Yapay zeka adından da belli olduğu üzere insan eli ile yapılan makinelere ve robotlara yüklenen, doğal biçimde gelişmeyen sayısal bir akıl örneğidir. Bilgisayar biliminde akıllı üstlenicilerin konusu olan yapay zeka, çevresini tanımlayan ve hedefe ulaşmada başarı şansını azami seviyeye çıkarmak için harekete geçen her cihaz olarak da tanımlanır.

Yapay zeka amiyane tabirle, sorun çözme ve öğrenme gibi insanların diğer insanlar ile bağdaştırdığı kavramsal özellikleri taşıyan akıllı makineler olarak belirtilebilir.

Yapay zekanın kapsamı konusunda net bir fikir birliği yoktur. Makineler çok yetenekli hale geldikçe zeka gerektirdiği düşünülmeyen bazı basit görevler yapay zeka kapsamında değerlendirilmeyebilir. Bu duruma yapay zeka etkisi adı verilir. Bu da yapay zekanın henüz yapamadığı şeyleri tanımlamada kullanılır. Örneğin optik karakter tanıma genel olarak yapay zeka kapsamında değerlendirilmez çünkü bu teknoloji oldukça sıradan bir hale gelmiştir.

Yapay Zeka Nedir ?

Yapay zeka, makinelerin karmaşık problemlere insanlar gibi çözümler üretmesini ve insanların düşünme biçimlerini taklit etmeyi sağlayan bir teknolojidir. Sıfır ve birlerden oluşan kodların sizin gibi düşünmesi, sizin gibi analiz yapıp tıpkı sizin gibi kararlar vermesi… Yani bir nevi göz-beyin örneğindeki beyni taklit eden algoritmalar…

Peki algoritma nedir ? Bu kavram da sık duyacağınız bir kavram. Algoritma bir sorunu çözmek veya belirlenmiş bir amaca ulaşmak için tasarlanan yola, işlem basamaklarına denir. Yani kısaca bir probleme çözüm getirmek amaçlı geliştirilen insansı düşünme algoritmalarına biz yapay zeka diyoruz.

Kısa Tarihi

Mesleğimizi elimizden alacak mı ?, insanlığı bitirecek mi ? Şuan hepimiz arkadaş sohbetlerinde bu soruları soruyor, yapay zekayı konuşuyoruz ama tabiki aslında teknolojinin kökleri çok eskiye dayanıyor.

Serüven aslında 1900’lü yılların başlarında ünlü matematikçi Alan Tureng’in “Makineler düşünebilir mi?” sorusuyla başladı. Daha sonra 1950-1970’li yıllara geldiğimizde Neural Networks dediğimiz ve videonun ilerleyen bölümünde bahsedeceğimiz, beyni taklit etme amacına uygun olarak beynin en küçük birimlerinden sinir hücrelerini yani nöronları baz alarak Yapay Sinir Ağları geliştirildi.

1980-2010’li yıllara geldiğimizde verilerin çoğalması ve işleme gücünün artmasıyla Machine Learning kavramı gelişti ve artık günümüzde Deep Learning kavramını oldukça sık duyar olduk. Bu terimlere aşina olmayabilirsiniz fakat videonun ilerleyen kısımlarında kısa kısa hepsinden bahsedeceğim.

Biz şuan Yapay Zekayı çok sık konuşuyoruz evet ama bu buzdağının görünen yüzü, görünmeyen ve oldukça büyük kısmı olan 1900’lü yıllardan beri gelen bilgi birikiminin ürünlerini görüyoruz sadece.

Alan Turing

 

Nasıl Çalışır, Big Data ve Dijitalizasyon ?

Yapay Zekada temel olarak bir başlangıç bir de bitiş noktanız vardır ve siz bu başlangıç noktasından bitişe götürecek yani bir nevi bir problemi çözüme ulaştıracak algoritmalar yazarsınız. Tabi bu algoritmayı geliştirebilmeniz için mutlak büyükçe bir Veriye ihtiyacınız var. Nasıl bizler çocukluktan itibaren karşılaştığımız şeylerden öğrenerek büyüyor, gelişiyorsak da bir bebek yapay zekayı da ancak bu şekilde veriyle besleyerek büyüyüp geliştirebilirsiniz. Veriyle beslendiği sürece başlangıçtan sonuca nasıl en iyi şekilde gideceğini anlayabilir.

Günümüz dijital çağında artık akıllı telefonlar, bilgisayarlar, sensörler, akıllı ev aletleri vs. gibi bir çok süreç artık dijital ortamda yapılmakta ve yapılan her süreç veri olarak depolanmakta. Düşünebiliyor musunuz her gün Whatsapp’da 60 milyar mesaj atılıyor ? Sadece Whatsapp için bu veriyi düşünecek olursanız elektronik ortamda ne kadar büyük bir veri havuzunun olduğunu tahmin edebilirsiniz. Günümüz dijital çağı öncesine göre çok daha büyük bir veri havuzu olduğu için biz işte bu verilere artık “Big Data” yani Büyük Veri diyoruz.

Büyük Veri bizim için neden önemli, çünkü geliştirdiğimiz Yapay Zekayı eğitmemiz için veri gerek.


Source : http://retailernowmag.com/why-retailers-are-lining-up-for-big-data/

 

Yapay Sinir Ağları

Bir yapay zeka algoritmasının gelişimi genellikle şu basamaklarla gerçekleşiyor :

  • Bilgi Toplama
  • Genelleme
  • Test Etme
  • Sürekli Öğrenme(ML)

Yani bir nevi eğitim,kavrama ve sonrasında test gibi düşünebilirsiniz. Nasıl biz öğrenciliğimizde önce dersleri dinleyip, sonra aklımızda kurallar oluştururak, deneme sınavlarıyla doğruluğunu ölçüp, yanlışlarımızdan yeniden öğreniyorsak bu süreç yapay zeka gelişiminde de oldukça benzer.

Peki Yapay Sinir Ağları nedir ? Aslında anlamı isminde saklı, insan sinir hücrelerinin çalışma sürecinin takli edilip bilgisayar ortamına aktarılması ve algoritma geliştirilmesinde kullanılmasıdır.

Nöron———————————–İşlemci eleman

Dentrit ——————————–Toplama fonksiyonu

Hücre gövdesi————————Transfer fonksiyonu

Aksonlar——————————-Yapan nöron çıkışı

Sinapslar——————————-Ağırlıklar

 

Source : https://towardsdatascience.com/how-to-build-your-own-neural-network-from-scratch-in-python-68998a08e4f6

 

Deep Learning, ML,Image Rec.,NLP

Machine Learning veya makine öğrenmesi, belirli bir data setiyle eğitilmesi sonrası oluşturulan bir yapay zeka algoritmasının adeta mezuniyet sonrası eğitim gibi gerçek veriler verilerek öğrenmesinin devamıdır.

Deep Learning büyük veriler arasında insan beynini taklit ederek örüntüler kuran, minimum kuralla başlatılarak örüntüleri o büyük resim içinde keşfeden bir makine öğrenmesi türüdür. Algoritma oluşturma işlemini otomatikleştirir. Verilerin incelenmesinde, nereye bakılacağı veya ne sonuçlandırılacağı daha önceden planlanmamıştır. Verilerdeki gizli bilgilere ulaşarak bu verileri anlamlandırmak için, sinir ağları, istatistikler, operasyon araştırması ve fizik yöntemlerini kullanır.

Image Recognition, computer vision, tıpkı gözlerimizin gördüğü beynimizin yorumladığı görüntüleri anlamlandırması gibi bilgisayarların kameralar yardımıyla gördükleri görüntüleri anlamlandırmasını amaçlayan bir tekniktir. Desen tanıma ve bir resmin veya videonun neyini tanımaya yönelik derin öğrenmeye dayanır. Makineler görüntüleri işleyebilir, analiz edebilir ve anlarken, görüntü veya videoları gerçek zamanlı olarak çekebilir ve çevrelerini yorumlayabilirler.

NLP yani nature language process, hepimizin bildiği Siri, Google Now gibi asistanların da kullandığı insan konuşmasını anlama ve insan gibi konuşmayı sağlayan yapay zeka alanıdır. NLP’nin bir sonraki aşaması, insanlara normal, günlük dili kullanarak görevleri yerine getirmek için bilgisayarlarla iletişim kurmalarını sağlayan doğal dil etkileşimi olacaktır.

source: yesilscience