Yapay zekâ, yenilikçi teknolojilerle yaşam biçimimizi değiştirdi. Ai her sektörde bir fırtına aldı ve toplumun her sektörü üzerinde derin bir etkiye sahip. Yapay zekâ terimleri terimi ilk olarak 1956’da bir konferansta ortaya atıldı. Konferansın tartışması, disiplinler arası bilgi teknolojisi doğal dil kuşağı bilimine yol açtı. İnternetin ortaya çıkışı, teknolojinin katlanarak ilerlemesine yardımcı oldu. Yapay zekâ teknolojisi otuz yıl boyunca tek başına bir teknolojiyken artık hayatın her alanında uygulamaları yaygınlaştı. Yapay zekâ, Ai kısaltması ile bilinir ve makinelerde insan zekâsını yeniden yaratma sürecidir.
En İyi 10 Yapay Zekâ Teknolojisi – Birçok yeni ve gelişmekte olan teknoloji yapay zekâya gömülüdür. Devasa kuruluşlara yönelik yeni kurulan şirketler, operasyonel mükemmellik, veri madenciliği vb.
-
Doğal Dil Üretimi
Makineler, insan beyninden farklı bir şekilde işler ve iletişim kurar. Doğal dil üretimi, yapılandırılmış verileri yerel dile dönüştüren modaya uygun bir teknolojidir. Makineler, verileri kullanıcı için arzu edilen bir formata dönüştürmek için algoritmalarla programlanmıştır. Doğal dil, içerik geliştiricilerin içeriği otomatikleştirmesine ve istenen biçimde iletmesine yardımcı olan yapay zekânın bir alt kümesidir. İçerik geliştiriciler, hedef kitleye ulaşmak için çeşitli sosyal medya platformlarında ve diğer medya platformlarında tanıtım yapmak için otomatikleştirilmiş içeriği kullanabilir. Veriler istenen formatlara dönüştürüleceği için insan müdahalesi önemli ölçüde azalacaktır. Veriler çizelgeler, grafikler vb. şeklinde görselleştirilebilir.
-
Konuşma Tanıma
Konuşma tanıma, insan konuşmasını bilgisayarlar tarafından kullanışlı ve anlaşılır bir biçime dönüştüren yapay zekânın bir diğer önemli alt kümesidir. Konuşma tanıma, insan ve bilgisayar etkileşimleri arasında bir köprüdür. Teknoloji, insan konuşmasını birkaç dilde tanır ve dönüştürür. iPhone Siri, konuşma tanımanın klasik bir örneğidir.
-
Sanal Temsilciler
Öğretim tasarımcıları için değerli araçlar haline geldi. Sanal aracı, insanlarla etkileşime giren bir bilgisayar uygulamasıdır. Web ve mobil uygulamalar, sorgularını yanıtlamak için insanlarla etkileşim kurmak için müşteri hizmetleri temsilcileri olarak sohbet robotları sağlar. Google Asistan, toplantılar düzenlemenize yardımcı olur ve Amazon’dan Alexia, alışverişinizi kolaylaştırmaya yardımcı olur. Sanal asistan, aynı zamanda, seçiminizden ve tercihinizden ipuçları alan bir dil asistanı gibi davranır. IBM Watson, çeşitli şekillerde sorulan tipik müşteri hizmeti sorgularını anlar. Sanal aracılar da hizmet olarak yazılım işlevi görür.
-
Karar Yönetimi
Modern kuruluşlar, verileri tahmine dayalı modellere dönüştürmek ve yorumlamak için karar yönetim sistemleri uyguluyor. Kurumsal düzeydeki uygulamalar, kurumsal karar vermeye yardımcı olmak için iş verisi analizi yapmak üzere güncel bilgileri almak için karar yönetimi sistemlerini uygular. Karar yönetimi, hızlı kararlar almaya, risklerden kaçınmaya ve sürecin otomasyonuna yardımcı olur. Karar yönetim sistemi finans sektörü, sağlık sektörü, ticaret, sigorta sektörü, e-ticaret vb. alanlarda yaygın olarak uygulanmaktadır.
-
Biyometri
Derin öğrenme, yapay sinir ağlarına dayalı olarak çalışan başka bir yapay zekâ dalıdır. Bu teknik, bilgisayarlara ve makinelere tıpkı insanların yaptığı gibi örnek alarak öğrenmeyi öğretir. “Derin” terimi, sinir ağlarında gizli katmanlara sahip olduğu için türetilmiştir. Tipik olarak, bir sinir ağı 2-3 gizli katmana sahiptir ve maksimum 150 gizli katmana sahip olabilir. Derin öğrenme, bir modeli ve bir grafik işleme birimini eğitmek için büyük veriler üzerinde etkilidir. Algoritmalar, tahmine dayalı analitiği otomatikleştirmek için bir hiyerarşi içinde çalışır. Derin öğrenme, uydulardan nesneleri algılamak, bir işçi bir makineye yaklaştığında riskli olayları belirleyerek işçi güvenliğini artırmaya yardımcı olmak, kanser hücrelerini tespit etmeye yardımcı olmak vb. için havacılık ve uzay gibi birçok alana kanatlarını açmıştır.
-
Makine öğrenimi
Makine öğrenme gerçekte programlanmadan veri kümelerini anlamlandırmak için makinelere güç veren bir yapay zekâ bölümüdür. Makine öğrenimi tekniği, işletmelerin algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanılarak gerçekleştirilen veri analitiği ile bilinçli kararlar almasına yardımcı olur. Kuruluşlar, çeşitli alanlardaki uygulamalarının avantajlarından yararlanmak için makine öğrenimine büyük yatırım yapıyor. Sağlık ve tıp mesleği, hastalıkların tahmini ve etkili tedavi için hasta verilerini analiz etmek üzere makine öğrenimi tekniklerine ihtiyaç duyar. Bankacılık ve finans sektörü, müşterilere yatırım seçeneklerini belirleyip önermek ve risk ile dolandırıcılığı önlemek amacıyla müşteri verileri analizi için makine öğrenimine ihtiyaç duyar. Perakendeciler, müşteri verilerini analiz ederek değişen müşteri tercihlerini ve tüketici davranışını tahmin etmek için makine öğreniminden yararlanır.
-
Robotik süreç otomasyonu
Robotik süreç otomasyonu, verileri yorumlamak, iletmek ve analiz etmek için bir robotu (yazılım uygulaması) yapılandıran bir yapay zekâ uygulamasıdır. Bu yapay zekâ disiplini, tekrarlayan ve kural tabanlı kısmen veya tamamen manuel işlemlerin otomatikleştirilmesine yardımcı olur.
-
Eşler Arası Ağ
Eşler arası ağ, bir sunucu aracılığıyla veri iletimi olmadan veri paylaşımı için farklı sistemlerin ve bilgisayarların bağlanmasına yardımcı olur. Eşler arası ağlar, en karmaşık sorunları çözme yeteneğine sahiptir. Bu teknoloji kripto para birimlerinde kullanılmaktadır. Bireysel iş istasyonları birbirine bağlı olduğundan ve sunucular kurulmadığından uygulama uygun maliyetlidir.
-
Derin Öğrenme Platformları
Yapay sinir ağlarına dayalı olarak çalışan başka bir yapay zekâ dalı olan derin öğrenme. Bu teknik, bilgisayarlara ve makinelere tıpkı insanların yaptığı gibi örnek alarak öğrenmeyi öğretir. “Derin” terimi, sinir ağlarında gizli katmanlara sahip olduğu için türetilmiştir. Tipik olarak, bir sinir ağı 2-3 gizli katmana sahiptir ve maksimum 150 gizli katmana sahip olabilir. Derin öğrenme, bir modeli ve bir grafik işleme birimini eğitmek için büyük veriler üzerinde etkilidir. Algoritmalar, tahmine dayalı analitiği otomatikleştirmek için bir hiyerarşi içinde çalışır. Derin öğrenme, uydulardan nesneleri tespit etmek için havacılık ve askeriye gibi birçok alana kanatlarını açmıştır, bir işçi bir makineye yaklaştığında riskli olayları belirleyerek işçi güvenliğini artırmaya yardımcı olur, kanser hücrelerini tespit etmeye yardımcı olur, vb.
-
Yapay Zekâ İçin Optimize Edilmiş Donanım
Yapay zekâ yazılımları iş dünyasında yüksek talep görüyor. Yazılıma ilgi arttıkça yazılımı destekleyen donanımlara da ihtiyaç ortaya çıkıyor. Geleneksel bir çip, yapay zeka modellerini destekleyemez. Sinir ağları, derin öğrenme ve bilgisayar görüşü için yeni nesil yapay zekâ çipleri geliştiriliyor. Yapay zeka donanımı, ölçeklenebilir iş yüklerini işlemek için CPU’lar, sinir ağları için özel amaçlı yerleşik silikon, nöromorfik yongalar vb. içerir. Nvidia ve Qualcomm gibi kuruluşlar. AMD, karmaşık yapay zekâ hesaplamalarını gerçekleştirebilen yongalar yaratıyor. Sağlık ve otomobil, bu çiplerden yararlanacak sektörler olabilir.
Sonuç olarak, Yapay Zekâ, hesaplamalı zekâ modellerini temsil eder. Zekâ, problem çözme, çıkarımlar, dil işleme vb. Yapay zekâyı benimseyen kuruluşlar, önyargıları ve hataları ortadan kaldırmak için yayın öncesi denemeler yapmalıdır. Tasarım, modeller, sağlam olmalıdır. Yapay sistemleri piyasaya sürdükten sonra, işletmelerin farklı senaryolarda sürekli olarak izlemesi gerekir. Kuruluşlar, daha iyi karar almak için standartlar oluşturmalı ve sürdürmeli ve çeşitli disiplinlerden uzmanları işe almalıdır. Yapay zekânın amacı ve gelecekteki hedefleri, tüm karmaşık insan faaliyetlerini otomatikleştirmek ve hataları ve önyargıları ortadan kaldırmaktır.
