Makinelerin insan beyninin yapabidiği her şeyi ve daha ötesini yapabileceği fikri,oldukça büyük miktarda veriye ve bilgi işlem gücüne sahip yapay zeka kavramı önem kazanmıştır.Güvenlik risklerinin tanımlanmasında,tespitinde,tehditlerin risk modellemesine ve algoritmik öğrenme prosedürüne dayalı cihazlarla tahmininde yapay zeka kullanımı güvenliğin ayrılmaz parçası olmuştur.
Yegane varlık olan “insan aklı” farklı bir aygıta/robota aktarılması merakı,bu teknolojik devrimlerin bir sonucu olmuştur.Bu köklü değişime neden olan olgu,yapay zeka olarak adlandırılır.
Yapay Zeka, tekrarlayan öğrenme ve verisel keşifleri otomatikleştirir. Ancak yapay zeka, donanım odaklı robotik otomasyondan farklıdır. Yapay zeka, manuel görevleri otomatikleştirmek yerine sık, yüksek hacimli, bilgisayarlı görevleri güvenilir bir şekilde ve yorulmadan gerçekleştirir.
Yapay Zeka, verilerden en iyi şekilde yararlanır. Algoritmalar kendi kendine öğrenirken, verinin kendisi fikri mülkiyet haline gelebilir. Cevap veride saklıdır; size sadece yapay zekayı kullanarak onu ortaya çıkarmak düşer. Verinin rolü artık her zamankinden daha önemli olduğundan, rekabet avantajı yaratabilir.Rekabetçi bir sektörde en iyi veri sizdeyse, herkes benzer teknikleri uygulasa bile, her zaman en iyi veri kazanır.
Yapay Zeka Nasıl Çalışır?
Sağlık Hizmetleri:Yapay zeka uygulamaları kişiselleştirilmiş reçete ve röntgen okumaları sağlayabilir. Kişisel sanal sağlık asistanları yaşam koçu olarak görev yapabilir, haplarınızı almanızı, egzersiz yapmayı veya daha sağlıklı beslenmenizi hatırlatır.
Perakende
Perakende:Yapay zeka, kişiselleştirilmiş öneriler sunan ve satın alma seçeneklerini tüketici ile tartışan sanal alışveriş özellikleri sunar.
Bankacılık:Yapay Zeka, insan çabalarının hızını, hassasiyetini ve etkinliğini artırır. Finansal kurumlarda, yapay zeka teknikleri hangi işlemlerin hileli olabileceğini belirlemek, hızlı ve doğru kredi puanlamayı benimsemek ve manuel olarak yoğun veri yönetimi görevlerini otomatikleştirmek için kullanılabilir.
Yapay Zeka Nasıl Çalışır?
Makine Öğrenimi analitik model oluşturmayı otomatikleştirir. Nerelere bakması ya da hangi sonuçlara varması açıkca programlanmadan, verideki gizli içgörüleri bulabilmek için sinir ağlarından, istatistik biliminden, yöneylem araştırmalarından ve fizikten yöntemler kullanır.
Bir yapay sinir ağı (neural network) harici girişlere yanıt vererek bilgileri işleyen ve her birim arasında bilgi aktaran birbirine bağlı birimlerden (nöronlar gibi) oluşan bir tür makine öğrenmesidir. Bu işlem, bağlantıları bulmak ve tanımlanmamış verilerden anlam çıkarmak için verilerde birden çok geçiş gerektirir.
Derin Öğrenme çok sayıda veri birimindeki karmaşık modelleri öğrenmek için hesaplama gücündeki gelişmelerden ve gelişmiş eğitim tekniklerinden yararlanarak, birçok işlem birimi katmanıyla büyük sinir ağlarını kullanır. Yaygın uygulamalar arasında görüntü ve konuşma tanıma yer alır.
Bilişsel hesaplama, yapay zeka ile makinelerle doğal, insan benzeri bir etkileşim için uğraşan bir alt alandır. Yapay zeka ve bilişsel bilgi işlem kullanarak nihai hedef, bir makinenin görüntüleri ve konuşmayı yorumlama ve daha sonra yanıt olarak tutarlı bir şekilde konuşma becerisiyle insan süreçlerini simüle etmesidir.
Bilgisayarlı Görme (Computer vision) bir resim veya videoda ne olduğunu tanımak için desen tanıma ve derin öğrenmeye dayanır. Makineler görüntüleri işleyebildiği, analiz edebildiği ve anlayabildiği zaman, görüntüleri veya videoları gerçek zamanlı olarak yakalayabilir ve çevrelerini yorumlayabilir..
