Kurslarımda yapmayı gerçekten sevdiğim bir şey de her şeyin nedenini anlamak.
Öğrendiğimiz her şeyin, onu doğru öğrenmemiz için bir nedeni olmalıdır.
Ve kendinize soruyor olabilirsiniz, makine öğrenimini neden önemsiyoruz ki?
Bunun ne faydası var ve buraya nasıl geldik?
Eğer bir işletmeyi düşünürseniz, çünkü çoğu teknoloji işletme ihtiyaçlarından doğar.
Bilgisayarların ortaya çıkışı ve işletmelerin bilgisayarları kullanarak işleri gerçekten çok hızlı ve verimli bir şekilde yapabilmeleri
ve böylece avantaj elde etmeleri söz konusu.
Ve sonra elektronik tablolarımız var, Excel dosyaları ve CSV dosyaları gibi elektronik tablolar harika, çünkü
işletmelerin ürettiği verileri, örneğin müşterilerin müşteri verilerini bir Excel dosyasında saklayabiliriz.
Ve sonra insanlar bu CSV dosyalarını, bu elektronik tabloları iş kararları almak için analiz etmekte gerçekten
çok iyi oldular, belki de Aralık satışlarının yüksek olacağını tahmin ettiler çünkü son iki yıldır Noel nedeniyle
Aralık satışlarımız gerçekten yüksekti.
Daha sonra şirketler daha fazla veri elde ettikçe, ilişkisel veritabanları fikri ortaya çıkmaya başladı.
Elektronik tablolar harikaydı.
CSV dosyaları harikaydı.
Ancak giderek daha fazla bilgi ve veri elde etmeye başladık ve işleri organize etmek için daha iyi bir yola ihtiyacımız vardı.
Verilerimizden bir şeyler anlamak için.
İşte o zaman MySQL gibi şeyler ortaya çıktı.
Bu da bize elektronik tablolar kullanmak yerine SQL adı verilen bir dili kullanma, veritabanımızdan bilgi okuma, veritabanımıza
bilgi yazma, ancak elektronik tablolara benzer şekilde, işletmemizden topladığımız verileri iş
kararları almak için kullanma ve böylece işletmemizin daha da kârlı hale gelmesini sağladı.
2000'li yıllarda ise büyük veri diye süslü bir terim ortaya çıktı.
Facebook, Amazon, Twitter gibi büyük şirketlerimiz vardı.
Google giderek daha fazla veri toplamaya başladı.
Bir elektronik tabloya sığdıramayacağınız kadar çok veri.
Kullanıcı Eylemleri.
Kullanıcı, kullanıcı satın alma geçmişlerini sever.
Bu büyük veri fikri, çok fazla veriye sahip olduğumuz, bu şirketlerin çok fazla veriye sahip olduğu ve bazen yapılandırılmış bir veri
biçimi olması gereken ilişkisel veritabanlarının aksine, bazen gerçekten dağınık, yapılandırılmamış verilere sahip olduğumuz anlamına
geliyordu.
İşte o zaman MongoDB gibi yapılandırılmamış verileri depolayabileceğiniz ve bunlardan
iş kararları alabileceğiniz NoSQL fikri ortaya çıkmaya başladı.
Belki Amazon olsaydınız, farklı ürünler önermek için müşterilerin satın alma geçmişini kullanabilirdiniz.
Ve o zamandan beri, bu daha fazla veri elde etme fikri bizi makine öğrenimini kullanmaya yöneltti.
Çünkü bir noktada o kadar çok veriye sahip oluyoruz ki, insanlar olarak elektronik tablolara baktığımız gibi sütunlara
ve satırlara bakıp iş kararları alamıyoruz.
Yani, yine de yapabiliriz, ancak o zaman yıllardır elde ettiğimiz tüm bu verileri boşa harcamış oluruz.
Bu nedenle Facebook ve Google gibi her gün büyük miktarda veri toplayan şirketler, makine öğrenimi
gibi şeylere yöneliyor; böylece insanlar verilere bakıp bir şeyleri anlamaya çalışmak yerine,
bu verileri makinelere veriyoruz, böylece iş kararlarını insanlardan daha iyi, hatta daha iyi alabiliyorlar.
Ve makine öğrenimi fikri, işletmelerden aldığımız verilerdeki bu büyümenin yanı
sıra CPU'lardaki, GPU'lardaki, yani grafik işlem birimlerindeki ve bilgisayarlardaki gelişmeler nedeniyle
ortaya çıktı.
Dolayısıyla, büyük miktarda veriyi ve hesaplamadaki muazzam gelişmeleri kullanarak, bu makinelere bu büyük verileri verebilir
ve tıpkı elektronik tablolarda yaptığımız gibi bizim için karar vermelerini sağlayabiliriz.
Bu, buraya nasıl geldiğimizin basitleştirilmiş bir versiyonu, ancak umarım size işletmelerin bu makine öğrenimi fikrini neden
sevdiğine dair bir neden verir.
Bir sonraki videoda görüşürüz.
Güle güle.