz etmek ve kişiye özel ilgili reklamlar sunmak için GBM modellemesini kullanır. GBM, kullanıcıların platform üzerindeki etkileşimlerini, beğeni ve paylaşımlarını detaylı bir şekilde analiz ederek, her kullanıcının ilgi alanlarını ve tercihlerini anlamada kullanılır. Bu bilgilere dayanarak, Facebook reklam verenlere, hedef kitlelerine daha etkin bir şekilde ulaşma imkanı sunar, kullanıcı deneyimini geliştirirken aynı zamanda reklam gelirlerini optimize eder.
Airbnb ve Fiyatlandırma Stratejileri
Airbnb, konaklama fiyatlandırma stratejilerini belirlemek için GBM modellemesini kullanır. Bu model, konaklama yerlerinin özellikleri, konum bilgileri, mevsimsel talep değişiklikleri ve benzer konaklama yerlerinin fiyatlandırmalarını değerlendirir. GBM, bu verileri kullanarak, hem ev sahipleri için adil hem de konuklar için cazip fiyatlandırma önerileri sunar. Bu strateji, Airbnb’nin rekabetçi bir piyasada konumunu güçlendirirken, kullanıcı memnuniyetini ve platformdaki etkileşimi artırmaya yardımcı olur.
Görüldüğü gibi yapay zeka modelleri, gerçek hayatta birçok alanda kullanılıyor ve hızla gelişiyorlar. Bu modeller, verileri analiz etmek, tahmin yapmak, öneri yapmak, otomatikleştirmek ve daha birçok şey yapmak için kullanılabilirler. İşletmelerin bu modelleri kullanarak iş süreçlerini optimize etmeleri ve daha iyi sonuçlar elde etmeleri mümkün.
LinkedIn ve İş Önerileri
LinkedIn, kullanıcılarının mesleki ilgi alanlarına ve kariyer hedeflerine uygun iş fırsatları sunmak için GBM modellemesini kullanır. GBM algoritması, kullanıcıların profil bilgileri, geçmiş iş deneyimleri, eğitim geçmişi ve ağ etkileşimleri gibi çeşitli veri noktalarını analiz eder. Bu analiz, her kullanıcı için en alakalı iş önerilerini belirlemeye yardımcı olur, böylece kullanıcılar kariyer hedeflerine ulaşmada daha etkili adımlar atabilir.
Blog Galeri
Sorumluluk Reddi: Bu sayfadaki içeriğin bir kısmı ve bazı görseller, yapay zeka (AI) teknolojileri kullanılarak üretilmiş veya geliştirilmiştir. Yapay zeka, içerikler oluşturulmadan işlemek istenilen konu çerçevesinde eğitilmiş oluşturulan metin üzerinde doğruluk ve ilgililik sağlamak için çalışma yapılmıştır. Yapay zekanın yorumları -zaman zaman- gerçek dünya senaryolarını veya gerçekleri doğru bir şekilde temsil etmese de yayınlanan yazıların Orhan Erkut’un editör bakışından onaylandığını okuyucular bilmelidir. Sitedeki içerik ve görsellerle etkileşime girerken bu bilgileri göz önünde bulundurmanızı rica ederiz. Detaylı bilgi için buraya tıklayın.
Cevapla
Want to join the discussion?Feel free to contribute!