Yapay Zekâ (AI) Nedir?
Yapay Zeka (AI) Nedir?
Yapay Zeka (AI), makinelerin insan benzeri problem çözme görevlerini yerine getirmesini sağlayan dönüştürücü bir teknolojidir. Yapay zeka, görüntüleri tanımaktan ve yaratıcı içerik oluşturmaktan veri odaklı tahminler yapmaya kadar işletmelerin daha akıllı kararlar almasını sağlar.
Günümüzün dijital ortamında kuruluşlar sensörlerden, kullanıcı etkileşimlerinden ve sistem günlüklerinden büyük miktarda veri üretir. Yapay zeka, müşteri desteğini otomatikleştirerek, pazarlama stratejilerini geliştirerek ve gelişmiş analiz yöntemleriyle eyleme geçirilebilir içgörüler sağlayarak operasyonları kolaylaştırmak için bu verileri kullanır.
AWS ile işletmeler, inovasyonu hızlandırmak, müşteri deneyimlerini optimize etmek ve karmaşık zorlukları çözmek için yapay zekayı sorunsuz bir şekilde entegre edebilirler. AWS'nin yapay zeka çözümleri, şirketlerin kişiselleştirilmiş etkileşimler sunmasını, karar verme sürecini otomatikleştirmesini ve hızla gelişen dijital dünyada yeni büyüme fırsatları yakalamasını sağlarken, aynı zamanda AWS'nin gizlilik, güvenlik ve sorumlu yapay zeka konusundaki taahhütlerinden de yararlanmalarını mümkün kılar.
Yapay zekanın tarihi nedir?
1950 yılında Alan Turing, çığır açan makalesi “Computing Machinery and Intelligence”da yapay zeka kavramını tanıttı ve makinelerin insanlar gibi düşünme olasılığını araştırdı. Turing teorik temelleri atarken, bugün bildiğimiz yapay zeka, birçok alanda teknolojiyi ilerleten bilim insanları ve mühendislerin ortak çabalarıyla şekillenen, onlarca yıllık inovasyonun sonucudur.
1940-1980
1943 yılında Warren McCulloch ve Walter Pitts, yapay nöronların bir modelini önererek, yapay zekanın temel teknolojisi olan sinir ağlarının temelini attılar.
Hemen ardından, 1950 yılında Alan Turing, makine zekasını değerlendirmek için Turing Testi kavramını tanıtan “Computing Machinery and Intelligence” (Bilgisayar Makineleri ve Zeka) adlı makalesini yayınladı.
Bu, yüksek lisans öğrencileri Marvin Minsky ve Dean Edmonds'ın SNARC olarak bilinen ilk sinir ağı makinesini inşa etmelerine, Frank Rosenblatt'ın sinir ağının en eski modellerinden biri olan Perceptron'u geliştirmesine ve Joseph Weizenbaum'un 1951 ile 1969 yılları arasında Rogerian psikoterapisti simüle eden ilk sohbet robotlarından biri olan ELIZA'yı yaratmasına yol açtı.
1969'dan 1979'a kadar Marvin Minsky, sinir ağlarının sınırlarını ortaya koydu ve bu da sinir ağı araştırmalarında geçici bir düşüşe neden oldu. İlk "yapay zeka kışı", fonların azalması ve donanım ve bilgi işlem sınırlamaları nedeniyle meydana geldi.
1980-2006
1980'ler, özellikle çeviri ve deşifre gibi alanlarda, hükumetin sağladığı finansman ve araştırmaların da etkisiyle yapay zekaya olan ilginin yeniden canlandığı bir dönem oldu. Bu süre zarfında, MYCIN gibi uzman sistemler, tıp gibi özel alanlarda insan karar verme sürecini simüle ederek öne çıktı. David Rumelhart ve John Hopfield'ın derin öğrenme teknikleri üzerine yaptıkları çığır açıcı çalışmalarla, bilgisayarların deneyimlerden öğrenebileceğini kanıtlayarak, sinir ağlarının yeniden canlanması da şekillendi.
Ancak, 1987 ile 1997 yılları arasında, dot-com patlaması da dahil olmak üzere sosyo-ekonomik faktörler, araştırmaların daha parçalı ve ticari açıdan sınırlı hale geldiği ikinci bir “yapay zeka kışı”na yol açtı.
1997 yılında IBM'in Deep Blue adlı yapay zeka sistemi, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek yapay zeka alanında bir dönüm noktası oluşturdu. Aynı dönemde, Judea Pearl'ün olasılık ve karar teorisi alanındaki çalışmaları bu alanı ilerletti ve Geoffrey Hinton gibi öncüler derin öğrenmeye olan ilgiyi yeniden canlandırarak sinir ağlarının yeniden yükselişine zemin hazırladı. Ticari ilgi hala artıyor olsa da, bu yenilikler yapay zekanın bir sonraki büyüme aşamasının temelini attı.
2007-Günümüz
2007'den 2018'e kadar, bulut bilişimdeki gelişmeler, bilgi işlem gücü ve yapay zeka altyapısını daha erişilebilir hale getirdi. Makine öğrenimindeki artan benimseme, yenilik ve gelişmeye yol açtı. Bu gelişmeler arasında, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever ve Geoffrey Hinton tarafından geliştirilen ve ImageNet yarışmasını kazanan AlexNet adlı bir evrişimsel sinir ağı (CNN) mimarisi yer alıyordu. Bu mimari, görüntü tanımada derin öğrenmenin gücünü sergiledi. Google'ın AlphaZero ise, insan verilerine ihtiyaç duymadan, kendi kendine oynayarak satranç, shogi ve Go oyunlarında ustalaştı.
2022 yılında, yapay zeka (AI) ve doğal dil işleme (NLP) teknolojilerini kullanarak insan benzeri sohbetler gerçekleştiren ve OpenAI'nin ChatGPT'si gibi görevleri yerine getiren sohbet robotları, sohbet yetenekleriyle geniş çapta tanındı ve yapay zeka alanına olan ilgiyi ve gelişimi yeniden canlandırdı.
Makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zeka arasındaki fark nedir?
Yapay zeka (AI), makineleri daha insanımsı kılmak için kullanılan farklı strateji ve tekniklere yönelik kapsayıcı bir terimdir. Yapay zeka, otonom otomobillerden robot süpürgelere ve Alexa gibi akıllı asistanlara kadar her şeyi kapsamaktadır. Makine öğrenimi ve derin öğrenme, yapay zekanın çatısı altında olsa da tüm yapay zeka etkinlikleri, makine öğrenimi ve derin öğrenme değildir. Örneğin üretici yapay zeka, insan benzeri yaratıcı yetenekler gösterir ve derin öğrenmenin çok gelişmiş bir biçimidir.
Makine öğrenimi
Yapay zeka ve makine öğrenimi terimlerinin birçok yerde birbirinin yerine kullanıldığını görebilseniz de makine öğrenimi teknik olarak yapay zekanın birçok dalından yalnızca biridir. Verileri ilişkilendirmek için algoritmalar ve istatistiksel modeller geliştirme bilimidir. Bilgisayar sistemleri büyük miktarda geçmiş veriyi işlemek ve veri düzenlerini tanımlamak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Mevcut bağlamda, makine öğrenimi, bağımsız olarak veya diğer daha karmaşık AI tekniklerini desteklemek için kullanabileceğiniz makine öğrenimi modelleri adı verilen bir dizi istatistiksel tekniği ifade eder.
Makine öğrenimi hakkında bilgi edinin
Yapay zeka ve makine öğrenimi hakkında bilgi edinin
Derin öğrenme
Derin öğrenme, makine öğrenimini bir adım daha ileri götürür. Derin öğrenme modelleri, bilgiyi öğrenmek ve işlemek için birlikte çalışan sinir ağlarını kullanır. Daha büyük bir problemi çözmek için küçük veri birimleri üzerinde mikro matematiksel işlemler gerçekleştiren milyonlarca yazılım bileşeninden oluşurlar. Örneğin bir görüntüyü sınıflandırmak için o görüntüdeki pikselleri tek tek işlerler. Modern AI sistemleri, şiir yazmak veya metin istemlerinden görüntüler oluşturmak gibi karmaşık görevleri gerçekleştirmek için genellikle birden fazla derin sinir ağını birleştirir.
Yapay Zeka nasıl çalışır?
Yapay zeka sistemleri, metin, görüntü, video veya ses gibi ham verileri anlamlı içgörülere dönüştürmek için gelişmiş teknolojilerden yararlanır. Yapay zeka, bu verilerdeki kalıpları ve ilişkileri belirleyerek, büyük ölçekte akıllı karar vermeyi mümkün kılar. Bu sistemler, geniş veri kümeleri üzerinde eğitilirler, bu da onların insanların deneyimlerden öğrendikleri gibi, zaman içinde sürekli öğrenmelerini ve gelişmelerini sağlar. Her etkileşimle birlikte, yapay zeka modelleri daha doğru hale gelir, inovasyonu teşvik eder ve işletmeler için yeni fırsatlar yaratır.
Sinir Ağları
Yapay sinir ağları, yapay zeka teknolojilerinin temelini oluşturur. Bu ağlar, insan beyninde gerçekleşen işleme sürecini taklit eder. Beyin, bilgileri işleyen ve analiz eden milyonlarca nöron içerir. Yapay sinir ağları, bilgiyi birlikte işleyen yapay nöronlar kullanır. Her yapay nöron veya düğüm, bilgiyi işlemek ve karmaşık problemleri çözmek için matematiksel hesaplamalar kullanır.
Sinir ağları hakkında bilgi edinin
Doğal Dil İşleme (NLP)
Doğal dil işleme (NLP), metin verilerini yorumlamak, anlamak ve anlam toplamak için sinir ağlarını kullanır. İnsan dilini çözme ve anlama konusunda uzmanlaşmış çeşitli bilgi işlem tekniklerinden yararlanır. Bu teknikler, makinelerin insan metnini işlemek ve hatta yeni metin oluşturmak için kelimeleri, dilbilgisi sözdizimini ve kelime kombinasyonlarını işlemesine olanak tanır. Doğal dil işleme; belgeleri özetleme, sohbet robotları ve duygu analizi gerçekleştirme gibi görevlerde kritik öneme sahiptir.
Bilgisayarlı Görü
Bilgisayarlı görü, videolardan ve görüntülerden bilgi ve öngörüler çıkarmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır. Uygunsuz görüntüler için çevrim içi içerikleri izlemek, yüzleri tanımak ve görüntü ayrıntılarını sınıflandırmak üzere bundan yararlanabilirsiniz. İçerik denetiminden otonom araçlara kadar, saniyeler içinde karar vermenin kritik olduğu her alanda çok önemlidir.
Bilgisayarlı görü hakkında bilgi edinin
Konuşma tanıma
Konuşma tanıma yazılımı, insan konuşmasını yorumlamak, kelimeleri tanımlamak ve anlamı algılamak için derin öğrenme modelleri kullanır. Sinir ağları, konuşmayı metne dökebilir ve ses duyarlılığını gösterebilir. Anlamı belirlemek ve ilgili görevleri gerçekleştirmek için sanal asistanlar ve çağrı merkezi yazılımı gibi teknolojilerde konuşma tanımayı kullanabilirsiniz.
Konuşmayı metne dönüştürme hakkında bilgi edinin
Üretken Yapay Zeka
Üretken yapay zeka, basit metin istemlerinden görüntü, video, metin ve ses gibi yeni içerik ve yapıtlar oluşturan yapay zeka sistemlerini ifade eder. Verileri analiz etmekle sınırlı eski yapay zekanın aksine üretken yapay zeka; yüksek kaliteli, insan benzeri yaratıcı çıktılar üretmek için derin öğrenmeden ve büyük veri kümelerinden yararlanır. Bu durum heyecan verici yaratıcı uygulamaları mümkün kılarken, ön yargı, zararlı içerik ve fikri mülkiyet ile ilgili endişelere de yol açmaktadır. Genel olarak üretken yapay zeka, insan dili ve insan benzeri bir şekilde yeni içerik ve yapıtlar oluşturmak için yapay zeka yeteneklerinde büyük bir gelişimi temsil eder.
Yapay zeka uygulama mimarisinin temel bileşenleri nelerdir?
Yapay zeka mimarisi, yapay zekayı büyük ölçekte çalıştırmak için gereken hesaplama gücü ve belleği sağlayan sağlam bir BT altyapısı tarafından desteklenen üç temel katmandan oluşur. Her katman, veri işlemeden gelişmiş karar verme süreçlerine kadar, kesintisiz yapay zeka operasyonlarının gerçekleştirilmesinde kritik bir rol oynar.
Katman 1: veri katmanı
Yapay zeka; makine öğrenimi, doğal dil işleme ve görüntü tanıma gibi çeşitli teknolojiler üzerine kurulmuştur. Bu teknolojilerin merkezinde, yapay zekanın temel katmanını oluşturan veriler yer alır. Bu katman öncelikle verileri yapay zeka uygulamaları için hazırlamaya odaklanır.
Katman 2: model katmanı
Günümüz yapay zekası, karmaşık dijital görevleri yerine getirmek için öncelikle altyapı ve büyük dil modellerini kullanır. Altyapı modelleri, geniş bir genelleştirilmiş ve etiketlenmemiş veri yelpazesi üzerinde eğitilmiş derin öğrenme modelleridir. Bu modeller, giriş istemlerine dayalı olarak yüksek derecede doğrulukla birbirinden çeşitli farklı görevleri gerçekleştirebilir.
Kuruluşlar, mevcut ve önceden eğitilmiş altyapı modellerini alıp mevcut uygulamalara yapay zeka özellikleri eklemek veya yeni yapay zeka uygulamaları oluşturmak için bunları dâhili verilerle özelleştirir.
Birçok kuruluşun birçok dijital görev için makine öğrenimi modellerini kullanmaya devam ettiğini belirtmek önemlidir. Makine öğrenimi modelleri, birçok kullanım örneğinde altyapı modellerinden daha iyi performans gösterebilir ve yapay zeka geliştiricileri, belirli görevler için en iyi modelleri esnek bir şekilde seçebilir.
Altyapı modelleri hakkında daha fazla bilgi edinin »
Katman 3: uygulama katmanı
Üçüncü katman, yapay zeka mimarisinin müşteriye dönük kısmı olan uygulama katmanıdır. Yapay zeka sistemlerinden belirli görevleri tamamlamasını, bilgi üretmesini, bilgi sağlamasını veya veriye dayalı kararlar vermesini isteyebilirsiniz. Uygulama katmanı, son kullanıcıların yapay zeka sistemleriyle etkileşime girmesine olanak tanır.
İşletmeler yapay zekanın gücünü nasıl kullanıyor?
İşletmelerin inovasyon ve verimlilik artışı için yapay zekanın gücünden nasıl yararlandıklarına dair bazı gerçek hayattan örnekleri keşfedin.
Sohbet robotları ve akıllı asistanlar
Yapay zeka destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar, insan benzeri, bağlam farkındalığına sahip konuşmalar sunarak müşteri etkileşimlerini dönüştürüyor. Doğal dil sorgularına akıllı ve tutarlı yanıtlar sunarak müşteri desteği, sanal yardım ve içerik oluşturma alanlarında üstün başarı gösterirler. Bu yapay zeka modelleri zaman içinde sürekli öğrenir ve gelişir, böylece müşteri memnuniyetini ve operasyonel verimliliği artıran kişiselleştirilmiş deneyimler sunar.
Dünyanın en büyük çevrimiçi brokerlerinden biri olan Deriv, müşteri desteği, pazarlama ve işe alım platformlarında verileri yönetmek için yapay zeka destekli bir asistan uyguladı. Deriv, yapay zekayı kullanarak yeni çalışanların işe alım sürecini %45 oranında kısalttı ve işe alım görevlerinin süresini %50 oranında azalttı.
Akıllı Belge İşleme (IDP)
Yapay zeka, e-postalar, PDF'ler ve görüntüler gibi yapılandırılmamış formatlardan anlamlı verilerin çıkarılmasını basitleştirerek bunları eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürür. Akıllı Belge İşleme (IDP), doğal dil işleme (NLP), derin öğrenme ve bilgisayar görüşü gibi gelişmiş teknolojileri kullanarak belge ağırlıklı iş akışlarını kolaylaştırır.
İngiltere ve Galler'in %87'sinden fazlasının mülkiyet haklarını yöneten HM Tapu Sicil Dairesi (HMLR), yasal belgelerin karşılaştırılmasını otomatikleştirmek için yapay zeka teknolojisini kullanmaya başladı. Yapay zeka ile belge inceleme süresini %50 oranında kısalttılar ve mülk transferleri için onay sürecini hızlandırdılar. HMLR'nin Amazon Textract'ı nasıl kullandığını öğrenin.
Uygulama Performansı İzleme (APM)
Yapay zeka tabanlı uygulama performansı izleme, sorunları kullanıcıları etkilemeden önce tahmin ederek ve önleyerek işletmelerin en yüksek performansı korumalarına yardımcı olur. Bu araçlar, proaktif çözümler önermek için geçmiş verileri analiz ederek sürekli çalışma süresi ve operasyonel verimlilik sağlar.
Atlassian, uygulama sorunlarını sürekli izlemek ve önceliklendirmek için yapay zeka destekli APM araçlarına güvenir. Makine öğrenimi önerilerinden yararlanarak ekipleri performans zorluklarını daha hızlı çözebilir ve uygulama güvenilirliğini artırabilir. APM Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin.
Yapay zeka teknolojilerinin gücü nedir?
Yapay zeka, sektörleri dönüştüren ve işletmeler için yeni fırsatların kilidini açan geniş kapsamlı bir dizi güçlü teknoloji sunar. Operasyonlarınızı yenilemek ve ölçeklendirmek için yararlanabileceğiniz temel yapay zeka özelliklerini burada bulabilirsiniz.
Görüntü oluşturma
Yapay zeka, basit metin açıklamalarını saniyeler içinde yüksek kaliteli, gerçekçi görüntülere dönüştürür. Örneğin, “dağların üzerinde bir gün batımı” gibi bir komut istemi girildiğinde, yapay zeka anında çarpıcı görseller üretebilir.. Bu çığır açan teknoloji; pazarlama, eğlence ve tasarım gibi yaratıcı sektörlerde devrim yaratıyor ve içerik oluşturma sürecini önemli ölçüde hızlandırıyor.
Metin oluşturma
Yapay zeka, e-postalar gibi kısa içeriklerden karmaşık raporlara kadar insan benzeri metinleri otomatik olarak oluşturabilir. Müşteri desteği, pazarlama ve içerik oluşturma alanlarında yaygın olarak benimsenen bu teknoloji, yazma sürecini kolaylaştırarak verimliliği artırır ve değerli zamandan tasarruf sağlar.
Konuşma oluşturma ve tanıma
Yapay zeka destekli konuşma üretimi, doğal, insan benzeri konuşma oluştururken, konuşma tanıma, makinelerin konuşulan kelimeleri anlamasını ve işlemesini sağlar. Bu teknolojiler, Alexa gibi sanal asistanlar aracılığıyla kesintisiz, sesle etkinleştirilen deneyimler sunmanın, müşteri hizmetlerini, akıllı cihazları ve erişilebilirlik çözümlerini geliştirmenin anahtarıdır.
Çok modlu yapay zeka
Çok modlu yapay zeka, karmaşık içeriklerin daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için metin, görüntü ve ses verilerini entegre eder. Çok modlu yapay zeka; nesneleri tanıyarak, konuşmayı kopyalayarak ve ekrandaki metni aynı anda yorumlayarak, gerçek zamanlı olarak gelişmiş öngörüler sunar. Bu özellik; video analizi, otonom araçlar ve daha fazlası için yapay zekadan yararlanan sektörler için son derece önemlidir ve daha akıllı, daha hızlı karar verme ve yenilik için yeni olasılıkların kilidini açar.
Yapay zeka günümüzde sektörleri nasıl dönüştürüyor?
Yapay zeka; yeniliği teşvik ederek, karmaşık süreçleri otomatikleştirerek ve büyük ölçekte olağanüstü kullanıcı deneyimleri sunarak sektörlerde devrim yaratıyor.
İçerik önerileri
Yapay zeka, Netflix ve Spotify gibi önde gelen yayın hizmetleri için öneri motorlarına güç verir ve kişiselleştirilmiş içerik önerileri sunmak için kullanıcı tercihlerini analiz eder. Yapay zeka, müşterilerin ilgisini çekerek işletmelerin kalıcılığını iyileştirmesine ve müşteri memnuniyetini artırmasına yardımcı olur.
Kişiselleştirilmiş alışveriş
E-ticaret platformları, müşterilerin tarama geçmişine ve tercihlerine göre kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunmak için yapay zekadan yararlanarak daha yüksek satışlar ve daha iyi alışveriş deneyimleri sağlar.
Sağlık Hizmetleri
Yapay zeka; gelişmiş teşhis, tedavi planlaması ve hasta izleme ile sağlık hizmetlerini yeniden şekillendiriyor. Yapay zeka sistemleri hastalıkları erken tespit etmek için tıbbi görüntüleri analiz edebilir ve hasta geçmişine ve verilerine göre tedavi planlarını özelleştirmeye yardımcı olabilir.
Trafik yönetimi
Yapay zeka, gerçek zamanlı verileri analiz ederek, trafik modellerini tahmin ederek ve alternatif rotalar önererek trafik akışlarını optimize eder. Bu; ulaşım verimliliğini artırır, tıkanıklığı azaltır ve emisyonları azaltmaya yardımcı olur.
Koruma
Yapay zeka; yapay zeka destekli drone'lar ve uydu görüntüleri ile vahşi yaşamı izlemeye, ormansızlaşmayla mücadeleye ve kaçak avlanmayı önlemeye yardımcı olan koruma çabalarında güçlü bir araçtır. Yapay zekanın gerçek zamanlı izleme yetenekleri çevre koruma stratejilerini dönüştürüyor.
İş dönüşümü için yapay zekanın faydaları nelerdir?
Kuruluşunuz, yapay zekanın gücünden yararlanarak operasyonları optimize edebilir, müşteri deneyimlerini iyileştirebilir ve büyük ölçekte inovasyonu teşvik edebilir.
Akıllıca otomatikleştirin
Yapay zeka odaklı sistemler, faturalar gibi verileri herhangi bir şablonda akıllı bir şekilde tarayabilir ve kaydedebilir, bilgileri tedarikçi veya bölge gibi çeşitli kriterlere göre sınıflandırabilir ve hatta minimum insan müdahalesi ile kesintisiz ödeme işlemini sağlamak için hataları tespit edebilir.
Verimliliği artırın
Yapay zeka, kritik bilgilere anında ve bağlam içinde erişmelerini sağlayarak bilgi işçilerini güçlendirir. İster hasta kayıtlarını alan sağlık uzmanları ister uçuş verilerini arayan havayolu çalışanları olsun, yapay zeka bu görevleri kolaylaştırarak çalışanların gerçekten önemli olan şeylere odaklanmasına olanak tanır. Örneğin, Avrupa'nın en büyük havayolu şirketi Ryanair, çalışanların verimliliğini ve memnuniyetini artırmak için yapay zeka sistemleri uygulayarak bilgi erişimini daha hızlı ve verimli hale getirdi.
Karmaşık problemleri çözün
Yapay zeka, büyük veri kümelerini analiz ederek kalıpları belirleme ve en karmaşık sorunları bile çözebilecek içgörüler elde etme konusunda mükemmeldir. Üretim ve sağlık gibi sektörler, makine verilerini ve kullanım raporlarını analiz ederek optimum bakım programlarını belirlemek gibi veriye dayalı kararlar almak için yapay zekayı kullanabilir ve böylece önemli ölçüde maliyet tasarrufu sağlayabilir. Yapay zeka, genomik araştırma gibi alanlarda devrim yaratarak ilaç keşfi ve yenilikteki atılımları hızlandırmaya yardımcı olabilir.
Yeni müşteri deneyimleri oluşturun
Yapay zeka, işletmelerin kişiselleştirilmiş, güvenli ve duyarlı müşteri deneyimleri sunmasını sağlar. Yapay zeka, müşteri profili verilerini ürün veya hizmet bilgileriyle birleştirerek, etkileşimi artıran gerçek zamanlı öneriler ve özel çözümler sunar. Örneğin Lonely Planet, yapay zeka kullanarak müşteriler için özel seyahat programları oluşturdu ve böylece gereken süreyi %80 oranında azalttı ve aynı zamanda büyük ölçekte kişiselleştirilmiş seyahat önerileri sunabildi.
Yapay zeka hizmetleri ve araçları iş potansiyelini nasıl ortaya çıkarır?
Üretken Yapay Zeka
Kurumsal düzeyde güvenlik, gizlilik ve önde gelen altyapı modelleri (FM) seçenekleriyle üretici yapay zeka yeniliğini hızlandırın. Veri öncelikli bir yaklaşım ve en son teknoloji altyapı ile desteklenen AWS, maliyetleri optimize ederken en yüksek performansı sunar. Her ölçekteki kuruluş, prototipleri ve demoları gerçek dünyadaki yeniliklere ve ölçülebilir verimlilik artışlarına dönüştürmek için AWS'ye güveniyor.
Üretken yapay zeka hizmetlerini ve araçlarını keşfedin
Yapay zeka hizmetleri
AWS önceden eğitilmiş yapay zeka hizmetleri, uygulamalarınız ve iş akışlarınız için hazır zeka sunar. Yapay zeka hizmetleri, uygulamalarınızla kolayca entegre olarak kişiselleştirilmiş öneriler, iletişim merkezinizin modernize edilmesi, emniyet ve güvenliğin iyileştirilmesi ve müşteri ilişkilerinin artırılması gibi yaygın kullanım örneklerini ele alır.
Yapay zeka hizmetlerini görüntüleyin
Makine öğrenimi
Makine öğrenimiyle (ML) maliyetleri düşürürken verilerinizden daha ayrıntılı öngörüler elde edin. AWS, en kapsamlı küme ML hizmetleri ve amaca yönelik altyapı ile ML'yi benimseme yolculuğunuzun her aşamasında size yardımcı olur. Amazon SageMaker, makine öğrenimini ve altyapı modellerini büyük ölçekte oluşturmayı, eğitmeyi ve dağıtmayı kolaylaştırır. SageMaker ile veri bilimcileri ve ML mühendisleri; optimize edilmiş performans, gecikme süresi ve maliyet için 250'den fazla FM'yi önceden eğitmek, değerlendirmek, özelleştirmek ve dağıtmak üzere altyapı ve araçlar üzerinde esnekliğe ve ayrıntılı denetime sahiptir.
ML hizmetlerini ve kaynaklarını keşfedin
Yapay zeka altyapısı
Yapay zekanın büyümesi, beraberinde altyapı kaynaklarının artan kullanımını, yönetimini ve maliyetini getirir. AWS, performansı en üst düzeye çıkarmak, maliyetleri düşürmek ve altyapı modellerinin eğitimi ve üretime dağıtılması sırasında karmaşıklığı önlemek üzere yapay zeka kullanım durumlarınız için optimize edilmiş özel altyapı sağlar.
Amaca yönelik yapay zeka altyapı hizmetlerini bulun
Yapay zeka için veri temeli
Üretken yapay zeka da dahil olmak üzere tüm iş yüklerini veya kullanım durumlarını destekleyen bir uçtan uca veri altyapısı için en kapsamlı veri yetenekleri kümesini yalnızca AWS sağlar. ’ın uçtan uca veri yönetişimi ile tüm verilerinize hızlı ve kolay bir şekilde bağlanın ve bunlara göre hareket edin. Bu çözüm, ekiplerinizin güvenle daha hızlı hareket etmesine yardımcı olur. Veri hizmetlerindeki yerleşik yapay zeka sayesinde AWS, veri yönetiminin karmaşıklığını kolaylaştırır. Böylece verileri yönetmeye daha az, verileri yönetmekten değer elde etmeye ise daha fazla zaman harcarsınız.
Sorumlu Yapay Zeka Nedir?
Sorumlu Yapay Zeka, yapay zekanın nasıl geliştirildiği ve kullanıldığı konusunda adalet, şeffaflık ve hesap verebilirlik sağlarken, yapay zeka sistemlerinin toplumsal ve çevresel etkilerini dikkate alır. Yapay zeka giderek daha dönüştürücü hale geldikçe, kuruluşlar sivil özgürlükleri veya insan haklarını ihlal etmeden yeniliği yönlendiren sistemler oluşturmakla görevlendirilir. AWS olarak, eğitim, bilim ve müşterilerimizi önceliklendiren insan odaklı bir yaklaşımla, sorumlu bir şekilde yapay zeka geliştirmeye kararlıyız. Amazon Bedrock İçin Bütünlük Korumaları, Amazon SageMaker Clarify ve daha birçok araçla, uçtan uca yapay zeka yaşam döngüsü boyunca sorumlu yapay zekayı entegre ediyoruz.
Yapay zeka uygulamasında karşılaşılan zorluklar nelerdir?
Yapay zeka muazzam bir potansiyel sunarken, kuruluşların bu potansiyeli tam olarak ortaya çıkarmak için aşmaları gereken önemli zorluklar da bulunmaktadır.
Yapay zeka yönetişimi
Veri yönetişimi politikaları, düzenleyici kısıtlamalara ve gizlilik yasalarına uymalıdır. Yapay zekayı hayata geçirmek için veri kalitesini, gizliliği ve güvenliği yönetmelisiniz. Müşterilerin verilerini ve gizliliklerini korumaktan siz sorumlusunuz. Kuruluşunuz, veri güvenliğini yönetmek için yapay zeka modellerinin her katman genelinde müşteri verilerini nasıl kullandığını ve bunlarla nasıl etkileşime girdiğini anlamalıdır.
Teknik zorluklar
Yapay zekayı makine öğrenimi ile eğitmek çok büyük miktarda kaynak tüketir. Derin öğrenme teknolojilerinin çalışması için yüksek bir işlem gücü eşiği esastır. Yapay zeka uygulamalarını çalıştırmak ve modellerinizi eğitmek için sağlam bir hesaplama altyapısına sahip olmanız gerekir. İşlem gücü maliyetli olabilir ve yapay zeka sistemlerinizin ölçeklenebilirliğini sınırlayabilir.
Veri sınırlamaları
Tarafsız yapay zeka sistemleri eğitmek için büyük miktarda veri girmeniz gerekir. Eğitim verilerini kullanmak ve işlemek için yeterli depolama kapasitesine sahip olmanız gerekir. Aynı şekilde, eğitim için kullandığınız verilerin doğruluğunu sağlamak üzere etkili yönetim ve veri kalitesi süreçlerine sahip olmanız gerekir.
Yapay zekayı işletmem için kullanmaya nasıl başlayabilirim?
İşletmenizde yapay zeka kullanmaya başlamak için sohbet robotlarıyla müşteri hizmetlerini otomatikleştirmek, daha iyi kararlar almak üzere verileri analiz etmek veya pazarlama faaliyetlerini kişiselleştirmek gibi yapay zekanın verimliliği artırabileceği alanları belirleyin. Tahmine dayalı analizler, yapay zeka odaklı içerik üretimi ve öneri sistemleri gibi araçlar işletmenin büyümesini hızlandırmayı sağlayabilir.
Yapay zekayı günlük hayatımda kullanmaya nasıl başlayabilirim?
Alexa gibi sanal asistanlar veya görevleri otomatikleştiren akıllı ev cihazları aracılığıyla yapay zekayı günlük hayatta kullanmaya başlayabilirsiniz. Ek olarak fitness takibi, dil öğrenme ve bütçeleme için yapay zeka destekli uygulamalar, günlük aktiviteleri daha verimli hâle getirebilir ve ihtiyaçlarınıza göre uyarlayabilir.
AWS'de yapay zeka inovasyonu nedir ve bunu nasıl oluşturabilir ve ölçeklendirebilirsiniz?
En kapsamlı yapay zeka ve makine öğrenimi hizmetleri setiyle müşteri deneyimlerini yeniden şekillendirin ve operasyonları kolaylaştırın.
Kanıtlanmış bir yapay zeka lideri ile inşa edin
Amazon'un 25 yılı aşkın öncü yapay zeka deneyiminden yararlanarak yapay zeka alanındaki bir sonraki inovasyon dalgasını ölçeklendirin. AWS; yapay zekayı oluşturucular, veri bilimcileri, iş analistleri ve öğrenciler gibi daha fazla kişi tarafından erişilebilir hale getirir. En kapsamlı yapay zeka hizmetleri, araçları ve kaynakları kümesi ile AWS, 100.000'den fazla müşteriye işletmelerinin taleplerini karşılamak ve verilerinin değerini ortaya çıkarmak için derin uzmanlık sunuyor. Güvenlik, gizlilik ve duyarlı yapay zeka hiç bu kadar kritik olmamıştı. Müşteriler, benzeri görülmemiş bir oranda dönüşüm sağlamak için AWS ile gizlilik, uçtan uca güvenlik ve yapay zeka yönetişimi temelinde oluşturabilir ve ölçeklenebilir.
Yeni başlayanlar için yapay zeka eğitimi nedir?
Yapay zeka eğitimi genellikle programlama ve bilgisayar biliminin temelleriyle başlar. Matematik, istatistik ve doğrusal cebir ile birlikte Python gibi dilleri öğrenmeniz gerekir.
Ardından daha özelleştirilmiş bir eğitime geçebilirsiniz. Daha derin bir anlayış ve uygulamalı deneyim kazanmak için yapay zeka, makine öğrenimi veya veri bilimi alanında yüksek lisans diploması edinin. Bu programlar tipik olarak sinir ağları, doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü gibi konuları derinlemesine işler.
Bununla birlikte, örgün eğitim tek yol değildir. Kendi hızınızda öğrenmek ve belirli becerilerde ustalaşmak için çevrim içi kurslardan yararlanabilirsiniz. Örneğin, AWS üzerinde üretken yapay zeka eğitimi AWS uzmanlarının aşağıdaki konularda sertifikalarını içerir:
AWS, yapay zeka gereksinimlerinizi nasıl destekleyebilir?
AWS; yapay zekayı oluşturucular, veri bilimcileri, iş analistleri ve öğrenciler gibi daha fazla kişi tarafından erişilebilir hale getirir. En kapsamlı yapay zeka hizmetleri, araçları ve kaynakları kümesi ile AWS, 100.000'den fazla müşteriye işletmelerinin taleplerini karşılamak ve verilerinin değerini ortaya çıkarmak için derin uzmanlık sunuyor. Müşteriler, benzeri görülmemiş bir oranda dönüşüm sağlamak için AWS ile gizlilik, uçtan uca güvenlik ve yapay zeka yönetişimi temelinde oluşturabilir ve ölçeklenebilir. AWS'de yapay zeka, performansı en üst düzeye çıkarmak ve maliyetleri düşürmek üzere kullanıma hazır zeka ve yapay zeka altyapısı için önceden eğitilmiş yapay zeka hizmetlerini içerir.
AWS; yapay zekayı oluşturucular, veri bilimcileri, iş analistleri ve öğrenciler gibi daha fazla kişi tarafından erişilebilir hale getirir. En kapsamlı yapay zeka hizmetleri, araçları ve kaynakları kümesi ile AWS, 100.000'den fazla müşteriye işletmelerinin taleplerini karşılamak ve verilerinin değerini ortaya çıkarmak için derin uzmanlık sunuyor. Müşteriler, benzeri görülmemiş bir oranda dönüşüm sağlamak için AWS ile gizlilik, uçtan uca güvenlik ve yapay zeka yönetişimi temelinde oluşturabilir ve ölçeklenebilir.
AWS'de yapay zeka, performansı en üst düzeye çıkarmak ve maliyetleri düşürmek üzere kullanıma hazır zeka ve yapay zeka altyapısı için önceden eğitilmiş yapay zeka hizmetlerini içerir.
Önceden eğitilmiş hizmet örnekleri:
- Amazon Rekogniton görüntü tanıma ve video analizini otomatikleştirir, kolaylaştırır ve ölçeklendirir.
- Amazon Textract herhangi bir belgeden basılı metni ayıklar, el yazısını analiz eder ve otomatik olarak veri yakalar.
- Amazon Transcribe konuşmayı metne dönüştürür, video dosyalarından önemli iş öngörüleri ayıklar ve iş sonuçlarını iyileştirir.
Yapay Zeka altyapısı örnekleri:
- Amazon Bedrock, yüksek performanslı FM'ler ve geniş bir yetenek seti sunar. Çeşitli en iyi FM'leri deneyebilir ve bunları verilerinizle özelleştirebilirsiniz.
- Amazon SageMaker, FM'leri dahili olarak kullanılabilmeleri için sıfırdan ön eğitmek için araçlar sunar.
- AWS Trainium yongaları tarafından desteklenen Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Trn1 bulut sunucuları, üretken yapay zeka modellerinin yüksek performanslı derin öğrenme (DL) eğitimi için özel olarak oluşturulmuştur.
Hemen zekayı kullanmaya başlayın! Bugün!