Örümcekleri zombiye dönüştüren yeni bir yaban arısı keşfedildi |

Çoğu insan makine öğreniminin tam olarak ne olduğunu bilmez, ancak gerçek şu ki; bu zaten günlük yaşamımızın bir parçası. Bu yapay zeka biçimi, bilgisayarların talimatları adım adım izlemesi yerine örneklerden öğrenmesini sağlar. Makine öğrenimi, sıradan olaylardan hayat değiştirici olaylara kadar olan her sistemi güçlendiriyor. Hayatınızda birinin bulunduğu bu akıllı makineleri gelin yakından inceleyelim.
1. Telefonunuzda : Telefonunuzun bir internette arama yapması için veya çağrı yapması için sözlü komutları kullanmak makine öğrenimi tarafından desteklenen teknolojiye dayanıyor. Sanal kişisel asistanlar mesela Siri, Alexa, Cortana ve Google Asistanı ses tanıma sayesinde talimatları takip edebiliyorlar. Bu asistanlar doğal insan konuşmasını işler, istenen komuta uyar ve giderek daha doğal bir şekilde tepki verir. Aynı zamanda çok sayıda farklı diyaloğu çeşitli şekillerde öğrenirler. Ayrıca bu asistanlar isminizin nasıl telaffuz edileceği gibi belirli bilgileri de isteyebilirler. Daha kolay bir sohbet kurmak için diğer kullanıcıların sohbetlerinden veriler toplayarak uygun soru ve cevapları geliştirebilir veya kelimelerin doğru telaffuzlarını bulabilir. 2. Alışveriş sepetinizde:  Çevrimiçi alışveriş sepetinize peynir eklemeniz gerektiğini hatırlatan bir süpermarket veya size sizin beğeneceğiniz bir kitabı öneren bir internet sitesi düşünün. Makine öğrenimi, önerici sistemler vasıtasıyla bu önerileri sağlamaya yardımcı olan bir teknolojidir. Bu teknoloji, müşterilerin daha önce neler satın aldığını analiz ederek, neleri beğenebileceği ve isteyebileceğini bulabiliyor.  3. Televizyonunuzda: Yine bu benzer sistem, film önerme veya Netflix gibi TV programlarını önermek için kullanılır. Daha önceden görüntülenen programları analiz ederek alışkanlıklarınızı belirler ve ona uygun seçenekler sunar. Hangi kullanıcıların hangi filmlerden hoşlandıklarını, onların yüksek izlenme oranına bakarak popüler olanları belirleyebilir. Ayrıca, Spotify gibi akış servislerinde müzik önermek içinde de makine öğrenimi kullanılır. 4. E-postanızda:  Makine öğrenimi, nesnelerin veya öğelerin farklı kategorilerini ayırt etmek için de kullanılabilir. Mesela görmek istemediğiniz e-postaları sıralayabilir. İstenmeyen e-posta (spam) algılama sistemleri hangi postanın gereksiz olduğunu birkaç kelimeye bakarak ya da göndericiye bakarak kolaylıkla sizler için belirler. Sistem bu e-postaları kendi kategorilerine yönlendirme işini makine öğrenimini kullanarak yapar. 5. Sosyal Medyada: Facebook’a fotoğraf eklediğinizde fotoğraftaki kişileri nasıl otomatik belirleyip etiketleme seçeneği sunduğunu hiç merak ettiniz mi? Facebook’un ve diğer sosyal medya platformlarının fotoğrafları otomatik olarak etiketlemek için kullandığı yüz tanıma sistemleri makine öğrenmesine dayanır. Kullanıcılar fotoğraf yükleyip arkadaşlarını ve ailesini etiketlediğinde, bu yüz tanıma sistemleri tekrarlanan yüzler sayesinde bunları kategorilere ayırabilir veya insanlara atayabilir. 6. Bankanızda : Banka kartlarınız, insan analizleri tarafından görülemeyecek miktarda veriyi tespit eder. Bu becerinin yaygın bir uygulaması da borç ve kredi kartı dolandırıcılığına karşı mücadeledir. Makine öğrenim sistemleri tipik harcama modellerini tanımlayabilir; mesela konum, miktar, zaman gibi. Hangi özelliklerin hileli olup olmadığını bu modellerden bulabilir. Bu işlemler her zamanki halinden farklı bir hal aldıysa kullanıcıya mesaj göndererek bilgilendirebilir.  7. Hastanelerde: Makine öğreniminin hastanelerde kullanımı ise doktorların hastaya daha doğru tanı koyması sırasında kullanılabiliyor. Özellikle kanser tanısı ve göz hastalıklarında bu sistemler çok işe yarıyor diyebiliriz. Bilgisayarlar bir hastanın retinasını, cildinde bir noktayı ya da mikroskop altındaki bir hücresini yeni görüntüler ile analiz edebilir. Bu tip görüntülü tanıma sistemleri giderek sağlık hizmetlerinde daha önemli hale geliyor.  8. Bilimde: Makine öğrenimi aynı zamanda bilimde yeni buluşlar yapma yeteneğini güçlendiriyor. Parçacık fiziği konusunda Cern’deki Büyük Hadron Çarpıştırıcısı’ndan üretilen muazzam veri kümelerinde desen bulmalarına izin vermiştir. Benzer fikirler, örneğin yeni küçük molekülleri ve hastalıklarla savaşacak antikorları araştırmak gibi yeni ilaçlar bulmak için kullanılmaktadır.  Sırada ne var?:  Sıradaki odak noktası özel görevleri yerine getiren yardımcı sistemleri hazırlamak! Örneğin, okullarda öğrenci performansının izlenebilmesi ve kişisel öğrenme planları geliştirilebilmesi ve taşımacılık alanında özerk araçların kullanılması. Ayrıca, birçok sanayi, verimliliği arttırmak için algoritmaları kullanabilir. Finansal hizmetler gittikçe otomatik hale gelebilir ve hukuk firmaları makine öğrenimini temel araştırmaları yürütmek için kullanabilirler. Bu düzen gelecekte daha hızlı hale gelecek ve önümüzdeki 10 yıl içinde makine öğrenme teknolojileri giderek hayatımızın bir parçası olacak. 
Kaynak: https://www.bbc.com/news/uk-39657382