Yapay zekâ, en basit şekilde belirli görevleri yerine getirmek için insan zekasını taklit eden ve topladıkları bilgileri yineleyerek kendilerini geliştirebilen sistemler olarak tanımlanır.

Yapay zekayı günümüz teknoloji sistemlerinden ayıran en önemli özellik insan zekasını taklit edebilmesidir.

Bu sistem, var olan durumları gözlemleyerek daha önceden belirlenen parametreler doğrultusunda ilgili durumu işler ve buna yönelik bir tepki verir. Bu süreçte, yapay zekâ duruma ilişkin verileri hızlı, yinelemeli ve akıllı algoritmalarla birleştirilerek işler.

• Yapay Zekâ Neden Önemlidir?

  Yapay zekâ, veriler aracılığıyla tekrarlayan öğrenmeyi ve keşfetmeyi otomatikleştirir. Ancak yapay zekâ, donanım odaklı robotik otomasyondan farklıdır. Manuel görevleri otomatikleştirmek yerine, YZ sık, yüksek hacimli, bilgisayarlı görevleri güvenilir ve yorulmadan gerçekleştirir. Bu tip otomasyon için, sistemi kurmak ve doğru soruları sormak insanın sorgulaması nedeniyle hala gereklidir. YZ mevcut ürünlere zekâ katıyor. Çoğu durumda, YZ bireysel bir uygulama olarak satılmaz. Bunun yerine, Siri’yi yeni nesil Apple ürünlerine bir özellik olarak eklenmiş gibi, zaten kullandığınız ürünler YZ yetenekleriyle geliştirilecektir.

• Otomasyon, konuşma platformları, botlar ve akıllı makineler, güvenlik istihbaratından yatırım analizine kadar evde ve işyerinde birçok teknolojiyi geliştirmek için büyük miktarlarda verilerle birleştirilebilir. YZ, verilerin programlamayı yapmasına izin vermek için aşamalı öğrenme algoritmaları aracılığıyla uyum sağlar.

  YZ, algoritmada bir beceri elde etmek için verilerdeki yapı ve düzenleri bulur: Algoritma bir sınıflandırıcı veya bir sorgu olur.

  Yani, algoritma nasıl satranç oynamayı öğretebiliyorsa, bir sonraki çevrimiçi olarak hangi ürünü önereceğini öğretebilir. Modeller yeni veriler verildiğinde uyarlanır. Geri yayılım, modelin ilk cevabı tam olarak doğru olmadığında eğitim ve veri ekleyerek ayarlamasını sağlayan bir YZ tekniğidir. YZ, birçok gizli katmanı olan sinir ağlarını kullanarak daha fazla ve daha derin verileri analiz eder.

  Beş yıl önce beş gizli katmanla bir sahtekarlık tespit sistemi kurmak neredeyse imkansızdı. Tüm bunlar inanılmaz bilgisayar gücü ve büyük verilerle değişti. Derin öğrenme modellerini eğitmek için çok fazla veriye ihtiyacınız var, çünkü doğrudan verilerden öğreniyorlar. Ne kadar fazla veri besleyebiliyorsanız, o kadar doğru olurlar. YZ, daha önce imkânsız olan derin sinir ağları ile inanılmaz bir doğruluk elde etti. Örneğin, Alexa, Google Arama ve Google Fotoğraflar ile etkileşimleriniz derin öğrenmeye dayanır – ve bunları kullandıkça daha doğru olmaya devam ederler. Tıp alanında, derin öğrenme, görüntü sınıflandırma ve nesne tanıma gibi yapay zekâ teknikleri artık yüksek eğitimli radyologlarla aynı doğrulukta MRI’larda kanser bulmak için kullanılabilir. YZ verilerden en iyi şekilde yararlanır.

  Algoritmalar kendi kendine öğrenirken, verilerin kendisi fikri mülkiyet haline gelebilir. Cevaplar verilerdedir; onları çıkarmak için sadece YZ uygulamanız yeterlidir. Verilerin rolü artık her zamankinden daha önemli olduğundan, rekabet avantajı yaratabilir. Rekabetçi bir sektörde en iyi verilere sahipseniz, herkes benzer teknikler kullanıyor olsa bile, en iyi verilere sahip olan kazanacaktır. Yapay Zekâ eğitimimize kaydolarak bu alanda kendinizi geliştirin. Bu dünyayı yönetenlerden biri olun.