Yapay Zeka (AI) Nedir?
Yapay zeka bir makinenin bilgi işlemek için beynimizi taklit etme kabiliyetidir. Yapay zeka, karar verme modellerinin temelini oluşturan örüntüleri belirlemek için geniş veri setlerini analiz eden algoritmalar ve kurallardan yararlanır.
Yapay zeka tek bir teknoloji değildir, makinelerin zekasını geliştirmek için birlikte çalışan çeşitli teknoloji ve metodolojilerden oluşur. Yapay zekayı işletme süreçlerinize ve iş akışlarınıza entegre ederken bu bileşenleri anlamak, yapay zekadan daha etkili şekilde yararlanmanıza yardımcı olabilir.
AI Teknolojisi
Yapay zeka (AI), insan gibi problem çözme yeteneklerine sahip bir teknolojidir. Yapay zeka çalışırken insan zekasını taklit eder gibi görünür. Görüntüleri tanıyabilir, şiirler yazabilir ve veriye dayalı tahminlerde bulunabilir.
Yapay Zeka Bileşenleri
Yapay zekanın önemli özelliklerinden biri öğrenebilmesidir. Tıpkı bir insan gibi veri ile öğrenme sürecini gerçekleştirir. Ancak yapay zekanın öğrenme sürecini gerçekleştirdiği veri oldukça büyük ve karmaşıktır. Çalışma sırasında da yapay zeka elde ettiği verileri öğrenme amacıyla kullanarak sahip olduğu bilgi birikimini genişletir.
Problem Çözüm
Problem çözme yeteneği sayesinde yapay zeka ulaşılması gereken sonuç ile mevcut durumu ele alır. Sonuca nasıl ulaşılacağı yapay zeka için bir problemdir ve problemi çözmek için çeşitli çıkarımlarda bulunur.
Muhakeme ve Karar Verme
Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve yapay sinir ağları gibi teknolojiler sayesinde yapay zeka muhakeme yeteneğine sahiptir. Çeşitli yollarla elde ettiği verileri analiz eden yapay zeka, çeşitli senaryoları deneyerek en doğru kararı vermesi için geliştirilir.
Algılama
Yapay zeka çevresini oldukça detaylı bir şekilde algılayabilir. Bilgisayarlı görü, konuşma tanıma ve doğal dil işleme gibi yöntemleri kullanarak çevre hakkında veri toplayarak bilgi sahibi olur. Yapay zeka, algılama için kameralar, mikrofonlar ve çeşitli radarlar kullanır.
Yapay Zeka Modelleme
Makine öğrenmesi (ML) , bilgisayar sistemlerinin deneyimden veya verilerden öğrenmesini ve geliştirmesini sağlayan ve bilgisayar bilimi, istatistik, psikoloji, nörobilim ve ekonomi gibi alanlardan öğeler içeren bir yapay zeka alt kümesidir. Algoritmaları farklı öğrenme yöntemlerine ve analiz tekniklerine uygulayarak, ML bunu yapmak için açıkça programlanmadan veri ve deneyimden otomatik olarak öğrenebilir ve iyileştirebilir. İşletmeler için makine öğrenmesi, büyük ve karmaşık veri kümelerinin analizine göre sonuçları tahmin etmek için kullanılabilir.
Rakamlarımızla Gurur Duyuyoruz
15
Yıllık Deneyim
10
Bin Çözüm Ortaklığı
25
Milyon Kurulu Ürün
22
Ülkede Hizmet
5
Endüstri Ödülü
Çözüm Ortakları
İşlerinizi Canlandırmaya Hazır mısınız?
Derin öğrenme (DL) , çok miktarda veriden özellik öğrenmek ve ayıklamak için birden fazla (derin) katman içeren nöral ağları kullanan makine öğrenmesinin veri merkezli bir alt kümesidir. Bu derin sinir ağları, insanlar için hemen açık olmayabilecek verilerdeki karmaşık desenleri ve ilişkileri otomatik olarak keşfedebilir, daha doğru tahminlere ve kararlara olanak tanıyabilir. Görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve veri analizi gibi görevlerde derinlemesine öğrenme mükemmeldir. Derin sinir ağlarının hiyerarşik yapısından yararlanarak derin öğrenme sağlık, finans ve otonom sistemler dahil olmak üzere birçok alan alanında devrim yaratmıştır.