İşNedir?Teknoloji

Derin Öğrenme (Deep Learning) ve İş Dünyasına Etkisi

Son yıllarda hızını arttıran teknolojik gelişmeler, şaşırtıcı boyutlara ulaşmaktadır. Makinelerin dünya düzeninde yaşanan sorunları giderebilecek tahminlerde bulunuyor olması, hem günlük yaşamı hem de iş hayatını da olumlu anlamda etkilemektedir. Yapay zekanın iki önemli bileşeni Derin Öğrenme “Deep Learning” ve Makine Öğrenimi olarak karşımıza çıkmaktadır.

Yapay zeka / AI Artificial Intelligence” genel anlamıyla, insan gibi düşünen ve çalışan, tepkileri olan, üst düzey teknoloji makinelerin meydana getirilmesine destek sunan bilgisayar bilimi olarak ifade edilmektedir. Yapay zeka bileşenindeki derin öğrenme kavramı ise insan müdahalesine ve yönlendirmesine gerek kalmadan, algoritmalar ve veri kümeleri ile çalışan, veri kalıplarını oluşturabilen, çıktı alarak bunlara yanıt veren makine öğrenim tekniğidir.

Derin Öğrenme Katmanları Nelerdir?

Derin öğrenme, bir yada daha fazla katmanlı yapay sinir ağlarının ve makine öğrenme algoritmalarının içerisinde barındırdığı çalışma alanını göstermektedir. Derin öğrenme ile cihazların elindeki mevcut verileri kullanılarak, yeni veriler elde edilmektedir.

Derin öğrenme, söz konusu cihazlara görüntüler, metinler, sesler gibi her türlü veriyi filtreleyerek sınıflandırma yapmayı ve bunun üzerinden tahmin yürütmeyi sağlamaktadır. Dünyayı değiştirme potansiyeli bulunan derin öğrenme teknolojisi, “Programlanabilir Özellikte Sinir Ağı” kullanmaktadır. Derin Öğrenme “Deep Learning” teknolojisi temel olarak üç ayrı katmanda çalışabilmektedir. Bunlar;

  • Gözetimli
  • Yarı gözetimli
  • Gözetimsiz olarak ifade edilmektedir.

Derin öğrenme teknolojisinde çoklu veri girişi sağlanırken, veriler arasında ayırt etme özellikleri sistem tarafından algılanır. Derin öğrenme sistemlerinde veri girişi arttıkça, teknolojinin ortaya konulan somut başarısı da buna paralel olarak artmaktadır. Derin öğrenme sistemlerinde veri kümeleri farklı katmanlardan geçmektedir. Derin öğrenme sisteminde üç temel model işlemektedir. Bunlar ise;

  • Birden çok katmana sahip Perceptron “Multilayer Perceptrons
  • Evrişimsel sinir ağları “Convolutional Neural Networks
  • Yinelenen sinir ağları “Recurrent Neural Networks” şeklindedir.

Derin Öğrenme Kullanım Alanları

Yapay zeka sistemleri ve derin öğrenme teknolojisi iş hayatını şekillendirmeye devam etmektedir. Küçük yada büyük ölçekli işletmeler işe alım süreçlerinde, veri toplama işlemlerinde derin öğrenme teknolojilerinden yararlanabilmektedir.

Geçtiğimiz yıllarda yapay zeka sistemlerinin alt kümesini oluşturan “Makine Öğrenimi” ile iş uygulamalarında yeni teknolojilerin adaptasyonunu ve hayata yansımasını görmek mümkün olmuştur. Derin öğrenme ve makine öğrenimi gibi teknolojiler yaygınlaşmaya devam ettikçe, iş hayatındaki kullanım alanları da genişlemektedir.

Günümüzde Derin Öğrenme “Deep Learning” kullanım alanları aşağıdaki şekilde sıralanmaktadır.

  • Yüz tanıma sistemleri
  • Ses tanıma sistemleri
  • Otomotiv sektöründe; “Otopilot” özellikleri
  • Sürücüsüz araç sistemleri
  • Alarm sistemleri
  • Kamera sistemleri
  • Sağlık sektöründe; kanser araştırmaları sistemleri
  • Görüntüleri iyileştirme sistemleri
  • Film, müzik gibi sektörlerde; tavsiye ve öneri sistemleri
  • Siber tehdit sistemleri

İş Dünyasında Derin Öğrenme

Derin öğrenme teknolojileri ile yerel ve global ölçekli tüm işletmeler, hedef oluşturma stratejilerini çok daha net belirleyebilme kapasitesine sahip olacaklardır. Derin öğrenme teknolojilerinin tutarlı tahminleri, iş dünyasını bambaşka bir boyuta taşımaya hazırlanmaktadır. Sektörel araştırmalar derin öğrenme sistemleri ile gerçekleştirildiğinde, uygulama adımları da veri ağı üzerinden işleyebilecek hale gelecektir. Bu şekilde sektörel rekabet daha tutarlı, daha orantılı şekilde ilerleyebilecektir. Derin öğrenmenin günümüzde iş dünyasına somut etkileri aşağıdaki şekilde sıralanmaktadır.

Pazarlama Otomasyonları

Dijital Pazarlama Enstitüsü araştırmalarına göre, iş dünyasındaki liderlerin %97’si, pazarlama sektörünün derin öğrenme teknolojileri ile olumlu anlamda dönüşeceğini belirtmektedir. Aktif pazarlamacılar ve derin öğrenme teknolojilerinin entegre edildiği işletmeler fark yaratmaktadır.

Günümüz iş dünyası, yeni hedef kitle oluşturma çalışmalarında, tüketicilerle iletişim sağlama akışında, yeni müşteri edinme stratejilerinde, derin öğrenme sistemlerinden yararlanmaya başlamaktadır. Henüz birkaç yıl öncesine kadar insan gücüyle, manuel olarak işleyen bu sistemler, yapay zeka ve derin öğrenme teknolojileri ile çok daha efektif ve verimli şekilde işlemektedir.

2006 yılında kurulan ve çalışmalarına günümüzde de devam eden Hubspot gibi yazılım şirketleri, derin öğrenme teknolojilerinden yararlanarak, işletmelerin potansiyel müşteri bulma, mesaj gönderme gibi işlemlerini otomatikleştirmeye başlaması için destek vermektedir. Derin öğrenme teknolojilerinden önce yine manuel olarak yürütülen analitik ve iletişim faaliyetleri, artık başka bir zeminde ilerlemektedir.

İletişim Kanalları

Popüler sosyal medya platformlarından Twitter, zaman çizelge yönetimini önce makine öğrenimi, ardından derin öğrenme teknolojileri desteğiyle kullanmaya başlamıştır. Bir başka örnek de Facebook’un “Messenger” uygulamasına derin öğrenme sistemlerinin dahil edilmesi olarak belirtilmektedir.

Derin öğrenme sistemleri iş dünyasının birçok farklı alanında ve farklı sektörlerde karşımıza çıkmaktadır. Derin öğrenme teknolojileri, müşteri hizmetlerine ulaşan taleplerin filtrelenmesi, kategorileştirilmesi gibi birçok farklı işlevi de yerine getirebilmektedir. İletişim kanallarını daha işlevsel ve verimli hale getirmeyi amaçlayan bu teknoloji, iş dünyasının çehresini değiştirmeye başlamıştır.

Son yıllarda gittikçe yaygınlaşan “Chat Robotları” birçok farklı sektörde kullanılmaktadır. Bu hizmet, destek birimlerinde yaşanan sorunları minimum seviyeye indirerek, müşteri hizmetleri kalitesini doğal bir şekilde yükseltmektedir. Derin öğrenme sistemleri müşteri verilerini toplamak ve filtrelemek için de iş dünyasında aktif olarak kullanılmaktadır.

İşe Alım Süreçleri

İş dünyasındaki en kilit departmanlardan biri olan İK “İnsan Kaynakları”, bir şirketin başarısını doğrudan etkileyen eleman temini konusunda çalışmaktadır. Küçük ve büyük ölçekli işletmelerin ihtiyacına göre belirlenen aday formları ve CV’ler, İK departmanları tarafından incelemeye alınmaktadır.

İK profesyonelleri, belirlenmiş iş pozisyonları için yüzlerce bazen binlerce aday ile görüşme sağlamaktadır. Derin öğrenme teknolojileri, işe alma süreçlerini belirli standartlara oturtarak, işe alım akışını hızlandırmaktadır.

Derin öğrenme sistemleri, bir işletmenin ihtiyacı olan çalışan özelliklerini belirleyebilir, özgeçmişleri analiz edebilir, bunları düzenleyebilir, sosyal medya kanalları ile entegre çalışabilen, en uygun aday profillerini oluşturabilir kapasiteye sahiptir. Bu şekilde iş akışını en verimli hale getirmek mümkün olabilmektedir.

Web Sitesi İçerikleri

Günümüz iş dünyasında, marka adına kayıtlı bir web sitesi sahibi olmayan işletmeler amatör kategorisine alınmaktadır. İnternet dünyasında şirketlere ait milyonlarca web sitesi bulunmaktadır. Gerek yerel gerekse global işletmeler, dijital evrende web siteleri aracılığıyla rekabet kurmaktadır. Derin öğrenme sistemleri, web sitelerinin ihtiyacı olan içerikleri oluşturma konusunda da çalışmaya başlamaktadır.

İşletmenin hangi sektörde yer aldığı, web sitesinde kullanılması gereken tanıtım sayfaları, sayfaların içerikleri, derin öğrenme teknolojileri ile oluşturulabilir hale gelmektedir. Yakın zamanda yapılan araştırmalar, Washington Post sitesinin mevcut içeriklerinin %35’inin derin öğrenme teknolojileri ile oluşturulduğunu göstermektedir. Yapay zeka teknolojilerinin yaygınlaşması ile birlikte derin öğrenme sistemleri kullanım alanı da giderek genişlemektedir.

Derin öğrenme sistemleri ile oluşturulan web sitesi ve blog içerikleri, basın bültenleri, şirketlerin operasyonel takvimleri ve diğer içerik ihtiyaçları, manuel şekilde işleyen düzeni aratmayacak kalitede işler ortaya koymaktadır. Dünyaca ünlü markaların CEO’ları derin öğrenme sistemlerinin bu başarısı üzerine, yeni teknolojilerin mevcut maliyetleri düşüreceğini ve iş dünyasındaki birçok işletmenin bu teknolojiyi aktif şekilde kullanmaya başlayacağını belirtmektedir.

Müşteri Hizmetleri

İş dünyasında yer alan gerek küçük gerek büyük ölçekli işletmelerin istisnasız her birinin müşteri hizmetleri departmanına ihtiyacı bulunmaktadır. Günümüz iletişim dünyasında müşteri hizmetleri, bir işletmenin potansiyelini ortaya koyması, hedef kitlesi ile bağlantıda kalması için çalışmaktadır.

Müşteri geri bildirimleri, şikayet ve sorunları bu departman üzerinden yürütülmektedir. Ürün yada hizmet tanıtımları, teknik servis destekleri, kargo ve teslimat süreçleri, müşteri hizmetlerinin geniş kapsamlı çalışma alanını işaret etmektedir. Derin öğrenme teknolojileri, müşteri hizmetleri departmanının sorumluluğunda olan birçok işlevi yerine getirebilmektedir.

İş dünyasını yakından ilgilendiren en önemli işlev ise yeni müşteriler bulmak ve potansiyel müşterilere ulaşmak konusunda belirtilmektedir. Dijital reklam çalışmalarından alınan verimi birkaç yüz kata taşıyan derin öğrenme teknolojileri, işletmelerin büyüme hedeflerini tutturmasını da desteklemektedir. Müşteri eğilimleri, ihtiyaçları derin öğrenme sistemleri tarafından saptanarak, ARGE ve ürün geliştirme alanlarına da katkı sağlanmaktadır.

Derin öğrenme teknolojileri, bugün ve gelecekte iş dünyasını çok daha farklı alanlarda etkilemeye devam edecektir.

Hülya Ergün

2014 yılından beri kurumsal şirketlere sosyal medya hesap yönetimi konusunda destek vermekteyim. Content Writers Turkey (CWT) üyesiyim. Aynı zamanda, Türkiye’nin önde gelen içerik ajanslarında freelance olarak içerik yazarlığı yapmaktayım. Okumaya, araştırmaya, yazmaya ve yaratıcılığa açık her alana ilgi duyuyorum. Yoga ve meditasyon pratikleri ile enerjimi dengeliyorum.

İlgili Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

Başa dön tuşu