Teknolojide, yapay zekalı bir sistemin, bir görevi yerine getirmek için kendisini onlarca kez, yüzlerce kez kopyalayıp amacı doğrultusunda en iyi hamleyi deneyerek bulmasıdır.
Sistem bu teknik sayesinde birkaç saat içerisinde yaptığı hesaplamalar sonucunda, en iyi hamleyi bulup işleme sokabilir.
Yapay zekanın, daha çok bu doğrultuda kendini geliştireceğine inanıyorum.
makine öğreniminden farklı olarak, verileri sınıflandırmak için insan müdahalesine ihtiyaç duymayan, yapay sinir ağlarından oluşan sistem.
aslında yapay sinir ağı çok yeni bir teknoloji değil. daha doğrusu üzerinde yapılan ilk basit çalışmalar 1940'lı yıllara dayanıyor. son yıllarda çok geliştiği için ismi de son yıllarda daha fazla duyulmaya başlandı.
insan müdahalesi gerekmiyor dedim, ama tabi ki aslında işin başında bir müdahale yapılıyor ve çok geniş veri setleri sağlanıyor bu yapay zekalara.
büyük şirketler, müşterileri hakkında sürekli olarak veri akışı elde ediyor. bu veriler sonunda o kadar büyük miktara ulaşıyor ki, bir şirketin bu iş için kuracağı bir birimde çalışan kişilerin bu verileri anlamlandırma konusunun altından kolay kolay kalkması mümkün değil. burada devreye derin öğrenme giriyor. bu devasa veriler, makineler tarafından kısa sürede bir düzene konulabildiği için, şirketlerin müşteri profilini anlaması ve stratejilerini buna göre belirlemesi mümkün hale geliyor.
çalışma prensibi de kısaca şöyle:
yapay sinir ağları, beyin hücreleri gibi çalışıyor. ağlar içindeki tüm düğümlerin farklı bir görevi var. bunlar karşılarına çıkan problemi çözüp bir çıktı üretene kadar birbirleri arasında bilgi alışverişi yapıyorlar. çeşitli deneme-yanılma algoritmaları sonucunda da anlamlı bir çıktı üreterek gereken veriyi sağlıyorlar.
makine öğreniminde bulunan katman sayısı çok düşükken, derin öğrenmede kullanılan katmanlar binlerce olabiliyor. çok büyük miktarda veriyi işleyebilmek için çok sayıda düğüme, yani nörona ihtiyaç var. bu nedenle de katman sayısı fazla olmak zorunda.
çok sayıda kullanıcısı olan birçok sosyal medya ortamında bu tür uygulamalar sıkça kullanılıyor. tabi bunun dışında sağlık, eğlence sektörü gibi alanlarda farklı uygulamalara da sahip.
