g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Howler 2020'ye Hoş Geldiniz: Yapay Zeka Çağı

Tam metin 3502 Kelimeler, tahmini öğrenme süresi 11 dakika

Kaynak: qianzhan

2019, AI için çok muhteşem bir yıl olmasına rağmen, tüm bunlar 2020'de daha derin bir etkiye hazırlanmak içindir.

Söylediğimiz bu değil!

MarketsandMarkets anket raporu, AI gelişiminin 2030'da 15,7 trilyon ABD dolarına ulaşacak olan küresel GSYİH üzerinde büyük bir etkisi olacağını gösteriyor.

Sadece bu da değil! AI teknolojisinin işletmeler üzerinde de büyük bir etkisi var ve 2020'nin sonunda yeterli istihbarat elde edilecek.

Çok şaşırmış olmalısınız, yapay zeka nasıl ve neden hayatın her alanında tatlı bir hamur işi haline geldi? Cevabı birlikte bulalım.

Yapay zeka neden giderek daha popüler hale geliyor?

Yapay zeka, çeşitli veri bilgileri aracılığıyla tekrarlanan öğrenme ve keşfetmenin otomasyonunu gerçekleştirir. Ancak bu, makine tabanlı otomatik süreçlerden farklıdır. Yapay zeka, çeşitli manuel görevleri otomatikleştirmek değil, bilgisayar tabanlı büyük ölçekli görevleri yorgun hissetmeden güvenilir ve sonsuz bir şekilde gerçekleştirmektir. Bu tür otomatik süreç, sistemi yapılandırmak ve doğru istekte bulunmak için hala manuel araştırma gerektirir.

Yapay zeka ayrıca mevcut ürünlere zeka katar. Çoğu durumda, yapay zeka ayrı bir mobil uygulama olarak satılmayacaktır. Aksine, Apple'ın Siri'yi yeni nesil Apple ürünleri olarak eklediği gibi, kullanılan bazı ürünler de yapay zeka sayesinde büyük ölçüde geliştirilecek.

Konuşma platformları, otomasyon, robotlar ve akıllı makineler, yatırım analizinden güvenlik ve zekaya kadar evde ve işyerinde birçok yazılım teknolojisini geliştirmek için büyük miktarda verilerle birleştirilebilir.

Yapay zeka, verilerin programlanmasına izin veren aşamalı öğrenme algoritmaları aracılığıyla ayarlanır. Yapay zeka, verilerin kurallarını ve yapısını bulur, böylece algoritma tahmine dayalı veya kategorik beceriler kazanabilir.

Bu nedenle, algoritmalara nasıl satranç oynanacağı öğretilebileceği gibi, önerilen yazılım ürünleri de çevrimiçi olarak öğretilebilir. Yeni veri verildiğinde model ayarlanacaktır. Geriye doğru yayılma, ilk yanıt tamamen yanlış olduğunda modelin veri toplama ve eğitim yoluyla ayarlanmasını sağlayan bir yapay zeka yöntemidir.

Ek olarak, yapay zeka, daha derin verileri analiz etmek için birçok gizli katmana sahip sinir ağlarını kullanır. Bununla birlikte, beş katmanlı bir gizli dolandırıcılık tespit sistemi oluşturmak bir zamanlar neredeyse imkansızdı. Güçlü bilgi işlem gücü ve yapay zekanın büyük verileri nedeniyle, bunların hepsi değişti. Derin öğrenme modeli doğrudan verilen verilerden öğrendiğinden, modeli eğitmek için büyük miktarda veriye ihtiyaç vardır. Ne kadar çok veri sağlanırsa model o kadar doğru olur.

Yapay zeka, daha önce imkansız olan derin sinir ağları aracılığıyla da inanılmaz bir doğruluk elde etti. Örneğin, Google Arama, Alexa ve Google Fotoğraflar ile etkileşimleri tamamen derin öğrenmeye dayalıdır ve onları kullandıkça daha hassas hale gelir. Tıp alanında, yapay zeka teknolojisi, MRI'da (manyetik rezonans görüntüleme) kanseri tanımlamak için eğitimli bir radyolog ile aynı doğrulukla görüntü sınıflandırma, derin öğrenme ve nesne tanımada yaygın olarak kullanılmaktadır.

Yapay zeka aynı zamanda verileri tam olarak kullanır. Veri algoritmaları kendi kendilerine öğrendiklerinde, verilerin kendisi fikri mülkiyet haline gelebilir. Cevap verilerde; cevabı bulmak için sadece yapay zeka uygulamanız gerekiyor. Verilerin rolü her zamankinden daha kritik ve rekabet avantajı yaratabilir. Bu rekabetçi sektörde en iyi verilere sahipseniz, herkes benzer teknolojiyi kullansa bile, en iyi veriler kazanır.

2020'de yapay zekadan en çok etkilenen sektörler:

Kaynak: omara

Tıp endüstrisi

Tıp endüstrisinde yapay zeka, X-ışınları, BT ve diğer incelemeler ve sağlık testleri ile ilgili karmaşık tıbbi verilerin analizinde çok yardımcı olabilir. Hasta verileri ve klinik araştırmalar gibi çeşitli harici bilgi kaynakları, her bir birey için bir tanı ve tedavi planını özelleştirmek için kullanılabilir.

Yapay zeka, hastalara gerçek zamanlı analize dayalı tıbbi tavsiye sağlamak için de kullanılabilir. Ayrıca web sitesinde klinik karar desteği de verilebilir.

Babil yapay zeka doktorları, hastanın semptomlarını veri tabanıyla karşılaştırır ve uygun tedaviyi sağlar. Bu uygulama, hastalara danışmak için ses tanımayı kullanır.

Microsoft Hannover projesi ayrıca, her hasta için en etkili ilaç tedavisi planının en doğru tahminlerini yapmak için doğal makine öğrenimi dilini ve süreçlerini kullanır.

Perakende / elektronik perakende

Yapay zeka, perakende / e-ticaret endüstrisindeki uygulamasıyla ünlü görünüyor. Örneğin, diyalog zeka yazılımı, şirketlerin müşterilerle etkileşimde bulunmasına, satış aramalarını analiz ederek potansiyel müşterileri izlemesine ve ardından kullanıcıları sınıflandırmak için NLP ve ses tanımayı kullanmasına yardımcı olur. Sanal müşteri hizmetleri asistanları ve sohbet botlarının yardımıyla, çeşitli perakende şirketleri, manuel müdahale olmadan temel soruları yanıtlayarak 7/24 müşteri hizmeti sağlar.

Finans ve Bankacılık

Finans ve bankacılık endüstrileri gittikçe daha yüksek seviyeli ve karmaşık dolandırıcılık ve hırsızlık vakalarıyla karşı karşıya ve çevrimiçi işlemler zaman içinde giderek daha popüler hale geldi. Yapay zeka, sisteme derin öğrenme teknolojisi uygulayarak kalıpları kolayca analiz edebilir, şüpheli davranışları belirleyebilir, olası dolandırıcılığı olabildiğince durdurabilir ve finansal ağ güvenliğini yepyeni bir seviyeye çıkarabilir.

Teknoloji Şirketi

Teknoloji şirketleri sadece yapay zeka çözümleri oluşturmakla kalmıyor, onlardan da yararlanıyor. Ayrıca IBM, Google ve Apple gibi teknoloji devleri, rekabet avantajı elde etmek için genellikle yapay zeka şirketlerinin / girişimlerinin boyutunu küçültmektedir.

Çoğunlukla çeşitli küçük ve orta ölçekli işletmeler tarafından kullanılan sohbet robotu platformlarına ek olarak, diğer büyük kuruluşlar da Microsoft Cortana, Google Home ve Apple Siri gibi akıllı ses yardımcıları geliştirdiler. Ek olarak, insan dilini analiz etmek ve uygun yanıtları döndürmek için sinir ağları da kullanılır.

Şu anda dördüncü sanayi devrimi gerçekleşiyor. Makine öğrenimi, yapay zeka, veri analizi, otomasyon ve derin öğrenme sistemleri çeşitli sektörlerde devrim yarattı ve şirketler için büyük fırsatlar yarattı.

Yapay zeka teknolojisi ile geleneksel yazılım nasıl geliştirilebilir?

Kaynak: soft.zhiding

Ön uç ürün arayüzleri, veri yönetimi ve güvenlik gibi çeşitli önemli bileşenler, geleneksel yazılımlar tarafından dikkatle ele alınmalıdır. Bununla birlikte, geleneksel SDLC kullanılarak geliştirilen çeşitli teknolojiler de makine öğreniminden, esas olarak aşağıdaki yöntemlerle yararlanmaktadır:

1. Hızlı prototipleme

İş ihtiyaçlarını teknik ürünlere dönüştürmek, planlamak aylar hatta yıllar alabilir, ancak makine öğrenimi hizmetleri, daha az teknik alan uzmanının görsel arayüzler veya doğal dil kullanarak teknoloji oluşturmasına izin vererek bu süreci kısaltır.

2. Akıllı programlama asistanı

Yazılım şirketleri, belgeleri okumak ve yazılım ürünlerinde hata ayıklamak için çok zaman harcıyor. Akıllı programlama asistanları, öneriler ve zamanında yardım sağlayarak (en iyi uygulamalar, ilgili belgeler ve kod örnekleri gibi) zamandan tasarruf sağlar. Bu özel yardımcılar arasında Java's Codota ve Python's Kite yer alır.

3. Otomatik analiz ve hata işleme

Ek olarak, programlama asistanı önceki deneyimlerden öğrenebilir ve ilk geliştirme aşamasında çeşitli yaygın hataları otomatik olarak belirleyip işaretleyebilir. Teknoloji uygulandıktan sonra, çeşitli yazılım hatalarını hızlı ve aktif bir şekilde tanımlamak için çeşitli sistem günlüklerini analiz etmek için makine öğrenimi veya AI da kullanılabilir. Ek olarak, yakın gelecekte manuel müdahale olmaksızın çok sayıda hataya dinamik olarak yanıt veren programları uygulamak mümkün olabilir.

4. Otomatik kod yeniden düzenleme

Uzun vadeli bakım ve arama motoru sıralamaları için düzgün programlama kodu çok gereklidir. En iyi AI mobil uygulama geliştirme şirketlerinin modernizasyonuyla, büyük ölçekli sıfırlamalar kaçınılmazdır ve genellikle acı verir. Makine öğrenimi veya yapay zeka, kod analizi, otomatik performans optimizasyonu ve yorumlama için kullanılabilir.

5. Doğru değerlendirme

Özel yazılım geliştirme, son başvuru tarihlerini ve bütçeleri çok aşıyor. Güvenilir değerlendirme, çok fazla deneyim, yönetim kadrosuna aşina olmayı ve çevreyi anlamayı gerektirir. Makine öğrenimi veya AI, bütçe ve işle ilgili daha doğru tahminler yapmak için eğitim için önceki proje verilerine (işlev tanımları, kullanıcı açıklamaları, değerlendirmeler ve gerçek veriler gibi) güvenebilir.

6. Stratejik kararlar alın

Zamanın çok önemli bir kısmı hangi ürün ve özelliklerin önceliklendirilmesi gerektiğini tartışmakla harcanır ve bu süre azaltılabilir. Geçmiş geliştirme projelerinde ve çeşitli iş faktörlerinde eğitilmiş yapay zeka çözümleri, mevcut mobil uygulamaların performansını değerlendirebilir ve işletme sahiplerinin ve yazılım mühendisliği ekiplerinin riskleri en aza indirmek ve etkiyi en üst düzeye çıkarmak için etkileri belirlemesine yardımcı olabilir.

Forrester Research'ün yapay zekanın yazılım geliştirme üzerindeki etkisine ilişkin son raporu, yapay zekanın yazılım geliştirmeye uygulanmasındaki ilginin çoğunun hata algılama ve otomatik test araçlarında yattığını gösteriyor.

AI'nın yazılım testindeki rolü

Kaynak: dreamstime

Yazılım geliştirme yaşam döngüsünde yapay zekanın oynadığı en büyük rollerden biri yazılım testidir. Yazılım testinde yapay zeka temel olarak aşağıdaki iki durumu ifade eder.

· Yapay zeka destekli yazılım ürünü test araçları

· Yapay zeka ürünleri ve diğer öğeler

Her iki durumda da yapay zeka, geliştiricilerin yazılım testini minimum insan müdahalesi ile güçlü kendi kendine sürüş eğitimine dönüştürmesine yardımcı olarak büyük bir rol oynar. Şimdi, mobil uygulama geliştirme şirketleri tarafından kullanılan önde gelen yazılım test araçlarının çoğu, yapay zeka potansiyelini ambalajlarına dahil etmeye başladı. Örneğin, TestComplete araçları ve Patlıcan'ın en son ürünleri bazı yapay zeka tabanlı işlevler içerir.

Yapay zeka, taleplerimizi daha akıllı hale getirmek için büyük çaba sarf etse de, yapay zeka araçlarına amaçlarımıza yönelik eksiksiz bir çözüm oluşturmak için tam bir özerklik veremiyoruz. Şimdiye kadar, daha iyi bir yazılım ürünü yaratma ve sunma çabalarımızı genişletmek için çeşitli yapay zeka araçları var. Bu nedenle, mobil uygulama geliştirici rolü her zamankinden daha önemliyken, bu yapay zeka temelli araçları kullanma becerimiz daha da önemli olacak.