Getting My yapay zeka To Work
Getting My yapay zeka To Work
Blog Article
Son olarak, üst düzey yöneticiler şirketlerinin Yapay Zekâ yatırımlarının tüm potansiyelini görselleştiremeyebilir.
Yapay zekayı kullanmaya başlamak için, geliştiriciler matematik bilgisine sahip olmalı ve algoritmalarla rahatça çalışabilmelidir.
ChatGPT, doğal dil sorgularına insan benzeri yanıtlar üretebilirken, insan bir müşteri hizmetleri temsilcisinin sağlayabileceği aynı seviyede kişiselleştirilmiş hizmeti sağlayamayabilir.
Makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi ve dağıtılmasında eğitim ve çıkarım da dahil olmak üzere birden fazla aşama vardır. Yapay zeka eğitimi ve çıkarımı, bir sorunu çözmek için makine öğrenimi modelleriyle deneme yapma sürecini ifade eder.
İşletmeler, inovasyonu ivmelendirmek ve karar alma sürecinde dönüşüm yaratmak için büyük veriden öngörüler elde etmek üzere makine öğrenimi ve yapay zeka gibi bilgisayar bilimi kavramları ile istatistikleri aktif olarak harmanlıyor.
Sinir ağı ağırlıkları ve önyargıları gibi eğitim sırasında öğrenilen değerler, tahminler için son derece önemlidir. Bir kayıp işlevi, modelin performansını değerlendirip tahmin edilen ve gerçek çıktılar arasındaki tutarsızlığı en aza indirmeyi amaçlar.
Yapay zeka platformları eğilimleri tespit edebilir, verileri analiz edebilir ve rehberlik sağlayabilir. Veri tahmini sayesinde yapay zeka, gelecekteki eylemler için izlenecek en iyi yolu önermeye yardımcı olabilir.
Yapay zeka uygulamanızı ön ofis yerine arka ofisten başlatın (bu durumdan en çOkay BT ve muhasebe departmanı fayda görecektir).
BT mimarları, ister işletme içinde isterse bulutta, büyük ölçekli olarak veri bilimini desteklemek üzere gereken temel altyapıyı yönetir
Akıllı belge işleme (IDP), yapılandırılmamış belge formatlarını kullanılabilir verilere dönüştürür. Örneğin e-postalar, görüntüler ve PDF'ler gibi iş belgelerini yapılandırılmış bilgilere dönüştürür.
Şirketlerin değer elde etme süresini hızlandırmasına, üretkenliği artırmasına, maliyetleri azaltmasına ve müşterilerle ilişkileri iyileştirmesine gardenımcı olabilir.
Önümüzdeki 10 yılda yapay zekâ uygulamalarını belirli düzeyde gerçekleştiremeyen şirketler rekabette geride kalacak.
Örneğin, bulut bilişim kullanmıyorlarsa, makine öğrenimi projeleri genellikle hesaplama açısından pahalıdır. Ayrıca inşa edilmeleri karmaşıktır ve yüksek talep gören ancak arzı az olan uzmanlık gerektirir. Bu projelerin ne zaman ve nerede dahil edileceğinin yanı sıra ne zaman üçüncü bir tarafa başvurulacağının bilinmesi, bu zorlukların en aza indirilmesine gardenımcı olacaktır. Makine öğrenimi operasyonlarının makine get more info öğrenimi çalışmalarınıza nasıl lawnımcı olabileceğini öğrenin
Ürünle ilgili diğer kaynaklara göz atın Yapay Zeka Hizmetleri hakkında daha fazla bilgi edinin Ücretsiz bir hesap açmak için kaydolun AWS Ücretsiz Kullanım için anında erişim elde edin.
Report this page