Sizce gelecekte göreceğimiz makine öğrenimi trendleri neler olabilir?
Bunu görmeye başladık bile ama makine öğrenimini her yerde göreceğiz. Burada demek istediğim, AWS kullanımı kolay olan ve özel uzmanlık gerektirmeyen servisleri de müşterilerin kullanımına sunuyor. Yani bir uygulama geliştiricisi iseniz, örneğin dil, vizyon, çeviri veya ilgilendiğiniz başka bir şey ile ilgili olan hizmetlerimizi kolayca kullanabilir ve bunun üzerine bir uygulama oluşturabilirsiniz. Ya da kendi modellerinizi oluşturmakla ilgileniyorsanız, SageMaker’dan faydalanabilirsiniz. Ya da gerçek bir uzmansanız ve işin en ince ayrıntısına inmek istiyorsanız en alt katmanda bunun için sunduğumuz beceriler de bulunuyor. Artık makine öğrenimi hakkında çok daha fazla heyecan ve makine öğrenimi kullanarak geliştirilmiş uygulamalar görmeye başlıyoruz. Bu nedene uzun vadede makine öğreniminin her uygulamada, her online sistemde, üretim hattından sağlık sektörüne ve ulaşım ağlarına kadar her yerde olmasını bekliyoruz. Yani her yerde makine öğreniminin kullanıldığını göreceksiniz.
Görmeye başladığımız ikinci alan ise, son yıllarda müşteriler makine öğrenimi konusunda ciddileşmeye ve kavram kanıtlama çalışmaları yapmaya başladılar. Makine öğreniminin kendileri için çalıştığından emin olmak, yani ele almak istedikleri iş sorunlarını çözüp çözemeyeceğini denemek istiyorlar. Bu da iyi bir şey. Bu, yeni bir teknolojinin benimsenme döngüsündeki ilk adım. Ancak artık makine öğreniminin sadece kavram kanıtlama çalışmaları için değil kritik iş sistemleri için kullanılmaya başlandığını görüyoruz. Ve makine öğreniminin kavram kanıtlama çalışmalarını geçip iş açısından veya görev açısından daha kritik sistemlerde uygulandığını görmeye devam edeceğiz.
Son olarak ise, makine öğrenimi eskiden sadece tablosal verilere uygulanıyordu. Diyelim satış verileriniz ya da finansal işlem verileriniz var ve dolandırıcılık tespiti yapmak ya da diğer veri işleme tekniklerini anlamak için bunlar üzerinde makine öğrenimi modelleri uyguluyordunuz. Ancak şimdi çok daha fazla heyecan görmeye başladık. Ve tamamen yapılandırılmamış bir şekilde video, ses, görüntü veya metin verileri üzerine makine öğrenimi uygulanmasının ve bunların sonradan tablosal veriler ile birleştirilmesinin daha fazla örneğini görmeye devam edeceğiz. Tablo işlemeyle sınırlı olmanın aksine, doğal dil işleme ve bilgisayar vizyonu alanında da daha fazla faaliyet görmeye başladık. Makine öğreniminin geleceği kesinlikle çok parlak. Müşterilerimizin bu dönüşümde başarılı olmalarına ve makine öğrenimi kullanarak müşterilerine yenilikçi çözümler ve ürünler sunmalarına yardımcı olmaya hazırız.
Tüm bunlar bizim gibi nihai kullanıcılar için ne anlama geliyor?
Hepimiz günlük hayatımızda farkında olarak ya da olmayarak makine öğrenimi kullanıyoruz. Uber ya da Lyft gibi bir araç paylaşım hizmeti kullanıyorsanız, bu sistemlerin çoğunun arka planında makine öğrenimi bulunuyor. Ya da Amazon Alexa gibi bir dijital asistan kullanıyorsanız, akıllı termostatlar veya akıllı ev teknolojisinden faydalanıyorsanız, bunların çoğunun arkasında makine öğrenimi var. Sonuç olarak nihai kullanıcılar veya tüketiciler işlerini daha kolay, rahat ve kullanışlı hale getiren daha yenilikçi ürünler ile karşılaşacaklar. Yani bu gelişme tüketici tarafına da yansıyacak. Sağlık, yaşam bilimleri veya eczacılık gibi alanları düşünürsek, örneğin ilaçların pazara daha hızlı getirilmesi sağlanıyor, sağlık sistemine veya ulaşım ağlarına daha fazla tahmin gücü getiriliyor böylece bu sistemler daha iyi optimize edilebiliyor. Sonuç olarak bunların hepsi nihai tüketicinin tükettikleri hizmetler ile ilgili deneyimlerinin iyileştirilmesine yardımcı oluyor. Daha az maliyet, daha güçlü ve genel olarak daha iyi deneyimler sağlıyor. Bu trendi görmeye de devam edeceğiz.