- Yapay zeka, veriler aracılığıyla tekrarlayan öğrenmeyi ve keşfi otomatikleştirir.

Ancak, donanım odaklı robotik otomasyondan farklıdır. Manuel görevleri otomatikleştirmek yerine, yapay zeka sık, yüksek hacimli, bilgisayarlı görevleri güvenilir ve yorulmadan gerçekleştirir. Bu tür bir otomasyon için, sistemi kurmak ve doğru soruları sormak için insan araştırması hala esastır.

- Mevcut ürünlere zeka katıyor .

Çoğu durumda, yapay zeka bireysel bir uygulama olarak satılmaz. Aksine, halihazırda kullandığınız ürünler, yeni nesil bir Apple ürününe Siri özelliği olarak eklendiği gibi, yapay zeka yetenekleriyle daha da geliştirilecektir. Otomasyon, konuşma platformları, botlar ve akıllı makineler, güvenlik istihbaratından yatırım analizine kadar, evde ve işyerinde birçok teknolojiyi geliştirmek için büyük miktarlarda verilerle birleştirilebilir.

- Yapay zeka, verinin programlamayı yapması için aşamalı öğrenme algoritmalarıyla uyum sağlar .

Veride yapı ve düzenleri bulur, böylece algoritma bir beceri kazanır: Algoritma bir sınıflandırıcı veya yordayıcı olur. Dolayısıyla, algoritmanın kendisine satranç oynamayı öğretebileceği gibi, bir sonraki çevrimiçi önerilecek ürünü de öğretebilir. Ve modeller yeni veriler verildiğinde uyum sağlar. Geriye doğru yayılma, ilk cevap oldukça doğru olmadığında, modelin eğitim ve ek veriler yoluyla ayarlanmasına olanak sağlayan bir yapay zeka tekniğidir.

- Birçok gizli katmanı olan sinir ağlarını kullanarak daha fazla ve daha derin verileri analiz eder .

Beş gizli katmandan oluşan bir sahtekarlık algılama sistemi kurmak birkaç yıl önce neredeyse imkansızdı. Tüm bunlar inanılmaz bilgisayar gücü ve büyük verilerle değişti. Derin öğrenme modellerini geliştirmek için çok fazla veriye ihtiyacınız vardır, çünkü bunlar doğrudan veriden öğrenirler. Onları, ne kadar çok veriyle besleyebilirseniz o kadar doğru olurlar.

- Daha önce imkansız olan derin sinir ağları üzerinden inanılmaz bir doğruluk elde eder.

Örneğin, Alexa, Google Arama ve Google Foto ile etkileşimleriniz derinlemesine öğrenmeye dayanıyor ve kullandıkça daha doğru olmaya devam ediyorlar. Tıp alanında, derin öğrenme, görüntü sınıflandırma ve nesne tanıma yöntemlerinden elde edilen Yz teknikleri, MRG'lerde kanseri, yüksek eğitimli radyologlarla aynı doğrulukta bulmak için kullanılabilir.

-Yapay zeka,veriden en iyi şekilde yararlanır.

Algoritmalar kendi kendine öğrendiğinde, verinin kendisi entelektüel özellik olabilir. Cevaplar verilerde; sadece onları çıkarmak için yapay zeka'yı uygulamanız gerekir. Verilerin rolü artık her zamankinden daha önemli olduğundan, rekabet avantajı sağlayabilir. Rekabetçi bir sektördeki en iyi verilere sahipseniz, herkes benzer teknikler kullanıyor olsa bile, en iyi veriler kazanacaktır.

Avatar
Adınız
Yorum Gönder
Kalan Karakter:
Yorumunuz onaylanmak üzere yöneticiye iletilmiştir.×
Dikkat! Suç teşkil edecek, yasadışı, tehditkar, rahatsız edici, hakaret ve küfür içeren, aşağılayıcı, küçük düşürücü, kaba, müstehcen, ahlaka aykırı, kişilik haklarına zarar verici ya da benzeri niteliklerde içeriklerden doğan her türlü mali, hukuki, cezai, idari sorumluluk içeriği gönderen Üye/Üyeler’e aittir.