Doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarla görmenin (CV) sektörleri daha akıllı, modlar arası yapay zeka sistemleriyle dönüştürmek için nasıl birlikte çalışabileceğini öğrenin.
Doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarla görme (CV), yapay zekanın (AI) son yıllarda oldukça popülerlik kazanmış iki farklı dalıdır. YZ'deki gelişmeler sayesinde, bu iki dal artık her zamankinden daha fazla birbirine bağlı.
Bunun harika bir örneği otomatik resim altyazısıdır. Bilgisayarla görme, bir görüntünün içeriğini analiz etmek ve anlamak için kullanılabilirken, doğal dil işleme de görüntüyü tanımlayacak bir resim yazısı oluşturmak için kullanılabilir. Otomatik resim altyazısı, erişilebilirliği artırmak için sosyal medya platformlarında ve görüntüleri verimli bir şekilde düzenlemeye ve etiketlemeye yardımcı olmak için içerik yönetim sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
NLP ve Vision AI' daki yenilikler, çeşitli sektörlerde bu tür birçok kullanım örneğine yol açmıştır. Bu makalede, NLP ve bilgisayarla gör meye daha yakından bakacak ve her ikisinin de nasıl çalıştığını tartışacağız. Ayrıca bu iki teknolojiyi birlikte kullanan ilginç uygulamaları da keşfedeceğiz. Haydi başlayalım!
NLP, bilgisayarlar ve insan dili arasındaki etkileşime odaklanır. Makinelerin metin veya konuşmayı anlamlı bir şekilde anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlar. Çeviri, duygu analizi veya özetleme gibi görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir.
Bu arada, bilgisayarla görme, makinelerin görüntüleri ve videoları analiz etmesine ve bunlarla çalışmasına yardımcı olur. Bir fotoğraftaki nesneleri tespit etme, yüz tanıma, nesne izleme veya görüntü sınıflandırma gibi görevler için kullanılabilir. Görme yapay zekası teknolojisi, makinelerin görsel dünyayı daha iyi anlamasını ve bu dünya ile etkileşime girmesini sağlar.
Bilgisayarlı görü ile entegre edildiğinde NLP, metin ve görüntüleri birleştirerek görsel verilere anlam katabilir ve daha derin bir anlayış sağlar. "Bir resim bin kelimeye bedeldir" sözünde olduğu gibi, metinle eşleştirildiğinde daha da güçlü hale gelir ve daha zengin içgörüler sunar.
Muhtemelen NLP ve bilgisayarla görmenin günlük araçlarda farkına bile varmadan birlikte çalıştığını görmüşsünüzdür, örneğin telefonunuz bir resimden metni çevirirken.
Aslında, Google Translate görüntülerden metin çevirmek için hem doğal dil işleme hem de bilgisayar görüşü kullanır. Başka bir dilde bir sokak tabelasının fotoğrafını çektiğinizde, bilgisayar görüşü metni tanımlar ve çıkarır, NLP ise bunu tercih ettiğiniz dile çevirir.
NLP ve CV, süreci sorunsuz ve verimli hale getirmek için birlikte çalışarak kullanıcıların farklı dillerdeki bilgileri gerçek zamanlı olarak anlamasını ve bunlarla etkileşime girmesini sağlar. Teknolojilerin bu kusursuz entegrasyonu iletişim engellerini ortadan kaldırır.
İşte NLP ve bilgisayarla görmenin birlikte çalıştığı diğer bazı uygulamalar:
Bilgisayarla görme ve doğal dil işlemenin nasıl kullanıldığını gördüğümüze göre, şimdi modlar arası yapay zekayı mümkün kılmak için nasıl bir araya geldiklerini inceleyelim.
Modlar arası yapay zeka, metin ve görüntülerdeki bilgileri işlemek ve birbirine bağlamak için bilgisayarla görmeden gelen görsel anlayışı NLP'den gelen dil anlama ile birleştirir. Örneğin, sağlık hizmetlerinde, çapraz modal yapay zeka bir röntgeni analiz etmeye ve olası sorunların açık, yazılı bir özetini oluşturmaya yardımcı olarak doktorların daha hızlı ve daha doğru kararlar almasına yardımcı olabilir.
Doğal Dil Anlama, metnin amacını, bağlamını, anlamını, tonunu ve yapısını analiz ederek metinden anlam çıkarmaya ve yorumlamaya odaklanan özel bir NLP alt kümesidir. NLP ham metni işlerken, NLU makinelerin insan dilini daha etkili bir şekilde anlamasını sağlar. Örneğin, ayrıştırma, yazılı metni makinelerin anlayabileceği yapılandırılmış bir biçime dönüştüren bir NLU tekniğidir.
NLU, görsel veriler anlaşılması gereken metinler içerdiğinde bilgisayarlı görü ile birlikte çalışır. Bilgisayarla görme, optik karakter tanıma (OCR) gibi teknolojileri kullanarak görüntülerden, belgelerden veya videolardan metin çıkarır. Bir makbuzu taramak, bir tabeladaki metni okumak veya el yazısı notları dijitalleştirmek gibi görevleri içerebilir.
NLU daha sonra anlamını, bağlamını ve amacını anlamak için çıkarılan metni işler. Bu kombinasyon, sistemlerin metni tanımaktan daha fazlasını yapmasını mümkün kılar. Makbuzlardan harcamaları kategorize edebilir veya ton ve duyguyu analiz edebilirler. Bilgisayarla görme ve NLU birlikte görsel metni anlamlı, eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştürür.
İstem mühendisliği, büyük dil modelleri (LLM'ler) ve görsel-dil modelleri (VLM'ler) gibi üretken YZ sistemlerini istenen çıktıları üretmede yönlendirmek için açık, kesin ve ayrıntılı girdi istemleri tasarlama sürecidir. Bu istemler, YZ modelinin kullanıcının amacını anlamasına yardımcı olan talimatlar olarak işlev görür.
Etkili bilgi istemi mühendisliği, modelin yeteneklerini anlamayı ve doğru, yaratıcı veya anlayışlı yanıtlar üretme yeteneğini en üst düzeye çıkaran girdiler oluşturmayı gerektirir. Bu, özellikle hem metin hem de görüntülerle çalışan yapay zeka modelleri söz konusu olduğunda önemlidir.
Örneğin OpenAI'nin DALL-E modelini ele alalım. "Ata binen bir astronotun fotogerçekçi bir görüntüsünü" oluşturmasını isterseniz, açıklamanıza dayanarak tam olarak bunu oluşturabilir. Bu beceri, profesyonellerin metin fikirlerini hızlı bir şekilde görsel maketlere dönüştürebildiği, zaman kazandıran ve üretkenliği artıran grafik tasarım gibi alanlarda çok kullanışlıdır.
Bunun bilgisayarla görmeyle nasıl bir bağlantısı olduğunu merak ediyor olabilirsiniz - bu sadece üretken yapay zeka değil mi? Aslında ikisi yakından ilişkilidir. Üretken YZ, tamamen yeni görsel çıktılar oluşturmak için bilgisayarla görmenin temelleri üzerine inşa edilir.
Metin istemlerinden görüntüler oluşturan üretken yapay zeka modelleri, metinsel açıklamalarla eşleştirilmiş büyük görüntü veri kümeleri üzerinde eğitilir. Bu sayede dil ile nesneler, dokular ve uzamsal ilişkiler gibi görsel kavramlar arasındaki ilişkileri öğrenebilirler.
Bu modeller görsel verileri, gerçek dünya görüntülerindeki nesneleri tanımak gibi geleneksel bilgisayarla görme sistemlerinin yaptığı şekilde yorumlamaz. Bunun yerine, bu kavramlara ilişkin öğrenilmiş anlayışlarını, istemlere dayalı yeni görseller üretmek için kullanırlar. Bu bilgiyi iyi hazırlanmış yönlendirmelerle birleştiren üretken yapay zeka, kullanıcının girdisiyle eşleşen gerçekçi ve ayrıntılı görüntüler üretebilir.
Soru yanıtlama sistemleri, doğal dil sorularını anlamak ve doğru, ilgili yanıtlar sağlamak için tasarlanmıştır. Sorguları yorumlamak ve yanıtlamak için bilgi alma, semantik anlama ve derin öğrenme gibi teknikler kullanırlar.
OpenAI'nin GPT-4o' su gibi gelişmiş modeller görsel soru yanıtlama (VQA) işlemini gerçekleştirebilir, yani görüntülerle ilgili soruları analiz edebilir ve yanıtlayabilir. Ancak GPT-4o doğrudan bilgisayarla görme görevlerini yerine getirmez. Bunun yerine, görüntüleri işlemek, özellikleri çıkarmak ve bunları dil anlayışıyla birleştirerek yanıtlar sağlamak için özel bir görüntü kodlayıcı kullanır.
Diğer sistemler bilgisayarla görme yeteneklerini tamamen entegre ederek bir adım daha ileri gidebilir. Bu sistemler nesneleri, sahneleri veya metinleri tanımlamak için görüntüleri veya videoları doğrudan analiz edebilir. Doğal dil işleme ile birleştirildiklerinde, görsel içerikle ilgili daha karmaşık soruları ele alabilirler. Örneğin, görsel unsurları tespit edip yorumlayarak "Bu görüntüde hangi nesneler var?" veya "Bu görüntüde kim var?" sorularına yanıt verebilirler.
Zero-shot learning (ZSL), yapay zeka modellerinin yeni, görülmemiş görevleri özel olarak eğitilmeden ele almasını sağlayan bir makine öğrenimi yöntemidir. Bunu, modelin halihazırda bildiklerini (görülen sınıflar) yeni, görülmeyen kategorilere bağlamak için açıklamalar veya anlamsal ilişkiler gibi ekstra bilgiler kullanarak yapar.
Doğal dil işlemede ZSL, kelimeler ve kavramlar arasındaki ilişkilere dayanarak modellerin eğitilmedikleri konuları anlamalarına ve bunlarla çalışmalarına yardımcı olur. Benzer şekilde, bilgisayarla görmede ZSL, modellerin kanat veya tüy gibi görsel özellikleri kuşlar gibi bilinen kavramlarla ilişkilendirerek daha önce hiç karşılaşmadıkları nesneleri veya sahneleri tanımalarını sağlar.
ZSL, dil anlamayı görsel tanıma ile birleştirerek NLP ve CV'yi birbirine bağlar, bu da onu özellikle her ikisini de içeren görevler için kullanışlı hale getirir. Örneğin, görsel soru yanıtlamada, bir model doğru bir yanıt sağlamak için ilgili bir soruyu anlarken bir görüntüyü analiz edebilir. Ayrıca resim altyazısı gibi görevler için de kullanışlıdır.
Doğal dil işleme ve bilgisayarla görmeyi bir araya getirmek, hem metinleri hem de görüntüleri anlayabilen yapay zeka sistemlerine yol açtı. Bu kombinasyon, sürücüsüz araçların yol işaretlerini okumasına yardımcı olmaktan tıbbi teşhisleri iyileştirmeye ve sosyal medyayı daha güvenli hale getirmeye kadar birçok sektörde kullanılıyor. Bu teknolojiler daha iyi hale geldikçe, hayatı kolaylaştırmaya ve çok çeşitli alanlarda yeni fırsatlar yaratmaya devam edecekler.
Daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşim kurun. Çözüm sayfalarımızda sürücüsüz otomobiller ve tarım alanındaki yapay zeka uygulamalarını keşfedin. 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
