Üretken Yapay Zeka nedir?
Üretken Yapay Zeka nedir?
Üretken yapay zeka; konuşmalar, hikayeler, görüntüler, videolar ve müzik dahil olmak üzere yeni içerik ve fikirler oluşturabilen bir yapay zeka türüdür. Bu yapay zeka insan dilini, programlama dillerini, sanatı, kimyayı, biyolojiyi veya herhangi bir karmaşık konuyu öğrenebilir. Yeni problemleri çözmek için bildiklerini yeniden kullanır. Örneğin, İngilizce kelime dağarcığını öğrenebilir ve işlediği kelimelerden bir şiir oluşturabilir. Kuruluşunuz, üretken yapay zekayı sohbet robotları, medya oluşturma, ürün geliştirme ve tasarım gibi çeşitli amaçlar için kullanabilir.
Yapay zeka ve üretken yapay zeka arasındaki fark nedir?
Yapay zeka, makineleri daha insan benzeri hale getirmenin daha geniş kavramıdır. Bu, Alexa gibi akıllı asistanlardan, sohbet robotlarından ve görüntü oluşturuculardan robot süpürgelere ve otonom otomobillere kadar her şeyi kapsamaktadır. Üretici yapay zeka, anlamlı ve akıllıca yeni içerikler üreten bir alt kümedir.
Üretken yapay zeka ne zaman oluşturuldu?
Üretken yapay zeka, 2010'ların sonlarında, özellikle Generative Adversarial Networks (GANs) (Çekişmeli Üretici Ağlar) ve dönüştürücüler gibi modellerde derin öğrenmedeki ilerlemelerle ortaya çıktı. Bulut bilgi işlemdeki gelişmeler, üretken yapay zekayı ticari olarak uygulanabilir ve 2022'den beri kullanılabilir hale getirdi.
Üretken yapay zekada temel modeller nelerdir?
Altyapı modelleri, geniş bir metin ve görüntü verisi yelpazesi üzerinde eğitilmiş büyük üretken AI modelleridir. Soruları cevaplamak, deneme yazmak ve resimlere açıklama yazmak gibi çok çeşitli genel görevleri yerine getirebilirler.
Üretken AI örnekleri nelerdir?
Üretken yapay zeka, endüstriler genelinde çeşitli kullanım örneklerine sahiptir
Finansal hizmetler
Finansal hizmetlere yönelik şirketler, maliyetleri düşürürken müşterilerine daha iyi hizmet vermek için üretken yapay zeka araçlarını kullanabilir:
- Finansal kurumlar, ürün önerileri oluşturmak ve müşteri sorularına yanıt vermek için sohbet robotlarını kullanır, bu da genel müşteri hizmetlerini iyileştirir
- Kredi kurumları, özellikle gelişmekte olan ülkelerde finansal açıdan yetersiz hizmet alan piyasalar için kredi onaylarını hızlandırmaktadır
- Bankalar; taleplerde, kredi kartlarında ve kredilerde dolandırıcılığı hızlı bir şekilde tespit etmektedir
- Yatırım şirketleri, üretken yapay zekanın gücünü kullanarak müşterilerine düşük maliyetle güvenli ve kişiselleştirilmiş finansal danışmanlık hizmeti sunuyor
AWS'de finansal hizmetler için üretken yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin
Sağlık hizmetleri ve yaşam bilimleri
Üretken yapay zekanın en umut verici kullanım örneklerinden biri, ilaç keşif ve araştırma sürecini hızlandırmaktır. Üretken yapay zeka; antikorlar, enzimler, aşılar ve gen terapisi tasarlamak için spesifik özelliklere sahip yeni protein dizileri oluşturabilir.
Sağlık ve yaşam bilimleri şirketleri, sentetik biyoloji ve metabolik mühendislik uygulamaları için sentetik gen dizileri tasarlamak üzere üretken yapay zeka kullanmaktadır. Örneğin yeni biyosentetik yollar oluşturabilir veya biyoüretim amaçları için gen ifadesini optimize edebilirler.
Üretken yapay zeka araçları ayrıca sentetik hasta ve sağlık verileri oluşturur. Bu veriler, yapay zeka modellerini eğitmek, klinik denemeleri simüle etmek veya büyük gerçek dünya veri kümelerine erişim olmadan nadir hastalıkları incelemek için yararlı olabilir.
AWS'de sağlık hizmetleri ve yaşam bilimlerinde üretken yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin
Otomotiv ve üretim
Otomotiv şirketleri, mühendislikten araç içi deneyimlere ve müşteri hizmetlerine kadar çok sayıda amaçla üretken yapay zeka teknolojisinden yararlanmaktadır. Örneğin araç tasarımlarındaki sürtünmeyi azaltmak için mekanik parçaların tasarımını optimize edebilir veya kişisel asistanların tasarımını uyarlamaktadır.
Otomobil şirketleri, en yaygın müşteri sorularına hızlı yanıtlar sağlayarak daha iyi müşteri hizmeti sunmak için üretken yapay zeka kullanmaktadır. Üretken yapay zeka, üretim süreçlerini optimize etmek ve maliyetleri düşürmek için yeni malzemeler, çipler ve parça tasarımları oluşturmaktadır.
Başka bir üretken yapay zeka kullanım örneği, uygulamaları test etmek için verileri sentezlemektir. Bu, özellikle veri kümelerinin testine sıklıkla dahil edilmeyen veriler için yararlıdır (kusurlar veya uç durumlar gibi).
AWS'de Otomotiv için Üretken Yapay Zeka hakkında daha fazla bilgi edinin
Medya ve eğlence
Üretken yapay zeka modelleri, geleneksel üretimdeki maliyet ve sürenin çok altında, animasyon ve senaryolardan uzun metrajlı filmlere kadar yeni içerikler üretir.
Sektördeki diğer üretken yapay zeka kullanım senaryoları şunları içerir:
- Sanatçılar, yepyeni deneyimler oluşturmak için albümlerini yapay zeka tarafından oluşturulan müzikle tamamlayabilir ve geliştirebilirler
- Medya kuruluşları, gelirleri artırmak üzere kişiselleştirilmiş içerik ve reklamlar sunarak hedef kitle deneyimlerini iyileştirmek için üretici yapay zeka kullanmaktadır.
- Oyun şirketleri, yeni oyunlar oluşturmak ve oyuncuların avatar oluşturmasına izin vermek için üretici yapay zeka kullanmaktadır.
Telekomünikasyon
Telekomünikasyon alanındaki üretken yapay zeka kullanım örnekleri, müşteri yolculuğunun tüm temas noktalarında abonelerin kümülatif etkileşimleriyle tanımlanan müşteri deneyimini yeniden şekillendirmeye odaklanmaktadır.
Örneğin, telekomünikasyon kuruluşları, canlı insan benzeri konuşma ajanları ile müşteri hizmetlerini iyileştirmek için üretken yapay zeka kullanıyor. Kişiselleştirilmiş bire bir satış asistanlarıyla müşteri ilişkilerini yeniden keşfedebilirler. Ayrıca, ağ verilerini analiz ederek düzeltmeler önererek ağ performansını optimize ederler.
AWS'de Telekom için üretken yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin
Enerji
Üretken yapay zeka, karmaşık ham veri analizi, örüntü tanıma, tahmin ve optimizasyon içeren enerji sektörü görevlerine uygundur. Enerji kuruluşları, kurumsal verileri analiz ederek kullanım modellerini belirleyerek müşteri hizmetlerini iyileştirir. Bu bilgilerle, hedeflenen ürün teklifleri, enerji verimliliği programları veya talep yanıtı girişimleri geliştirebilirler.
Üretken yapay zeka ayrıca şebeke yönetimine yardımcı olur, operasyonel saha güvenliğini artırır ve rezervuar simülasyonu yoluyla enerji üretimini optimize eder.
Üretken yapay zekanın faydaları nelerdir?
Goldman Sachs'a göre, üretken yapay zeka on yıllık bir süre içinde küresel GSYH'de yüzde 7 (veya neredeyse 7 trilyon USD) artış sağlayabilir ve üretkenlik artışını 1,5 yüzde puan oranında yükseltebilir.
Daha sonra, üretken yapay zekanın diğer faydalarına yer veriyoruz.
Araştırmayı hızlandırır
Üretken yapay zeka algoritmaları, karmaşık verileri yeni yollarla keşfedip analiz edebilir ve araştırmacıların başka türlü belirgin olmayan yeni eğilimleri ve kalıpları keşfetmelerine olanak tanır. Bu algoritmalar, içeriği özetleyebilir, birden fazla çözüm yolunu özetleyebilir, fikirler üzerinde beyin fırtınası yapabilir ve araştırma notlarından ayrıntılı belgeler oluşturabilir. Bu nedenle de üretken yapay zeka ile araştırma ve inovasyon büyük ölçüde gelişebilir.
Örneğin, ilaç endüstrisinde protein dizilerini oluşturmak ve optimize etmek ve ilaç keşfini önemli ölçüde hızlandırmak için üretken yapay zeka sistemleri kullanılmaktadır.
Müşteri deneyimini iyileştirir
Üretken yapay zeka, insan konuşmasına doğal olarak yanıt verebilir ve müşteri hizmetleri ve müşteri iş akışlarının kişiselleştirilmesi için bir araç görevi görebilir.
Örneğin, ilk temas çözümü için müşterilere daha doğru yanıt veren yapay zeka destekli sohbet robotları, sesli botlar ve sanal asistanları kullanabilirsiniz. Düzenlenmiş teklifleri ve iletişimi kişiselleştirilmiş bir şekilde sunarak müşteri ilişkilerini artırabilirler.
İş süreçlerini optimize eder
Üretken yapay zeka ile işletmeniz, tüm iş kollarında makine öğrenimini (ML) ve yapay zeka uygulamalarını kullanarak iş süreçlerini optimize edebilir. Mühendislik, pazarlama, müşteri hizmetleri, finans ve satış dahil olmak üzere tüm iş kollarında bu teknolojiyi kullanabilirsiniz.
Örneğin üretken yapay zekanın optimizasyon için neler yapabileceği aşağıda açıklanmıştır:
- Bilgi arama işlevleri için her tür kaynaktan veri ayıklama ve özetleme
- Pazarlama, reklamcılık, finans ve lojistik gibi alanlarda maliyet düşürmek için farklı senaryoları değerlendirme ve optimize etme.
- Denetimli öğrenme ve diğer makine öğrenimi süreçleri için etiketli veriler oluşturmak için sentetik veriler oluşturma.
Çalışanların üretkenliğini artırır
Üretken yapay zeka modelleri, çalışanların iş akışlarını artırabilir ve kuruluşunuzdaki herkes için verimli yardımcılar gibi iş görebilir. Aramadan oluşturmaya kadar her şeyi bir insana benzer şekilde yapabilirler.
Üretken yapay zeka, farklı çalışan türleri için üretkenliği artırabilir:
- Belirli girdilere ve kısıtlamalara dayalı olarak birden fazla prototip oluşturarak yaratıcı görevleri destekler. Ayrıca insan geri bildirimlerine ve belirtilen kısıtlamalara dayalı olarak mevcut tasarımları optimize edebilir.
- Uygulama geliştirme görevleri için yeni yazılım kodu önerileri oluşturur.
- Raporlar, özetler ve tahminler oluşturarak yönetimi destekler.
- Pazarlama ekipleri için yeni satış senaryoları, e-posta içeriği ve bloglar oluşturur
Zamandan tasarruf edebilir, maliyetleri düşürebilir ve kuruluşunuz genelinde verimliliği artırabilirsiniz.
Üretken yapay zeka teknolojisi nasıl gelişti?
Sayısal veri analizine yardımcı olması için istatistikte onlarca yıldır ilkel üretken modeller kullanılmaktadır. Modern üretken yapay zekanın son öncüleri sinir ağları ve derin öğrenmeydi. 2013 yılında geliştirilen varyasyonel otomatik kodlayıcılar, gerçekçi görüntüler ve konuşma üretebilen ilk derin üretici modelleriydi.
VAE'ler
VAE'ler ile, birden çok veri türünün yeni varyasyonlarını oluşturma yeteneği gelmiştir. Bu da çekişmeli üretici ağlar ve difüzyon modelleri gibi diğer üretici yapay zeka modellerinin hızla ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bu yenilikler, yapay olarak oluşturulmasına rağmen giderek gerçek verilere benzeyen veriler üretmeye odaklanmıştı.
Dönüştürücüler
2017'de, dönüştürücülerin piyasaya sürülmesiyle Yapay Zeka araştırmalarında başka bir değişiklik meydana geldi. Dönüştürücüler, kodlayıcı ve kod çözücü mimarisini bir dikkat mekanizmasıyla sorunsuz bir şekilde entegre etmiştir. Dil modellerinin eğitim sürecini de olağanüstü verimlilik ve çok yönlülük ile kolaylaştırdılar. Kapsamlı ham metin toplulukları üzerinde ön eğitim alabilen ve çeşitli görevler için ince ayar yapabilen temel modeller olarak GPT gibi dikkate değer modeller ortaya çıktı.
Dönüştürücüler, doğal dil işlemede mümkün olanları değiştirdi. Çeviri ve özetlemeden soru yanıtlamaya kadar çeşitli görevler için üretici yeteneklerini de güçlendirdiler.
Gelecek
Birçok üretken yapay zeka modeli, önemli adımlar atmaya devam ederken sektörler arası uygulamalar ortaya çıkmıştır. Son yenilikler, özel verilerle çalışmak için modelleri iyileştirmeye odaklanmaktadır. Araştırmacılar ayrıca insan elinden çıkmış olanlara giderek daha çok benzeyen metinler, görüntüler, videolar ve konuşmalar oluşturmak istiyorlar.
Üretken yapay zeka nasıl çalışır?
Tüm yapay zekalar gibi, üretken yapay zeka da makine öğrenimi modellerini yani büyük miktarda veri üzerinde önceden eğitilmiş çok büyük modelleri kullanarak çalışır.
Temel modeller
modelleri (FM'ler), geniş bir genelleştirilmiş ve etiketlenmemiş veri yelpazesi üzerinde eğitilmiş ML modelleridir. Çok çeşitli genel görevleri yerine getirebilirler.
Altyapı modelleri, onlarca yıldır gelişen bir teknolojideki en son gelişmelerin sonucudur. Genel olarak bir altyapı modeli, dizideki bir sonraki ögeyi tahmin etmek için öğrenilmiş kalıpları ve ilişkileri kullanır.
Örneğin, görüntü oluşturmada model, görüntüyü analiz eder ve görüntünün daha keskin, daha net tanımlı bir versiyonunu oluşturur. Benzer olarak metinde model, önceki kelimelere ve bağlamlarına göre metin dizesine gelecek bir sonraki kelimeyi tahmin eder. Daha sonra olasılık dağılım tekniklerini kullanarak bir sonraki kelimeyi seçer.
Büyük dil modelleri
Büyük dil modelleri (LLM'ler) bir FM sınıfıdır. Örneğin, OpenAI'nin önceden eğitilmiş üretici dönüştürücü (GPT) modelleri, büyük dil modelleridir. Büyük dil modelleri özellikle özetleme, metin oluşturma, sınıflandırma, açık uçlu konuşma ve bilgi ayıklama gibi dil temelli görevlere odaklanır.
Büyük dil modellerini özel kılan, birden fazla görevi yerine getirme yetenekleridir. Bunu yapabilirler çünkü gelişmiş kavramları öğrenebilmelerini sağlayan birçok parametre içerirler.
GPT-3 gibi bir büyük dil modeli, milyarlarca parametreyi dikkate alabilir ve çok az girdiden içerik üretebilir. Ön eğitimleri sırasında internet ölçeğinde verilerin tüm farklı biçimlerine ve sayısız modele maruz kalmaları sayesinde büyük dil modelleri, bilgilerini geniş bir bağlam yelpazesinde uygulamayı öğrenir.
Üretken yapay zeka modelleri nasıl çalışır?
Geleneksel makine öğrenimi modelleri ayırıcıydı veya veri noktalarını sınıflandırmaya odaklanıyordu. Bilinen ve bilinmeyen faktörler arasındaki ilişkiyi belirlemeye çalıştılar. Örneğin, piksel düzeni, çizgi, renk ve şekil gibi bilinen verilere bakıp bunları bilinmeyen faktör olan kelimelerle eşleştiriyorlardı. Matematiksel olarak bu modeller, bilinmeyen ve bilinen faktörleri x ve y değişkenleri şeklinde sayısal olarak eşleyebilen denklemler tanımlayarak çalışırlardı.
Üretici modeller ise bunu bir adım ileri götürüyor. Bazı özellikler verilen bir etiketi tahmin etmek yerine, belirli bir etiket verildiğinde özellikleri tahmin etmeye çalışırlar. Üretken modelleme matematiksel olarak, x ve y'nin birlikte meydana gelme olasılığını hesaplar. Farklı veri özelliklerinin dağılımını ve bunların ilişkilerini öğrenir.
Örneğin üretken modeller, farklı kulak şekilleri, göz şekilleri, kuyruk özellikleri ve cilt desenleri gibi değişkenleri kaydetmek için hayvan görüntülerini analiz eder. Farklı hayvanların genel olarak neye benzediğini anlamak için özellikleri ve ilişkilerini öğrenirler. Daha sonra eğitim setinde olmayan yeni hayvan görüntüleri oluşturabilirler.
Ardından bazı geniş üretken yapay zeka modelleri kategorileri veriyoruz.
Difüzyon modelleri
Difüzyon modelleri, ilk veri örneğinde yinelemeli olarak kontrollü rastgele değişiklikler yaparak yeni veriler oluşturur. Orijinal verilerle başlarlar ve ince değişiklikler (gürültü) ekleyerek aşamalı olarak orijinaline daha az benzer hale getirirler. Bu gürültü, üretilen verilerin tutarlı ve gerçekçi kalmasını sağlamak için dikkatlice kontrol edilir.
Birkaç yinelemede gürültü eklendikten sonra difüzyon modeli, süreci tersine çevirir. Ters gürültü temizleme ile, orijinaline benzeyen yeni bir veri örneği oluşturmak için gürültü kademeli olarak ortadan kaldırılır.
Çekişmeli üretken ağlar
çekişmeli üretken ağ (GAN), difüzyon modelinin konseptine dayanan başka bir üretken Yapay Zeka modelidir.
GAN'lar, iki sinir ağını rekabetçi bir şekilde eğiterek çalışır. Oluşturucu olarak bilinen ilk ağ, rastgele gürültü ekleyerek sahte veri örnekleri üretir. Ayırıcı adı verilen ikinci ağ, gerçek veriler ile oluşturucu tarafından üretilen sahte veriler arasında ayrım yapmaya çalışır.
Eğitim sırasında, oluşturucu gerçekçi veriler oluşturma yeteneğini sürekli olarak geliştirirken, ayırıcı da gerçeği sahteden ayırt etmede daha iyi hale gelir. Bu çekişmeli süreç, oluşturucunun ürettiği veriler, ayırıcı tarafından gerçek verilerden ayırt edilemeyecek kadar ikna edici olana dek devam eder.
GAN'lar, gerçekçi görüntüler, stil aktarımı ve veri artırma görevleri oluşturmada yaygın olarak kullanılır.
Varyasyonel otomatik kodlayıcı
Varyasyonel otomatik kodlayıcılar (VAE'ler) verilerin, gizli alan adı verilen kompakt bir gösterimini öğrenir. Gizli alan, verilerin matematiksel gösterimidir. Bunu, verileri tüm özniteliklerine dayalı olarak gösteren benzersiz bir kod olarak düşünebilirsiniz. Örneğin yüzleri inceliyorsanız gizli alan; göz şeklini, burun şeklini, elmacık kemiklerini ve kulakları temsil eden sayılar içerir.
VAE'ler, kodlayıcı ve kod çözücü olmak üzere iki sinir ağı kullanır. Kodlayıcı sinir ağı, giriş verilerini gizli alanın her boyutu için bir ortalama ve varyansla eşler. Gauss (normal) dağılımından rastgele bir örnek oluşturur. Bu örnek gizli alanda bir noktadır ve giriş verilerinin sıkıştırılmış, basitleştirilmiş bir versiyonudur.
Kod çözücü sinir ağı, bu örneklenen noktayı gizli alandan alır ve onu orijinal girdiye benzeyen verilere yeniden yapılandırır. Yeniden oluşturulmuş verilerin orijinal verilerle ne kadar iyi eşleştiğini ölçmek için matematiksel fonksiyonlar kullanılır.
Dönüştürücü tabanlı modeller
Dönüştürücü tabanlı üretici yapay zeka modeli, VAE'lerin kodlayıcı ve kod çözücü kavramları üzerine kuruludur. Dönüştürücü tabanlı modeller; anlama, çeviri ve yaratıcı yazma gibi metin tabanlı görevlerde performansı artırmak için kodlayıcıya daha fazla katman ekler.
Dönüştürücü tabanlı modeller bir öz dikkat mekanizması kullanır. Dizideki her bir öğe işlenirken bir giriş dizisinin farklı bölümlerinin önemi tartılır.
Diğer bir önemli özellik, bu yapay zeka modellerinin bağlamsal katıştırmalar uygulamasıdır. Bir dizi öğesinin kodlanması sadece öğenin kendisine değil, aynı zamanda dizi içindeki bağlamına da bağlıdır.
Dönüştürücü tabanlı modeller nasıl çalışır
Dönüştürücü tabanlı modelin nasıl çalıştığını anlamak için, bir cümleyi bir kelime dizisi olarak hayal edin.
Öz dikkat, modelin her kelimeyi işlerken ilgili kelimelere odaklanmasına yardımcı olur. Dönüştürücü tabanlı üretici model, sözcükler arasındaki farklı ilişki türlerini yakalamak için dikkat başlıkları adı verilen birden fazla kodlayıcı katmanı kullanır. Her baş, giriş dizisinin farklı bölümlerine katılmayı öğrenir ve modelin aynı anda verilerin çeşitli yönlerini dikkate almasına izin verir.
Her katman ayrıca bağlamsal katıştırmaları iyileştirir, daha bilgilendirici hale getirir ve dil bilgisi söz diziminden karmaşık semantik anlamlara kadar her şeyi yakalar.
Üretken yapay zekanın sınırlamaları nelerdir?
Üretici yapay zeka sistemleri, gelişmelerine rağmen bazen yanlış veya yanıltıcı bilgiler üretebilir. Üzerinde eğitildikleri kalıp ve verilere güvendikleri için bu verilerde bulunan sapmaları veya yanlışlıkları yansıtabilirler. Eğitim verileriyle ilgili diğer endişeler şunları içerir:
Güvenlik
Üretken yapay zeka modellerini özelleştirmek için şahsi veriler kullanılırsa veri gizliliği ve güvenlik endişeleri ortaya çıkar. Üretici yapay zeka araçlarının şahsi verilere yetkisiz erişimi sınırlayan yanıtlar üretmesini sağlamak için çaba gösterilmelidir. Yapay zeka modellerinin karar verme biçiminde hesap verebilirlik ve şeffaflık eksiği varsa güvenlik endişeleri de ortaya çıkar.
AWS'yi kullanarak üretken yapay zekaya güvenli yaklaşım hakkında bilgi edinin
Yaratıcılık
Üretiken yapay zeka, yaratıcı içerik üretebilse de genellikle özgünlükten yoksundur. Yapay zekanın yaratıcılığı, üzerinde eğitildiği verilerle sınırlıdır ve tekrarlayan veya türev olduğu hissedilebilecek çıktılara yol açar. Daha derin bir anlayış ve duygusal rezonans içeren insan yaratıcılığının yapay zeka tarafından tam olarak taklit edilmesi, zorlayıcı olmaya devam etmektedir.
Maliyet
Üretken yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak, önemli hesaplama kaynakları gerektirir. Bulut tabanlı üretken yapay zeka modelleri, sıfırdan yeni modeller oluşturmaya çalışmaktan daha erişilebilir ve uygun maliyetlidir.
Açıklanabilirlik
Üretken yapay zeka modelleri, karmaşık ve şeffaf yapıları nedeniyle genellikle kara kutular olarak kabul edilirler. Bu modellerin belirli çıktılara nasıl ulaştığını anlamak zordur. Güveni ve benimsemeyi artırmak için yorumlanabilirliği ve şeffaflığı iyileştirmek esastır.
Üretken yapay zekanın kabul görmesinde en iyi uygulamalar nelerdir?
Kuruluşunuz üretken yapay zeka çözümlerini hayata geçirmek istiyorsa çabalarınızı geliştirmek için aşağıdaki en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun.
Dahili uygulamalarla başlayın
Süreç optimizasyonu ve çalışan üretkenliğine odaklanarak dahili uygulama geliştirme ile üretken yapay zeka kabulüne başlamak en iyisidir. Teknoloji becerilerini ve anlayışını geliştirirken sonuçları test etmek için daha kontrollü bir ortam elde edersiniz. Modelleri kapsamlı bir şekilde test edebilir ve hatta dahili bilgi kaynaklarında özelleştirebilirsiniz.
Bu şekilde, sonunda modelleri harici uygulamalar için kullandığınızda müşterilerinizin deneyimi çok daha iyi olur.
Şeffaflığı artırın
Tüm üretken yapay zeka uygulamaları ve çıktıları hakkında net bir şekilde iletişim kurun; böylece kullanıcılarınız, insanlarla değil yapay zekayla etkileşim kurduklarını bilirler. Örneğin, Yapay Zeka kendisini Yapay Zeka olarak tanıtabilir veya yapay zeka tabanlı arama sonuçları işaretlenebilir ve vurgulanabilir.
Bu şekilde, kullanıcılarınız içerikle etkileşimlerinde kendi takdirlerini kullanabilir. Ayrıca, eğitim veri sınırlamaları nedeniyle temel modellerin sahip olabileceği yanlışlıklar veya gizli yanlılıkla başa çıkmada daha proaktif olabilirler.
Güvenliği uygulayın
Üretici yapay zeka uygulamalarınızın hassas verilere yanlışlıkla yetkisiz erişime izin vermemesi için bütünlük korumaları kullanın. Güvenlik ekiplerini en baştan dahil edin; böylece tüm boyutları en baştan dikkate alınabilir. Örneğin, dahili veriler üzerinde herhangi bir modeli eğitmeden önce verileri maskelemeniz ve kimliği tanımlayabilecek bilgileri (PII) kaldırmanız gerekebilir.
Kapsamlı bir şekilde test edin
Sonuçları doğrulamak için otomatik ve manuel test süreçleri geliştirin ve üretici yapay zeka sisteminin deneyimleyebileceği her türlü senaryoyu test edin. Uygulamaları farklı şekillerde deneyen ve sonuçları belgeleyen farklı beta test gruplarınız olsun. Model ayrıca test yoluyla sürekli olarak gelişeceğinden beklenen sonuçlar ve yanıtlar üzerinde daha fazla kontrolünüz olur.
Yeni başlayanlar için üretken yapay zeka eğitimi nedir?
Üretken yapay zeka eğitimi, temel makine öğrenimi kavramlarını anlamakla başlar. Katılımcılar, ayrıca sinir ağlarını ve yapay zeka mimarisini keşfeder. TensorFlow veya PyTorch gibi Python kitaplıklarıyla pratik deneyim, farklı modelleri uygulamak ve denemek için gereklidir. Ayrıca model değerlendirmesi, ince ayar ve istem mühendisliği becerilerini öğrenmeniz gerekmektedir.
Yapay zeka veya makine öğrenimi konularında yetkinlik, derinlemesine eğitim sağlar. Mesleki gelişim için çevrim içi kısa kurslara katılmayı ve sertifikalar almayı düşünün. AWS'de Üretken Yapay Zeka eğitimi AWS uzmanlarının aşağıdaki konularda sertifikalarını içerir:
AWS, Üretken Yapay Zekaya nasıl yardımcı olabilir?
Amazon Web Services (AWS), verileriniz, kullanım örnekleriniz ve müşterileriniz için üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmanızı ve ölçeklendirmenizi kolaylaştırır. ile AWS üzerindeki üretken yapay zeka ile kurumsal düzeyde güvenlik ve gizlilik, sektör lideri FM'lere erişim, üretken yapay zeka destekli uygulamalar ve veri öncelikli bir yaklaşım elde edersiniz.
üretken yapay zeka benimseme ve olgunlaşma sürecinin her aşamasında her tür kuruluşu destekleyen çeşitli üretken yapay zeka hizmetleri arasından seçim yapın:
- Kod oluşturma, üretken yapay zeka için en umut verici uygulamalardan biridir. Yazılım geliştirme için üretken yapay zeka destekli bir yardımcı olan Amazon Q Geliştirici ile geliştirici üretkenliğinde harika sonuçlar elde edebilirsiniz.
- Amazon Bedrock, yüksek performanslı FM'ler ve geniş bir yetenek seti sunan, tam olarak yönetilen bir diğer hizmettir. Çeşitli üst düzey FM'leri kolayca deneyebilir, bunları verilerinizle özel olarak özelleştirebilir ve karmaşık iş görevlerini yürüten yönetilen aracılar oluşturabilirsiniz.
- Ayrıca kullanarak Amazon SageMaker JumpStart ile açık kaynaklı Erim'le keşfedebilir, inceleyebilir ve dağıtabilir, hatta kendi FM'lerinizi oluşturabilirsiniz. SageMaker JumpStart, ölçeklenebilir, güvenilir ve güvenli model oluşturma, eğitim ve dağıtım süreçlerini hızlandırmak için yönetilen altyapı ve araçlar sağlar.
- AWS HealthScribe, sağlık yazılımı satıcılarının hasta-klinisyen görüşmelerini analiz ederek otomatik olarak klinik notlar oluşturan klinik uygulamalar geliştirmelerini sağlayan, HIPAA uyumlu bir hizmettir. AWS HealthScribe, konuşma tanıma ve üretken yapay zeka (AI) teknolojilerini bir araya getirerek, hasta-klinisyen görüşmelerini deşifre ederek ve incelenmesi daha kolay klinik notlar oluşturarak klinik dokümantasyon yükünü azaltır.
- Amazon Q in QuickSight doğal dil komutlarını kullanarak iş analistlerinin görselleri kolayca oluşturmasına ve özelleştirmesine yardımcı olur. Yeni Üretken BI yazma yetenekleri, QuickSight Q'nun doğal dil sorgulama özelliğini, iyi yapılandırılmış soruların yanıtlanmasının ötesine taşıyarak (örneğin, “Kaliforniya'da en çok satan 10 ürün hangileridir?”), analistlerin soru parçacıklarından (örneğin, “En çok satan 10 ürün”) hızla özelleştirilebilir görseller oluşturmasına, takip soruları sorarak sorgunun amacını netleştirmesine, görselleştirmeleri iyileştirmesine ve karmaşık hesaplamaları tamamlamasına yardımcı olur.
Bugün bir hesap oluşturarak AWS'de üretken yapay zeka ile çalışmaya başlayın .