Yapay zeka nedir?
Yapay zeka (AI); öğrenme, yaratıcılık ve görüntü tanıma gibi genellikle insan zekasıyla ilişkilendirilen bilişsel sorunları çözmeyi amaçlayan bilgisayar bilimi alanıdır. Modern kuruluşlar; akıllı sensörler, insan tarafından oluşturulan içerikler, izleme araçları ve sistem günlükleri gibi çeşitli kaynaklardan büyük miktarda veri toplar. Yapay zekanın amacı, verilerden anlam türeten ve kendi kendine öğrenen sistemler oluşturmaktır. Ardından, yapay zeka bu bilgileri yeni sorunları insan gibi çözmek için uygulayabilir. Örneğin, yapay zeka teknolojisi insan konuşmalarına anlamlı bir şekilde yanıt verebilir, orijinal görüntü ve metinler oluşturabilir ve gerçek zamanlı veri girişlerine dayalı kararlar verebilir. Kuruluşunuz, iş süreçlerini optimize etmek, müşteri deneyimlerini iyileştirmek ve yeniliği hızlandırmak için yapay zeka özelliklerini uygulamalarınıza entegre edebilir.
Yapay zeka teknolojisi nasıl gelişti?
Alan Turing, 1950 tarihli "Bilgisayar Mekanizması ve Zeka" adlı ufuk açıcı makalesinde makinelerin düşünüp düşünemeyeceğine değindi. Bu makalede Turing, yapay zeka terimini bir ilk olarak ortaya attı ve bunu teorik ve felsefi bir kavram olarak sundu.
1957 ve 1974 yılları arasında bilgi işlem alanındaki gelişmeler bilgisayarların daha fazla veri depolamasına ve daha hızlı işlemesine olanak sağladı. Bu dönemde bilim adamları makine öğrenimi (ML) algoritmalarını daha da geliştirdiler. Bu alandaki ilerleme, Savunma Gelişmiş Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) gibi ajansları yapay zeka araştırması için fon oluşturmaya yönlendirdi. İlk başta, bu araştırmanın temel amacı, bilgisayarların konuşma dilini yazıya dökerek çevirip çeviremeyeceğini keşfetmekti.
1980'ler boyunca, mevcut artırılmış fonlar ve bilim insanlarının yapay zekada kullandığı gittikçe genişleyen algoritmik araç seti sayesinde geliştirme süreçleri kolaylaştı. David Rumelhart ve John Hopfield, bilgisayarların deneyimlerden öğrenebileceğini gösteren derin öğrenme teknikleri üzerine makaleler yayınladılar.
Bilim insanları, yapay zekaya yönelik olarak 1990'dan 2000'lerin başına kadar, o zamanki dünya satranç şampiyonunu yenmek gibi birçok temel hedefe ulaştılar. Modern çağda önceki on yıllara kıyasla daha fazla bilgi işlem verisi ve işlem gücü olması sayesinde, yapay zeka araştırmaları artık daha yaygın ve erişilebilir. Hızlı bir şekilde yapay genel zekaya dönüşüyor ve böylece yazılımların karmaşık görevleri yerine getirebilmesini sağlıyor. Yazılım, daha önce sadece insanlarla sınırlı görevler olan karar verme ve kendi başına öğrenme işlevlerini yerine getirebiliyor.
Yapay zekanın faydaları nelerdir?
Yapay zeka, çeşitli endüstrilere çeşitli faydalar sunma potansiyeline sahiptir.
Karmaşık problemleri çözün
Yapay zeka teknolojisi, insan benzeri zeka ile karmaşık sorunları çözmek için ML ve derin öğrenme ağlarını kullanabilir. Yapay zeka, bilgileri uygun ölçekte işleyerek örüntüler bulabilir, bilgileri tanımlayabilir ve yanıtlar sunabilir. Yapay zekayı dolandırıcılık tespiti, tıbbi teşhis ve iş analizi gibi çeşitli alanlardaki sorunları çözmek için kullanabilirsiniz.
İş verimliliğini artırın
Yapay zeka teknolojisi, insanlardan farklı olarak, performans oranlarını düşürmeden 7/24 çalışabilir. Başka bir deyişle, yapay zeka, manuel görevleri hatasız olarak gerçekleştirebilir. Yapay zekanın tekrarlayan, zahmetli görevlere odaklanmasını sağlayarak insan kaynaklarını işletmenin diğer alanlarında kullanabilirsiniz. Yapay zeka, işle ilgili tüm görevleri düzene sokarken çalışanların iş yüklerini azaltabilir.
Daha akıllı kararlar verin
Yapay zeka, büyük hacimli verileri herhangi bir insana kıyasla çok daha hızlı bir şekilde analiz etmek için makine öğrenimini kullanabilir. Yapay zeka platformları eğilimleri tespit edebilir, verileri analiz edebilir ve rehberlik sağlayabilir. Veri tahmini sayesinde yapay zeka, gelecekteki eylemler için izlenecek en iyi yolu önermeye yardımcı olabilir.
İş süreçlerini otomatikleştirin
Görevleri hassas ve hızlı bir şekilde gerçekleştirmek için yapay zekayı makine öğrenimi ile eğitebilirsiniz. Bu, çalışanların mücadele ettiği veya sıkıcı bulduğu iş bölümlerini otomatikleştirerek operasyonel verimliliği artırabilir. Aynı şekilde, daha karmaşık ve yaratıcı işler için çalışan kaynaklarını boşa çıkarmak üzere yapay zeka otomasyonunu kullanabilirsiniz.
Yapay zekanın pratik uygulamaları nelerdir?
Yapay zekanın geniş bir uygulama alanı vardır. Kapsamlı bir liste olmasa da yapay zekanın çeşitli kullanım örneklerini vurgulayan bir dizi örneği burada bulabilirsiniz.
Akıllı belge işleme
Akıllı belge işleme (IDP), yapılandırılmamış belge formatlarını kullanılabilir verilere dönüştürür. Örneğin e-postalar, görüntüler ve PDF'ler gibi iş belgelerini yapılandırılmış bilgilere dönüştürür. IDP; verileri ayıklamak, sınıflandırmak ve doğrulamak için doğal dil işleme (NLP), derin öğrenme ve bilgisayarlı görü gibi yapay zeka teknolojilerini kullanır.
Örneğin HM Land Registry (HMLR), İngiltere ve Galler'in %87'sinden fazlası için mülkiyet haklarını yönetiyor. HMLR sosyal hizmet görevlileri, mülk işlemleriyle ilgili karmaşık yasal belgeleri karşılaştırıyor ve inceliyor. Kuruluş, belge karşılaştırmasını otomatikleştirmek için bir yapay zeka uygulaması dağıtarak inceleme süresini yüzde 50 azalttı ve mülk transferlerinin onay sürecini güçlendirdi. Daha fazla bilgi için HMLR'nin Amazon Textract'i nasıl kullandığını okuyun.
Uygulama performansı izleme
Uygulama performansı izleme (APM), iş açısından kritik uygulamaların performansını izlemek için yazılım araçlarını ve telemetri verilerini kullanma sürecidir. Yapay zeka tabanlı APM araçları, sorunları ortaya çıkmadan önce tahmin etmek için geçmiş verileri kullanır. Ayrıca, geliştiricilerinize etkili çözümler önererek sorunları gerçek zamanlı olarak çözebilirler. Bu strateji, uygulamaların etkili bir şekilde çalışmasını sağlar ve darboğazları giderir.
Örneğin Atlassian, ekip çalışmasını ve organizasyonu kolaylaştırmak için ürünler geliştiriyor. Atlassian, uygulamaları sürekli olarak izlemek, olası sorunları tespit etmek ve önem derecesine öncelik vermek için AI APM araçlarını kullanıyor. Bu işlevle ekipler, makine öğrenimi destekli önerilere hızla yanıt verebilir ve performans düşüşlerini çözebilir.
Tahmine dayalı bakım
Yapay zeka ile geliştirilmiş tahmine dayalı bakım; operasyonlarda, sistemlerde veya hizmetlerde kesinti sürelerine yol açabilecek sorunları belirlemek için büyük miktarda veri kullanma sürecidir. Tahmine dayalı bakım, işletmelerin olası sorunları ortaya çıkmadan önce ele almalarına olanak tanır ve bu da kesinti süresini azaltır ve aksaklıkları önler.
Örneğin Baxter, dünya çapında 70 üretim tesisi kullanıyor ve tıbbi teknolojiyi sunmak için 7/24 çalışıyor. Baxter, endüstriyel ekipmanlardaki anormal koşulları otomatik olarak tespit etmek için tahmine dayalı bakımdan yararlanıyor. Kullanıcılar, kesinti süresini azaltmak ve operasyonel verimliliği artırmak için etkili çözümleri önceden uygulayabilir. Daha fazla bilgi edinmek için Baxter'ın Amazon Monitron'u nasıl kullandığını okuyun.
Tıbbi araştırma
Tıbbi araştırmalar; süreçleri kolaylaştırmak, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek ve çok miktarda veriyi işlemek için yapay zekadan yararlanır. Uçtan uca farmasötik keşif ve geliştirmeyi kolaylaştırmak, tıbbi kayıtları yazıya dökmek ve yeni ürünler için pazara sunma süresini iyileştirmek için tıbbi araştırmalarda yapay zeka teknolojisini kullanabilirsiniz.
Gerçek dünyadan bir örnek olarak C2i Genomics; yüksek ölçekli, özelleştirilebilir genomik işlem hatları ve klinik muayeneler incelemeler için yapay zekadan yararlanıyor. Araştırmacılar, hesaplamalı çözümleri kapsayarak klinik performansa ve yöntem geliştirmeye odaklanabilir. Mühendislik ekipleri; kaynak taleplerini, mühendislik bakımını ve NRE maliyetlerini azaltmak için de yapay zekadan yararlanır. Daha fazla ayrıntı için C2i Genomics'in AWS HealthOmics'i nasıl kullandığını okuyun.
İş analizi
İş analizi, karmaşık veri kümelerini toplamak, işlemek ve analiz etmek için yapay zekayı kullanır. Gelecekteki değerleri tahmin etmek, verilerin temel nedenini anlamak ve zaman alan süreçleri azaltmak için yapay zeka analizinden yararlanabilirsiniz.
Örneğin Foxconn, tahmin doğruluğunu artırmak için yapay zeka ile geliştirilmiş iş analizini kullanıyor. Foxconn, tahmin doğruluğunda yüzde 8'lik bir artışa ulaştı ve fabrikalarında yıllık 533.000 USD tasarruf sağladı. Ayrıca, israf edilen emeği azaltmak ve verilere dayalı karar verme yoluyla müşteri memnuniyetini artırmak için iş analizini de kullanıyor.
Temel yapay zeka teknolojileri nelerdir?
Derin öğrenme sinir ağları, yapay zeka teknolojilerinin temelini oluşturur. Bu ağlar, insan beyninde gerçekleşen işleme sürecini taklit eder. Bir beyin, bilgiyi işlemek ve analiz etmek için birlikte çalışan milyonlarca nöron içerir. Derin öğrenme sinir ağları, bilgiyi birlikte işleyen yapay nöronlar kullanır. Her yapay nöron veya düğüm, bilgiyi işlemek ve karmaşık problemleri çözmek için matematiksel hesaplamalar kullanır. Bu derin öğrenme yaklaşımı, normalde insan zekası gerektiren sorunları çözebilir veya görevleri otomatikleştirebilir.
Derin öğrenme sinir ağlarını farklı şekillerde eğiterek farklı yapay zeka teknolojileri geliştirebilirsiniz. Daha sonra sinir ağı tabanlı bazı önemli teknolojilerden bahsedeceğiz.
Derin Öğrenme hakkında bilgi edinin »
Sinir Ağları hakkında bilgi edinin »
Doğal dil işleme
NLP, metin verilerini yorumlamak, anlamak ve bunlardan anlam çıkarmak için derin öğrenme algoritmalarından yararlanır. NLP, insanlar tarafından oluşturulan metinleri işleyebilir ve bu da belgeleri özetlemek, sohbet robotlarını otomatikleştirmek ve duygu analizi yapmak açısından fayda sağlar.
Görüntü işleme
Bilgisayarlı görü, videolardan ve görüntülerden bilgi ve öngörüler çıkarmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır. Bir bilgisayar, bilgisayarlı görüyü kullanarak görüntüleri tıpkı bir insanın anlayacağı gibi anlayabilir. Uygunsuz görüntüler için çevrimiçi içerikleri izlemek, yüzleri tanımak ve görüntü ayrıntılarını sınıflandırmak üzere bilgisayarlı görüden yararlanabilirsiniz. Otonom otomobil ve kamyonlarda çevreyi izlemek ve anlık kararlar almak çok önemlidir.
Bilgisayarlı görü hakkında bilgi edinin »
Üretici Yapay Zekâ
Üretici yapay zeka, basit metin istemlerinden görüntüler, videolar, metinler ve sesler gibi yeni içerik ve yapıtlar oluşturabilen yapay zeka sistemlerini ifade eder. Verileri analiz etmekle sınırlı eski yapay zekanın aksine üretici yapay zeka; yüksek kaliteli, insan benzeri yaratıcı çıktılar üretmek için derin öğrenme ve büyük veri kümelerinden yararlanır. Bu durum heyecan verici kreatif uygulamalara olanak sağlasa da önyargı, zararlı içerik ve fikri mülkiyet konusunda endişeler vardır. Genel olarak üretici yapay zeka, insan benzeri bir şekilde yeni içerik ve yapıtlar oluşturmak için yapay zeka yeteneklerinde büyük bir gelişimi temsil eder.
Üretici yapay zekâ 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.
Yapay zeka uygulama mimarisinin temel bileşenleri nelerdir?
Yapay zeka mimarisi dört temel katmandan oluşur. Bu katmanların her biri, belirli bir rolü yerine getirmek için farklı teknolojiler kullanır. Her katmanda neler olduğuna ilişkin açıklamaları burada bulabilirsiniz.
Katman 1: veri katmanı
Yapay zeka; makine öğrenimi, doğal dil işleme ve görüntü tanıma gibi çeşitli teknolojiler üzerine inşa edilmiştir. Bu teknolojilerin merkezinde, yapay zekanın temel katmanını oluşturan veriler yer alır. Bu katman öncelikle verileri yapay zeka uygulamaları için hazırlamaya odaklanır. Modern algoritmalar, özellikle de derin öğrenme algoritmaları çok büyük hesaplama kaynakları gerektirir. Dolayısıyla bu katman, yapay zeka modellerini eğitmek için gerekli altyapıyı sağlayan bir alt katman işlevi gören donanımı içerir. Bu katmana üçüncü taraf bir bulut sağlayıcısından tam olarak yönetilen bir hizmet olarak erişebilirsiniz.
Makine öğrenimi hakkında bilgi edinin »
Katman 2: makine öğrenimi çerçeveleri ve algoritma katmanı
Makine öğrenimi çerçeveleri, belirli iş kullanım örneklerinin gereksinimlerini karşılamak için veri bilimciler ile mühendislerin iş birliğiyle oluşturulur. Geliştiriciler daha sonra modelleri kolayca oluşturmak ve eğitmek için önceden oluşturulmuş işlevleri ve sınıfları kullanabilir. TensorFlow, PyTorch ve scikit-learn, bu çerçevelere ilişkin örnekler arasında yer alır. Bu çerçeveler, uygulama mimarisinin hayati bileşenleridir ve yapay zeka modellerini kolaylıkla oluşturmak ve eğitmek için gereken işlevleri sunar.
Katman 3: model katmanı
Model katmanında, uygulama geliştiricisi yapay zeka modelini uygular ve önceki katmandaki veri ve algoritmaları kullanarak eğitir. Bu katman, yapay zeka sisteminin karar verme yetenekleri açısından son derece önemlidir.
Bu katmanın temel bileşenlerinden bazılarını burada bulabilirsiniz.
Model yapısı
Bu yapı, bir modelin katmanlar, nöronlar ve aktivasyon işlevlerinden oluşan kapasitesini belirler. Soruna ve kaynaklara bağlı olarak, beslemeli sinir ağları, evrişimli sinir ağları (CNN'ler) veya diğerleri arasından seçim yapabilirsiniz.
Model parametreleri ve işlevleri
Sinir ağı ağırlıkları ve önyargıları gibi eğitim sırasında öğrenilen değerler, tahminler için son derece önemlidir. Bir kayıp işlevi, modelin performansını değerlendirip tahmin edilen ve gerçek çıktılar arasındaki tutarsızlığı en aza indirmeyi amaçlar.
Optimize etme aracı
Bu bileşen, kayıp işlevini azaltmak için model parametrelerini ayarlar. Gradyan azalma ve Uyarlanabilir Gradyan Algoritması (AdaGrad) gibi çeşitli optimize etme araçları farklı amaçlara hizmet eder.
Katman 4: uygulama katmanı
Dördüncü 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.
Yapay zeka uygulamanın zorlukları nelerdir?
Yapay zekanın, uygulamayı daha zor hale getiren bir takım zorlukları bulunmaktadır. Aşağıdaki engeller, AI uygulaması ve kullanımıyla ilgili en yaygın zorluklardan bazılarıdır.
Veri yönetişimi
Veri yönetişimi politikaları, düzenleyici kısıtlamalara ve gizlilik yasalarına uymalıdır. Yapay zekayı uygulamak için veri kalitesini, gizliliğini ve güvenliğini yönetmelisiniz. Müşterilerin verilerini ve gizliliklerini korumaktan siz sorumlusunuz. Veri güvenliğini yönetmek için kuruluşunuz, yapay zeka modellerinin her katman genelinde müşteri verilerini nasıl kullandığını ve bunlarla nasıl etkileşim kurduğunu net bir şekilde 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.
AWS, yapay zeka gereksinimlerinizi nasıl destekleyebilir?
Amazon Web Services (AWS), yapay zeka teknolojisi gereksinimlerinizi karşılamak için en kapsamlı hizmet, araç ve kaynakları sağlar. AWS, yapay zekayı her ölçekten kuruluş için erişilebilir hale getirir ve böylece herkes altyapı kaynakları konusunda endişelenmeden yenilikçi teknolojiler oluşturabilir.
AWS makine öğrenimi ve yapay zeka, her tür kullanım örneği için yapay zeka uygulamaları oluşturmak ve ölçeklendirmek için yüzlerce hizmet sunar. Kullanabileceğiniz hizmetlerden bazıları şunlardır:
- Koddaki güvenlik açıklarını tespit etmek, izlemek ve düzeltmek için Amazon CodeGuru Güvenliği
- Çevrimiçi dolandırıcılığı algılamak ve algılama modellerini iyileştirmek için Amazon Dolandırıcılık Algılayıcı
- Altyapı sorunlarını gerçekleşmeden önce algılamak için Amazon Monitron.
- Görüntü tanıma ve video analizini otomatikleştirmek, kolaylaştırmak ve ölçeklendirmek için Amazon Rekogniton
- Basılı metni ayıklamak, el yazısını analiz etmek ve herhangi bir belgeden verileri otomatik olarak yakalamak için Amazon Textract
- Konuşmayı metne dönüştürmek, video dosyalarından önemli iş öngörülerini ayıklamak ve iş sonuçlarını iyileştirmek için Amazon Transcribe
Hemen bir hesap oluşturarak AWS'de yapay zekayı kullanmaya başlayın.
