L&D’de Makine Öğrenimi Hakkında 3 Soru

L&D’de Makine Öğrenimi Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey

Makine Öğrenimi (ML), açıkça programlanmadan verilerdeki kalıplara dayalı olarak tahminler veya kararlar almak için eğitim algoritmaları içeren bir yapay zeka alt alanıdır. Makine Öğrenimi, Öğrenme ve Geliştirme dahil olmak üzere çeşitli alanlarda uygulamalara sahiptir. Makine Öğrenimi ile ilgili bu girişte, her L&D liderinin bu konuda yanıtlaması gereken temel soruları keşfedeceksiniz. İlk soru şudur: “ML nedir ve nasıl çalışır?” Burada, makine öğreniminin minimum temellerini ve işlevlerini keşfedeceksiniz. İkinci soru L&D ile ilgilidir: “Öğrenme ve Gelişimde makine öğrenimini nasıl kullanabilirim?” L&D’de Makine Öğreniminin üç temel kullanım durumunu keşfedeceğiniz yer. Son olarak, üçüncü soru “Hangi makine öğrenimi sınırlamalarının farkında olmam gerekiyor?” üç temel sınırlama hakkında bilgi edineceğiniz yer. Başlayalım!

Makine Öğrenimi Neden Önemlidir ve Nasıl Çalışır?

Dünya çapında her dakika üretilen verilerin hacmi ve karmaşıklığı şaşırtıcı ve insanlar bunları yeterince hızlı işleyemiyor. Forbes ve Adeptia’ya göre [1], Küresel olarak her gün 2,5 kentilyon bayt veri (2,5 ve ardından 18 sıfır) üretiliyor. Yapay Zeka burada devreye giriyor. McKinsey’e göre Makine Öğrenimi, veriler üzerinde eğitilmiş algoritmalar kullanarak çalışan bir Yapay Zeka türüdür. Bu algoritmalar, çok büyük miktarda veriyi tarayabilir, kalıplar bulabilir ve tahminlerin ve önerilerin nasıl sağlanacağını kendi başlarına öğrenebilir. Makine Öğrenimi önemlidir çünkü makineler, belirli programlama talimatlarını aldıktan sonra bunu yapmak yerine verileri ve deneyimleri işleyerek kendi kendilerine öğretirler ve insan kapasitemizden çok daha hızlı olan aşırı miktarda veriyi saniyeler içinde işleyebilirler. Bu algoritmalar uyarlanabilir ve zaman içinde uzmanlıklarını geliştirmek için kullandıkları yeni verilere ve deneyimlere yanıt verebilir. Üç anahtar süreçler Makine öğreniminin işini yapmak için kullandığı şunları içerir:

• Veri ön işleme ve özellik mühendisliği. Veri ön işleme ve özellik mühendisliği, Makine Öğreniminde ham verilerin temizlenmesini ve analiz için uygun bir formata dönüştürülmesini içeren temel adımlardır. Bir Makine Öğrenimi modelinin performansını önemli ölçüde etkileyebilirler.
• Model seçimi ve değerlendirmesi. Model seçimi ve değerlendirmesi, belirli bir sorun için en iyi modeli belirlemeye ve performansını değerlendirmeye yardımcı oldukları için makine öğrenimi sürecinin kritik bileşenleridir.
• Düzenlileştirme teknikleri. Aşırı uyumu önlemek ve Makine Öğrenimi modellerinin genelleme performansını iyileştirmek için düzenlileştirme teknikleri kullanılır. Modelin karmaşıklığını sınırlamak ve analiz sonuçlarını sürekli iyileştirmek için amaç fonksiyonuna bir ceza terimi eklemeyi içerirler.

Öğrenme ve Gelişimde Makine Öğrenimini Nasıl Kullanabilirim?

Makine öğreniminin gücü göz önüne alındığında, iş gücü için öğrenme varlıklarının tasarımı, geliştirilmesi, teslimi ve düzenlenmesi sırasında çeşitli öğelerde kullanabilirsiniz. Aşağıda, sizin ve L&D ekibinizin makine öğrenimi öğrenme yolculuğunuz için başlangıç ​​noktaları olarak değerlendirebileceğiniz üç temel yol bulunmaktadır.

Beceri değerlendirmesi

Beceri değerlendirmeleri güçlü araçlar olabilir çünkü öğrencinin becerilerini kendi kendine değerlendirmesine yardımcı olabilir ve kuruluşa iş gücünün beceri seti ve bunun iş performansı hedefleriyle nasıl uyumlu olduğu hakkında içgörüler sağlayabilir. Makine Öğrenimi, öğrencilerin becerilerini değerlendirmek ve tahmin etmek için kullanılabilir. Öğrenme ve Gelişim faaliyetlerine rehberlik etmenin yanı sıra, öğrencileri hayat boyu öğrenme yolculuklarını benimsemeye teşvik etmek için yeni içerik ve öğrenme yolları oluşturmak için yararlı olabilir.

Kişiselleştirilmiş Öğrenme

Kişiselleştirilmiş öğrenme, öğrencinin özel ihtiyaçlarını ve ilgi alanlarını karşılamak için benzersiz bir şekilde düzenlenir. Makine Öğrenimi, içeriği ve sunumu bireysel öğrencilerin ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde uyarlayarak öğrenme deneyimlerini kişiselleştirmek için kullanılabilir. Makine öğrenimi algoritmaları, öğrenim kursu boyunca öğrencinin biçimlendirici değerlendirme sonuçlarına ve kursun sonundaki kümülatif değerlendirmeye dayalı olarak verileri toplayıp analiz edebilir ve yerinde veya öğrenme yolları biçiminde kişiselleştirilmiş öğrenimi düzenleyebilir.

Analitik Öğrenme

Analitiği öğrenmek, 2023 ve sonrasında olgunlaşmaya devam edecek önemli bir trend. Güvenilir, güvenilir ve şeffaf bir L&D analitiği yeteneği oluşturmak, hem L&D ekibinize hem de bir bütün olarak kuruluşunuza birçok avantaj sağlayabilir. Öğrenme analitiğinin faydalarından yararlanmak, öğrenci merkezli KPI’lar tanımlayabileceğiniz, öğrenci merkezli öğrenmeyi düzenleyebileceğiniz, L&D kaynak tahsisini optimize edebileceğiniz, veri odaklı bir kültürü etkileyebileceğiniz ve nihayetinde iş performansı sonuçlarını etkileyebileceğiniz anlamına gelir. Öğrenme analitiği, Makine Öğrenimi ile desteklenebilir. Makine Öğrenimi, API, değerlendirmeler, anketler ve öğrenci davranışları, ihtiyaçları ve istekleri arasındaki kalıpları tespit etmek için kullanıyor olabileceğiniz diğer veri toplama yöntemleri aracılığıyla toplanan muazzam miktarda veriyi tarayabilir. Ayrıca, diğer önemli öğrenme varlığı KPI’larının yanı sıra, öğrenme varlığı güvenilirliği, beğenilebilirliği ve öğrenciler için değeri hakkında içgörü sağlar. [2].

Farkında Olmam Gereken Temel Makine Öğrenimi Sınırlamaları Nelerdir?

Makine öğrenimi de dahil olmak üzere dijital teknolojiler üstel bir hız ve ölçekte gelişirken, bunların kullanımıyla ilgili, özellikle etik ve bilinçli ve bilinçsiz önyargılarla ilgili birkaç kritik sınırlamayı göz önünde bulundurmanız gerekecektir.

Etik ve Önyargılar

Bir L&D lideri olarak, bilişsel önyargıları ve etiği açık ve net bir şekilde tartışmalı ve kuruluşunuzun makine öğrenimi etiğinin yanlış gittiği bir durumu nasıl ele alacağını netleştirmelisiniz. Bilişsel önyargıları zekice alt etmek, önemli kör noktaları ortaya çıkarabilir ve sizin, ekibinizin ve kuruluşunuzun daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir. Reid Blackman’ın HBR makalesinde belirttiği gibi [3] “Gelişmekte Olan Teknolojinin Etik Kabuslarından Nasıl Kurtulunur”a hazırlanmak için teknolojileri anlamalı ve etik risklerle uyumlu hale gelmelisiniz. Bunun için makine öğrenimi kullanımlarına ilişkin bir boşluk ve fizibilite analizi gerçekleştirmeli, bir strateji oluşturmalı ve ardından bunu önce pilot olarak kullanıma sunmalı, yinelemeli ve kuruluş genelinde başlatmalısınız.

Çözüm

Makine Öğrenimi, olası etik ve önyargı sınırlamaları göz önüne alındığında, iyi bir şekilde kullanılırsa ve iyi kullanılırsa, işgücü öğrenme yolculuklarında Öğrenme ve Geliştirme programlarının etkisini genişletme ve derinleştirme konusunda oldukça güçlü olabilen bir yapay zeka biçimidir. Bir Öğrenme ve Gelişim lideri olarak, makine öğrenimini anlama ve makine öğrenimi ile ilgili üç kritik ama önemli soruyu yanıtlayabilme sorumluluğunuz vardır: Makine öğrenimi neden önemlidir, Öğrenme ve Gelişimde bundan nasıl yararlanabilirsiniz ve makine öğrenimi için neye ihtiyacınız var? dağıtmadan önce farkında olun. Daha sonra, iş gücü öğrenme sonuçlarını ve kurumsal iş performansı sonuçlarını iyileştirmek amacıyla bu ve diğer katlanarak gelişen teknolojiden yararlandığınızdan emin olmak için bu üç soruya kurumsal yanıtlarınızı genişletmek ve daha fazlasını eklemek için bunu paylaşmanız ve ekibinizle bağlantı kurmanız gerekecektir.

Referanslar:

[1] İnfografik: Her Gün Ne Kadar Veri Üretiliyor?

[2]E-Öğrenim Ürünleri İçin Olması Gereken 4 KPI

[3] Gelişmekte Olan Teknolojinin Etik Kabuslarından Nasıl Kaçınılır?