Yapay Zeka Nedir? Yapay Zeka hakkında bilgi edinin

Yapay zeka ve geliştiriciler

Geliştiriciler yapay zekayı kullanarak aksi takdirde manuel olarak gerçekleştirilen görevleri daha verimli bir şekilde gerçekleştirir, müşterilerle bağlantı kurar, örüntüleri belirler ve sorunları çözer. Yapay zekayı kullanmaya başlamak için, geliştiriciler matematik bilgisine sahip olmalı ve algoritmalarla rahatça çalışabilmelidir.

Bir uygulama yazılımı oluşturmak için yapay zeka kullanmaya başlarken küçük adımlarla başlamak faydalı olacaktır. Örneğin tic-tac-toe oyunu gibi nispeten basit bir proje oluşturarak yapay zekanın temellerini öğrenirsiniz. Yaparak öğrenmek, herhangi bir yeteneği geliştirmenin harika bir yoludur ve bu durum yapay zeka için de geçerlidir. Bir veya daha fazla küçük ölçekli projeyi başarıyla tamamladıktan sonra, yapay zekayla yapabileceklerinizin sınırı yoktur.

Yapay zeka kullanmaya başlayın

AI Teknolojisi organizasyonlara nasıl yardımcı olur?

Yapay zekanın temel ilkesi, insanların dünyayı nasıl algıladığını ve ona nasıl tepki verdiğini taklit etmek ve ardından bunları aşmaktır. Hızla inovasyonun temel taşı haline gelmektedir. Yapay zeka, tahminleri mümkün kılmak üzere verilerdeki modelleri tanıyan çok çeşitli otomatik öğrenme olanaklarının desteği sayesinde işinize değer katabilir

• Çok daha fazla erişilebilir veriye ilişkin daha kapsamlı bir anlayış sunar
• Aşırı düzeyde karmaşık veya olağan görevleri otomatikleştirmek üzere tahminlere güvenme

Yapay zeka ve makine öğrenimi için kullanım senaryoları hakkında bilgi edinin

Şirkette Yapay Zekâ

Yapay Zeka teknolojisi, daha önce insan gücünü gerekli kılan süreçleri veya görevleri otomatikleştirerek kurumsal performansı ve üretkenliği artırır. Yapay Zekâ aynı zamanda hiçbir insanın ulaşamayacağı bir ölçekte verileri anlamlandırabilir. Bu özellik, muazzam iş avantajları sağlayabilir. Örneğin, Netflix belirli bir düzeyde kişiselleştirme sağlamak üzere makine öğreniminden yararlanmış ve bu sayede müşteri kitlesinde yüzde 25'ten fazla büyüme kaydetmiştir.

Pek çok şirket veri bilimine öncelik veriyor ve buna yatırımlar yapıyor. 2021 yılında McKinsey'in yapay zeka üzerine yaptığı bir anket, en az bir işlevde yapay zekanın benimsendiğini bildiren şirketlerin oranının bir yıl önceki yüzde 50'den yüzde 56'ya yükseldiğini ortaya koydu. Buna ek olarak, katılımcıların yüzde 27'si kazançlarının en az yüzde 5'inin yapay zekaya atfedilebileceğini bildirdi; bu oran bir önceki yıl yüzde 22'ydi.

Yapay Zekâ, her iş kolu, işletme ve sektör için değer sunar. Aşağıdaki gibi genel ve sektöre özgü uygulama yazılımları buna dâhildir

• Belirli müşterilerin bir işletme ile ilişkileri boyunca nasıl harcama yapacağını (veya müşteri yaşam döngüsü değerini) tahmin etmek için işlemsel ve demografik verileri kullanarak
• Müşteri davranışları ve tercihlerine göre fiyatlandırmayı optimize ederek
• Kanser belirtileri için röntgen görüntülerini analiz etmek üzere görüntü tanıma özelliğini kullanarak

Şirketler Yapay Zekâyı Nasıl Kullanıyor?

Harvard Business Review'a göre şirketler yapay zekayı temel olarak şu amaçlarla kullanıyor

• Güvenlik ihlallerini tespit etmek ve engellemek (yüzde 44)
• Kullanıcıların teknoloji sorunlarını çözmek (yüzde 41)
• Üretim yönetimi çalışmalarını azaltmak (yüzde 34)
• Onaylanmış satıcıların kullanımında şirket içi uyumu ölçmek (yüzde 34)

Yapay Zekâyı Kullanmaya İten Nedenler Nelerdir?

Sektörler genelinde yapay zeka geliştirmenin ardında yatan üç faktör.

• Uygun fiyatlı, yüksek performanslı bilgi işlem özelliği kolayca erişilebilir. Bulut ortamında yüksek miktarda emtia bilgi işlem gücü, uygun fiyatlı ve yüksek performanslı bilgi işlem gücüne kolayca erişilebilmesini sağlar. Bu geliştirmeden önce, Yapay Zekâ için yalnızca bulut tabanlı olmayan ve fahiş fiyatlı bilişim ortamlarına erişilebilmekteydi.
• Eğitim için yüksek miktarda veriye erişilebilir. Yapay Zekânın doğru tahminlerde bulunabilmesi için çok miktarda veri ile eğitilmesi gerekir. Veri etiketleme kolaylığı ve yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin uygun fiyatlı depolanması ve işlenmesi, daha fazla algoritma oluşturma ve eğitme olanağı sağlıyor.
• Uygulanan Yapay Zekâ, rekabet avantajı sağlar. Her geçen gün artan sayıda şirket, iş hedeflerine yapay zekâ içgörülerini uygulamanın getirdiği rekabet avantajını kabul ediyor ve bunu, işletme genelinde bir öncelik haline getiriyor. Örneğin, Yapay Zekâ ile sağlanan hedeflenmiş öneriler işletmelerin daha kısa süre içinde daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir. Yapay Zekanın sunduğu pek çok özellik ve kapasite maliyetlerin düşürülmesini, risklerin azaltılmasını, pazara giriş süresinin hızlandırılmasını ve çok daha fazlasını sağlayabilir.

Düşündüğünüzden daha fazlasını nasıl başarabileceğinizi keşfedin

Yapay Zeka Modeli Eğitme ve Geliştirme

Makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi ve dağıtılmasında eğitim ve çıkarım da dahil olmak üzere birden fazla aşama vardır. Yapay zeka eğitimi ve çıkarımı, bir sorunu çözmek için makine öğrenimi modelleriyle deneme yapma sürecini ifade eder.

Örneğin, bir makine öğrenimi mühendisi, röntgen görüntülerinde kemik kırıklarını tespit etmek gibi bir bilgisayarla görme problemi için farklı aday modelleri deneyebilir.

Bu modellerin doğruluğunu artırmak için mühendis, verileri modellere besler ve önceden tanımlanmış bir eşiği karşılayana kadar parametreleri ayarlar. Model karmaşıklığı ile ölçülen bu eğitim ihtiyaçları her yıl katlanarak artmaktadır.

Büyük ölçekte yapay zeka eğitimi için kilit öneme sahip altyapı teknolojileri arasında RDMA ve InfiniBand gibi küme ağı, çıplak metal GPU hesaplama ve yüksek performanslı depolama yer almaktadır.

Yapay Zeka Altyapısı hakkında bilgi edinin

Yapay Zekâyı Kullanıma Almanın Getirdiği Avantajlar ve Zorluklar

Yapay Zekânın değerini kanıtlayan pek çok başarı hikâyesi mevcut. Geleneksel iş süreçlerine ve uygulama yazılımlarına makine öğrenimini ve bilişsel etkileşimleri dahil eden kurumlar, kullanıcı deneyimini büyük oranda iyileştirebilir ve üretkenliği artırabilir.

Ancak bazı engeller söz konusudur. Bazı nedenlerden dolayı çok az sayıda şirket büyük ölçekli olarak yapay zeka konuşlandırması gerçekleştirdi. Örneğin, bulut bilişim kullanmıyorlarsa, makine öğrenimi projeleri genellikle hesaplama açısından pahalıdır. Ayrıca inşa edilmeleri karmaşıktır ve yüksek talep gören ancak arzı az olan uzmanlık gerektirir. Bu projelerin ne zaman ve nerede dahil edileceğinin yanı sıra ne zaman üçüncü bir tarafa başvurulacağının bilinmesi, bu zorlukların en aza indirilmesine yardımcı olacaktır.

Makine öğrenimi operasyonlarının makine öğrenimi çalışmalarınıza nasıl yardımcı olabileceğini öğrenin

Yapay Zekâ Başarı Öyküleri

Yapay zeka bazı önemli başarı öykülerinin ardındaki itici faktördür.

• Harvard Business Review'a göre Associated Press, Yapay Zekâ yazılımını otomatik olarak çok getirisi olmayan haberleri yazmak üzere eğiterek 12 kat daha fazla öykü üretti. Bu sayede gazeteciler daha ayrıntılı öyküler yazmak üzere daha fazla özgürlük elde etti.
• Mount Sinai Icahn School of Medicine tarafından oluşturulan Yapay Zeka destekli bir araç olan Deep Patient, doktorların yüksek riskli hastaları hastalık henüz teşhis edilmeden önce bile belirlemesine olanak tanır. insideBIGDATA'ya göre araç, hastanın tıbbi öyküsünü analiz ederek hastalığın başlamasından bir yol öncesine kadar neredeyse 80 hastalığı tahmin eder.

Yapay Zekâyı Kullanmaya Nasıl Başlanır?

Sohbet robotları aracılığıyla müşteriler ile iletişim kurun. Sohbet robotlarında müşterileri anlamak ve müşterilerin soru sorup bilgi edinmesini sağlamak üzere doğal dil işleme özelliği kullanılır. Bu sohbet robotları zamanla öğrenerek müşteri etkileşimlerine daha fazla değer katabilir.

Veri merkezinizi izleyin. BT operasyonları, tüm verileri entegre eden ve eşikleri ve anormallikleri otomatik olarak izleyen bir bulut platformuyla izlemeyi kolaylaştırabilir.

Uzman olmadan iş analizi gerçekleştirin. Görsel kullanıcı arayüzü içeren analitik araçları, teknik yetileri olmayan kişilerin kolayca bir sistem sorgusu gerçekleştirmesine ve anlaşılabilir bir yanıt almasına olanak tanır.

Dört basit yapay zeka kullanım örneğini inceleyin

Doğru Kültürü Yaratmak

Yapay Zekadan en iyi şekilde yararlanmak ve başarılı uygulamaları engelleyen sorunlardan kaçınmak, yapay zeka ekosistemini tam anlamıyla destekleyen bir ekip kültürünün uygulanması anlamına gelir. Bu tür ortamlarda

• İş analistleri sorunları ve hedefleri tanımlamak üzere veri uzmanları ile birlikte çalışır
• Veri mühendisleri, analiz için tamamen işlevsel olmalarını sağlamak üzere verileri ve altta yatan veri platformunu yönetir
• Veri uzmanları bir veri bilimi platformunda verileri hazırlar, keşfeder, görselleştirir ve modeller
• BT mimarları, ister işletme içinde isterse bulutta, büyük ölçekli olarak veri bilimini desteklemek üzere gereken temel altyapıyı yönetir
• Uygulama yazılımı geliştiricileri, veri odaklı ürünler oluşturmak üzere modelleri uygulama yazılımlarında konuşlandırır

Veri bilimi ekibinizin birlikte nasıl daha verimli çalışabileceğini keşfedin

Yapay Zekâdan Uyarlanabilir Zekâya

Yapay Zeka özellikleri ortak kurumsal operasyonlarda başarılı oldukça yeni bir terim ortaya çıktı: adaptif zeka. Uyarlanabilir zekâ uygulama yazılımları, gerçek zamanlı dâhilî ve haricî verilerin gücünü karar alma bilimi ve yüksek düzeyde ölçeklenebilir bilişim altyapısı ile bir araya getirerek kurumların daha iyi iş kararları almasına yardımcı olur.

Bu uygulama yazılımları, temel anlamda işletmenizi daha akıllı hale getirir. Bu sayede müşterilerinize daha iyi ürünler, öneriler ve servisler sunarak daha iyi iş sonuçları elde edebilirsiniz.

Gömülü Yapay Zekâ özellikli Oracle SaaS uygulama yazılımlarının dönüşüm gücü hakkında daha fazla bilgi edinin

Stratejik Zorunluluk ve Rekabet Avantajı Olarak Yapay Zekâ

Yapay Zeka daha fazla verimlilik, yeni gelir fırsatları ve daha yüksek düzeyde müşteri sadakati elde etmek isteyen tüm işletmeler için stratejik bir zorunluluktur. Pek çok kurum için hızla bir rekabet avantajı haline geliyor. Kurumlar, Yapay Zekâ sayesinde çok daha kısa sürede çok daha fazla işlemi gerçekleştirebilir, kişiselleştirilmiş ve cazip müşteri deneyimleri oluşturabilir ve daha yüksek düzeyde kârlılığı desteklemek üzere iş sonuçlarını tahmin edebilir.

Ancak yapay zekâ halen yeni ve karmaşık bir teknoloji. Bundan en iyi şekilde yararlanabilmek için büyük ölçekte yapay zekâ çözümlerinizi oluşturma ve yönetme konusunda uzmanlığa ihtiyacınız var. Başarılı bir yapay zekâ projesi, bir veri uzmanını işe almaktan çok daha fazlasını gerektirir. Kurumlar yapay zekanın başarılı olmasını sağlamak için doğru araçları, süreçleri ve yönetim stratejilerini uygulamalıdır.

Yapay Zekâdan En İyi Şekilde Yararlanmaya Yönelik En İyi Uygulamalar

Harvard Business Review yapay zeka kullanmaya başlayanlar için aşağıdakileri öneriyor:

• Yapay zekâyı, gelir ve maliyetler üzerinde en büyük ve en hızlı etkiye sahip faaliyetlere uygulayın.
• Yapay zekâyı, çalışan sayısını azaltmak ya da artırmak yerine aynı sayıda çalışanla üretkenliği artırmak üzere kullanın.
• Yapay zeka uygulamanızı ön ofis yerine arka ofisten başlatın (bu durumdan en çok BT ve muhasebe departmanı fayda görecektir).

Yapay Zekâ Yolculuğunuzda Yardım Alma

Yapay zeka dönüşümünden vazgeçemezsiniz. Her kurum, rekabeti sürdürmek için eninde sonunda yapay zekayı kullanmaya başlamalı ve bir yapay zeka ekosistemi oluşturmalıdır. Önümüzdeki 10 yılda yapay zekâ uygulamalarını belirli düzeyde gerçekleştiremeyen şirketler rekabette geride kalacak.

Her ne kadar şirketiniz istisna olabilse de pek çok şirket yapay zekâ özelliklerini en yüksek düzeye çıkarabilecek ekosistem türünü ve çözümleri geliştirmek için gereken şirket içi yeteneğe ve uzmanlığa sahip değildir.

Strateji geliştirme ve araç erişimini içeren başarılı bir yapay zeka dönüşüm yolculuğu için, sektör uzmanlığına ve kapsamlı bir yapay zeka portföyüne sahip bir iş ortağı bulun.

Yapay Zeka Öğrenme Kitaplığı

• Veri bilimi nedir?
  İşletmeler, inovasyonu ivmelendirmek ve karar alma sürecinde dönüşüm yaratmak için büyük veriden öngörüler elde etmek üzere makine öğrenimi ve yapay zeka gibi bilgisayar bilimi kavramları ile istatistikleri aktif olarak harmanlıyor.
• Makine öğrenimi nedir?
  Yapay zekanın (AI) bir alt kümesi olan makine öğrenimi, karar almayı otomatikleştirip hızlandırmak ve değer elde etme süresini kısaltmak amacıyla verilerden öğrenen sistemler oluşturmaya odaklanır.