Yapay Zeka Algoritmalarına İlişkin Tam Kılavuz

Yapay zeka , ister üretim, ister pazarlama, depolama veya lojistik olsun, her sektörde ve her süreçte ortaya çıkıyor. Gerçek dünyada çok sayıda yapay zeka örneği var.

Bu, insan iş gücünün ve robotik süreçlerin otomasyonu gibi temel uygulamalara kadar teknik kullanım durumlarını içerir. Yapay zekayı arama motorlarında, haritalarda ve navigasyonda, metin düzenleyicilerde ve daha fazlasında göreceksiniz.

Peki bu makinelerin nasıl çalıştığını hiç düşündünüz mü?

Yapay zeka sistemleri algoritmalar üzerinde çalışır ancak her yapay zeka algoritması aynı değildir . Yapay zeka algoritmalarının nasıl çalıştığını anlarsanız iş süreçlerinizi kolaylaştırabilir ve saatlerce süren manuel çalışmalardan tasarruf edebilirsiniz.

Bu makalede yapay zeka algoritmalarının türleri, nasıl çalıştıkları ve en iyi sonuçları elde etmek için yapay zekanın nasıl eğitileceği tartışılacaktır.

Yapay zeka algoritmaları nelerdir?

Yapay zeka algoritmaları nasıl çalışır?

Yapay Zeka Algoritma Türleri

Yapay Zekanızı Eğitmek İçin İpuçları

Yapay zeka algoritmaları, makinelerin verileri analiz etmesini, görevleri gerçekleştirmesini ve kararlar almasını sağlayan talimatlardır. Bilgisayarlara bağımsız olarak öğrenmelerini ve çalışmalarını söyleyen, makine öğreniminin bir alt kümesidir.

Yapay zekanın gerçekleştirdiği tüm görevler belirli algoritmalar üzerinde çalışır. Sisteminizi açtığınız andan internette gezindiğiniz ana kadar, AI algoritmaları her görevi gerçekleştirmek ve tamamlamak için diğer makine öğrenimi algoritmalarıyla birlikte çalışır.

Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları, bilgisayarların kalıpları tahmin etmesine, eğilimleri değerlendirmesine, doğruluğu hesaplamasına ve süreçleri optimize etmesine olanak tanır.

Bu videoda yapay zeka algoritmalarının işleyişi ve gerçekleştirebilecekleri işlevler açıklanmaktadır:

Yapay zeka hakkında daha fazla ayrıntı istiyorsanız, Jeneratif Yapay Zeka ile ilgili bu ücretsiz e-Kitabı indirin . Ayrıca yapay zekanın işleyişi ile makine öğrenimi arasındaki farkı da keşfedebilirsiniz.

Yapay zeka algoritmaları bu şekilde çalışır; kalıpları belirler, davranışları tanır ve makinelerin karar vermesini sağlar.

Diyelim ki Alexa veya Google Home gibi sesli asistanınıza en sevdiğiniz müziği yayınlamasını söylediniz .

Temel aldığı AI algoritması, öncelikle sesinizi tanıyacak ve hatırlayacak, müzik seçiminize alışacak ve ardından en çok dinlenen müziğinizi yalnızca onaylayarak hatırlayacak ve çalacaktır.

Benzer şekilde, yapay zeka içerik düzenleyici araçları, istenen sonuçları elde etmek için belirli kuralları ve kalıpları izleyen doğal dil oluşturma (NLG) ve doğal dil işleme (NLP) modelleri gibi algoritmalar üzerinde çalışır.

Bu roket bilimi değil, basit bir formül: "Ne kadar çok öğrenirsen, o kadar büyürsün." Bilgisayar sistemlerine zengin verilerle hizmet verdiğinizde, algoritmalar bunu bilgi edinmek ve görevleri daha verimli gerçekleştirmek için kullanır.

En temel düzeyde, bir yapay zeka algoritması eğitim için verileri toplar ve daha sonra bunu bilgisini değiştirmek için kullanır. Daha sonra bu bilgiyi görevleri tamamlamak ve doğruluğu artırmak için kullanır.

Profesyonel ipucu: HubSpot kullanıcıları için yeni ChatSpot entegre AI aracımıza göz atın. En yeni içerik yardımcımız, içerik oluşturmayı, oluşturmayı, yaratıcılığı, veri yönetimini, SEO görevlerini ve daha fazlasını kolaylaştırmak için üretken yapay zekayı kullanır.

Tıpkı bir matematiksel hesaplamanın aynı sonuca sahip çeşitli formülleri olması gibi, yapay zeka algoritmaları da bunu yapar.

Farklı iş kullanım senaryolarının farklı algoritmaları ve kategorileri vardır. Örneğin, çeşitli sohbet robotlarında kullanılan algoritma, sürücüsüz araçların tasarımında kullanılanlardan farklıdır.

Yüzlerce başka algoritmanın da altına düştüğü üç ana AI algoritma şemsiyesi vardır: denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme. Aradaki fark, onların nasıl eğitildikleri ve nasıl çalıştıklarıdır.

1. Denetimli Öğrenme Algoritmaları

Algoritmanın ilk en popüler biçimi denetimli öğrenme algoritmasıdır. Tahminlerde bulunmak veya yeni ve görünmeyen verileri sınıflandırmak için etiketli veriler üzerinde bir modelin eğitilmesini içerir.

Denetimli adı, eğitim setlerinin gözetiminde çalışmak anlamına gelir. Verilen girdilerle çapraz doğrulama yapmak ve onu zaman içinde öğrenecek şekilde eğitmek için istenen çıktıyı kullanarak basitçe çalışır.

Bu öğrenme algoritması, hataları test etmek ve kontrol etmek için özel uzmanlardan ve veri bilimcilerden oluşan bir ekibin gözetimi altında oluşturulmuştur.

Geliştiriciler, en yüksek performansı elde etmek için verileri eğitir ve ardından en yüksek çıktıya sahip modeli seçer.

Denetimli öğrenme algoritmaları en yaygın olarak sınıflandırma ve regresyon sorunlarını çözer. Bunun örnekleri arasında Sinir Ağları, Karar Ağaçları, Rastgele Orman doğrusal regresyonu, zaman serisi regresyonu ve lojistik regresyon yer alır.

Kullanım örnekleri: Pazarlamacılar bu yapay zeka algoritmasını zamanla satışları tahmin etmek, müşteri duygularını haritalamak, hisse senedi fiyatlarını takip etmek ve daha fazlası için kullanır. Denetimli algoritmaların diğer kullanım durumları arasında metin tanıma, nesne sınıflandırması ve spam algılama yer alır.

Neyi seviyoruz: Denetimli öğrenme, algoritmayı ölçeklenebilir bir şekilde oluşturur ve eğitir. Organizasyonlar için çalışanların manuel işlerinden tasarruf sağlar ve kişiselleştirilmiş bir deneyim yaratır.

Bu algoritmanın iyi yanı, yüksek sonuçlar sağlayan ve doğru öngörüler sağlayan basit sürecidir.

2. Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları

Denetimsiz öğrenme, algoritmaları beslemek ve eğitmek için etiketlenmemiş verileri kullanır. Denetimli öğrenmenin önceden tanımlanmış sınıfları olsa da, denetimsiz olanlar kalıpları tanımlayarak ve verilen veri seti içindeki kümeleri oluşturarak eğitilir ve büyür.

Basitçe söylemek gerekirse, denetimli öğrenme insan denetimi altında yapılır, ancak denetimsiz öğrenme yapılmaz. Denetimsiz öğrenme algoritması, kalıpları çizmek ve korelasyonları belirlemek için ham verileri kullanarak en alakalı bilgileri çıkarır.

Denetimsiz öğrenmenin en belirgin örnekleri, tanımlanan nesnelerin kümelerini oluşturmayı amaçlayan boyut küçültme ve kümelemeyi içerir.

Kullanım durumları: Kümeleme ve veri azaltmanın biyoloji, kimya ve veri madenciliği alanlarında daha geniş uygulamaları vardır.

Pazarlama ve iş dünyasında, denetimsiz öğrenme en iyi şekilde müşteri segmentasyonu, yani müşteri gruplarını ve davranışlarını anlamak için kullanılır.

Denetimsiz öğrenme, genetikte ve DNA'da, anormallik tespitinde, görüntülemede ve tıpta özellik çıkarmada uygulama alanı bulur.

Google bile kişiselleştirilmiş haber öğelerini kategorilere ayırmak ve okuyuculara göstermek için denetimsiz öğrenmeyi kullanıyor. Öncelikle çeşitli konularda milyonlarca haber topluyor.

Daha sonra arama motoru, parametreleri ayarlamak ve bunları sıklığa, türlere, cümlelere ve kelime sayısına göre kategorilere ayırmak için küme analizini kullanır.

Üretken yapay zeka, sinir ağı modellerini kullanarak modeller ve yapılar çizer. Ancak iş yalnızca bu yaklaşımı kullanmakla sınırlı değil.

Yapılandırılmamış verileri eğitmek ve temel modellere dönüştürmek için farklı öğrenme modellerinden (yani denetimsiz ve yarı denetimli öğrenme) yararlanır.

Neyi seviyoruz: Denetimsiz öğrenme algoritmaları, veriler içindeki gizli kalıpları ve yapıları keşfederek denetimsiz özellik öğrenmeyi ve anormallik tespitini kolaylaştırır.

En iyi yanı, herhangi bir etiketli veriye ihtiyaç duymamasıdır; bu da daha uygun maliyetli olduğunu kanıtlar.

3. Takviyeli Öğrenme

Takviyeli öğrenme insanlarla aynı şekilde çalışır. Algoritma, çevreyi eğitir ve öğrenir ve sonunda eylemlerini geri bildirime göre ayarlamak için ödül veya ceza şeklinde geri bildirim alır.

Görüntü Kaynağı

Takviyeli öğrenme, sürekli bir geri bildirim döngüsü ve gerçekleşen eylemlerdir. Dijital bir temsilci, öğrenmesi için bir ortama yerleştirilir ve ödül veya ceza olarak geri bildirim alır.

Süreç boyunca temsilci karar vermeye ve geri bildirimin temeli olan istenen sonuca ulaşmaya çalışır. Geri bildirim bir ödül olarak alınırsa, temsilci bir sonraki döngüde aynı taktikleri tekrarlar ve kullanarak davranışını geliştirir.

Takviyeli öğrenmeye örnek olarak Q-öğrenme, Derin Rekabetçi Ağlar, Monte-Carlo Ağaç Araması (MCTS) ve Eşzamansız Aktör-Eleştirmen Aracıları (A3C) verilebilir.

Kullanım Örnekleri: Takviyeli öğrenme, pazarlama, sağlık hizmetleri, oyun sistemleri, trafik kontrolü ve görüntü işleme alanlarında uygulamalarını bulan, yaygın olarak kullanılan bir algoritmadır.

Netflix bile diziyi kullanıcılarına tavsiye etmek ve kişiselleştirme getirmek için takviyeli öğrenme eğitimini kullanıyor. Amazon, tüketicilerin satın alma işlemlerinin %35'ini pekiştirmeli öğrenme yoluyla yapılan önerilerden elde ediyor.

Neyi seviyoruz: Takviyeli öğrenmenin ilkesi karar vermede yatmaktadır. Ödül ve ceza sistemi nedeniyle algoritma sonraki aşamalarda daha az hata yapar.

Bundan sonra aldığı ödüle veya sayısal puana göre bir model izler.

Yapay zeka algoritmalarınızın başarısı esas olarak gerçekleştirdiği eğitim sürecine ve ne sıklıkla eğitildiğine bağlıdır. Dev teknoloji şirketlerinin yapay zeka algoritmalarını hazırlamak için milyonlar harcamasının bir nedeni var.

Ancak yapay zekayı eğitmenin maliyeti oldukça yüksek. Örneğin, büyük bir yapay zeka modelinin eğitimi CNBC'nin bildirdiğine göre GPT-3'ün tutarı 4 milyon dolardı .

Netflix'in öneri motorunun temel aldığı algoritmanın bile maliyetinin 1 milyon dolar civarında olduğu tahmin ediliyor.

Sonuçta bu, yapay zeka sisteminizin yaşam döngüsünün en önemli kısmıdır. Yapay zeka algoritmanızı eğitmeye yönelik süreçler ve en iyi uygulamalar, farklı algoritmalara göre biraz farklılık gösterebilir.

Görüntü Kaynağı

Yapay zeka algoritmalarınızı eğitmek ve uygulamak için en iyi ipuçlarını burada bulabilirsiniz.

Kullanım durumlarını belirleyin.

Yapay zeka modelinizi oluşturmanın ve eğitmenin temeli, çözmek istediğiniz sorundur. Durumu göz önünde bulundurarak bu yapay zeka modelinin ne tür veriye ihtiyaç duyduğunu sorunsuz bir şekilde belirleyebilirsiniz.

Gıda devi McDonald's, gerçek zamanlı olarak değişken fiyatlandırmaya sahip dijital menüler oluşturmaya yönelik bir çözüm istiyordu. Müşteri sipariş verdikten sonra her ürünün fiyatı hava şartlarına, talebe ve mesafeye göre değişecektir.

Yapay zekayı kullanarak dahil ettikleri başka bir kullanım durumu da siparişe dayalı önerilerdir. Diyelim ki birisi salata siparişi verdi. Yapay zeka modeli, yemeğe sağlıklı bir içecek eklenmesini tespit ediyor ve öneriyor.

Sizin de nasıl yapabileceğinizi daha iyi anlamak için meslektaşlarınızın veya rakiplerinizin problem çözmede yapay zeka algoritmalarından nasıl yararlandığını görmek zorunludur.

Verilerinizi toplayın ve hazırlayın.

İnsanların havaya ihtiyaç duyduğu kadar yapay zeka sistemlerinin de gelişip büyümesi için verilere ihtiyacı var.

Yapay zeka algoritması eğitiminin ön koşulu verilerinizi toplamak ve hazırlamaktır. Veri derken, yapay zeka algoritmanızı eğitmek için temel olarak kullanılacak ham verileri kastediyoruz.

Yapay zeka algoritmalarını benimseyen çoğu kuruluş, dijital sistemlerini beslemek için bu ham verilere güveniyor. Şirketler web kazıma ve kitle kaynak kullanımı gibi veri toplama yöntemlerini benimsiyor, ardından bu verileri çıkarmak ve kullanmak için API'leri kullanıyor.

Ancak yalnızca veri toplamak yeterli değildir. Bir sonraki önemli adım, ham verilerin temizlenmesini ve biçimlendirilmesini içeren veri ön işleme ve hazırlamadır.

Instagram, verilen verileri kullanıcının davranışına göre ön işleme tabi tutarak ve biçimlendirilmiş verilere göre öneriler göndererek veri madenciliği sürecini kullanır.

Yapay zeka modelinizi seçin.

Geliştiricilerin modellerini mevcut veri türüne göre seçmeleri gerekiyor; bu model, sorunlarını ilk elden verimli bir şekilde çözebilecek model. Oberlo'ya göre şirketlerin yaklaşık %83'ü yapay zeka algoritmalarını anlamaya önem veriyor.

Model seçimi, etiketleyip etiketlemediğinize, etiketini kaldırmış olmanıza veya ortamdan geri bildirim almak için sunabileceğiniz verilere bağlıdır.

Ancak yapay zeka modeli mimarisine başka faktörler karar verir. Yapay zeka modelinin seçimi aynı zamanda şunlara da bağlıdır:

• Verilerin boyutu ve yapısı.
• Mevcut veri kümesinin karmaşıklığı.
• İstenilen doğruluk düzeyi.

Bu faktörlere ve çözülmesi gereken problemin türüne bağlı olarak Doğrusal Regresyon, Karar Ağaçları Yapay Zekası, Naive Bayes, Rastgele Orman, Sinir Ağları ve daha fazlası gibi çeşitli yapay zeka modelleri vardır.

Dolayısıyla, sorun görüntü işleme ve nesne tanımlamanın çözümüyle ilgiliyse, en iyi yapay zeka modeli seçimi Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) olacaktır.

Yapay zeka modelinizi eğitin.

Yapay zeka algoritmanızın temeli, veri kümesinin eğitimine, test edilmesine ve doğrulanmasına dayanır. Bu nedenle yapay zeka algoritmanızı eğitmenin en önemli adımıdır.

İlk adım, başlangıç ​​eğitim sürecidir. Hazırlanan veriler, anormallikleri kontrol etmek ve olası hataları tespit etmek için modele beslenir.

Yapay zeka modelindeki en önemli hata aşırı uyumdur. Bu, belirli bir eğitilmiş veri kümesinin fazla önyargılı hale gelmesi durumunda hatanın meydana geldiği anlamına gelir.

Aşırı uyumun bir örneği, belirli bir veri kümesine sahip sürücüsüz araçlarda görülmektedir. Araçlar, bu veri seti üzerinde daha fazla eğitildikleri için açık havalarda ve yollarda daha iyi performans gösteriyor.

Sonuç olarak araçlar aşırı hava koşullarında ve kalabalık yerlerde performans gösterememektedir. Yeni bir veri seti ile beslendiğinde yapay zeka modeli veri setini tanıyamayacak.

Eğitim sürecindeki sonraki adımlar doğrulama ve test etmedir.

Doğrulama, son aşamaya aktarılmadan önce verileri yeniden inceleyip değerlendirirken, test aşaması, veri kümelerini ve bunların işlevlerini gerçek dünya uygulamalarında uygular.

Test aşaması, eğitim tekerleklerinin çıktığı ve modelin, yapılandırılmamış veriler kullanılarak gerçek dünyada nasıl performans gösterdiğinin analiz edildiği aşamadır.

Gerçekleştirip istenen sonuçları getiremezse yapay zeka algoritması eğitim aşamasına geri gönderilir ve tatmin edici sonuçlar elde edilinceye kadar süreç tekrarlanır.

Sonuçları ölçün ve takip edin.

Son test, yapay zeka modelinizi izlemenin temelidir. Yapay zeka algoritmaları, sonuçları toplamak için belirli ölçümler kullanılarak ölçülür.

Sorun türünüze bağlı olarak doğruluk, kesinlik, geri çağırma, F1 puanı veya ortalama karesel hata gibi ilgili değerlendirme ölçümlerini hesaplayın.

Sonuçları belirlemek amacıyla her ölçüm için bir hedef veya eşik değeri belirleyin. Sonuçlar tatmin edici değilse izleme ve analizden elde edilen bilgilere dayanarak algoritmanızı yineleyin ve hassaslaştırın.

Algoritmanızı her zaman farklı ortamlarda test edin ve onları mükemmelliğe eğitin.

Başlarken

Yapay zekanın 2030 yılına kadar yirmi kat artarak 100 milyar dolardan 2 trilyon dolara çıkması bekleniyor. Boyutu ne olursa olsun her işletmenin operasyonel verimliliğini artırmak ve teknolojinin avantajlarından yararlanmak için bir yapay zeka algoritmasına ihtiyacı vardır.