Yapay Zeka Uygulamaları

Yapay Zeka Uygulamaları

YAPAY ZEKA UYGULAMALARI

yapay-zeka-nedir

YAPAY ZEKA NEDİR ?

Yapay zeka; insan gibi davranışlar sergileme, sayısal mantık yürütme, hareket, koşma ve ses algılama gibi bir çok yeteneğe sahip yazılımsal ve donanımsal sistemler bütünüdür. Diğer bir deyişle yapay zeka; bilgisayarların insan gibi düşünmesini sağlar.

Yapay zekayı tek başlık altında ele almak yanlış olur. Makine öğrenimi (Machine Learning), Derin öğrenme (Deep Learning) gibi kavramlar yapay zekayı oluşturan kapsayıcı terimlerdir.

Yapay zeka uygulamalarına örnek vermek gerekirse;

  • – Sohbet robotları, müşterilerin sorunlarını daha hızlı bir şekilde anlamak ve daha verimli cevaplar vermek için yapay zekadan yararlanır.
  • Akıllı asistanlar, zamanlamayı iyileştirmek için büyük kullanıcı tanımlı veri kümelerinden kritik bilgileri çekmek için yapay zekadan yararlanır.
  • – Öneri motorları kullanıcıların izleme alışkanlıklarına göre TV programları için otomatik önerilerde bulunabilir.

Yapay Zeka, herhangi bir işlevden ziyade süper güçlendirilmiş düşünce ve veri analizi yeteneğiyle ilgilidir. Yapay zeka üst seviye işleve sahip insan benzeri robotların dünyayı ele geçirmesine ilişkin görüntüler sunsa da, yapay zekanın amacı insanların yerini almak değildir. Amaç insan yeteneklerini belirgin şekilde geliştirmek ve bunlara katkıda bulunmaktır. Bu nedenle oldukça değerli bir ticari varlıktır.

yapay-zeka-algoritmaları

YAPAY ZEKA ALT DALLARI

deep-learning

DERİN ÖĞRENME (DEEP LEARNING)

Derin öğrenme hem yapay zekanın hemde makine öğreniminin alt dalı olan bir teknolojidir.  

Derin öğrenme ve makine öğrenimi birbirlerine oldukça benzer yapılardır. Derin öğrenme, beynimizdeki nöronlar gibi çalışır. Makine öğreniminde özellikleri biz tanıtırken, derin öğrenmede kendi kurallarını kendisi oluşturur.

Algoritmanın kendi kendine öğrenmesi, öğrendiği bilgileri geliştirmesi ve sunmasına en güzel örnek Google’ın ürünlerinden olan Google Translate uygulamasıdır. 100 dilden fazla dilde çeviri yapan bu hizmetin arkasında derin öğrenme yatmaktadır.

MAKİNE ÖĞRENMESİ (MACHINE LEARNING)

Makine öğrenimi, bilgisayarların algılayıcı verisi ya da veritabanları gibi veri türlerine dayalı öğrenimini olanaklı kılan algoritmaların tasarım ve geliştirme süreçlerini konu edinen bir bilim dalıdır. Makine öğrenimi araştırmalarının odaklandığı konu bilgisayarlara karmaşık örüntüleri algılama ve veriye dayalı akılcı kararlar verebilme becerisi kazandırmaktır. Bu, makine öğreniminin istatistik, olasılık kuramı, veri madenciliği, örüntü tanıma, yapay zeka, uyarlamalı denetim ve kuramsal bilgisayar bilimi gibi alanlarla yakından ilintili olduğunu göstermektedir.
machine-learning
robot

Makine öğrenimi, bilgisayarların, açıkça programlanmadan görevleri nasıl yerine getirebileceklerini keşfetmelerini içerir. Belirli görevleri yerine getirmeleri için sağlanan verilerden öğrenen bilgisayarları kapsar. Bilgisayarlara atanan basit görevler için, makineye eldeki sorunu çözmek için gereken tüm adımları nasıl uygulayacağını bildiren algoritmalar programlamak mümkündür; bilgisayar tarafında öğrenmeye gerek yoktur. Daha gelişmiş görevlerde insan için gerekli algoritmaları elle oluşturmak zor olabilir. Uygulamada, insan programcıların gerekli her adımı belirlemesinden ziyade, makinenin kendi algoritmasını geliştirmesine yardımcı olmak daha etkili olabilir.