2023'te Faydalı Bulabileceğiniz 10 Yapay Zeka Yazılımı

Yapay Zeka Yazılımı Nedir?

AI (Yapay Zeka) yazılımı, insan zekasının öğrenme, problem çözme, karar verme ve algılama gibi belirli özelliklerini taklit etmek için gelişmiş algoritmalar kullanan bir program veya sistemdir. Her biri belirli bir görevi veya görev dizisini gerçekleştirmek için tasarlanmış farklı AI yazılımı türleri vardır.

En yaygın AI yazılımı türlerinden biri, makine öğrenimi (ML) yazılımıdır. Makine öğrenimi algoritmaları, yazılım sistemlerinin açıkça programlanmadan deneyim yoluyla performanslarını otomatik olarak iyileştirmesine olanak tanır. Bu, denetimli ve denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme gibi çeşitli teknikler kullanılarak yapılabilir.

Başka bir yapay zeka yazılımı türü, bilgisayarla görme yazılımıdır. Bilgisayarla görme algoritmaları, bilgisayarların görüntüler ve videolar gibi dünyadan görsel bilgileri yorumlamasını ve anlamasını sağlar. Bu, nesne tanıma, yüz tanıma ve görüntü işleme gibi görevler için kullanılabilir.

Doğal dil işleme (NLP) yazılımı, başka bir popüler AI yazılımı türüdür. NLP algoritmaları, bilgisayarların konuşma ve metin gibi insan dilini anlamasını ve yorumlamasını sağlar. Bu, konuşma tanıma, dil çevirisi ve metinden konuşmaya sentezi gibi görevler için kullanılabilir.

Ayrıca Robotik ve Robotik işleme birimi için AI yazılımları da vardır, bu yazılımlar robotları kontrol etmek ve çevreyi algılayabilmelerini, düşünebilmelerini ve hareket edebilmelerini sağlamak için kullanılır.

Genel olarak yapay zeka yazılımı geniş bir alandır ve sağlık, finans, üretim, perakende, ulaşım ve daha pek çok farklı endüstri ve alanda bulunabilir. AI yazılımının bağımsız bir program olmadığını ve istenen sonuçları elde etmek için genellikle büyük veri ve bulut bilgi işlem gibi diğer teknolojilerle birlikte kullanıldığını not etmek önemlidir.

En İyi 10 Yapay Zeka Yazılımı

2023'te faydalı bulabileceğiniz on yapay zeka yazılımının listesi:

1. Tensör Akışı

TensorFlow, görüntü ve konuşma tanımadan doğal dil işlemeye kadar çok çeşitli görevler için kullanılabilen, makine öğrenimi için açık kaynaklı bir kitaplıktır. Özellikle derin öğrenme için çok uygundur ve masaüstü bilgisayarlar, sunucular ve mobil cihazlar dahil olmak üzere çeşitli platformlarda büyük ölçekli sinir ağlarını eğitmek ve dağıtmak için kullanılabilir. TensorFlow, öğreticiler, örnek kod ve önceden eğitilmiş modeller bulmayı kolaylaştıran geniş ve aktif bir topluluk tarafından desteklenir.

2. Google Bulut Makine Öğrenimi Motoru

Google Cloud ML Engine, Google'ın bulut altyapısında makine öğrenimi modelleri oluşturmaya ve dağıtmaya yönelik bir platformdur. Otomatik hiperparametre ayarı ve dağıtılmış eğitim desteği de dahil olmak üzere, modelleri eğitmek ve dağıtmak için güçlü bir araç seti sağlar. Ayrıca, görüntü ve konuşma tanıma modelleri dahil olmak üzere, Google'ın AI model kitaplığından önceden eğitilmiş modellerin kullanılmasını kolaylaştırır.

3. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker, Amazon'un bulut altyapısında makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için tam olarak yönetilen bir platformdur. Önceden oluşturulmuş algoritmalar ve not defteri tabanlı bir geliştirme ortamı da dahil olmak üzere, makine öğrenimiyle çalışmak için çok çeşitli araçlar sağlar. Ayrıca görüntü ve konuşma tanıma modelleri de dahil olmak üzere Amazon'un AI model kitaplığından önceden eğitilmiş modellerin kullanılmasını kolaylaştırır.

4. Microsoft Azure Makine Öğrenimi

Microsoft Azure Machine Learning, Microsoft'un Azure bulut platformunda makine öğrenimi modelleri oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek için bulut tabanlı bir platformdur. Otomatik hiperparametre ayarı ve dağıtılmış eğitim desteği de dahil olmak üzere, modelleri eğitmek ve dağıtmak için güçlü bir araç seti sağlar. Ayrıca görüntü ve konuşma tanıma modelleri de dahil olmak üzere Microsoft'un AI model kitaplığından önceden eğitilmiş modellerin kullanılmasını kolaylaştırır.

5. Özgeçmişi Aç

OpenCV, görüntü ve video işleme için kullanılabilen açık kaynaklı bir bilgisayar görme kitaplığıdır. Özellik algılama, görüntü segmentasyonu ve nesne tanıma dahil olmak üzere çok çeşitli görüntü işleme işlevleri sağlar. Ayrıca nesne algılama ve yüz tanıma gibi görevler için önceden eğitilmiş modeller içerir.

6. NLTK

NLTK, metin sınıflandırma, tokenleştirme ve kök oluşturma gibi görevler için kullanılabilen, doğal dil işlemeye yönelik bir Python kitaplığıdır. Duygu analizi ve adlandırılmış varlık tanıma desteği de dahil olmak üzere, doğal dil işleme için çok çeşitli önceden eğitilmiş modeller ve algoritmalar içerir.

7. Gensim

Gensim, Python'da konu modelleme için açık kaynaklı bir kitaplıktır. Latent Dirichlet Allocation (LDA) ve Latent Semantic Analysis (LSA) desteği de dahil olmak üzere konu modelleri oluşturmak ve analiz etmek için güçlü bir araç seti sağlar.

8. Keralar

Keras, TensorFlow ve diğer arka uçlar üzerinde çalışabilen üst düzey bir sinir ağları kitaplığıdır. Derin öğrenme modelleri oluşturmayı ve bunlarla deneme yapmayı kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Keras, sinir ağları ile çalışmak için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar ve birçok önceden eğitilmiş modele sahiptir.

9. spaCy

spaCy, Python'da doğal dil işleme için özel olarak üretim kullanımı için tasarlanmış açık kaynaklı bir kitaplıktır. Hız ve bellek kullanımı için optimize edilmiştir ve adlandırılmış varlık tanıma ve metin sınıflandırma desteği de dahil olmak üzere doğal dil işleme için çok çeşitli özellikler sağlar.

10. PyTorch

PyTorch, TensorFlow'a benzeyen ve bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme gibi çok çeşitli görevler için kullanılabilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kitaplığıdır. PyTorch'un dinamik hesaplama grafik çerçevesi ve anında hesaplama yapma yeteneği, onu özellikle esneklik ve hızlı prototipleme gerektiren görevler için çok uygun hale getirir. PyTorch ayrıca önceden eğitilmiş modellere kolay erişim sağlar ve yeni modeller ve öğreticiler geliştiren büyüyen bir topluluğa sahiptir.

Yapay zeka yazılımının hızla gelişen bir alan olduğunu ve sürekli olarak yeni araçlar ve teknolojilerin geliştirildiğini belirtmekte fayda var. Bu nedenle, en son gelişmelere ayak uydurmak ve özel kullanım durumunuz için en uygun olanı bulmak üzere farklı araçları denemek önemlidir. Ek olarak, bu araçlardan bazılarının ücretsiz sürüm için kullanım sınırları olabilir, bu nedenle bunları üretimde kullanmadan önce lütfen fiyatlandırmayı ve kullanım koşullarını kontrol edin.

AI yazılımı üretkenliği nasıl artırabilir?

AI, çeşitli endüstrilerde ve uygulamalarda üretkenliği büyük ölçüde artırma potansiyeline sahiptir. AI'nın bunu yapabileceği yollardan bazıları şunlardır:

1. Tekrarlanan görevlerin otomasyonu : AI, veri girişi, müşteri hizmetleri sorgulamaları ve zamanlama gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için kullanılabilir ve çalışanların insan uzmanlığı gerektiren daha üst düzey görevlere odaklanmalarını sağlar.
2. İyileştirilmiş karar alma : AI, büyük miktarda veriyi analiz etmek ve tahminler yapmak için kullanılabilir ve işletmelere daha bilinçli kararlar almalarına yardımcı olabilecek değerli içgörüler sağlar.
3. Kestirimci bakım : AI, ekipmanın ne zaman arızalanacağını tahmin etmek için kullanılabilir ve bir sorun oluşmadan önce önleyici bakımın yapılmasına izin verir.
4. Kişiselleştirme : AI, ürünleri ve hizmetleri kişiselleştirmek için kullanılabilir ve müşterilere daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunar.
5. Optimizasyon : AI, bir şirkette tedarik zinciri, lojistik ve üretim gibi verimliliği artırabilecek ve maliyetleri azaltabilecek farklı süreçleri optimize etmek için kullanılabilir.
6. Akıllı Chatbot : AI tabanlı Chatbot, uygun yönlendirme ve içeriğe duyarlı mekanizma ile 7/24 cevap verilebilen müşteri sorgularını işlemek için kullanılabilir ve ayrıca müşteri adayı oluşturma ve randevu planlaması için kullanılabilir.

Genel olarak yapay zeka, süreçleri kolaylaştırarak, değerli içgörüler sağlayarak ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek üretkenliği büyük ölçüde artırma potansiyeline sahiptir. Bununla birlikte, yapay zekanın tam potansiyelinin ancak insan uzmanlığı ve bilgisi ile birlikte uygulandığında gerçekleştirilebileceğini belirtmekte fayda var.

Multimedya geliştirme için Yapay Zeka Yazılımı

Yapay Zeka (AI), yaratıcılık ve verimlilik için yeni olanaklar sunarak multimedyayı düzenleme ve geliştirme biçimimizde devrim yarattı. Adobe Photoshop ve GIMP gibi görüntü düzenleme yazılımlarından Topaz Labs ve DeepArt.io gibi özel araçlara kadar, multimedya geliştirme için yapay zeka destekli çok çeşitli yazılımlar mevcuttur. Bir görüntünün çözünürlüğünü iyileştirmek, istenmeyen nesneleri kaldırmak veya fotoğraflarınızın stilize edilmiş versiyonlarını oluşturmak istiyor olun, bu araçlar profesyonel kalitede sonuçlar elde etmeyi her zamankinden daha kolay hale getiriyor. Bu makalede, multimedya geliştirmeye yönelik en popüler ve güçlü AI yazılımlarından bazılarına göz atacağız ve bunların fotoğraflarınızı, videolarınızı ve ses dosyalarınızı geliştirmek için nasıl kullanılabileceğini keşfedeceğiz.

Multimedya geliştirme için çeşitli AI yazılım araçları mevcuttur. İşte birkaç örnek:

1. Adobe Photoshop : Bu, birçok AI destekli geliştirme dahil olmak üzere çok çeşitli özelliklere sahip popüler bir görüntü düzenleme yazılımıdır. Örneğin, bir fotoğraftan istenmeyen nesneleri otomatik olarak kaldırabilen "Adobe Sensei" adlı bir özelliği ve bir görüntüye çeşitli sanatsal ve biçimsel efektler uygulayabilen "Adobe Neural Filters" adlı bir özelliği vardır.
2. GIMP : GIMP, Photoshop'un ücretsiz ve açık kaynaklı bir alternatifidir ve bazı yapay zeka destekli özelliklere de sahiptir. Örneğin, bir görüntüdeki bir nesneyi otomatik olarak takip edebilen “Akıllı Makas” adlı bir özelliğe ve istenmeyen nesneleri otomatik olarak kaldırabilen “Seçimi İyileştir” adlı bir özelliğe sahiptir.
3. Topaz Labs : Bu, bir görüntünün çözünürlüğünü otomatik olarak artırabilen Topaz AI Gigapixel ve bir görüntüden paraziti otomatik olarak kaldırabilen Topaz AI Denoise dahil olmak üzere, görüntü düzenleme için çeşitli yapay zeka destekli yazılımlar üreten bir şirkettir.
4. DeepArt.io , bir görüntünün stilize edilmiş çeşitli versiyonlarını otomatik olarak oluşturabilen ve çıktının sanatsal açıdan hoş olmasını sağlamak için bir derin öğrenme modeli kullanan çevrimiçi bir platformdur.
5. Çözünürlüğü, rengi ve daha fazlasını ayarlayarak videoların kalitesini otomatik olarak iyileştirmek için AI kullanan bir yazılım olan Video Enhancer AI .
6. Audio Enhancer AI , gürültüyü kaldırarak, seviyeleri ayarlayarak ve daha fazlasını yaparak ses kalitesini otomatik olarak iyileştirmek için AI modellerini kullanır.

Bunlar, multimedya geliştirme için mevcut birçok yapay zeka yazılım aracından yalnızca birkaç örnektir. Özel ihtiyaçlarınıza bağlı olarak, sizin için daha uygun olabilecek başka araçlar olabilir.

AI yazılımı kullanmanın bazı dezavantajları

AI yazılımı kullanmanın aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli dezavantajları vardır:

1. Yüksek maliyet : Yapay zeka sistemlerini geliştirmek ve uygulamak, özel ekipman ve alanda bilgi sahibi uzmanlardan oluşan bir ekip gerektirdiğinden maliyetli olabilir.
2. Yorumlanabilirlik eksikliği : Birçok yapay zeka modelinin, özellikle de derin öğrenme kullananların, kararlarına nasıl ulaştıklarını yorumlaması ve anlaması zor olabilir. Bu, sistemdeki hataları tanımlamayı ve düzeltmeyi zorlaştırabilir.
3. Şeffaflık eksikliği : İnsanların nasıl çalıştıklarını anlamaları zor olduğundan, bazı yapay zeka modelleri bir "kara kutu" olarak kabul edilebilir. Bu, kuruluşların eylemlerinden ve kararlarından sorumlu tutulmalarını zorlaştırabilir.
4. Önyargı : AI sistemleri, onları eğitmek için kullanılan verilerde var olan önyargıları sürdürebilir ve hatta artırabilir. Bu, haksız ve ayrımcı kararlara yol açabilir.
5. Bağımlılık : Yapay zeka sistemlerine büyük ölçüde bağımlı hale gelen kuruluşlar, sistem başarısız olursa veya güvendiği veriler artık doğru değilse mücadele edebilir.
6. İşin yer değiştirmesi : Yapay zekanın işyerinde artan kullanımı, makineler ve algoritmalar daha önce insanlar tarafından yapılan görevleri devraldığından, işlerin yer değiştirmesine yol açabilir.
7. Etik kaygılar : AI sistemleri, mahremiyet ihlalleri, gözetim ve kötüye kullanım veya kötüye kullanma potansiyeli gibi bir dizi etik kaygıyı gündeme getirebilir.
8. Duygusal zeka eksikliği : AI sistemleri şu anda duygusal insan ihtiyaçlarını anlayamıyor veya bunlara yanıt veremiyor ve kendi duygularını üretemiyor.

AI'nın adil ve etik kullanımını garanti etmek için yukarıdaki dezavantajları hesaba katacak sorumlu bir AI sistemi oluşturma anlamında, AI'nın uygun kullanımı ile bu dezavantajların hafifletilebileceğini belirtmekte fayda var.

AI tehlikeli midir?

AI'nın tehlikeli olup olmadığı konusunda pek çok tartışma var. Bir yandan yapay zeka, görevleri otomatikleştirerek ve onları daha verimli hale getirerek ve ayrıca tıbbi teşhis, yeni ürün ve hizmetler yaratarak ve hatta hayat kurtarabilecek tahminler yaparak yeni yetenekler sağlayarak topluma büyük fayda sağlama potansiyeline sahiptir.

Bununla birlikte, AI'nın otonom silahların geliştirilmesi veya belirli insan gruplarına karşı ayrımcılık yapan kararlar almak gibi topluma zararlı şekillerde kullanılabileceğine dair endişeler de var. Ek olarak, sorumlu bir şekilde tasarlanmayan veya kullanılmayan yapay zeka sistemleri, işten çıkarmalara ve diğer olumsuz ekonomik sonuçlara yol açabilir.

AI'nın potansiyel tehlikeleri, teknolojinin kendisinden ziyade büyük ölçüde olası kullanım durumlarıyla ilgilidir, diğer herhangi bir teknoloji gibi AI da iyilik veya kötülük için kullanılabilir. Bu nedenle, riskleri ve olumsuz sonuçları en aza indirmek için yapay zekanın uygun düzenlemeler ve gözetim ile sorumlu bir şekilde geliştirilmesini ve kullanılmasını sağlamak önemlidir.

Dahası, yapay zekanın insan zekasını (yaygın olarak AGI veya Güçlü YZ olarak bilinir) aşan bir zeka düzeyine ulaşması durumunda, bu, bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi anlama veya öğrenme yeteneği anlamına gelir. Böyle bir sistem, insanları zekice alt edebilir ve uygun şekilde ele alınmadığı takdirde, istenmeyen sonuçlara yol açabilir. Bununla birlikte, AGI oluşturmaktan hâlâ çok uzağız ve AGI'nin riskleri ve faydaları ile bunun gelişine en iyi nasıl hazırlanılacağı hakkında devam eden birçok araştırma ve tartışma var.