Makine öğrenimi, çeşitli akademik ve endüstriyel araştırmacıların ilgi çekici yeni teknolojiler yayınlamasının bir sonucu olarak son yıllarda popülaritesini artırdı.
Sonuç olarak, birçok paydaş makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmekle ilgileniyor.
Makine öğrenimi algoritmaları, gelecekteki eğilimleri ve kalıpları tahmin etmek için çeşitli iş zekası araçlarında ve kurumsal yazılım uygulamalarında kullanılır.
Makine öğrenimi, analistlerin gizli içgörüleri keşfetmelerine ve büyük miktarlardaki verilerdeki ince örüntüleri ve farklılıkları tespit etmelerine yardımcı olarak, onlar için yepyeni bir evrenin kapılarını açar.
İçerik Özeti
Şaşırtıcı Makine Öğrenimi İstatistikleri ve Eğilimleri 2024
1. Makine öğrenimi, iş analitiğinde çok fazla potansiyele sahiptir ve her üç BT yöneticisinden biri onu benimsemeye isteklidir. (İstatist)
İşletmeler her saniye gigabaytlarca veri oluşturduğundan, iş dünyasında makine öğrenimini kullanmak kritik hale geldi.
Sonuç olarak, bireylerin belirli verilerin iş açısından ne anlama geldiğini kavramalarına yardımcı olmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanan çeşitli uygulamalar ortaya çıktı.
2. Makine öğrenimi kullanıldığında önemli bir maliyet tasarrufu görünmüyor. Öte yandan, ankete katılanların yüzde 80'inin AI ve ML'nin buna yardımcı olduğunu iddia ettiği gelir artışları yaygın olarak bildiriliyor. (McKinsey)
Makine öğrenimi tekniklerini kullanırken, önemli maliyet düşüşlerinin görülmesi beklenir. Bunun yerine, gerçek şu ki, bu teknoloji gelirde bir artışa neden oldu.
Bu korkunç bir şey olmasa da, bazı insanlar iki olayın aynı anda gerçekleşmediğine şaşırabilir.
İyi haber şu ki, makine öğreniminden yararlanan işletmelerin yüzde 80'i, bunun gelirlerini artırmalarına yardımcı olduğunu düşünüyor.
3. Güvenlik, herhangi bir şirket için büyük bir endişe kaynağıdır ve BT yöneticilerinin %25'i Buna yardımcı olmak için makine öğrenimini kullanmak istiyorum. Diğer bir %16'lık kısım ise makine öğreniminin pazarlama ve satış için faydalı olduğuna inanıyor. (İstatist)
Güvenlik, her şirket için en önemli endişelerden biridir ve BT yöneticileri de bir istisna değildir.
Bilgisayar korsanları, makineler daha akıllı hale geldikçe onları alt etmenin yeni yollarını buluyor.
Makine öğrenimi yöntemleri ise bu soruna yardımcı olacak gibi görünüyor.
Birçok kuruluş, kişiselleştirilmiş pazarlama için kapsamlı reklamcılıktan çok daha etkili olduğu kanıtlanmış makine öğrenimi algoritmalarını kullanmaya başladı.
4. Amerika Birleşik Devletleri'ndeki makine öğrenimi ve derin öğrenme pazarı, 80 yılına kadar 2025 milyon dolar değerinde olacak. (Statista)
2025 yılına kadar, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki makine öğrenimi ve derin öğrenme pazarlarının her birinin değeri 80 milyon dolardan fazla olacak.
Bu sayı şu anda çok büyük olsa da, daha fazla işletme algoritmaları kendi avantajlarına kullanmaya başladıkça çok daha fazla büyümesi bekleniyor.
Derin öğrenme, mevcut en gelişmiş makine öğrenimi algoritmasıdır ve şu anda bu eğilimin yavaşladığına dair hiçbir işaret olmaksızın kuruluşları iyileştirmek için kullanılmaktadır.
5. 2019'dan 2026'ya kadar, AI donanım pazarının yüzde 37.60'lık bir CAGR'de büyümesi ve toplam geliri 87.68 milyar dolara getirmesi bekleniyor. (KomşuWebSJ)
Bu yedi yıl boyunca, donanım pazarının bileşik yıllık büyüme oranının (CAGR) yüzde 37.60 olacağı tahmin ediliyor.
Çoğu insan yapay zekayı yazılımla özdeşleştirirken, donanım bileşeni de aynı derecede önemlidir.
Mevcut AI uygulamaları (sohbet robotlarından fabrika makinelerine kadar) önemli ölçüde hesaplama gücüne bağlıdır ve bu donanımın gelecekte giderek daha önemli hale geleceği tahmin edilmektedir.
6. COVID-19 bir % 12 düşüş AI çip imalat endüstrisinde. (2020 Piyasa Verileri Tahmini)
Küresel salgın, bir dereceye kadar, makine öğrenimi çip yapma endüstrisinin genişlemesini geciktirdi.
Genel satışların %13 düşmesiyle, bazıları yapay zeka pazarında daha büyük bir düşüş öngörmüş olabilir.
Aynı zamanda, diğer birçok pazarda önemli düşüşler görüldü, bu nedenle bir yavaşlama olması şaşırtıcı değil.
7. Yapay zeka, üst düzey kurumsal üretkenliği %54'e kadar artırdı. (Oberlo)
Makine öğrenimi algoritmaları, iş üretkenliği alanında çok fazla potansiyele sahiptir.
Oberlo tarafından yapılan bir araştırmaya göre yapay zeka, üst düzey kurumsal verimliliği yüzde 54'e kadar artırmaktan sorumludur.
Başka bir deyişle, makine öğrenimi, bu firmaların personelinin daha verimli hale gelmesine yardımcı olur ve bu da daha iyi kazanç ve gelir üretimine yol açar.
8. C düzeyindeki yöneticiler, şirketlerindeki tüm AI projelerinin %75'inden bireysel olarak sorumludur. (Talih)
Üst düzey yöneticiler (şirket çapında kararlar vermekten sorumlu), şirketlerindeki tüm AI projelerinin yüzde 75'ini doğrudan denetler.
Birçok üst düzey yönetici, geçmişte şirketlerinde makine öğrenimi algoritmalarında neler olup bittiğini, makine öğreniminin ne olduğunu bile bilmiyordu.
Bu teknolojiyi çevreleyen tüm vızıltıların bir sonucu olarak durum kökten değişti.
Üst düzey liderler artık yapay zeka ve makine öğrenimi dünyasında olup bitenleri görmezden gelemezler.
9. Yapay Zeka (AI) İş Yatırımı, dünyanın en başarılı şirketlerinin yüzde 91.5'inin yaptığı bir şeydir.(Businesswire)
Yapay zeka (AI) yatırım yazılımı gün geçtikçe daha yaygın hale geliyor.
Bir BusinessWire analizine göre, büyük şirketlerin yüzde 91'inden fazlası bu tür bir yatırımla meşgul.
Daha da etkileyici olanı, grup sayısının yıldan yıla artıyor gibi görünmesidir.
Birçok büyük şirket, makine öğrenimi algoritmalarının faydalarını görüyor ve bu gelişen teknolojiye daha fazla kaynak ayırıyor.
10. Müşteri hizmetleri ve yapay zeka el ele gider - işletmelerin %80'inden fazlası bu sektörde yapay zekayı benimseyecektir. (B2C)
Müşteriler her iş ilişkisinden daha fazla değer talep etmektedir ve işletmelerin rekabette kalmak istiyorlarsa uyum sağlamaları gerektiği açıktır.
Şirketlerin %80'inden fazlası, bir noktada yapay zekayı müşteri hizmetleri departmanlarına entegre ederek daha iyi destek vermelerini ve müşterilerin seveceği yüksek kaliteli bir ürün yaratmayı umuyor.
AI ayrıca, sürecin bazı bölümlerini otomatikleştirerek işletmelere müşteri deneyimini iyileştirmede yardımcı olabilir.
Makine öğrenimi algoritmaları, şirketlerin müşterileriyle nasıl iletişim kurduğuna ilişkin dönüşümün büyük bir unsuru gibi görünüyor.
11. Tüm kuruluşların yalnızca dörtte biri seri üretimde yapay zeka kullanacağını iddia etti. (İş teli)
Mamul mallar söz konusu olduğunda, dünya çapında sadece az sayıda işletme yapay zeka kullanıyor gibi görünüyor.
Bu mütevazı bir sayı gibi görünse de, özellikle makine öğrenimi işinin hala nispeten yeni olduğu gerçeği göz önüne alındığında, bu aşamada beklenenden daha yüksektir.
12. Tesla, 1.88'un dördüncü çeyreğine kadar otonom olarak 2019 milyar milden fazla yol kat etti. (Forbes)
Tesla'nın sürücüsüz arabalar konusundaki itibarı göz önüne alındığında, daha geniş makine öğrenimi tekniğinin bu işe nasıl uygulandığını görmek büyüleyici.
Forbes raporuna göre Tesla, 1.88'un sonuna kadar otonom olarak 2019 milyar milden fazla yol kat etmişti.
Henüz birkaç yıllık olan bu sayı, kayıtların üzerinden ne kadar zaman geçtiğini düşündüğünüzde daha da şaşırtıcı.
İyi haber şu ki, bu kadar çok kilometre katedilmişken, bu sürücüsüz arabalar geniş bir ölçekte kapsamlı bir şekilde test edildi.
Tüm bunlar, Tesla araçlarının daha düşük çevresel etkiye sahip olduğu ve ideal olarak yollarımızı daha güvenli hale getirdiği anlamına gelir.
Sonuç
Geniş uygulama yelpazesi göz önüne alındığında, makine öğreniminin sağlık sektörünün birçok yönüne hızla sızması şaşırtıcı değil.
Yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanan kişilerin yaklaşık %80'i, bu teknolojileri kullanmalarının bir sonucu olarak gelirlerinin arttığını iddia ediyor.
Rakamlar artmaya devam ederse, makine öğrenimi ve yapay zeka, kurumsal dünyada neredeyse kesinlikle ana akım haline gelecek.
