Predictive AI Nedir? Tahmine Dayalı Yapay Zeka ile Gerçek Zamanlı Büyüme

Yapay zeka pazarının, 2023’ten 2030’a kadar yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %37,3 olan hızlı bir büyüme kaydederek yaklaşık 1.811,8 milyar dolarlık bir hacme ulaşması beklenmektedir. Bu artışta önemli bir rol oynayan Predictive AI, işletmelere geleceği görebilme imkanı sunarak bu noktada devreye girer.

Predictive AI (Tahmine Dayalı Yapay Zeka) Nedir?

Predictive AI yani Tahmine Dayalı Yapay Zeka, geniş veri dizilerini içgörülü tahminlere dönüştüren pratik bir araçtır. Makine öğrenimine dayanan bu teknoloji, sistemlerin bağımsız bir şekilde öğrenmesini, karmaşık kalıpları tanımasını ve minimum insan müdahalesi ile bilinçli kararlar almasını sağlar. Predictive AI modelleri, çeşitli veri kümeleri üzerinde algoritmalar kullanılarak eğitilerek, görünmeyen gelecekteki veriler hakkında bilgili tahminlerde bulunmak için donatılmıştır.

Predictive AI’ın gelişim süreci metodik ve kesindir. Yapılandırılmamış verilerin işlenip analiz için uygun hâle getirilmesiyle başlayan veri ön işleme aşamasıyla başlar. Ardından, eğitim aşamasında, sinir ağları ve karar ağaçları gibi algoritmalar bu verileri sindirerek gelecekteki sonuçları tahmin etmeyi öğrenir. Bu aşama, modelin doğruluğunu ince ayarlamak için çok önemlidir.

Bu modeller, doğrulandıktan sonra gerçek dünya bağlamlarında uygulanır ve yeni veri akışıyla tahmin yeteneklerini sürekli olarak geliştirir ve iyileştirir.

Predictive AI (Tahmine Dayalı Yapay Zeka) Nasıl Çalışır?

Tahmine dayalı yapay zekanın gelecekteki sonuçları tahmin etmesini sağlayan birkaç temel yetenek vardır. Bunlar aşağıdakileri içerir:

Veri analizi

Tahmine dayalı yapay zeka, sorunla ilgili büyük miktarda geçmiş veriyi alır. İlk olarak, bu veriler işletmenin farklı kaynaklarından toplanır. Ardından, makine öğrenimi algoritmaları bu verileri analiz ederek eğilimleri, kalıpları ve değişkenler arasındaki ilişkileri belirler.

İstatistiksel modelleme

Hazırlanan geçmiş veri kümeleri üzerinde tahmin modellerini eğitmek için çeşitli istatistiksel ve makine öğrenimi teknikleri kullanılır. Yaygın modelleme yöntemleri arasında regresyon analizi, karar ağaçları, sinir ağları, zaman serisi tahmini ve topluluk modellemesi bulunur.

Model değerlendirme

Eğitimli modeller, doğruluk ve kesinliklerini değerlendirmek için test veri kümeleri kullanılarak titizlikle test edilir. Modeller, istenen tahmin performansı düzeyine ulaşana kadar iyileştirilir.

Senaryo simülasyonu

Yeterince doğru model ile veri bilimcileri giriş parametrelerini ayarlayarak farklı senaryoları simüle edebilir ve çeşitli koşullar altında tahminleri tahmin edebilir.

Model dağıtımı

Tatmin edici modeller geliştirildikten sonra üretim ortamlarına dağıtılır. Yeni veriler, güncellenmiş tahminsel içgörüler oluşturmak için modellere sürekli olarak beslenebilir.

Süreç entegrasyonu

Son olarak, tahminsel içgörüler, model tahminlerine dayalı veri odaklı karar vermeyi mümkün kılmak için gösterge panelleri, uyarılar, API’ler vb. aracılığıyla iş süreçlerine ve iş akışlarına entegre edilir.

Zengin verilerin kullanılabilirliği, hesaplama gücü ve gelişmiş algoritmalarla birleştiğinde, tahminsel yapay zeka günümüz işletmeleri için çok güçlü ve değerli hale gelir. Modeller, daha fazla bilgi işledikçe zamanla daha akıllı olur.

Tahmine Dayalı Yapay Zeka Uygulama Aşamaları

Tahmine dayalı yapay zeka, işletmelerin mevcut verileri analiz ederek gelecekteki eğilimleri ve davranışları tahmin etmelerini sağlayan güçlü bir araçtır. Uygulaması, tahmine dayalı modelin başarısı için kritik öneme sahip birkaç ayrıntılı aşamaya ayrılabilir.

 1. Veri Toplama

Tahmine dayalı yapay zekanın ilk aşaması, tüm sürecin temelini oluşturan ilgili verilerin toplanmasıdır. Bu veriler, işlem kayıtları, müşteri etkileşimleri, sensörler ve çevrimiçi etkinlikler gibi çeşitli kaynaklardan elde edilebilir. Tahminlerin doğruluğu bu verilere bağlı olduğundan, bu verilerin kalitesi ve miktarı hayati önem taşır. Bu yüzden işletmeler, toplanan verilerin mevcut sorunu temsil ettiğinden ve etik olarak ve veri gizliliği düzenlemelerine uygun olarak toplandığından emin olmalıdır.

2. Veri Ön İşleme

Veriler toplandıktan sonra analiz için hazırlanması gerekir. Bu aşama, verilerin temizlenmesini ve kullanılabilir bir biçime dönüştürülmesini sağlar. Veri temizleme, eksik değerlerin işlenmesini, yinelenenlerin kaldırılmasını ve hataların düzeltilmesini içerir. Dönüştürme, verilerin normalleştirilmesini veya ölçeklendirilmesini ve muhtemelen mühendislik özelliklerini içerir. Sonuç olarak mevcut verilerden ek bilgiler sağlayabilecek yeni değişkenler oluşturulur.

3. Veri Bölme

Hazırlanan veri kümesi iki parçaya bölünür: eğitim ve test kümeleri. Eğitim kümesi, tahmin modelini oluşturmak ve eğitmek için yararlıdır, test kümesi ise performansını değerlendirmek için kullanılır. Temel olarak, verilerin yaklaşık %70-80’i eğitim için geri kalan %20-30’u ise test için kullanılır, ancak bu oranlar projenin özelliklerine göre değişebilir.

 4. Model Seçimi

Tahmine dayalı yapay zekada doğru modeli seçmek çok önemlidir. Seçim, tahmin görevinin niteliğine (sınıflandırma, regresyon vb.) ve veri özelliklerine bağlıdır. Yaygın olarak kullanılan modeller arasında sürekli sonuçlar için doğrusal regresyon, ikili sonuçlar için lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar ve sinir ağları bulunur. Her modelin güçlü ve zayıf yönleri vardır. Bazen daha iyi doğruluk için modellerin bir kombinasyonu (ensemble yöntemleri) kullanılır.

5. Model Eğitimi

Bu aşamada, seçilen model eğitim veri setinden öğrenir. Model, tahminlerde kullanabileceği veriler içindeki kalıp ve ilişkileri bulmaya çalışır. Bu süreç, tahmin hatasını en aza indirmek için modelin parametrelerinin ayarlanmasını içerir. Çapraz doğrulama gibi teknikler, modelin sadece eğitim verilerini ezberlemesini (aşırı uyum) değil, yeni, görülmemiş verilere de iyi bir şekilde genelleştirmesini sağlamak için kullanılır.

6. Model Değerlendirmesi

Eğitimden sonra model test veri seti kullanılarak test edilir. Bu aşamada modelin performansı ve doğruluğu değerlendirilir. Regresyon görevleri için Mean Squared Error (MSE) veya sınıflandırma görevleri için Doğruluk, Hassasiyet ve Geri Çağırma gibi metrikler kullanılır. Modelin performansı tatmin edici değilse, ayarlamalar yapılır. Bu, veri ön işlemesine geri dönmeyi, farklı bir model denemeyi veya model parametrelerini ayarlamayı içerebilir.

7. Model Dağıtımı

Model yeterince eğitilip test edildikten sonra gerçek dünya tahminleri yapmaya başlayabileceği bir üretim ortamına dağıtılır. Bu adım, modeli mevcut iş sistemlerine veya süreçlerine entegre etmeyi içerebilir.

8. Model İzleme ve Güncelleme

Son aşama, modelin performansını gerektiği şekilde sürekli olarak izlemeyi ve güncellemeyi içerir. Gerçek dünya verileri zamanla değişebileceğinden, modelin doğruluğunu ve alaka düzeyini korumak için yeni verilerle yeniden eğitilmesi gerekebilir.

Tahmine dayalı yapay zeka, dinamik ve yinelemeli bir süreçtir. Başarılı bir şekilde uygulanması, sağladığı tahminlerin iş kararlarını ve stratejilerini etkili bir şekilde yönlendirebilmesini sağlamak için her aşamada dikkatli ve kapsamlı bir yaklaşım gerektirir. Üretken yapay zeka geliştirme hizmetleriyle birleştirildiğinde, işletmeler yaratıcı, yapay zeka odaklı içerik üretiminin yanı sıra tahmine dayalı içgörülerden yararlanarak inovasyon ve stratejiyi teşvik ederek daha da büyük bir potansiyel ortaya çıkarabilir.

Sektörler Arasında Tahmine Dayalı Yapay Zekanın Potansiyeli

1. Hava Tahmini

Meteorolojide tahmine dayalı yapay zeka sadece daha iyi yağmur tahminleri yapmakla kalmaz, aynı zamanda karmaşık iklim sistemlerini anlamayı da sağlar. Yapay zeka modelleri, hava durumunu doğru bir şekilde tahmin etmek için okyanus sıcaklıklarından rüzgar modellerine kadar çeşitli verileri inceler. Bu, potansiyel hava koşullarının daha net bir şekilde anlaşılmasıyla etkinlikler, tarımsal faaliyetler veya işletmeler için lojistik konusunda daha güvenilir planlama yapılmasını sağlar.

2. Finansal Analiz

Finans dünyası, öngörücü yapay zekadan büyük fayda sağlar. Yapay zeka algoritmaları, piyasa eğilimlerini, tüketici davranışlarını ve ekonomik göstergeleri analiz ederek piyasa değişimlerini tahmin eder. Bu sadece hisse senedi fiyatlarını tahmin etmekle kalmaz, tüm sektörlerin finansal sağlığını anlamak ve işletmelere bütçe tahmini, yatırım planlaması ve risk yönetimi konusunda yardımcı olmakla ilgilidir.

3. Sağlık Teşhisi

Sağlık sektöründe, öngörücü yapay zeka hastalıkları teşhis etmekten daha fazlasını yapar. Genetik bilgileri, yaşam tarzı verilerini ve çevresel faktörleri analiz ederek sağlık risklerini tahmin eder. Bu proaktif yaklaşım, kişiselleştirilmiş sağlık planları, daha iyi hastalık önleme stratejileri ve daha etkili tedavi seçenekleri sunarak, sonuçta daha sağlıklı bir nüfus ve daha düşük sağlık maliyetleri sağlar.

4. Tedarik Zinciri Yönetimi

Tahmine dayalı yapay zeka, talebi hassas bir şekilde tahmin ederek tedarik zinciri operasyonlarını dönüştürür. Geçmiş satış verilerini analiz etmenin ötesine geçer. Pazar eğilimlerini, sosyoekonomik göstergeleri ve hava tahminlerini dikkate alarak ürün talebini tahmin eder. Bu, optimum stok seviyelerini sağlar, israfı azaltır ve ürün bulunabilirliğini garanti ederek müşteri memnuniyetini artırır.

5. Perakende Kişiselleştirme

Tahmine dayalı yapay zeka, bireysel müşteri tercihlerini anlayarak perakende sektöründe alışveriş deneyimini kişiselleştirir. Bu, sadece geçmiş satın alımlara dayalı ürün önerilerinde bulunmakla kalmaz, kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi yaratmakla da ilgilidir. Yapay zeka, tarama alışkanlıklarını, satın alma geçmişini ve hatta sosyal medya etkileşimlerini analiz ederek perakendecilerin hedefli promosyonlar ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunmasına yardımcı olur, böylece müşteri bağlılığını ve sadakatini artırır.

6. Üretim Verimliliği

Üretimde, tahmine dayalı yapay zeka üretim süreçlerini optimize eder. Makine bakım ihtiyaçlarını tahmin etmek, üretim programlarını optimize etmek ve arıza süresini azaltmakla ilgilidir. AI, geçmiş operasyon verilerini ve makinelerden gelen gerçek zamanlı girdileri analiz ederek üreticilerin potansiyel sorunları ortaya çıkmadan önce tahmin etmelerine yardımcı olur ve daha sorunsuz, daha verimli operasyonlar sağlar.

7. Enerji Yönetimi

Enerji yönetiminde öngörücü yapay zeka, kaynakları kullanma şeklimizde devrim yaratmaktadır. Enerji talebini tahmin eder ve arzı buna göre ayarlar. Bu sadece verimli enerji dağıtımı ile ilgili değil, yenilenebilir enerji kaynaklarını etkili bir şekilde entegre etmek, israfı azaltmak ve çevresel etkiyi en aza indirmekle de ilgilidir.

8. Trafik Yönetimi

Kentsel planlamada, tahmine dayalı yapay zeka trafik akışını optimize eder. Trafik modellerini, yolcu verilerini ve yol koşullarını analiz ederek trafik sıkışıklığı noktalarını tahmin eder ve alternatif rotalar önerir. Bu, trafik sıkışıklığını azaltır, emisyon seviyelerini düşürür ve ulaşım sistemini daha akıcı hale getirir.

Üretken Yapay Zeka (Generative AI) ile Tahmine Dayalı Yapay Zeka (Predictive AI) Arasındaki Farkı Anlamak

Aşağıdaki tabloda üretken yapay zeka ve tahmine dayalı yapay zeka arasındaki farklara genel bir bakış bulabilirsiniz:

Hangi Şirketler Tahmine Dayalı Yapay Zeka Kullanır?

Birçok farklı türde işletme, operasyonlarını iyileştirmek için tahmine dayalı yapay zeka kullanır. Tahmine dayalı yapay zekanın kullanıldığı sektörlerden bazı örnekler aşağıdakileri içerir:

• Lüks markalar, yüksek kaliteli üretimi sürdürmek ve talebi doğru bir şekilde tahmin etmek için tahmine dayalı yapay zeka kullanmaktadır.
• İlaç sektöründe, Bayer ve Alter Pharma gibi şirketler, ilaç geliştirme ve tedarik zincirlerini yönetmek için kullanmaktadır.
• SNCF ve Corsica Ferries gibi ulaşım devleri, rotaları ve programları optimize etmek için tahmine dayalı yapay zekayı kullanmaktadır.
• Cisco, Oracle ve Microsoft gibi büyük BT şirketleri, kaynak tahsisini ve müşteri desteğini iyileştirmek için kullanmaktadır.

Tahmine dayalı yapay zeka, çeşitli sektörlerdeki işletmelerin daha akıllı kararlar almasına ve daha verimli çalışmasına yardımcı olabilir.

En Çok Sorulan Sorular

1. Predictive AI nedir ve nasıl çalışır?

Predictive AI, algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanarak geçmiş verileri analiz eden ve gelecekteki olayları tahmin eden bir yapay zeka türüdür. Verilerdeki kalıp ve eğilimleri belirler ve ardından bu bilgileri sonuçları tahmin etmek için kullanır. Bu teknoloji, karar verme süreçlerini iyileştirmek için finans, pazarlama, sağlık hizmetleri ve tedarik zinciri yönetimi gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

2. İşletmelerde tahmine dayalı yapay zeka kullanmanın temel faydaları nelerdir?

İşletmelerde tahmine dayalı yapay zeka kullanmanın başlıca faydaları arasında karar verme sürecinin iyileştirilmesi, verimliliğin artırılması ve müşteri deneyimlerinin geliştirilmesi sayılabilir. Tahmine dayalı yapay zeka, veriye dayalı tahminler ve içgörüler sağlayarak işletmelerin pazar eğilimlerini öngörmesine, operasyonlarını optimize etmesine, müşteri etkileşimlerini kişiselleştirmesine ve riskleri azaltmasına yardımcı olabilir. Bu da daha iyi kaynak tahsisi, iyileştirilmiş ürün geliştirme ve daha yüksek müşteri memnuniyeti ile sonuçlanır.

3. Predictive AI mevcut iş süreçlerine nasıl entegre edilebilir?

Tahmine dayalı yapay zekayı mevcut iş süreçlerine entegre etmek genellikle ilgili verilerin toplanması ve analiz edilmesi, uygun yapay zeka modellerinin seçilmesi ve bu modellerin iş operasyonlarına uygulanmasını içerir. İşletmeler genellikle verilerin kolayca elde edilebildiği ve tahminlerin satış tahmini, müşteri davranış analizi veya envanter yönetimi gibi önemli faydalar sağlayabileceği alanlardan başlar. Yapay zeka danışmanlarıyla iş birliği, iş hedefleriyle uyumlu sorunsuz bir entegrasyon sağlayabilir.

4. Tahmine dayalı yapay zekanın zorlukları ve sınırlamaları nelerdir?

Tahmine dayalı yapay zekanın zorlukları arasında veri kalitesi ve kullanılabilirliği, model doğruluğu, etik hususlar ve önyargı olasılığı sayılabilir. Yüksek kaliteli, ilgili veriler doğru tahminler için çok önemlidir ve AI modelleri değişen kalıpları yansıtmak için sürekli olarak güncellenmelidir. Ayrıca, gizlilik endişeleri ve AI tahminlerinin potansiyel kötüye kullanımı gibi etik hususlar da ele alınmalıdır. Son olarak, işletmeler AI tahminlerini çarpıtabilecek verilerdeki doğal önyargılara karşı dikkatli olmalıdır.

5. Predictive AI, kuralcı veya tanımlayıcı AI gibi diğer yapay zeka türlerinden nasıl farklıdır?

Predictive AI, geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki olayları tahmin etmeye odaklanır. Buna karşılık, tanımlayıcı yapay zeka geçmiş verileri analiz ederek neler olduğunu anlamaya çalışır ve kuralcı yapay zeka istenen sonuçları elde etmek için eylemler önerir. Tahmine dayalı yapay zeka ne olabileceğine dair içgörüler sağlarken, tanımlayıcı yapay zeka geçmiş olaylara ayrıntılı bir bakış sunar. Kuralcı yapay zeka ise, tahmine dayalı ve tanımlayıcı yapay zeka içgörülerini birleştirerek belirli eylem planları önerir. Her tür farklı bir amaca hizmet eder, ancak iş stratejilerinde birbirini tamamlayıcı olabilir.