https://cbddo.gov.tr/sss/yapay-zeka/

Yapay zekâ hayatın birçok noktasında yansız, eşitlikçi uygulamalarla toplumun refah düzeyini arttırabilme yetenekleri dolayısıyla ihtiyaçtır. Güncellenebilen ve kişiselleştirilebilen yapay zekâ destekli araçlar, bireylerin ve toplumun kalkınmasına etki edecek uygulamalardır. Örneğin, navigasyon, sesli asistan, e-ticaret gibi uygulamalar bireylerin hayatını kolaylaştırmaktadır.

Günlük Hayatta Kullanılan Yapay Zekâ Uygulamaları Nelerdir?

Yapay zekâ birçok alanda insanların karar alma süreçlerine yardımcı olabilmektedir. Böylece, hizmetler daha kaliteli ve hızlı bir şekilde sunulabilmektedir. Bu kapsamda, yapay zekâ uygulamaları ve bu uygulamaların sağlamış olduğu hizmetlere gün geçtikçe daha fazla ihtiyaç duyulacaktır.

Yapay zekânın başlıca kullanım alanları olarak, aşağıdaki uygulamaları sıralamak mümkündür:

Görüntü İşleme

Yüz Tanıma

Güvenlik ve Gözetleme

Sosyal Ağlarda Fotoğraf Etiketleme

Spor Analitiği ve Strateji Optimizasyonu

Sentetik Görüntü Üretimi

Sahte Fotoğraf ve Video Üretimi

Ses İşleme

Müzik Tanıma

Sesli Asistanlar

Sesli Yanıt ve Şifre

Konuşmadan Metin Sentezi

Metinden Konuşma Sentezi

Metin İşleme

Çeviri Servisleri

Çevrimiçi Sohbet ve Asistan

Sosyal Medya Analitiği ve Duygu Durum Analizi

Kişiye Özgü Yazım Düzeltme ve Öneri

Veri İşleme

Öneri Sistemleri

İlan Öneri

Müzik Öneri

Müşteri Deneyimi ve Müşteriler için Akıllı Kampanya Önerisi

Hava Durumu, Trafik Yoğunluğu Gözeterek Rota Planlama

Periyodik Bakım ve Onarım Kestirimi

İşe Alım ve Performans Değerlendirme Sistemleri

Oyun Motorları

Sağlık Verilerinin Analizi ve Tedavi Planlaması

Tanı Koyma ve Tedavi Planlama Sürecinde Doktorlara Yardımcı Olan Uygulamalar

İnsansız - YZ Destekli Sürüş Sistemleri

Otonom Araçlarda Karar Destek Sistemleri

Sigortacılık ve Finans

Sanal Asistanlar

Hasar Yönetimi

Sahtekârlık Tespiti ve Önleme, Anomali Tespit Uygulamaları

Büyük Veri Analitiği

Büyük Veri Analizi ile Davranış Analizi

Tarım ve Hayvancılıkta Akıllı Uygulamalar

İnsansız Hava Aracı (İHA) ile Görüntü İşleme Temelli Hassas Tarım Uygulamaları

Hassas Hayvansal Üretim

Siber Güvenlik

Siber Saldırıları Tespit ve Engelleme için Uzman Sistem

Kötücül Yazılım Analizi

Yapay Zekâ Terminolojisi: Bilinmesi Gereken En Yaygın Yapay Zekâ Terimleri Nelerdir?

En yaygın “Yapay Zekâ” terimlerinden bazıları şunlardır:

Veri

‘Veri’, yapay zekâ ve makine öğreniminin temelidir. Veriler, bir veya daha fazla kişi veya nesne hakkındaki nitel veya nicel değişkenlerin bir dizi değeridir.

Algoritma

İyi tanımlanmış kuralların ve işlemlerin adım adım uygulanmasıyla bir sorunun giderilmesi veya sonuca en hızlı biçimde ulaşılması işlemidir.

Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi, analitik model oluşturmayı otomatikleştiren bir veri analiz yöntemidir. Sistemlerin verilerden öğrenebileceği, kalıpları belirleyebileceği ve minimum insan müdahalesi ile karar verebileceği fikrine dayanan yapay zekânın alt dalıdır.

Derin Öğrenme

Derin öğrenme, bilgisayarların yüksek bilişsel fonksiyonları gerçekleştirebilmesi için geliştirilen bir makine öğrenimi tekniğidir. Çok sayıda yapay nöron katmanından oluşan sinir ağlarının kullanımıdır. Derin öğrenme, özellikle sürücüsüz (otonom) araçlar gibi görüntü tabanlı yapay zekâ uygulamalarının arkasındaki önemli bir unsurdur.

Yapay Sinir Ağları

Yapay nöronların birleşimiyle kurulan yapay ağ ile insan beyninin çalışma biçiminden esinlenen bilgi işlem sistemleridir.

Doğal Dil İşleme

İnsanlar ve bilgisayarlar arasındaki etkileşimi doğal dilleri kullanarak gerçekleştirmesini sağlayan, yapay zekânın alt dallarından biridir. Günlük hayatta sık sık kullanılan akıllı asistanlar, bu teknolojiyi kullanmaktadır.

Bilgisayarlı Görü

Bir bilgisayarın görüntülerden anlam çıkartabilme yeteneğini ifade etmektedir. Bilgisayarlı görü; güvenlik, savunma, sağlık, üretim gibi alanlarda birçok amaç için kullanılabilmektedir.

Bilişsel Bilim

İnsan beyninin dilbilim, bilgi işleme ve karar verme gibi çeşitli süreçlerini inceleyen bir disiplindir. Bu alandaki keşifler, bilgisayarın insan gibi düşünmesinde büyük önem teşkil etmektedir.

Pekiştirmeli Öğrenme

Pekiştirmeli öğrenme, diğer tüm yapay öğrenme modellerinden farklı olarak dinamik bir yapıya sahip ve çevre ile etkileşim içinde ödül–ceza yöntemine bağlıdır. Bu sebeple, veri kümesinin kısıtlı olduğu ve sabit olmadığı durumlarda tercih edilmektedir. ^[4][5]

Eğiticili Öğrenme

Eğiticili öğrenme, anlamlı özellikleri barındıran veri kümelerine ihtiyaç duymaktır. Sınıf sayısı ve bir grup örneğin hangi sınıfa ait olduğu, olasılık yaklaşımlarından faydalanarak hesaplanmaktadır. ^[6]

Eğiticisiz Öğrenme

Hangi sınıf ve gruba ait olduğunu, özelliklerini bilmediğimiz verilerin yakınlık gibi farklı bilgilerini hesaplayarak kümeleme yapan yaklaşımlara “eğiticisiz öğrenme” denmektedir. ^[7] Böylece, veri içindeki etiketlenmemiş gizli benzerlikler tespit edilmektedir.