Yapay zeka ve makine öğrenimi yıllar içinde hızla gelişmeye devam ediyor. Makine öğrenimi ve yapay zekanın avantajlarından gerçek anlamda yararlanmak için işletmelerin verimliliklerini artırmaya açık bir şekilde destek oldu.
Teknolojinin en son yapay zeka ve makine öğrenimi gelişmelerine nasıl katkıda bulunduğuna daha yakından bakalım.
IPA (Intelligent Process Automation) olarak da bilinen Akıllı Süreç Otomasyonu, yapay zeka ile manuel görevlerin otomasyonunu sağlama sürecidir. Tüm işletmelerin çeşitli iş süreçlerinde zor zamanları vardır. IPA, karar vermeyi etkili bir şekilde geliştirmelerini sağlayarak eğilimi belirlemelerine ve gelecekteki zorlukları tahmin etmelerine yardımcı olacaktır. Amazon Go Store bizi ilk olarak kasasız bir mağazadan ödeme deneyimiyle tanıştırdı. Geçmişte bunun mümkün olduğunu kim düşünebilirdi?
Otomasyon, herhangi bir işletmenin operasyonlarını yürütmesi için oldukça yararlı bir ilerlemedir. Örneğin, otomasyon, olağandışı kullanıcı isteklerini ve bunların sıklığını belirleyerek dolandırıcılık amaçlı siber saldırıları önlemeye yardımcı olabilir. Böyle bir olay olması durumunda, sistem yöneticiye sinyal vererek gerekli önlemleri almasını sağlayabilir.
Bu otomatikleştirilmiş iş süreçlerinin, gelecekte otomasyon için temel standartlar haline gelmesi bekleniyor. İşletmelerin uçtan uca süreçlerini daha iyi kavramalarına ve onları verimli bir şekilde yönetmelerine yardımcı olur.
Makine öğrenimi, esasen yapay zekanın bir makineye verileri ve sorguları ileterek, belirli bir model öğretmesidir. Veri eksikliğinden dolayı herhangi bir sorguya yanıt mevcut değilse, makine öğrenimi anlamsız hale gelecektir. Etkili veri yönetimi, veri yardımı ile istihbarat sürecini daha da geliştirecektir. Verileri organize etmenin en iyi stratejisi, veri yönetimine odaklanmaktır.
Yapay zeka ve makine öğrenimini uygulamanın faydası, veri seti arttıkça zamanla sistemin kendine yeni eğilimleri öğretebilmesi ve akıllı kararlar ve önerilerde bulunabilmesidir. Bu nedenle, uygun verilerle birleştirilen AI, her zaman işletme için daha iyi bir uygulama ile sonuçlanacak ve ürün ve hizmet kalitesini artıracaktır.
Günümüzde chatbot’lar, müşteri sorgularını ele almanın en yenilikçi yollarından biri halindedir. Konuşmalı AI botları, Doğal Dil İşleme (NLP) ve Doğal Dil Anlayışı (NLU) aracılığıyla AI’nın gücünü getiriyor. Konuşmalı yapay zeka botları, makine öğrenimi yardımıyla sınırsız ölçeklenebilirlik kapsamına sahiptir. Doğal dil işleme, müşterilere gerçek insan deneyimi sunar.
Örneğin, araba kiralama, müşterilerine daha iyi bir deneyim sunmak ve çalışanları için zamandan tasarruf etmek ve verimliliği artırmak için konuşma yapay zeka botlarıyla kiralama süreçlerini otomatikleştirebilir. Şirketler ayrıca, süreci otomatikleştirerek çalışanlarının potansiyel çalışanlardan veya müşterilerden gelen gereksiz soruları yanıtlamamasına yardımcı olabilir. Konuşmalı AI botları, ‘’Otomatik Anlamsal Anlama’’ aracılığıyla gelen tüm sorgularla ilgilenir.
Heterojen Sistem Mimarisi (HSA), diğer bilgisayar programlarının sorunsuz bir şekilde entegre olmasına ve birlikte çalışmasına izin verir. Gelecekte, Uygulama Programlama Arayüzleri (API’ler) ve diğer açık Yazılım Geliştirme Kitleri (SDK’lar) ile kolayca entegre edilecek yazılım yığınlarına sahip olmak standart bir uygulama olacaktır. Bulut yazılımının diğerleriyle entegrasyonu, iş operasyonlarını iyileştirmek için gereklidir.
Önceden eğitilmiş modeller, dudak aktivitesi algılama, bakış algılama, nesne algılama, NLU, hareket tanıma ve duygu algılamayı içerebilir. Bunun ortaya çıkan bir başka iyi benimsenmesi, özellikle tıbbi görüntüleme ile çok modlu öğrenme tekniklerini uyguladıkları sağlık hizmetlerinde görülebilir. Zamanla, giderek daha fazla sektör yapay zekaya ve heterojen mimariye uyum sağlamaya başlayacak.
Mevcut AI oyunlarının, kullanıcıları için sağlam bir ortamı veya uyarıcısı yoktur. Nedeni, bu ortamları oluşturmak için gereken veri depolama eksikliğidir. Yapay zeka teknolojisindeki son artış, sanal oyunun ihtiyaç duyduğu itici güçtür. Yaklaşan sanal oyunların çok gerçekçi ve interaktif olmasını bekleyebiliriz. Makine öğrenimi sayesinde oyunlar, gelecekte kullanıcı tarafından alınan karakter gelişimine dayalı olarak gelişebilir.
Oyun geliştiricilerinin, artık görselleştirmeden memnun kalmayan kullanıcılarının taleplerine ayak uydurmak için yapay zeka konusunda yeni beceriler edinmesi bekleniyor. Sanal gerçeklik ve 3D büyütme gibi teknolojiyi birleştirerek mümkün olduğunca gerçek hayata yakın oyunların keyfini çıkarmayı bekliyorlar.
Ağır makinelere sahip üretim şirketleri, mevcut verilere ve özelleştirilmiş AI yazılım çözümlerine dayalı kararlar alarak operasyonları optimize etmek için veri analitiğinden ve yapay zekadan yararlanabilir. Yapay zeka makineleri, insanların yapamadığı ürünlerdeki kusurları tespit etmeye ve böylece kalite kontrolüne yardımcı olabilir. Yanlış alarmlar ve arıza tahminleri, AI kullanılarak en aza indirilebilir.
AI, operatörlerin ürün hatalarını önlemek için testleri önceliklendirmesine yardımcı olabilir. Yapay zeka sistemleri, veri ve makine öğrenimi ile şirketlerin bakım ihtiyacını önceden tahmin etmelerine ve üretim sürecinde planlanmamış ve istenmeyen kesintileri önlemelerine yardımcı olabilir.
BT ve Ağ güvenliği, tüm kuruluşlarda her zaman bir öncelik olmuştur. Hiçbir şirket veri ihlaliyle uğraşmak ve iş verilerinin ele geçirilmesini istemez. Yıllar geçtikçe, büyük şirketler, tüketici verilerinin gizliliği konusunda birçok eleştiriyle karşı karşıya kaldı. Bu nedenle, bu şirketlerin kaynaklarının büyük bir bölümünü veri güvenliğini iyileştirme yolları geliştirmeye yatırdığını görmek şaşırtıcı değildir.
Makine öğreniminin zamanla katlanarak gelişmesi ve siber güvenlik alanını etkilemesi bekleniyor.
Makine öğrenimi ve yapay zeka hızla ilerlediğinden ve gelecekte daha da ilerleyeceğinden, kendimizi dijital çalışanlarla birlikte çalışma fikrine alıştırmaya ihtiyaç duyulmaktadır. AI, düzenli insan denetimine ihtiyaç duymadan karmaşık görevlerle başa çıkma yeteneğine sahiptir. Birden fazla işlevi aynı anda yönetebilir. Avantajlarına rağmen, AI hala yaratıcılığı, hayal gücünü kullanacak ve çalışmalarına insan duygusu katacak kadar sofistike değildir.
Manuel görevler, yapay zeka ve makine öğrenimi yoluyla otomatik hale geldikçe, iş gücü için yeni endüstriler ve fırsatlar yaratır ve doğurur. Bu, onları gelecekte kendi işlerini gerçekleştirmek için farklı beceriler edinmeye sevk edecektir. Dünya çapındaki kuruluşların çoğu, sürekli gelişen yapay zeka trendlerine ayak uydurmak için gereken beceri talebiyle değişebilen işe alma adaylarına öncelik verir.
Hukuk sektörü, her yıl tanıtılan AI trendlerini araştırıyor. Yapay zeka ve hukukla birleştirilmiş makine öğrenimi, benzer ilkelere göre çalışır ve her ikisi de yeni durumlara uygulanacak kuralları çıkarmak için tarihsel örnekleri dikkate alır. Yapay zeka yazılımı, uyumluluğu okumak için gereken süreyi azaltarak ve tüm yasal protokoller için durum tespitini kontrol ederek hukukçulara büyük ölçüde yardımcı olur.
Belgeler arasında sıralama yapmak külfetli olabilir çünkü makineler insanlardan daha hızlı çalışabilir ve istatistiksel olarak doğrulanabilen çıktılar ve sonuçlar üretebilir. Yapay zeka yazılımı, farklı uygulamalar için standart maddeleri vurgulayarak ve eksik maddeleri işaretleyerek sözleşme revizyonunu daha verimli hale getirir. Yapay zeka, gelecekte belge yönetimi gibi kayıt tutma rollerini devralabilir.
Sonuç olarak, maliyetler iş yüküne ve her vakanın zamanına bağlı olarak değiştiği için adli yardıma herkes tarafından kolayca erişilebilir.
Kaynak
makine öğrenimi makine öğrenimi algoritmaları makine öğrenimi eğilimleri makine öğrenimi nedir makine öğrenimi örnekleri Yapay zeka yapay zeka eğilimleri yapay zeka nedir