- 21 Eki 2015
- 477
- 1
Yapay Zekanın Kullanıldığı Alanlar ve Eğitim Şekilleri
Yapay Zeka(AI) Nedir?
Bu konumda şirketlerin işlerini kolaylaştırmak ve maliyeti düşürmek için kullandığı bazı teknolojilerden bahsettim.
Burada AI için derin bir tarih incelemesi yapmayacağım. Bir çok yerde bunu bulabilirsiniz. AI için tanımlanmış ve karar kılınmış tek bir tanım yoktur. AI yapay zeka anlamına gelmektedir ancak günümüzde bazı kesimler arttırılmış zeka olarak da kullanıyor.
Carnegie Mellon Üniversitesinden Andrew Moore AIyı şöyle anlatıyor:
Teknoloji ve mühendislik kullanıp bilgisayar yapmak için insan aklına ihtiyacımız olduğunu sanıyorduk.
AI nerelerde kullanılıyor?
Bazı örnekler vermek istedim. Bu örnekleri çoğaltabiliriz ve bir sürü çeşitleri var ancak ben temel düzeyde ve basit bir şekilde tutmak istedim.
1. Yüz Tanıma
Eğer kaynak düzgünse (net, üstünde engel olabilecek bir şey yoksa), insan performansına yaklaşmış durumdadır. Bazı firmalar bunu sadece yüz tanıma olarak değil de insanların duygularını incelemek için kullanılıyor hatta mikro ifadeleri kullanan şirketler bile vardır.
2. Otomatik Yazı Hatırlama
Diyelim ki şirkette bir yerden bir yere şirket arabasıyla gidiyorsunuz ve benzin almanız gerekti. Kendi cebinizden ödüyorsunuz. Benzinciden de fiş alıyorsunuz ki harcamanızı belirtebilirsiniz. İşte aldığınız bu fişleri gidip şu tarihte şu kadarlık harcama yaptım diye bildirmek yerine sadece fotoğrafını atıyorsunuz ve geri kalan işi AI yapıyor.
3. Otonom Arabalar
Bir çok şirketin bu teknolojiye yatırım yaptığını ve geliştirilmesine katkı sağladıklarını söyleyebiliriz. Yolların, ekipmanların ve hava şartlarının değişkenliği yüzünden %100 güvenliğe sahip değil ancak her geçen gün biraz daha gelişiyor ve hayatımıza giren yeni teknolojilerden birisi olabilir.
Fotoğraf hatırlama ile alakalı hata yapma oranını gösteriyor. Gördüğünüz gibi yıllar içinde Yapay Zekanın nasıl geliştiğini görebilirsiniz. Son yıllar da artık insanı bile geçtiğini ve gayet iyi bir performans yakaladığını söyleyebiliriz.
Bir başka kullanım ise markaların kendilerinden bahsedildiklerinde kolayca haberdar olabilmeleri için. Şirketinizin logosunu veya isminin yazılı olduğu bir görseli tarattırıp, internette nerede bahsedildiğinden kolayca ve hızlıca haberdar olabilirsiniz. Böylece internette gezip anahtar kelime arattırıp durma derdinden kurtulursunuz.
Facebook, Google, Whatsapp vb. Bir çok büyük şirket kullandığınız sitelerdeki izinlerden olsun telefonunuzdaki verdiğiniz izinlerden olsun bir çok yerden yetki alarak sizin seslerinizide anahtar kelime araması kullanarak konuştuğunuz konu ile alakalı ürün, cihaz veya oyun olsun o kelimeyi alıp size konuşmanızı bitirdikten sonra reklam olarak vermesi herkesin başına gelmiştir. Bunu da yine Yapay Zeka yardımı ile yapıyorlar.
Son vereceğim örnek, Blue River şirketinin geliştirmiş olduğu bir teknolojidir. Soldaki resimde çiftçinin tarlasına ait bir fotoğraf bize gösteriliyor. Sağ taraftaki resim de ise nereye ilaç atıp atmayacağına karar veren yapay zekanın işleyişini görüyorsunuz. Kırmızı kareler yabancı otları, yeşil kareler işe ilaçlanması gereken bitkiyi gösteriyor. Bu şekilde şirket sadece yeşil karelere ilaç atacağından %90 oranında tasarruf sağlıyor.
Peki şirketler bu yapay zekaları nasıl eğitiyorlar?
Makine Öğrenmesi
Bilgisayar algoritmalarını geliştirmek ve daha kusursuz yapmak için deneyimden faydalanarak makinelere öğretmeye çalışıyorlar. Bunu 3 bölüme ayırabiliriz. Kullanım alanlarına ve elimizdeki verilere göre değişen öğrenme şekilleri vardır.
1. Gözetimli Öğrenme
Bir çok Yapay Zekayı eğitmek için bu yöntemi kullanıyorlar. Yapay Zekaya daha önceden hazırlanmış ve etiketlenmiş verileri gönderiyoruz ve diyoruz ki Eğer buna benzer bir şey bulursan güzel, böyle değilse bunu ayır.
Bu da 2 kısıma ayrılıyor.
Sınıflandırma
Regresyon
a. Sınıflandırma
Yapay Zeka bir veri ile karşılaştığında ona verilen verilere bakar ve gelen veriyi bu gruplardan birine koyar. Burada sınıflandırılmamış veriyi sınıflandırmanıza yarar ve ileride bu ham verileri kullanılabilir verilere dönüştürmenize katkı sağlar.
b. Regresyon
Regresyon ise sayılarla olan veriler için kullanılıyor. Diyelim ki araba satıcısısınız ve arabalarınızın bilgilerini sınıflandırmak istiyorsunuz. Bu durumda bir sürü sayısal veri elinize geçeceğinden Regresyonu kullanmak mantıklı olacaktır. Çünkü motor hacmi olsun, gittiği kilometre olsun, satılacağı fiyat olsun hepsi sayısal veriler ve yıllar içinde değişebilen şeylerdir.
2. Gözetimsiz Öğrenme
Önceden veri yüklenmez Yapay Zekanın kendi kendine verilen veriden bir anlam, bir düzen çıkarması beklenir. Bu süreç daha uzundur ancak belirsiz ve tahmin edilemeyen durumlar için birebirdir. Gözetimsiz Öğrenmenin ise sadece bir dalı vardır.
Kümeleme
Bu öğrenme yönetimini çok firma kullanmıyor ancak dediğim gibi kullanım alanları değiştikçe kullanılan teknik de değişiyor. Bu öğrenme yöntemi genel olarak ticari internet sayfalarında kullanılıyor. Diyelim ki bir firmasınız ve internet sayfanızda ürünlerinizi paylaşarak satış yapıyorsunuz. Sitenize giren müşterilerin yollarını inceleyerek onları dolaylı olarak bir şey alabilecekleri bölümlere yönlendirebilirsiniz.
3. Güçlendirilmiş Öğrenme
Yapay Zekayı öğrenmeye açık hale getiriyorlar ve süreç boyunca insanlar ona nasıl öğrenmesi gerektiğini anlatıyor. Buna en iyi örnek Microsoftun 2016 yılında eğitmek için Twittera bıraktığı Tay robotudur. Tabi sonucu iyi gitmedi ancak şirketlerin bu yöntemi de geliştirmeye çalıştıklarını görebiliyoruz. İnsanlar Taya saldırgan ve ırkçı mesajlar yazdıkları için Yapay Zeka da bunlardan öğrendiği için şirket projeye son vermek zorunda kaldı. Şirket bunca yaptığı çalışmayı çöpe atmak istemediğinden yerine Zo isminde bir Yapay Zeka koydu ancak bu sefer böyle bir şey bir daha olmasın diye önlemlerini aldılar.
Şirketlerin kullandığı ve gelişmekte olan bazı teknolojilerden ve bu teknolojileri kullanmak için Yapay Zekaları nasıl eğittiklerinden bahsettim. İlerde piyasanın çok büyük bir kısmını işgal edecek olması bana heyecan veriyor. Ancak şu anda daha koşma aşamasına gelemedi ancak ilerleme süreçleri umut verici.
Yapay Zeka(AI) Nedir?
Bu konumda şirketlerin işlerini kolaylaştırmak ve maliyeti düşürmek için kullandığı bazı teknolojilerden bahsettim.
Burada AI için derin bir tarih incelemesi yapmayacağım. Bir çok yerde bunu bulabilirsiniz. AI için tanımlanmış ve karar kılınmış tek bir tanım yoktur. AI yapay zeka anlamına gelmektedir ancak günümüzde bazı kesimler arttırılmış zeka olarak da kullanıyor.
Carnegie Mellon Üniversitesinden Andrew Moore AIyı şöyle anlatıyor:
Teknoloji ve mühendislik kullanıp bilgisayar yapmak için insan aklına ihtiyacımız olduğunu sanıyorduk.
AI nerelerde kullanılıyor?
Bazı örnekler vermek istedim. Bu örnekleri çoğaltabiliriz ve bir sürü çeşitleri var ancak ben temel düzeyde ve basit bir şekilde tutmak istedim.
1. Yüz Tanıma
Eğer kaynak düzgünse (net, üstünde engel olabilecek bir şey yoksa), insan performansına yaklaşmış durumdadır. Bazı firmalar bunu sadece yüz tanıma olarak değil de insanların duygularını incelemek için kullanılıyor hatta mikro ifadeleri kullanan şirketler bile vardır.
2. Otomatik Yazı Hatırlama
Diyelim ki şirkette bir yerden bir yere şirket arabasıyla gidiyorsunuz ve benzin almanız gerekti. Kendi cebinizden ödüyorsunuz. Benzinciden de fiş alıyorsunuz ki harcamanızı belirtebilirsiniz. İşte aldığınız bu fişleri gidip şu tarihte şu kadarlık harcama yaptım diye bildirmek yerine sadece fotoğrafını atıyorsunuz ve geri kalan işi AI yapıyor.
3. Otonom Arabalar
Bir çok şirketin bu teknolojiye yatırım yaptığını ve geliştirilmesine katkı sağladıklarını söyleyebiliriz. Yolların, ekipmanların ve hava şartlarının değişkenliği yüzünden %100 güvenliğe sahip değil ancak her geçen gün biraz daha gelişiyor ve hayatımıza giren yeni teknolojilerden birisi olabilir.
Fotoğraf hatırlama ile alakalı hata yapma oranını gösteriyor. Gördüğünüz gibi yıllar içinde Yapay Zekanın nasıl geliştiğini görebilirsiniz. Son yıllar da artık insanı bile geçtiğini ve gayet iyi bir performans yakaladığını söyleyebiliriz.
Bir başka kullanım ise markaların kendilerinden bahsedildiklerinde kolayca haberdar olabilmeleri için. Şirketinizin logosunu veya isminin yazılı olduğu bir görseli tarattırıp, internette nerede bahsedildiğinden kolayca ve hızlıca haberdar olabilirsiniz. Böylece internette gezip anahtar kelime arattırıp durma derdinden kurtulursunuz.
Facebook, Google, Whatsapp vb. Bir çok büyük şirket kullandığınız sitelerdeki izinlerden olsun telefonunuzdaki verdiğiniz izinlerden olsun bir çok yerden yetki alarak sizin seslerinizide anahtar kelime araması kullanarak konuştuğunuz konu ile alakalı ürün, cihaz veya oyun olsun o kelimeyi alıp size konuşmanızı bitirdikten sonra reklam olarak vermesi herkesin başına gelmiştir. Bunu da yine Yapay Zeka yardımı ile yapıyorlar.
Son vereceğim örnek, Blue River şirketinin geliştirmiş olduğu bir teknolojidir. Soldaki resimde çiftçinin tarlasına ait bir fotoğraf bize gösteriliyor. Sağ taraftaki resim de ise nereye ilaç atıp atmayacağına karar veren yapay zekanın işleyişini görüyorsunuz. Kırmızı kareler yabancı otları, yeşil kareler işe ilaçlanması gereken bitkiyi gösteriyor. Bu şekilde şirket sadece yeşil karelere ilaç atacağından %90 oranında tasarruf sağlıyor.
Peki şirketler bu yapay zekaları nasıl eğitiyorlar?
Makine Öğrenmesi
Bilgisayar algoritmalarını geliştirmek ve daha kusursuz yapmak için deneyimden faydalanarak makinelere öğretmeye çalışıyorlar. Bunu 3 bölüme ayırabiliriz. Kullanım alanlarına ve elimizdeki verilere göre değişen öğrenme şekilleri vardır.
1. Gözetimli Öğrenme
Bir çok Yapay Zekayı eğitmek için bu yöntemi kullanıyorlar. Yapay Zekaya daha önceden hazırlanmış ve etiketlenmiş verileri gönderiyoruz ve diyoruz ki Eğer buna benzer bir şey bulursan güzel, böyle değilse bunu ayır.
Bu da 2 kısıma ayrılıyor.
Sınıflandırma
Regresyon
a. Sınıflandırma
Yapay Zeka bir veri ile karşılaştığında ona verilen verilere bakar ve gelen veriyi bu gruplardan birine koyar. Burada sınıflandırılmamış veriyi sınıflandırmanıza yarar ve ileride bu ham verileri kullanılabilir verilere dönüştürmenize katkı sağlar.
b. Regresyon
Regresyon ise sayılarla olan veriler için kullanılıyor. Diyelim ki araba satıcısısınız ve arabalarınızın bilgilerini sınıflandırmak istiyorsunuz. Bu durumda bir sürü sayısal veri elinize geçeceğinden Regresyonu kullanmak mantıklı olacaktır. Çünkü motor hacmi olsun, gittiği kilometre olsun, satılacağı fiyat olsun hepsi sayısal veriler ve yıllar içinde değişebilen şeylerdir.
2. Gözetimsiz Öğrenme
Önceden veri yüklenmez Yapay Zekanın kendi kendine verilen veriden bir anlam, bir düzen çıkarması beklenir. Bu süreç daha uzundur ancak belirsiz ve tahmin edilemeyen durumlar için birebirdir. Gözetimsiz Öğrenmenin ise sadece bir dalı vardır.
Kümeleme
Bu öğrenme yönetimini çok firma kullanmıyor ancak dediğim gibi kullanım alanları değiştikçe kullanılan teknik de değişiyor. Bu öğrenme yöntemi genel olarak ticari internet sayfalarında kullanılıyor. Diyelim ki bir firmasınız ve internet sayfanızda ürünlerinizi paylaşarak satış yapıyorsunuz. Sitenize giren müşterilerin yollarını inceleyerek onları dolaylı olarak bir şey alabilecekleri bölümlere yönlendirebilirsiniz.
3. Güçlendirilmiş Öğrenme
Yapay Zekayı öğrenmeye açık hale getiriyorlar ve süreç boyunca insanlar ona nasıl öğrenmesi gerektiğini anlatıyor. Buna en iyi örnek Microsoftun 2016 yılında eğitmek için Twittera bıraktığı Tay robotudur. Tabi sonucu iyi gitmedi ancak şirketlerin bu yöntemi de geliştirmeye çalıştıklarını görebiliyoruz. İnsanlar Taya saldırgan ve ırkçı mesajlar yazdıkları için Yapay Zeka da bunlardan öğrendiği için şirket projeye son vermek zorunda kaldı. Şirket bunca yaptığı çalışmayı çöpe atmak istemediğinden yerine Zo isminde bir Yapay Zeka koydu ancak bu sefer böyle bir şey bir daha olmasın diye önlemlerini aldılar.
Şirketlerin kullandığı ve gelişmekte olan bazı teknolojilerden ve bu teknolojileri kullanmak için Yapay Zekaları nasıl eğittiklerinden bahsettim. İlerde piyasanın çok büyük bir kısmını işgal edecek olması bana heyecan veriyor. Ancak şu anda daha koşma aşamasına gelemedi ancak ilerleme süreçleri umut verici.
Son düzenleme:
