Bu dünyadaki hemen hemen herkes, bu hızlı tempolu yaşamda verimli hizmet için Yapay Zekanın gücünden yararlanıyor. Dijital dönüşüm ile teknoloji odaklı çağın birleşiminin yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin büyümesine katkıda bulunduğu iyi biliniyor. Tanınmış kuruluşlar ve start-up'lar, verimliliği artırmanın yanı sıra iş akışını kolaylaştırmak için Yapay Zekanın gücünü benimsemeye motive oluyor. Yapay Zekanın yaygın olarak tanınmasına yön veren faktörlerin neler olduğunu hiç merak ettiniz mi? Bu devrimin ardındaki nedenleri anlamak için beş temel faktörü inceleyelim.
Veri Kümelerine Erişim
Kuruluşlar, bu veriye dayalı kültürde veri patlaması yaşıyor. Pandeminin patlak vermesi aynı zamanda çeşitli cihazlardan çok sayıda karmaşık veri kümesinin bol miktarda sağlanmasına da katkıda bulundu. Veri kümelerine erişim, Yapay Zekanın gücünü yönlendiren temel faktörlerden biridir. Stratejik veri yönetimi, verilerin kalite değerinden yararlanmak için makine öğrenimi algoritmalarıyla çalışmanın önemli bir parçasıdır. Bu modeller, ileride kullanılmak üzere eğitim amaçlı yeterli veri tabanlarına erişim olmadığı sürece çalışmaz. Makine öğrenimi modellerinin karmaşık sorunları çözmesi ve uygun sonuçları verimli bir şekilde tahmin etmesi için büyük ölçekli tarihsel ve güncel veri kümelerine ihtiyaç vardır. Verimliliği artırmak için dijital dönüşümün yardımıyla birçok sektör tüketici, hasta ve müşteri veri kümeleri alıyor.
Yapay Sinir Ağı Entegrasyonu
Yapay bir sinir ağı, bilgisayar görüşündeki ilerlemeler için geleneksel makine öğrenimi modellerinde devrim yaratıyor. Yukarıda belirtilen veri kümelerinin yardımıyla insan beyninin işlemlerini taklit eder. Bu faktörler bazı alışılmadık şekillerde birbirine bağlıdır. Evrişimli Sinir Ağı, bu rekabetçi pazardaki kuruluşlar için uygun iş öngörülerini tespit etmek üzere daha iyi görüntü işleme amacıyla Yapay Zekanın ve derin öğrenmenin gücünü bilgisayar görüşüne yönlendirir. Tek Atışlı Çoklu Kutu Dedektörü ve Üretken Rekabetçi Ağlar, bu yapay sinir ağları aracılığıyla bilgisayar görüşündeki önemli gelişmelerden ikisidir.
Mikro İşleme Çipleri
The Yarıiletken Sektör, önümüzdeki yıllarda güçlü bant genişliği belleği ve çip üzerinde bellek sağlamak için mikroişlemci Yapay Zeka çipleri geliştirmeye odaklanıyor. Yapay Zekanın gücüne yön veren önemli faktörlerden biridir. Bu çipler, kuruluşların veri yönetimiyle verimli bir şekilde başa çıkmaları için bilgisayar görüşünü yeni bir düzeye geliştirecek. Yapay zeka çipleri, geleneksel CPU'ları Grafik İşleme Birimi'ne (GPU) dönüştürdü. Makine öğrenimi modellerinin eğitimine yardımcı olan onlarca ve binlerce çekirdeği nedeniyle akıllı cihazlar ve makineler için gereklidir.
Açık Kaynak Yazılımın Tanıtımı
Çoklu açık kaynaklı yazılım, karmaşık verileri anlamlı sonuçlara dönüştürmek için kullanılacak gerekli veri yönetimi araçlarını sağlar. Tüm bu veri yönetimi araçları, kaynak kodu olan profesyonellerin yanı sıra yeni başlayanlara da yardımcı olan %100 açık kaynaklıdır. Veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri, kodlama süresini azaltmak ve yakın geleceği tahmin etmek için doğru çözümleri üretmeye daha fazla odaklanmak için bu inanılmaz açık kaynaklı yazılımı kullanıyor. Bu yazılım aynı zamanda yeterli veri içeren etkileşimli ve renkli raporlar ve projeler oluşturmak ve bunları birden fazla cihaza aktarmak için veri görselleştirme araçları da sağlar.
Daha yüksek YG
Evet, Yapay Zeka, bilgisayarla görme, makine öğrenimi ve veriler hakkında bilgi edinmek çok zor. Ancak iş liderleri, daha yüksek yatırım getirisi nedeniyle en son teknolojileri benimseme konusunda motive oluyor. Bir kuruluşun yapay sinir ağlarını ve veri yönetimi araçlarını mümkün olan en kısa sürede benimsemesi halinde, bu kıyasıya rekabetin olduğu piyasada parlak bir gelecek var. Makine öğrenme modeller üretkenliği artırmada, çalışanları tehlikeli senaryolardan korumada ve daha iyi müşteri katılımı için müşteri davranışını anlamada başarılıdır. Derlenmiş veri kümeleriyle Yapay Zekanın gücünden yararlanmak, teknoloji odaklı dünyada daha yüksek yatırım getirisi elde etme şansını artırıyor.