Günlük iş akışlarıyla üretilen çok büyük miktarda veriden faydalanmak adına çalışmalarını sürdüren iş dünyası ve BT liderleri giderek daha fazla yapay zeka destekli uygulamalara yöneliyor. İleri görüşlü bu liderler, yapay zekanın işletmelerin veriye dayalı içgörülerle büyük kararlar vermelerine ve cesur hamleler yapmalarına olanak tanıdığının farkındalar.
Bu düşünceleri göz önünde bulundurarak, yapay zekaya dayalı uygulamaların şaşırtıcı potansiyelini vurgulayan ve bizi bu noktaya götürecek bazı derin öğrenme teknikleri ve teknolojilerini öne çıkaran Dell Technologies’in hazırladığı son üç makaleye birlikte bakalım.
Kusursuzluk
Kusursuzluk: Yapay Zeka Destekli Görsel ve Video Sınıflandırma
İşletmeler, derin öğrenme teknolojileri ile görsel ve video sınıflandırma uygulamalarını kolaylaştırıyor ve hızlandırıyor. Bu yapay zeka destekli uygulamalar, bir görsel veya video dosyasını içeriğine göre sınıflandırmak veya kategorize etmek için bilgisayar görüşünü kullanıyor.
Bu teknik dokümanda, manuel işlemlerle imkansız değilse bile son derece külfetli olan görevleri gerçekleştirmek için bu güçlü uygulamaları çalıştırmaya yönelik çeşitli kullanım örneklerini ele alıyoruz. Makale, hikayeyi daha somut bir hale getirmek adına işletmelerin en iyi yaptıkları şeylerde çok daha iyi olmaları için operasyonlarında yapay zeka destekli görsel ve video sınıflandırmasından nasıl faydalandıklarına dair örnekler içeriyor.
Birkaç örnek: Doğru uygulamalar kullanıldığında, bir banka müşterilerini daha kapıdan girerken tanımak için görüntülü kimlik kullanabilir. Perakende satış yapan bir şirket, görsel sınıflandırmayla kasasız ödeme yapılabilen bir mağazayı hayata geçirebilir. Bir sosyal medya şirketi, içerikleri sınıflandırmak ve açıklamalar eklemek için video sınıflandırmalarını kullanabilir. Görsel ve video sınıflandırmasının potansiyel uygulamaların listesi bu şekilde uzayıp gidiyor. Bu uygulamaların paylaştığı ortak özelliklerden biri, yapay zeka çözümlerinin temel yapı taşlarından biri olan derin öğrenmeye dayanmaları.
Yapılabileceğini kanıtlama sanatı
Doğal Dil İşleme ile yapılabileceğini kanıtlama
Dell Technologies’in işletmelerin doğal dil işleme uygulamalarını keşfetmelerine, geliştirmelerine ve benimsemelerine yardımcı olmaya odaklanan aktif bir araştırma programı bulunuyor. Bu araştırma, Austin, Teksas’taki Dell Technologies HPC & AI Innovation Lab’de bir veri bilimi ekibi tarafından yürütülüyor. Bu teknik doküman, laboratuvarda yürütülmekte olan çığır açan iki projeyi araştırıyor. İlk araştırma diller arası çeviriye odaklanırken diğeri metinden sese çeviriye odaklanıyor.
Diller arası çeviri
Diller arası çeviriye odaklanan araştırma projesinde, veri bilimciler bir sinir ağı kullanarak bir dilden diğerine çeviriyle ilgili temel sorunları çözmek için çalışıyor. Bu, kaynak dilden girdi almayı ve bu kaynağı hedef dile dönüştürmeyi içeren bir süreci içeriyor.
Süreç dahilinde, çeviri modeli önce kaynak dildeki bir cümleyi okur ve sonra bu cümleyi bir ara temsil oluşturan kodlayıcıya iletiyor. Bu ara temsil daha sonra, hedef dilde çevrilmiş cümlenin üretilmesi için ara temsili işleyen bir kod çözücüye iletiliyor.
Metinden sese çeviri
Metinden sese çeviri, yazılı kelimeleri alıyor ve bunları sese dönüştürüyor. Projede, son 20 yıldır telefon sistemlerinde duymaya alıştığımız mekanize, daha önceden kaydedilmiş ses kayıtları kullanılmadan sentetik olarak eksiksiz bir ses dalgası formu oluşturmak amaçlanıyor.
Bu daha gelişmiş yaklaşımda geliştiriciler, bir deşifreden ve bu deşifreyi okuyan bir seslendirme sanatçısının kliplerinden oluşan eğitim verilerini kullanıyor. Bu kaynaklar, bilgisayarın taklit edeceği bir sesin oluşturulması için eğitim temeli görevi görüyor. Geliştiriciler daha sonra sinir ağını, konuşan kişi olmasa da ses sanatçısının sesine son derece benzeyen bir ses üretecek şekilde eğitiyor. Ses tamamen sıfırdan sinir ağı tarafından oluşturuluyor.
Öneri motorları
Dell Technologies olarak, perakende dünyasının ve öneri motorları için kullanım durumlarının önümüzdeki yıllarda yapay zekadaki ilerlemelerle önemli ölçüde artış göstereceğini ve dönüşeceğini bekliyoruz. HPC & AI Innovation Lab, bu ilerlemeleri daha da ileriye götürmek adına daha iyi öneri motorları oluşturmak amacıyla yapay zeka algoritmalarının eğitim sürecini Dell EMC altyapısında daha hızlı ve daha verimli hale getirmek için aktif olarak çalışıyor.
Veri bilimcilerimiz laboratuvarda yürüttükleri testlerde, işletmelerin öneri motorları yapmak için kullanılan sinir ağlarının eğitimini paralel hale getirebileceğini ortaya çıkardılar. Ayrıca, laboratuvarın öncülük ettiği yaklaşımlarla işletmelerin büyük veri kümelerinde dahi çok iyi önerilere çok hızlı bir şekilde ulaşabileceklerini gösterdiler.
Bu teorik bir araştırma değil. Laboratuvar ekibi, perakendecilerin, içerik sağlayıcıların ve diğerlerinin müşterilerini tüketici ürünlerine, müziğe, videoya, kitaplara ve sayısız diğer tekliflere yönlendirmek için daha iyi motorlar oluşturmalarına yardımcı olmak üzere bugün geliştirilip dağıtılabilen uygulamaların temelini ortaya koydular.
Daha Fazla Bilgi Edinin
İşletmelerde yapay zekaya yönelik ek kullanım örneklerini keşfetmek için Dell Technologies’in web sitesinde yer alan müşteri hikayelerine bakın.