Yapay zeka (AI), bugünün toplumunda hızla temel bir unsur haline gelmekte olup, her sektör onu veri kümelerini daha hızlı yorumlamak için kullanmaktadır. Ancak doğrusu bir yapay zeka modeli tam olarak nedir ve karar verme sürecinizde size nasıl yardımcı olur? 

\

AI modelleri her yerdedir — aslında IT liderlerinin %86'sı yaratıcı AI'nın yakın gelecekte şirketleri için hayati öneme sahip olmasını beklemektedir. Bu, tahminlerde bulunmak ve girdi verilerinde desenler bulmak için insan zekasını taklit eden oldukça yararlı bir araçtır. 

Ancak insanı merak ettiriyor: bir yapay zeka modeli nedir? 

Bu, bu rehberde cevaplamaya çalışacağımız bir sorudur. Bir yapay zeka modelinin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve en popüler model türlerinden bazılarını keşfetmek için derinlemesine inin.

Bir Yapay Zeka Modeli Nedir?

Bir yapay zeka modeli, tahminlerde bulunmaya, desenler bulmaya ve kararlar almaya yardımcı olan belirli algoritmalarla eğitilmiş bir bilgisayar programıdır.

Son zamanlarda ortaya çıkan tüm yapay zeka destekli sohbet botlarını düşünün. Kullanıcıların sohbet edebilmek ve metin kutusuna yazdıkları soruları yanıtlayabilmek için çeşitli yapay zeka modellerini kullanan sohbet botları.

Kısacası, doğrudan yapay zeka modeli ile etkileşime geçmeseniz de, aslında sohbet botunu çalıştıran ve geliştiricilerin içine beslediği eğitim verilerini kullanarak otonom kararlar almasına yardımcı olan yapay zeka modelidir.

Yapay zeka modellerinin amacı belirli görevleri yerine getirmek ve karar alma iş akışlarını otomatikleştirmektir.

Artık bir yapay zeka modelinin ne olduğunu bildiğinize göre, makine öğreniminden ve derin öğrenmeden nasıl farklı olduğunu tartışalım. 

Yapay zeka, makine öğrenimi, derin öğrenme — hepsi benzer gelebilir, değil mi?

Yanlış? Yanlış! ❌ 

Bu aletlerin birbirinin yerine kullanılabileceği yaygın bir yanlış anlamadır, ancak yapay zeka ile bir makine öğrenme modeli arasında hafif bir fark vardır.

Yapay Zeka (AI)

Yapay zeka, insan zekasını taklit eden yazılım veya makineler geliştirmeye odaklanan bir bilgisayar bilimi alanıdır. AI destekli uygulamalar genellikle içeriği diğer dillere çevirme veya sanat ve resim oluşturma gibi çeşitli görevleri yapabilir. 

Endişelenme — henüz insan beyni seviyesinde değil ancak bir veri bilimciye göre büyük hacimli veriyi daha hızlı analiz edebilir. Bu nedenle genellikle veri bilimi alanında insanları geride bırakır. 

Makine Öğrenimi (ML)

Makine öğrenimi, belki de yapay zekanın en büyük dallarından biri olan bir AI şubesidir. İnsanların öğrenme şeklini taklit etmeye yardımcı olmayı hedefler, algoritmalar ve veri kümeleri aracılığıyla AI yazılımlarının yoluyla. 

Genellikle ML modelleri verilerden kendi başlarına öğrenebilir, bu da onların doğru tahminler yapmalarına yardımcı olur (denetimsiz öğrenme olarak adlandırılır). Ancak ayrıca algoritmayı belirli verilerle eğitebilirsiniz, bu sürece denetimli öğrenme denir.

İyi bir örnek, herhangi bir yayın servisinin önerileridir. ML'yi kullanarak bir kullanıcının sıklıkla ne izlediğini analiz eder ve benzer öneriler sunar.

Derin Öğrenme (DL)

Derin öğrenme, bilgisayarların insan sinir ağlarını taklit ederek verileri işlemeyi öğrendiği makine öğreniminin bir alt kümesidir. Temel olarak, DL, beynin karar alma gücünü simüle eder ve tahminler yapmak ve veri desenlerini tanımak için kullanır.

Bu genellikle sağlık alanında görülür, özellikle görüntü tanıma alanında, MRG'lerde hastalıkları daha kolay tespit etmeye yardımcı olur. Bunun yanı sıra, zamanla doğruluğunu artırmak için çalışır.

***

Tamam, yapay zeka, makine öğrenme ve derin öğrenmenin ne olduğunu belirledik.

AI modellerine geri dönelim ve nasıl çalıştıklarına bakalım.

AI Modelleri Nasıl Çalışır?

Zaten tartıştığımız gibi, AI modelleri tahminler yapmak ve veri içindeki desenleri anlamak için çeşitli algoritmalar kullanır. Bu algoritmalar olmaksızın çalışamaz.

Temelde, geliştiriciler AI modelini nasıl insan beyninin bilgileri nöronlar aracılığıyla gönderdiğini taklit edecek şekilde eğitir. Ancak bunlar nöronlar olarak değil, sadece katmanlar olarak adlandırılır. Ve farklı türde katmanlar arasında ayrım yapabiliriz;

• Giriş katmanı — Burada veri giriş yapar. 
• Gizli katman — Bu gizli katman veriyi işler ve diğer katmanlara taşır. 
• Çıkış katmanı — Çıkış katmanı nihai sonucu verir. 

Genel olarak, AI modelleri, binlerce açık kaynak veri öğesinden öğrenerek bir cevap oluşturabilir. Eğitmezseniz cevabı bilemeyecekler. Bu nedenle yapay zeka modellerini zeka açısından da kategorize edebilirsiniz. Bu da demektir ki, öğrendikleri veri miktarı arttıkça daha karmaşık olacaklar. 

Bu bilgiyi göz önünde bulundurarak, ayırt edici ve üretken modelleri konuşalım. 

Ayırt edici vs. üretken modeller

Makine öğrenme modellerini ayırt edici ve üretken olmak üzere iki kategoriye ayırabilirsiniz. 

Üretken model , benzer çıktılar üretmeye yönelik veri desenleri öğrenen bir bilgisayar görü modelidir. Daha önce gördüğüne dayanarak bir sonraki kelimenin ne olacağını tahmin eder. 

Korelasyonlar kurarak, üretken model oldukça olası çıktılar üretebilir. Otomatik tamamlama önerileri sunabilir veya tamamen yeni metinler oluşturabilir. Üretken AI kullanmanın yanlış olduğunu düşünebilirsiniz, ancak Yürütme liderlerinin %78'i, üretken AI'nin faydalarının riskleri aştığına inanıyor - daha kısa sürede daha az çaba ile daha fazlasını yapabilirsiniz. 

Farklı öğelerin bir veri kümesinde birbirlerini nasıl etkilediğini belirlemek için kullanabileceğiniz dönüşümleri içerir. Eğitim verilerini yok etmek ve geri kazanmak için Gauss gürültüsü uygulayan difüzyon modellerini içerir. 

Ayırt edici modeller, farklı veri kategorilerini veya sınıflarını ayırt etmeye odaklanan algoritmalardır. Her bir sınıfı bireysel olarak modellemezler; bunun yerine bu sınıfları ayıran sınırları öğrenirler. 

Amaç ne? Peki, belirli bir sınıfa ait verinin olasılığını tahmin etmek için.

Spam tespiti gibi uygulamaları düşünün. Bu modellerin ayrımını yaptıktan sonra, yapay zeka modellerinin farklı türleri hakkında konuşalım. 

***

Bu modeller arasındaki ayrımı yaptıktan sonra, yapay zeka modellerinin farklı türleri hakkında konuşalım. 

Farklı AI Modelleri Nelerdir?

Artık her sektörde insanlar AI modellerini kullanıyorlar. 

Ancak, farklı kullanım alanları olan çeşitli AI modelleri bulunmaktadır. Sonraki paragraflarda, her bir türün ne yaptığını ve nasıl akışlarınızı optimize ettiğini keşfedelim. 

Temel modeller

Temel modeller, soruları yanıtlama, metin oluşturma, kod yazma ve özetleme gibi geniş bir görev yelpazesini gerçekleştiren önceden eğitilmiş ML modelleridir. 

İnsanlar genellikle bu eğitilmiş modelleri kendi kendine öğrenme için kullanırlar, yani herkes yeni bir şeyler öğrenmek veya ödev yapmak için bu tür araçları kullanabilir.

Farklı kullanım durumları için temel modeller kullanan OpenAI’nin ChatGPT gibi platformları düşünün. 

Büyük dil modelleri (LLMs)

LLM'ler, doğal dil işleme (NLP) kullanarak metin üretme ve insan gibi konuşma yeteneğine sahip olmak için dil anlayan ve yorumlayan derin öğrenme modelleridir. 

Büyük veri kümelerinde eğitildikleri için (bu yüzden ‘büyük’) LLM'ler bir cümlede veya ifadede bir sonraki kelimeyi tahmin edebilir. Bu durum, onlara dil çevirisi yapma, insan benzeri yanıtlar oluşturma vb. gibi çeşitli görevleri yerine getirmek için gerekli esnekliği ve ölçeklenebilirliği sağlar. 

LLM'leri genellikle müşteri hizmetlerinde bulabilirsiniz, çünkü duygu analizi yoluyla müşteri duygularını tespit edebilirler. Sosyal medya aktivitesini veya çevrimiçi incelemeleri analiz ederek, insanların markanızı nasıl algıladığı konusunda daha iyi bir anlayış elde edebilir ve bu sayede ürünlerinizi ve hizmetlerinizi iyileştirebilirsiniz. 

Sinir ağları

Sinir ağlarını insan beynindeki nöronlar gibi düşünün; bu makine öğrenmesi modellerinin temelini oluşturur. Kaba bir tabirle, bunlar, girdi verilerini işleyen ve bu verilere dayalı tahminler yapan bir dizi birbirine bağlı düğümdür. 

Şunlar da dahil olmak üzere çeşitli sinir ağı türleri bulunmaktadır: 

• Yapılandırılmış beslemeli sinir ağları (FNN'ler) — sinir bağlantısının en basit biçimi. 
• Evrişimli sinir ağları (CNN'ler) — grid verileri için uygun. 
• Üretilen çekişmeli sinir ağları (GAN'lar) — genel ve ayırt edici sinir ağlarından oluşur. 
• Uzun kısa süreli hafıza ağları (LSTM'ler) — kaybolan gradyan problemine çözüm getirir. 
• Tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) — sıralı veriler için harikadır. 

Bu modeller, resim, video ve konuşma tanıma, makine çevirisi, video oyunları vb. için uygundur. 

Çoklu model

Çoklu modeller, görseller, sesler, videolar ve hatta konuşmalardan farklı veri türlerinden bilgi çıkarır. Bilgisayarla görme aracılığıyla görsel girdiyi "görür" ve bu girdiden bilgi alır. 

Günümüzde, çoğu temel model çoklu modelli hale gelmiştir. Örneğin, ChatGPT yalnızca metin girişlerine yanıt vermekle kalmaz, aynı zamanda bilgileri görüntülerden de tanıyabilir. 

Bazı metinden görüntü oluşturma araçlarını çoklu modelli yapay zeka modelleri olarak da düşünebilirsiniz.

Bu model neden yardımcı olur? Çünkü daha iyi sonuçlar üretebilir ve en iyi olası yanıtı almanıza yardımcı olabilir. 

Karar ağaçları

Karar ağaçları, veriyi önceki bir soruya verilen yanıta göre alt kümelerine bölen akış diyagramlarıdır. Onları bir ağaç olarak düşünün. Her düğüm, bir özelliğe dayalı bir kararı temsil ederken, bir dal o kararın sonucunu temsil eder. Sonuçta, daldaki sonuçla birlikte nihai sonucu temsil eden bir yaprak bulunmaktadır. 

Örneğin, çoğu istenmeyen posta algılayıcı, bir e-postanın istenmeyen posta olup olmadığını belirlemek için karar ağaçları kullanır. E-postayı tarar ve birden fazla 'hayır' kelimeyi tanımlarsa, bu e-postayı istenmeyen posta olarak sınıflandırır. 

Ayrıca, müşterileri tercihlerine, davranışlarına, satın alma geçmişlerine vb. göre sınıflandırmak için karar ağaçları kullanabilirsiniz. Bu, pazarlamacıların daha kişiselleştirilmiş içerik sunmasına yardımcı olur, bu da etkileşimi artırır ve terk oranını azaltır. 

Rastgele ormanlar

Birden fazla karar ağacını bir araya getirdiğinizde, rastgele bir orman oluşturursunuz. Temelde, birden fazla karar ağacından gelen bireysel sonuçları ve kararları tek bir, daha hassas tahmine getiren bir öğrenme modelidir. 

En büyük avantaj, tahminlerinizin doğruluğunu artırmasıdır. Müşteri davranışlarını tahmin etmek ve görüşleri kullanarak daha iyi deneyimler ve etkileşimler oluşturmak için kullanabilirsiniz. 

Yayılma modelleri

Daha önce yayılma modellerinden bahsettik, ancak onları derinlemesine açıklamadık. Şimdi bunu yapalım. 

Yayılma modelleri, görüntülere “gürültü” ekleyerek çalışır, onları çok küçük parçalara ayırır ve model, yeni desenleri keşfetmek için dikkatlice analiz eder. Ardından, görüntüyü “gürültüsüzleştirerek” (ters olarak çalışarak) model yeni desen kombinasyonları oluşturur. 

Örneğin, bir kedi resmi oluşturmak istiyorsunuz. Yayılma modeli, kedilerin küçük vücutlara, bıyıklara ve patilere sahip olduklarını bilir. Bu bilgi ile model, bu özellikleri tamamen yeni yüksek kaliteli bir görüntüye yeniden yaratabilir. 

Doğrusal regresyon modelleri

Doğrusal regresyon, sıklıkla giriş ve çıkış değişkenleri arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanılan bir ML model türüdür. Kısacası, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi belirler ve tahmin eder. 

Örneğin, risk analistleri için zayıf noktaları belirlemek isteyenler için harika bir modeldir. 

Lojistik regresyon modelleri

Lojistik regresyon, bir veya daha fazla öngörücüye dayalı ikili sınıflandırma problemlerini çözmeye odaklanan yaygın kullanılan bir istatistiksel modeldir. Bu, bağımsız değişkenleri kullanarak belirli bir olayın gerçekleşme şansını ölçmek ve tahmin etmek anlamına gelir. 

Lojistik regresyon modellerini genellikle, araştırmacıların hangi faktörlerin bir hastalığı nasıl etkilediğini anlamak için kullandıkları tıp alanında bulabilirsiniz. Bu, daha doğru testlerin geliştirilmesine yol açar. 

***

Listemizdeki son nokta, özel bir AI modeli nasıl geliştirileceğine dair ipuçları sunmaktır. Aşağıdaki bölümdeki adımları inceleyelim. 

Özel Bir AI Modeli Nasıl Geliştirilir

Teknolojideki son gelişmelerle, TensorFlow, Vertex AI veya PyTorch gibi keskin bir AI modeli inşa etmek için kullanabileceğiniz çok iyi araçlar mevcuttur. Bir AI modeli ile, yenilikleri her alanda sürdürebilir hale getirebilir ve daha fazla veri odaklı kararlar alabilirsiniz.

Başlamak için izlemeniz gereken adımların bazıları şunlardır: 

1. Hedeflerinizi Belirleyin — Özel AI modeli ile neyi başarmaya çalışıyorsunuz? Müşteri hizmetinizi iyileştirmek mi istiyorsunuz yoksa metni daha hızlı mı oluşturmak istiyorsunuz? İşinizin ihtiyaçlarını karşılayan net hedefler belirlemeye dikkat edin iş ihtiyaçlarınıza. 
2. Veri Toplayın — Bir AI modeli, verilen verilerin kalitesi kadar iyidir. Ona daha fazla veri beslerseniz, soruları yanıtlamada o kadar iyileşir. Uygun algoritmaları seçin ve kullanım durumlarınızı yansıtan veri kümelerini seçin. 
3. Yapıyı Oluşturun — Çoğu aracın, kullanabileceğiniz kullanıcı dostu bir arayüzü vardır ve AI sistemi oluşturmak için kullanabilirsiniz. Hatta doğru yapılandırmaları yapmanıza yardımcı olmak için eğitimler ve rehberler bile olabilir. 
4. Modeli eğitin — Bu adım, modelinizi eğitmenizi ve öğrendiği şeyin doğru olduğundan emin olmanızı gerektirir. İlerlemeyi yakından takip edin ve saparsa doğru yola yönlendirin. 
5. Doğrulayın ve dağıtın — Her şey hazır olduğunda ve modeli test ettiğinizde, işletme çerçevenize entegre edebilirsiniz. Performansını her zaman izleyin ve düzenli olarak güncelleyin, modelin doğru ve ilgili kalması çok önemlidir. Ve kusursuzluğa ayarlayın. 

Tebrikler! Makalenin sonuna ulaştınız. Veda sözlerimizi söyleyelim. 

Size Geçiyor

Yapay zeka yükseldikçe büyük bir zorluk gelir: işlemlerinizi ve birçok sıkıcı, manuel görevi otomatikleştirmek için hangi yapay zeka aracını kullanacağınıza karar vermek.

Guru adlı kurumsal AI platformu sayesinde tüm uygulamalarınızı, sohbetlerinizi ve belgelerinizi tek bir yerde birleştirerek kullanıcıların tüm sorularına anında yanıt sunan bir seçenek sunabiliriz.

Guru hakkında insanların ne söylediğini görün: 

“Guru'nun en dikkat çekici özelliği merkezi kütüphanesi, onaylanmış tüm kaynak materyallerine tek bir yerden kolayca erişilebilir olmasıdır. Bu yapı, kullanım kolaylığını artırır, böylece bölümüme uygun koleksiyonları hızla favori yapabilirim ve takip edebilirim. ” 

Kaydolun ve şimdi deneyin. 

‍