I. Bilişsel Makineler
II. Yapay Zeka
III. Makine Öğrenmesi
IV. Derin Öğrenme
V. Son Teknoloji
VI. Yarının Teknolojisi
VII. Bilişsel Makinelerin Yararları
VIII. Bilişsel Makinelerin Dezavantajları
IX. Bilişsel Makinelerin Kullanması
Sık Sorulan Sorular
suni zeka
makine öğrenimi
bilişsel bilişim
büyük veri
derin öğrenme
| Hususiyet | Yapay Zeka | Makine Öğrenmesi | Bilişsel Bilişim | Büyük Veri | Derin Öğrenme |
|---|---|---|---|---|---|
| Algoritmalar | Oldukça muhtelif sorunları deşifre etmek için kullanışlıdır | Verilerden öğrenmeyi sağlayacak tahsil modelleri için yararlıdır | Büyük oranda veriyi işlemek için kullanışlıdır | Verilerden içgörüler çıkarmak için yararlıdır | Verilerden öğrenebilen modeller geliştirmek için kullanışlıdır |
| Veri | Modelleri eğitmek için büyük oranda veriye gerekseme vardır | Modelleri eğitmek için etiketli verilere gerekseme vardır | Büyük oranda veriye erişim gerektirir | Büyük oranda veriye erişim gerektirir | Büyük oranda veriye erişim gerektirir |
| Kesinlik | Kafi veri üstünde eğitilmezse yanlış olabilir | Kafi veri üstünde eğitilmezse yanlış olabilir | Kafi veri üstünde eğitilmezse yanlış olabilir | Kafi veri üstünde eğitilmezse yanlış olabilir | Kafi veri üstünde eğitilmezse yanlış olabilir |
| Hız | Modellerin eğitilmesi yavaş olabilir | Modellerin eğitilmesi yavaş olabilir | Büyük oranda veriyi işlemek yavaş olabilir | Verilerden içgörü çıkarmak yavaş olabilir | Verilerden öğrenebilen modeller geliştirmek yavaş olabilir |
| Maliyet | Modelleri eğitmek pahalı olabilir | Modelleri eğitmek pahalı olabilir | Büyük oranda veriyi işlemek pahalı olabilir | Verilerden içgörü çıkarmak pahalı olabilir | Verilerden öğrenebilen modeller geliştirmek pahalı olabilir |
II. Yapay Zeka
Yapay zeka (YZ), bir makinenin insan zekasını simüle etme kabiliyetidir. Yapay zeka araştırması, naturel dil işleme, bilgisayarlı görüş ve robotik dahil olmak suretiyle oldukca muhtelif sorunları deşifre etmek için etken teknikler geliştirmede fazlaca başarıya ulaşmış olmuştur. Sadece YZ sistemleri, insan zekasının bütün yelpazesine ulaşabilmekten hala oldukca uzaktır.
Bilişsel makineler, insan beynini yansılamak etmek için tasarlanmış bir tür AI sistemidir. Bilişsel makineler, insanlara benzer bir halde öğrenme ve akıl yürütme kabiliyetine haizdir ve geleneksel AI sistemlerinin yeteneklerinin ötesinde olan oldukca muhtelif sorunları deşifre etmek için kullanılabilirler.
Bilişsel makineler hala geliştirmelerinin erken aşamalarındadır, sadece oldukca muhtelif endüstrilerde çığır açma potansiyeline sahiptirler. Örnek olarak, bilişsel makineler yeni tıbbi tedaviler geliştirmek, daha bereketli ulaşım sistemleri kurmak ve çevremizdeki dünyayı anlamamızı geliştirmek için kullanılabilir.
Makine Öğrenmesi
Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme kabiliyeti veren suni zekanın bir alt alanıdır. Makine öğrenimi algoritmaları veriler üstünde eğitilir ve hemen sonra yeni verilere dayalı tahminler ya da kararlar almak için kullanılabilir. Makine öğrenimi, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukca muhtelif uygulamalarda kullanılır:
Organik dil işleme: Makine öğrenimi algoritmaları insan dilini kestirmek için kullanılır ve konferans tanıma, makine çevirisi ve spam filtreleme şeklinde uygulamalarda kullanılır.
Bilgisayarlı görüş: Makine öğrenimi algoritmaları, imaj ve videolardaki nesneleri tarif etmek için kullanılır ve otonom otomobiller, yüz tanıma ve tıbbi görüntüleme şeklinde uygulamalarda kullanılır.
Olasılıksal modelleme: Makine öğrenimi algoritmaları, olayların olasılığını modellemek için kullanılır ve dolandırıcılık tespiti, risk değerlendirmesi ve hava durumu tahmini şeklinde uygulamalarda kullanılır.
Makine öğrenimi hızla büyüyen bir alandır ve devamlı olarak yeni gelişmeler kaydedilmektedir. Makine öğrenimi algoritmaları daha kuvvetli ve bereketli hale geldikçe, giderek daha çok uygulamada kullanılacak ve hayatlarımız üstünde büyük bir etkiye haiz olacaklardır.
IV. Derin Öğrenme
Derin öğrenme, verilerden öğrenmek için suni sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenmesi türüdür. Sinir ağları insan beyninden esinlenmiştir ve imaj tanıma, naturel dil işleme ve konferans tanıma şeklinde muhtelif sorunları deşifre etmek için kullanılabilir. Derin öğrenme, çevremizdeki dünyayla etkileşim şeklimizi hızla değiştiren kuvvetli bir teknolojidir.
V. Son Teknoloji
Bilişsel makineler, çevremizdeki dünyayla etkileşim kurma şeklimizi hızla değiştiren son teknoloji bir teknolojidir. Bu makineler öğrenme ve ahenk sağlama kabiliyetine haizdir ve esenlik hizmetlerinden alan kişi hizmetlerine kadar muhtelif uygulamalarda kullanılmaktadır.
Bilişsel makinelerin kullanılmasının birtakım yararları şunlardır:
Gelişmiş doğruluk ve bereketlilik: Bilişsel makineler, insanoğlu için oldukca karmaşa ya da vakit alıcı olan görevleri yerine getirmek suretiyle programlanabilir. Bu, muhtelif endüstrilerde gelişmiş doğruluk ve verimliliğe yol açabilir.
Arttırılmış kişiselleştirme: Bilişsel makineler, kullanıcılara kişiselleştirilmiş deneyimler taktim etmek için kullanılabilir. Bu, içerik, tavsiyeler ve hizmetlerin bireysel kullanıcının gereksinimlerine nazaran uyarlanmasıyla yapılabilir.
Gelişmiş emniyet: Bilişsel makineler dolandırıcılığı ve öteki emniyet tehditlerini saptamak ve önlemek için kullanılabilir. Bu, işletmeleri ve fertleri zarardan korumaya destek olabilir.
Bilişsel makineler hala geliştirmelerinin erken aşamalarındadır, sadece yaşama ve emek verme biçimimizi inkilap durumunda değişiklik yapma potansiyeline sahiptirler. Bu makineler öğrenmeye ve gelişmeye devam ettikçe, daha da kuvvetli ve kullanışlı hale geleceklerdir.
VI. Yarının Teknolojisi
Bilişsel makineler hızla gelişen teknolojinin geleceğidir. Bunlar halihazırda muhtelif endüstrilerde karmaşa sorunları deşifre etmek için kullanılıyor ve potansiyelleri gelecek yıllarda daha da artacak.
Bilişsel makinelerin gelecekte hayatımızı etkilemesinin beklendiği birtakım yollar şunlardır:
Hayatımızı kolaylaştıracaklar. Bilişsel makineler, şu anda insanoğlu için vakit alıcı ve bunaltıcı olan görevleri otomatikleştirebilecek. Bu, daha mühim şeylere odaklanabilmemiz için zamanımızı boşaltacak.
Daha ilkin çözemediğimiz sorunları çözmemize destek olacaklar. Bilişsel makineler büyük oranda veriyi işleyebilir ve insanların göremeyeceği kalıpları belirleyebilir. Bu, daha iyi kararlar almamızı ve daha ilkin olanaksız bulunduğunu düşündüğümüz sorunları çözmemizi elde edecektir.
Dünyayı daha iyi bir yer haline getirecekler. Bilişsel makineler hastalıklarla savaşmamıza, eğitimi iyileştirmemize ve çevreyi korumamıza destek olmak için kullanılabilir. Dünyada reel bir ayrım yaratma potansiyeline sahiptirler.
Bilişsel makineler daha da geliştikçe, hayatlarımızda giderek daha mühim bir rol oynayacaklar. Sorunları çözmemize, daha iyi kararlar almamıza ve daha iyi bir dünya yaratmamıza destek olacaklar.
VII. Bilişsel Makinelerin Yararları
Bilişsel makineler, geleneksel informasyon muamele sistemlerine kıyasla bir takım avantaj sunar, bunlar içinde şunlar yer alır:
- Geliştirilmiş doğruluk ve bereketlilik
- Arttırılmış ölçeklenebilirlik
- Gelişmiş elastikiyet
- Geliştirilmiş karar verme
- Azaltılmış maliyetler
Bilişsel makineler, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukca muhtelif sorunları deşifre etmek için kullanılabilir:
- Öngörülü bakım
- Dolandırıcılık tespiti
- Alan kişi Hizmetleri
- Tıbbi teşhis
- Organik dil işleme
Bilişsel makineler evrimleşmeye devam ettikçe, giderek daha karmaşa sorunları ve görevleri çözme kabiliyetine haiz olacaklar. Bu, oldukca muhtelif endüstriler üstünde mühim bir etkiye haiz olacak ve işletmelerin daha bereketli, karlı ve yenilikçi bulunmasına destek olacaktır.
Bilişsel Makinelerin Dezavantajları
Bilişsel makineler bir takım avantaj sunarken, dikkate katılması ihtiyaç duyulan birtakım potansiyel dezavantajlar da vardır. Bunlar şunları ihtiva eder:
Önyargı potansiyeli. Bilişsel makineler, insanoğlu tarafınca yaratılan ve düzenlenen verilerle eğitilir ve bu veriler önyargılı olabilir. Bu, bilişsel makinelerin muayyen insan gruplarına karşı önyargılı kararlar almasına yol açabilir.
İş kaybı potansiyeli. Bilişsel makineler, şu anda insanoğlu tarafınca meydana gelen görevleri otomatikleştirmek için kullanılabilir. Bu, bu rollerde çalışan kişiler için iş kayıplarına yol açabilir.
Emniyet ihlalleri potansiyeli. Bilişsel makineler, emniyet ihlallerine karşı savunmasız olabilen karmaşa sistemlerdir. Bu, fena niyetli aktörlerin duyarlı verilere erişmesine ya da makinelerin kontrolünü ele geçirmesine imkan tanıyabilir.
Bilişsel makinelerin bu potansiyel dezavantajlarının bilincinde olmak, riskleri azaltmak ve bu teknolojilerin görevli bir halde kullanılmasını sağlamak açısından önemlidir.
Referanslar:
* [Cognitive Machines: The Benefits and Drawbacks](https://www.ibm.com/cloud/blog/cognitive-machines-the-benefits-and-drawbacks)
* [The Dark Side of Artificial Intelligence: Bias, Discrimination, and Job Loss](https://hbr.org/2019/02/the-dark-side-of-artificial-intelligence-bias-discrimination-and-job-loss)
* [The Security Risks of Artificial Intelligence](https://www.csoonline.com/article/3600012/security/the-security-risks-of-artificial-intelligence.)
IX. Bilişsel Makinelerin Kullanması
Bilişsel makineler, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle muhtelif sorunları deşifre etmek için kullanılabilir:
- Alan kişi davranışını tahmin etme
- Tedarik zincirlerinin optimize edilmesi
- Tıbbi durumların teşhisi
- Kişiselleştirilmiş marketing kampanyaları oluşturma
- Görevleri otomatikleştirme
Bilişsel makineleri kullanmak için verilere, algoritmalara ve muamele gücüne erişiminiz olması icap eder. Ek olarak bilişsel makine çözümleri geliştirebilecek ve uygulayabilecek bir uzman kadrosuna de ihtiyacınız olacak.
Bilişsel makineler hala geliştirmelerinin erken aşamalarındadır, sadece emek verme ve yaşama biçimimizi inkilap durumunda değişiklik yapma potansiyeline sahiptirler. Bilişsel makinelerin iyi mi kullanılacağını anlayarak, eğrinin önünde kalabilir ve suni zekadaki son olarak gelişmelerden yararlanabilirsiniz.
S: Bilişsel makineler nedir?
A: Bilişsel makineler, insanoğlu şeklinde öğrenebilen ve akıl yürütebilen makinelerdir. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) teknolojileriyle desteklenirler ve geleneksel olarak insanoğlu tarafınca yapıldığı kabul edilen dil idrak etme, tahminlerde bulunma ve sorunları çözme şeklinde görevleri yerine getirebilirler.
S: Bilişsel makinelerin kullanılmasının yararları nedir?
A: Bilişsel makineler işletmelere pek oldukca yarar sağlayabilir, bunlardan bazıları şunlardır:
- Geliştirilmiş üretkenlik
- Azaltılmış maliyetler
- Gelişmiş alan kişi hizmetleri
- Geliştirilmiş karar verme
S: Bilişsel makinelerin reel dünyada kullanımına dair birtakım örnekler nedir?
A: Bilişsel makinelerin kullanıldığı reel dünyadan birçok misal var, bunlardan bazıları:
- Otonom otomobiller
- Sanal asistanlar
- Tıbbi teşhis
- Dolandırıcılık tespiti
S: Bilişsel makineleri kendi sorunlarımı deşifre etmek için iyi mi kullanabilirim?
A: Bilişsel makineleri kendi sorunlarınızı deşifre etmek için kullanabileceğiniz birçok yol vardır, bunlardan bazıları şunlardır:
- Buluşma planlama ya da informasyon bulma şeklinde görevlerde size destek olması için bilişsel bir asistan kullanmak
- Kendi sorunlarınıza çözümler geliştirmek için bilişsel bir platform kullanmak
- Yaygın sorunlara yönelik evvelinde oluşturulmuş çözümlere erişmek için bilişsel bir hizmet kullanma
0 Yorum