IoT ve Makine Öğrenmesi

Sevgili Merkeziyetiz Haber okuyucuları bugün sizlerle beraber IoT ve Makine Öğrenmesini inceleyeceğiz. IoT internet üzerinden gerçekleşecek olası bir siber saldırısını makine öğrenmesi sayesinde kolayca saptayabiliyor. Makine öğrenmesi için ise gerekli verileri ortamdan sensör veyahut nesneler ile çeken IoT bileşenleri makine öğrenmesinin veri ihtiyacını karşılıyor. İlk cümlelerimden anlaşıldığı üzere bu ikili arasında pozitif bir korelasyon vardır. Eminim ki ilerleyen yıllarda adlarını sıkça duyacağız.

IoT (Internet of Things)

Türkçe karşılığı “Nesnelerin İnterneti” olan sistem, internet aracılığıyla cihazlar arası veri alışverişi yapar. Yapılan veri alışverişi M2M (Machine to Machine), M2P (Machine to People) ve P2P (People to People) olmak üzere üç gruba ayrılı. IoT’la beraber hayatımız son derece kolaylaştı, bunların örnekleri akıllı şehirler, akıllı ulaşım, akıllı ev aletleri gibi çokça kullanımını görmek mümkün. Günümüzde bile bu kadar yaygın olarak kullandığımız bu sistem, gelecekte vazgeçilmezlerimizden olacaktır.

Makine Öğrenmesi (Machine Learning)

Makine öğrenmesi, elinde bulunan verileri öğrenip bu öğrenme aşaması sonucunda belirli modellerle test edilip gelecekte girilecek verinin sonuçlarını tahmin eden bir yapay zekâ ve bilgisayar bilimi dalıdır. Peki bu makine öğrenmesi hayatımızın nerelerinde karşımıza çıkar beraber inceleyelim. Online alışverişlerde karşımıza çıkan önerilen ürünlerde, sosyal medya karşımıza çıkan gönderilerde, bankacılık ve finans sektöründe, sağlık ve eğitim başta olmak üzere birçok alanda makine öğrenmesiyle karşılaşmanız mümkün.

IoT ve Makine Öğrenmesinin Birlikte Uyumu

IoT için Makine Öğrenmesinin Önemi

IoT cihazları “gateway” ağ geçidini kullanarak nesnelerle etkileşim sağlıyor. Yani kablosuz ortam üzerinden veri iletimi gerçekleştirdiğinden dolayı IoT cihazları ve IoT çevreleri siber saldırılar için kolay bir hedef haline geliyor. Olası bir siber saldırı sonucunda önemli veri kayıplarına veya izinsiz erişimlere neden olur. IoT çevrelerinde anomali durumlarının tanımlanması ve tespiti için veri analizine dayalı makine öğrenmesi yaklaşımı gibi teknikler kullanılmaktadır. Veri analizine dayalı tekniğin avantajı, diğer metodolojilere göre daha hızlı çalışması ve bilinmeyen tehditlerden kaynaklanan sorunun üstesinden gelebilmesidir. Bu sebeplerden dolayı IoT için makine öğrenmesi önemli bir parça haline geliyor.

Makine Öğrenmesi için IoT’un Önemi

Makine öğrenmesinin geçekleşebilmesi için en önemli parça veridir. Bu kısımda işin içine IoT giriyor. Sensör ve nesnelerle çevresinden elde ettiği verileri analiz edip gerekli sonuçları kullanıcıya vermesine yardımcı olur. Makine öğrenmesi de statik bir durumdan çıkıp tamamen dinamik hale gelerek günümüzde ve gelecekte daha kullanışlı bir hale bürünür.

• “Nesnelerin İnterneti (Internet of Things)” adlı blog yazımızı okumak için buraya tıklayınız.
• “Bitcoin madencisi Argo Blockchain düşüse devam ediyor.” adlı haberimizi okumak için buraya tıklayınız.