ŞİRKETİN DİJİTALLEŞME SÜRECİ NASIL BAŞLAR?8

ŞİRKETİN DİJİTALLEŞME SÜRECİ NASIL BAŞLAR?8

ŞİRKETİN DİJİTALLEŞME SÜRECİ NASIL BAŞLAR? yazı dizinisin dokuzuncusu ile karşınızdayım.  Yapay Zekayazımızda, uygulamalarını ve kullanımı konusuna değineceğim.Yapay zeka terimi 1956'da üretildi, ancak yapay zeka, artan veri hacimleri, gelişmiş algoritmalar ve hesaplama gücü ve depolama alanındaki iyileştirmeler sayesinde bugün daha popüler hale geldi.

Yapay zeka, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyetidir. Yapay zeka çalışmaları genellikle insanın düşünme yöntemlerini analiz ederek bunların benzeri yapay yönergeleri geliştirmeye yöneliktir. Bilgisayarın normal olarak insanlar tarafından gerçekleştirilen görevleri yerine getirmesini sağlamaktadır. Başka bir deyişle, yapay zekâ bilgisayarın insanlar gibi düşünmesini sağlamaktadır.

Yapay Zeka

Yapay zeka (AI), makinelerin deneyimden öğrenmesini, yeni girdilere uyum sağlamasını ve insan benzeri görevleri gerçekleştirmesini mümkün kılar. Bugün duyduğunuz çoğu AI örneği- satranç oynayan bilgisayarlardan kendi kendine giden arabalara kadar- derin öğrenme ve doğal dil işlemeye dayanmaktadır. Bu teknolojileri kullanarak bilgisayarlar, büyük miktarda veri işleyerek ve verilerdeki kalıpları tanıyarak belirli görevleri yerine getirecek şekilde eğitilebilir.

Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Yapay zeka, büyük miktarda veriyi hızlı, yinelemeli işleme ve akıllı algoritmalarla birleştirerek çalışır ve yazılımın verilerdeki desenlerden veya özelliklerden otomatik olarak öğrenmesini sağlar. Yapay zeka, birçok teori, yöntem ve teknolojinin yanı sıra aşağıdaki ana alt alanları içeren geniş bir çalışma alanıdır:

Makine Öğrenimi analitik model oluşturmayı otomatikleştirir. Nerelere bakması ya da hangi sonuçlara varması açıkca programlanmadan, verideki gizli içgörüleri bulabilmek için sinir ağlarından, istatistik biliminden, yöneylem araştırmalarından ve fizikten yöntemler kullanır.

Bir yapay sinir ağı (neural network) harici girişlere yanıt vererek bilgileri işleyen ve her birim arasında bilgi aktaran birbirine bağlı birimlerden (nöronlar gibi) oluşan bir tür makine öğrenmesidir. Bu işlem, bağlantıları bulmak ve tanımlanmamış verilerden anlam çıkarmak için verilerde birden çok geçiş gerektirir.

Derin Öğrenme çok sayıda veri birimindeki karmaşık modelleri öğrenmek için hesaplama gücündeki gelişmelerden ve gelişmiş eğitim tekniklerinden yararlanarak, birçok işlem birimi katmanıyla büyük sinir ağlarını kullanır. Yaygın uygulamalar arasında görüntü ve konuşma tanıma yer alır.

Bilişsel hesaplama, yapay zeka ile makinelerle doğal, insan benzeri bir etkileşim için uğraşan bir alt alandır. Yapay zeka ve bilişsel bilgi işlem kullanarak nihai hedef, bir makinenin görüntüleri ve konuşmayı yorumlama ve daha sonra yanıt olarak tutarlı bir şekilde konuşma becerisiyle insan süreçlerini simüle etmesidir.

Bilgisayarlı Görme (Computervision) bir resim veya videoda ne olduğunu tanımak için desen tanıma ve derin öğrenmeye dayanır. Makineler görüntüleri işleyebildiği, analiz edebildiği ve anlayabildiği zaman, görüntüleri veya videoları gerçek zamanlı olarak yakalayabilir ve çevrelerini yorumlayabilir..

Doğal Dil İşleme (NLP) bilgisayarların konuşma da dahil olmak üzere insan dilini analiz etme, anlama ve üretme yeteneğidir. NLP'nin bir sonraki aşaması, insanların görevleri yerine getirmek için normal, günlük dil kullanan bilgisayarlarla iletişim kurmasını sağlayan doğal dil etkileşimidir.Ayrıca, çeşitli teknolojiler Yapay Zeka'yı etkinleştirir ve destekler:

Grafik işlem birimleri yinelemeli işlem için gereken yoğun hesaplama gücünü sağladığı için yapay zekanın anahtarıdır. Sinir ağlarını eğitmek büyük veri artı hesaplama gücü gerektirir.

Nesnelerin İnterneti (IoT) bağlı cihazlardan, çoğu analiz edilmeden büyük miktarlarda veri üretir. Yapay zeka ile modelleri otomatikleştirmek, bu teknolojiden daha fazla yarar sağlanmasını sağlayacaktır.

İleri Algoritmalar daha fazla veriyi daha hızlı ve birçok seviyede analiz edebilmek içingeliştirilmektedir. Bu akıllı işleme, nadir olayları tanımlamak ve tahmin etmek, karmaşık sistemleri anlamak ve benzersiz senaryoları optimize etmek için çok önemlidir..

API'ler yani Uygulama Programlama Arayüzleri, mevcut ürünlere ve yazılım paketlerine yapay zeka işlevselliği eklemeyi mümkün kılan taşınabilir kod paketleridir. Ev güvenlik sistemlerine görüntü tanıma yetenekleri ve verileri tanımlayan, resim yazıları ve başlıklar oluşturan veya verilerdeki ilginç kalıpları ve bilgileri çağıran Soru-Cevap özelliklerini ekleyebilirler.

Yapay Zeka Uygulamaları

Sağlık Hizmetleri; Yapay zeka uygulamaları kişiselleştirilmiş reçete ve röntgen okumaları sağlayabilir. Kişisel sanal sağlık asistanları yaşam koçu olarak görev yapabilir, haplarınızı almanızı, egzersiz yapmayı veya daha sağlıklı beslenmenizi hatırlatır.

Perakende; Yapay zeka, kişiselleştirilmiş öneriler sunan ve satın alma seçeneklerini tüketici ile tartışan sanal alışveriş özellikleri sunar. Yapay zeka ile stok yönetimi ve saha yerleşim teknolojileri de gelişmektedir.

İmalat; Yapay zeka, sıralanan veriyle kullanılan bir derin öğrenme ağı türü olan tekrarlanan ağları kullanarak beklenen yükü ve talebi tahmin etmek için bağlı ekipmanlardan akan fabrika verilerini analiz edebilir. 

Bankacılık; Yapay Zeka, insan çabalarının hızını, hassasiyetini ve etkinliğini artırır. Finansal kurumlarda, yapay zeka teknikleri hangi işlemlerin hileli olabileceğini belirlemek, hızlı ve doğru kredi puanlamayı benimsemek ve manuel olarak yoğun veri yönetimi görevlerini otomatikleştirmek için kullanılabilir.

Akıllı Ev Teknolojileri ve Akıllı Ev Aletlerinde:

Bulaşık makinesi:Bulaşıkların sayısı ve kirin miktarına göre yıkama ve parlatmastratejilerini belirlemek

Buzdolabı:Kullanıma göre soğutma ve dondurma sürelerini belirlemek. (Bir nöralağ, kullanıcının alışkanlıklarına göre nispi kuralları tespit etmektedir).

Çamaşır makinesi:Kirlilik seviyesi, çamaşır türü ve miktarı ile su seviyesinegöreyıkama stratejisini belirlemek. Bazı modeller,kullanıcıların arzularına göre kurallarıayarlamak için nöral ağlar kullanmaktadır.Girdileri karıştırmak ve sıcaklıkladenetimi süreyi ayarlamak.

Duş sistem:Su sıcaklığındaki değişiklikleri denetlemek.

Elektrikli süpürge:Toz miktarı ve zemin türüne göre motorun emme stratejisinitespit etmek.

Fotoğraf makinesi:Görüntünün herhangi bir yerindeki nesneyi bulup oto-fokusyapmak.

Kamera:Oto-fokus ve ışığın ayarlanması.Elin titremesinden kaynaklanan görüntübozukluklarını gidermek ve oto-fokusu temin etmek.

Klima:İstenilmeyen sıcaklık oskilasyonunu önlemek ve açma-kapamada daha azenerji sarf etmek.

Kurutucu:Çamaşırların türü ve miktarına göre kurutma stratejilerini ve süresinibelirlemek.

Mikrodalga fırın:Enerji sarfiyatı ve pişirme stratejilerini belirlemek.

Nemlendirme:Oda şartlarına göre nem nispetini ayarlamak.

Pirinç pişirme aleti:Buhar, sıcaklık ve pirinç miktarına göre pişirme süresi vemetodunu belirlemek.

Televizyon:Her bir çerçeve için renk ve dağılımını ayarlamak ve odanın durumunagöre sesi stabilize etmek.

Akıllı bina sistemleri; Günümüzdeakıllı bina sistemleri birkaç bileşenden meydana gelmektedir. Bu bileşenler:HVAC (Isıtma-Soğutma, Havalandırma Sistemleri) Otomasyon Sistemleri, Oda Kontrol Sistemleri, Yangın Algılama &Alarm Sistemleri, Kapalı Devre Televizyon Sistemi, Güvenlik ve Erişim Sistemleri, Güç ve Enerji Otomasyonu Sistemleri, Aydınlatma Otomasyonu Sistemleri, Data ve Haberleşme Sistemleri.

     Zamanınızı yönetin. Zaman sizi yönetmesin. Gücü elinize alın. Sağlıcakla Kalın

Yorumlar

CAPTCHA Image