Yapay Zeka (AI)

Temel Kavramlar ve Alt Alanlar

YZ, her biri akıllı sistemlerin geliştirilmesine katkıda bulunan birkaç temel alt alanı kapsayan bir şemsiye terimdir:

• Makine Öğrenimi (ML): Yapay zekanın temel bir alt kümesi olan makine öğrenimi, bilgisayar sistemlerinin açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesine ve verilere dayalı kararlar almasına olanak tanıyan algoritmaları içerir. Teknikler arasında denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme yer alır.
• Derin Öğrenme (DL): Büyük veri kümelerindeki karmaşık örüntüleri modellemek ve anlamak için birden fazla katmana (derin mimariler) sahip yapay sinir ağlarını kullanan özel bir makine öğrenimi türüdür. DL, özellikle görsel görevler için Evrişimsel Sinir Ağlarında (CNN'ler) önemli ilerlemeler sağlamıştır. DeepMind ve OpenAI gibi önde gelen araştırma kuruluşları DL'yi yoğun bir şekilde kullanmaktadır.
• Bilgisayarla Görme (CV): Bu alan, makinelerin görüntülerden veya videolardan görsel bilgileri yorumlamasını ve anlamasını sağlar. Görevler arasında görüntü tanıma, nesne algılama ve görüntü segmentasyonu yer alır.
• Doğal Dil İşleme (NLP): Bilgisayarlar ve insan dili arasındaki etkileşime odaklanarak makinelerin metin ve konuşmayı anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Yapay zeka, modern yaşamın ve endüstrinin sayısız yönüne entegre edilmiştir:

• Sağlık hizmetleri: Yapay zeka algoritmaları, tümör tespiti için YOLO11 kullanımı gibi daha hızlı ve daha doğru teşhisler için tıbbi görüntüleri analiz eder. Ayrıca hemşirelikte yapay zeka aracılığıyla ilaç keşfi, kişiselleştirilmiş tıp ve hasta bakımına yardımcı olur. NIH'in Bridge2AI programı gibi girişimler, biyomedikal araştırmalarda YZ kullanımını genişletmeyi amaçlamaktadır.
• Otonom Sistemler: Yapay zeka, Waymo gibi şirketlerin gösterdiği gibi, araçların çevrelerini algılamalarını, sürüş kararları vermelerini ve karmaşık ortamlarda gezinmelerini sağlayan sürücüsüz otomobillerin arkasındaki temel teknolojidir. Ayrıca, çeşitli sektörlerde yapay zeka güdümlü robotik alanındaki gelişmelere de güç vermektedir.
• Diğer Uygulamalar: Yapay zeka, akış platformlarındaki öneri sistemlerini yönlendirir, Siri ve Alexa gibi sanal asistanlara güç verir, finans alanındaki süreçleri optimize eder, tarımda hassasiyeti artırır ve üretimde verimliliği geliştirir.

Yapay Zeka ve Ultralytics

Ultralytics , özellikle bilgisayarla görme (CV) alanında yapay zekanın geliştirilmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Son teknoloji ürünü Ultralytics YOLO modelleri de dahil olmak üzere YOLO11nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve örnek segmentasyonu gibi görevler için yüksek performanslı çözümler sunar. Belgelerimizde farklı YOLO model lerini karşılaştırabilirsiniz. Yapay zekayı daha erişilebilir hale getirmek için, model eğitimi, doğrulama ve dağıtım süreçlerini kolaylaştırmak için tasarlanmış bir platform olan Ultralytics HUB'ı sunuyoruz. Araçlarımızı kullanma hakkında daha fazla bilgi edinmek için belgelerimizi ve hızlı başlangıç kılavuzumuzu keşfedin.

Etik Hususlar

YZ'nin hızlı gelişimi ve yaygınlaşması önemli etik soruları gündeme getirmektedir. Temel endişe alanları arasında adil olmayan sonuçlara yol açan potansiyel algoritmik önyargı, veri gizliliği ve güvenliğinin sağlanması, YZ karar verme sürecinde şeffaflığın sürdürülmesi (XAI) ve YZ eylemleri için hesap verebilirliğin sağlanması yer almaktadır. YZ' de adaleti ve sorumlu inovasyonu teşvik etmek, YZ Ortaklığı ve Association for Computing Machinery (ACM) gibi kuruluşlar tarafından önerilen etik çerçevelere bağlı kalmayı ve işbirliğini gerektirmektedir. YZ Etiği sözlüğümüzde ve Sorumlu YZ blog yazımızda tartışıldığı gibi, bu sorunları anlamak ve ele almak, güvenilir YZ sistemleri oluşturmak için çok önemlidir. Yapay Zeka Geliştirme Derneği (AAAI) gibi kuruluşlar tarafından desteklenen ve Stanford Yapay Zeka Endeksi Raporu gibi kaynaklar tarafından takip edilen sürekli araştırma ve geliştirme, yapay zekanın geleceğine sorumlu bir şekilde yön vermek için gereklidir.