Toolify gibi yapay zeka araçlarının popülaritesi nasıl artıyor?

Yapay zeka (AI) araçları ve uygulamaları son yıllarda popülerlik kazanarak bireylerin ve kuruluşların iş yapma biçimlerini dönüştürdü.

Yapay zeka destekli yazılım, tekrarlanan görevleri otomatikleştirebilir, verilerden içgörüler oluşturabilir, içerik oluşturabilir ve çok daha fazlasını yapabilir.

Bu makale, yapay zeka araçlarının yeteneklerine, önde gelen platformlara, kullanım senaryolarına, değerlendirme kriterlerine, geliştirme yaklaşımlarına ve gelecekteki manzaraya derinlemesine bir bakış sunuyor.

Yapay zeka araçları nedir ve nasıl çalışırlar?

Yapay zeka araçları, genellikle insan zekası ve muhakeme gerektiren görevleri gerçekleştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarından yararlanan yazılım programlarını ifade eder.

Katı programlanmış kurallara sahip geleneksel bilgisayar kodlarından farklı olarak yapay zeka sistemleri, zaman içinde deneyim yoluyla belirli görevleri geliştirmek için verilerden "öğrenir".

Yapay zeka araçlarının arkasında makine öğrenimi ve Sinir Ağları

Günümüzde çoğu yapay zeka aracına güç veren temel teknoloji makine öğrenimidir. Bu, kalıpları tespit etmek ve tahminlerde bulunmak için istatistiksel modellerin büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmesini içerir.

Derin öğrenme, birden fazla işlem katmanı yoluyla karmaşık kavramları öğrenmek için insan beynini örnek alarak modellenen sinir ağlarını kullanır.

Bu çok katmanlı sinir ağları, bilgisayar görüşü, konuşma tanıma ve doğal dil işleme için yapay zeka uygulamalarına olanak tanır.

Doğal Dil işleme, konuşmaya dayalı yapay zekayı mümkün kılar

Doğal dil işleme (NLP), insan dilini analiz etmeye ve oluşturmaya odaklanır. NLP teknikleri, sohbet robotları ve sanal asistanlar gibi yapay zeka sistemlerinin doğal konuşma ve metinleri anlamasına olanak tanır.

Yapay zeka anlam çıkarabilir, belgeleri özetleyebilir, diller arasında çeviri yapabilir ve diyaloğa girebilir.

Bilgisayar görüşü, görüntü ve video yapay zekasına güç verir

Bilgisayarla görme, dijital görüntülerin ve videoların analiz edilmesi ve anlaşılmasıyla ilgilenen bir yapay zeka alanıdır. AI araçlarının fotoğraf içeriklerini tanımlamasına, nesneleri algılamasına, metni okumasına ve yeni görsel medya oluşturmasına olanak tanır.

Bu, akıllı görüntü düzenleme, otonom araçlar ve artırılmış gerçeklik gibi kullanım durumlarına olanak tanır.

Yapay zeka araçlarının avantajları ve kullanım örnekleri

Yapay zeka araçları, sıkıcı görevleri otomatikleştirerek, içgörüleri ortaya çıkararak ve yaratıcılığı geliştirerek bireyler ve kuruluşlar için çok çeşitli avantajlar sunar. En popüler kullanım senaryosu kategorilerinden bazıları şunlardır:

Kişisel asistan uygulamaları

Alexa, Siri ve Google Asistan gibi sanal asistanlar, toplantıları planlamaktan akıllı ev cihazlarını kontrol etmeye kadar kullanıcıların daha üretken ve düzenli olmasına yardımcı olur.

Sohbet robotları ayrıca özelleştirilmiş öneriler ve hizmetler de sağlar.

İçerik oluşturma ve otomasyon

Yapay zeka yazma araçları; bloglar, reklamlar, e-postalar, raporlar ve daha fazlası için özelleştirilmiş içerik oluşturur. Görüntü oluşturma yapay zekası orijinal fotoğraflar, sanat eserleri, logolar, kitap kapakları ve diğer tasarımlar oluşturur.

Video AI, düzenleme görevlerini otomatikleştirir ve komut dosyalarından görüntüler oluşturabilir.

Veri analizi ve içgörüler

Yapay zeka programları, büyük veri kümelerini hızlı bir şekilde tarayıp analiz edebilir, kalıpları tespit edebilir ve gelecekteki eğilimleri tahmin edebilir. Bu, finans, sağlık hizmetleri, üretim ve diğer sektörlerde veriye dayalı karar almayı destekler.

Yapay zeka araçlarının patlaması ve benimsenme trendleri

Daha fazla bilgi işlem gücü, daha büyük eğitim veri kümeleri ve derin öğrenmedeki yeniliklerin birleşimi, yapay zeka araçlarının hızlı büyümesine yol açtı.

IDC'ye göre, yapay zeka yazılım, donanım ve hizmetlerinden elde edilen dünya çapındaki gelirler 2025 yılına kadar yıllık 327 milyar dolara ulaşacak.

Hem büyük teknoloji firmaları hem de yeni kurulan şirketler artık yapay zeka platformları sunarak yaygın deneyleri ve benimsenmeyi teşvik ediyor.

Önde gelen yapay zeka araçları ve platformları

Artık farklı ihtiyaçlara uyacak yüzlerce yapay zeka aracı ve hizmeti mevcut. Burada, önemli kategorilerdeki en popüler ve yetenekli seçeneklerden bazılarını inceliyoruz.

Metin ve Yazma Yapay Zekası araçları

Yapay zeka, çeşitli kullanımlar için insan benzeri metinler oluşturma konusunda ustalaştı. Önde gelen platformlar şunları içerir:

• GPT-3 tabanlı uygulamalar : OpenAI'nin GPT-3 modeli, herhangi bir konu hakkında etkileyici bir tutarlılıkla yazabilir. Anthropic's Claude, Cohere ve Quill gibi uygulamalar kullanışlı arayüzler sunar.
• Özelleştirilebilir: Yapay zeka yazma yardımcıları : Jasper ve Rytr gibi araçlar, özelleştirilmiş, markaya uygun yazılar elde etmek için eski içeriğinizde yapay zeka eğitimi verilmesine olanak tanır.

Yapay zeka destekli yeniden yazma ve açıklama

Mevcut metni değiştirmek için RewriterAI, QuillBot ve Wordtune gibi AI yeniden yazarları, orijinal anlamı koruyarak içeriği otomatik olarak yeniden yazar veya yeniden ifade eder.

• AI SEO , e-posta ve reklam metin yazarlığı araçları : INK AIX ve Phrasee gibi araçlar, web sayfalarını SEO için optimize eder. Sebify ve Peppertype gibi diğerleri yüksek dönüşüm sağlayan pazarlama ve e-posta içeriği üretiyor.

Görüntü ve video yapay zekası

Son zamanlardaki çığır açıcı gelişmeler yapay zekanın çarpıcı görsel medya oluşturmasına olanak sağladı. En iyi araçlar şunları içerir:

• Yapay zeka görüntü oluşturucuları : DALL-E 2, Midjourney ve Stable Diffusion, metin istemlerinden orijinal görüntüler oluşturur. Görüntü stillerini uyarlamak için veri kümelerinin özel olarak yüklenmesine olanak tanır.
• Metinden görüntüye ve metinden videoya dönüştürücüler : ImagenVideo, Videvo ve Synthesia gibi araçlar, bilgisayar görüşünü ve üretken modelleri kullanarak metin açıklamalarını video sahnelerine dönüştürür.
• AI video/fotoğraf düzenleyicileri ve geliştiricileri : Topaz Video Enhance AI, düşük kaliteli görüntüleri temizler. Inpainter, Hotpot.ai ve Pixelmator gibi fotoğraf düzenleme araçları, nesne kaldırma gibi karmaşık düzenlemeleri otomatik olarak uygular.
• Ses ve Ses Yapay Zeka Araçları : Descript, VocaliD ve Uberduck, doğal seslerle metinden konuşmaya sunar. Yapay zeka ayrıca müzik üretebilir ve şarkılardan vokalleri izole edebilir.

Yapay zeka asistanları ve sohbet robotları

Yapay zeka destekli dijital asistanlar, doğal dili anlayan konuşma deneyimleri sağlar:

• Kişisel AI asistanları : Alexa, Siri ve Google Assistant günlük görevlerde yardımcı olur ve akıllı ev cihazlarıyla entegre olur. Maya, planlama, hatırlatıcılar ve daha fazlası için gelişmiş kişiselleştirme sunar.
• Müşteri hizmetleri sohbet robotları : LivePerson, AskSara ve MobileMonkey'in sohbet robotları, mesajlaşma uygulamaları aracılığıyla 7/24 otomatik müşteri desteği ve Satış sağlar.
• Sesli asistanlar : Anthropic'in Claude'u, SoundHound'un Houndify'ı ve Google Duplex gibi gelişmiş sesli yapay zekalar daha doğal telefon ve yüz yüze görüşmelere olanak sağlar.

Veri ve analiz yapay zekası

Verilerdeki içgörüleri belirlemek, yapay zekanın endüstriler genelindeki önemli bir uygulamasıdır:

• Tahmine dayalı veri analitiği : Alteryx, DataRobot ve H2O Driverless AI gibi araçlar, doğru tahminler sağlamak için veri kümeleri üzerinde makine öğrenimi modellerini otomatik olarak oluşturur ve karşılaştırır.
• Arama ve bilgi alma yapay zekası : Sinequa, Coveo ve Lucidworks'ten anlamsal arama, arama amacını ve içerik anlamını anlayarak ilgili sonuçları ortaya çıkarır.
• Belge dijitalleştirme ve çıkarma : Yapay zeka, PDF'leri ve taranan görüntüleri anında yapılandırılmış verilere dönüştürür. Rossum, Amazon Texttract ve Google Document AI gibi araçlar tabloları seçer, formları analiz eder ve metni çıkarır.

İşletmeler yapay zeka araçlarını nasıl kullanıyor?

Yapay zeka, kuruluşların çalışma, müşterilere hizmet verme ve karar alma şeklini dönüştürüyor:

Yapay zeka ile pazarlama ve reklamcılık

Yapay zeka, daha etkili kampanyalara ve daha alakalı müşteri deneyimlerine olanak sağlar:

• Yapay zeka tarafından oluşturulan reklamlar ve kampanyalar : Adespresso, Persado ve NexLP gibi araçlar, ürünlere ve hedef kitlelere göre uyarlanmış dikkat çekici reklam metinleri oluşturur. Performansı optimize etmek için varyasyonları A/B test ederler.
• Dinamik web içeriği kişiselleştirme : Edgemesh ve MoEngage gibi girişimler, profillere ve davranışlara dayalı olarak ürün önerilerini, arama sonuçları sayfalarını ve web sitesi içeriğini gerçek zamanlı olarak uyarlar.

Yapay Zeka Destekli müşteri desteği

Yapay zeka sohbet robotları ve bilgi tabanları, hızlı çözümler sunarak müşteri memnuniyetini artırır:

• Sorular ve Sorunlar için 7/24 sohbet robotları : Help Scout, Intercom ve Drift gibi platformlar aracılığıyla sohbet robotları sık sorulan soruları anında yanıtlar. Konuşmaları tarayabilir ve karmaşık sorunları insan temsilcilerine iletebilirler.
• SSS bilgi tabanları : Guru, Helpjuice ve Springboard gibi araçlar, geçmiş konuşmalardan SSS belgelerini otomatik olarak oluşturur. Müşteri sorgularına ilgili makaleleri önermek için NLP'den yararlanırlar.

Kolaylaştırılmış operasyonlar ve raporlama

Yapay zeka, veri görevlerini otomatikleştirerek çalışanların daha yüksek değerli işlere odaklanmasını sağlar:

• Manuel süreçlerin otomatikleştirilmesi : Catalytic, Tonkean ve EnvoyAI gibi yapay zeka iş akışı yazılımları, tekrarlanan iş akışlarını ortadan kaldırmak için fatura işleme, İK'ya katılım ve daha fazlası gibi iş süreçlerini dijitalleştirir.
• Gelişmiş veri öngörüleri : DüşünceSpot, Looker ve Tableau gibi artırılmış analiz araçları, daha hızlı karar alınmasına yardımcı olmak için gizli öngörüleri otomatik olarak ortaya çıkarır. Kontrol panelleri için açıklayıcı anlatımlar üretirler.

İşe alma ve İK yönetimi

Yapay zeka, en iyi yetenekleri bulmayı ve elde tutmayı geliştiriyor:

Aday tarama ve kaynak bulma : SeekOut, PhenomPeople ve Eightfold gibi akıllı işe alma platformları, ilgili adayları bulmak, profilleri taramak, video röportajları yürütmek ve işleri eşleştirmek için yapay zekadan yararlanır.

İşe alım ve eğitim programları : Fountain ve Allied Corporation gibi İK teknoloji şirketleri, yeni işe alınan kişileri verimli bir şekilde işe alıştırma konusunda yönlendirmek ve kişiselleştirilmiş eğitim sağlamak için yapay zeka sohbet robotlarını kullanıyor.

Yapay zeka araçlarını değerlendirme ve karşılaştırma

Artık çok sayıda yapay zeka yazılım seçeneği mevcut olduğundan ihtiyaçlarınızı değerlendirmek ve farklı çözümlerin artılarını ve eksilerini tartmak önemlidir.

Aranacak temel özellikler

Kullanım durumlarınıza uygun ve doğru yetenekleri sunan yapay zeka platformlarını arayın:

• Özelleştirilebilir modeller : Yapay zeka modellerini özel şirket verileri üzerinde eğitme yeteneği, niş görevler için daha özelleştirilmiş, doğru performans sağlar.
• Kolay entegrasyon : API'ler, bağlayıcılar ve yerleşik arayüzler, yapay zekanın mevcut iş akışlarına ve CRM yazılımı gibi sistemlere kusursuz entegrasyonunu sağlar.
• Geliştirici API'leri ve desteği : Güçlü API erişimi ve SDK'lar gelişmiş özelleştirmeye olanak tanır. Belgeler ve topluluk forumları platformun oluşturulmasına yardımcı olur.

Fiyatlandırma modelleri ve planları

Yapay zeka yazılımı, ücretsiz denemeleri, kullanıma dayalı faturalandırmayı, abonelikleri ve kurumsal paketleri kapsayan esnek fiyatlandırma modellerine sahiptir. Ortak seçenekler şunları içerir:

• Sınırlı ücretsiz planlar : Birçok AI satıcısı, temel kullanımın yetenekleri denemesine olanak tanıyan, genellikle kullanım, çıktılar ve entegrasyonlarla ilgili sınırlamalarla ücretsiz katmanlar sunar.
• Aylık ve yıllık abonelikler : Sık kullanıcılar için aylık ve yıllık abonelikler, kullanım başına ödeme fiyatlandırmasına kıyasla toplu indirimler sağlar. Katmanlar, daha yüksek hızlar ve öncelikli destek gibi ek özelliklerin kilidini açar.
• Kullandıkça öde kullanım fiyatlandırması : Bu ölçülü model, API çağrısı veya oluşturulan içerik birimi başına ücretlendirme yapar. Tekrarlanan bir taahhüt gerektirmeden ara sıra kullanım durumlarına uygundur.

Veri gizliliği ve güvenliği

Hassas verileri işlemek için bir yapay zeka platformu seçerken güven çok önemlidir:

• Şifreleme ve erişim kontrolü : Yapay zeka sağlayıcıları, aktarım halindeki ve beklemedeki verileri şifrelemelidir. Rol tabanlı izinler ve kimlik doğrulama, veri erişimini düzenler.
• Veri depolama ve işleme politikaları : Verilerin nerede ve ne kadar süreyle saklandığını anlayın. Satıcıların yapay zeka modeli eğitimi için veri kullanımını düzenleyen katı protokolleri olmalıdır.

Kendi AI araçlarınızı ve uygulamalarınızı oluşturma

Gelişmiş özelleştirme ve rekabetçi farklılaşma için kuruluşlar, önde gelen yapay zeka bulut platformlarından ve araç kitlerinden yararlanarak ihtiyaçlarına göre uyarlanmış kendi özel yapay zeka araçlarını oluşturabilirler.

Özel yapay zeka çözümleri oluşturmanın faydaları

Şirket içi geliştirme, daha sıkı kontrol, güvenlik ve performans ayarına olanak tanır:

• İhtiyaçlarınıza göre uyarlanmıştır : Diğer satıcıların sunmadığı özel işlevlere ulaşmak için modelleri kendi veri kümeleriniz üzerinde eğitin.
• Sıkıca entegre edilmiş sistemler : Yapay zekayı, dahili üretkenlik yazılımı gibi mevcut altyapıya sorunsuz bir şekilde doğrudan yerleştirin.
• Rekabetçi farklılaşma : Rakiplerin kolayca kopyalayamayacağı tescilli yapay zeka yetenekleri stratejik bir avantaj sağlar.

Yapay zeka araçları geliştirme seçenekleri

Geliştiricilerin performanslı yapay zeka uygulamalarını bir araya getirmek için çeşitli yaklaşımları vardır:

• Yapay zeka platformlarından ve API'lerden yararlanma : AWS AI, Microsoft Azure AI ve Google Cloud AI Platform gibi bulut hizmetleri, geliştirmeyi hızlandırmak için önceden eğitilmiş modeller ve otomasyon sunar.
• Özel yapay zeka modellerinin eğitimi : TensorFlow, PyTorch ve Keras gibi çerçeveler, model mimarilerinin sıfırdan programlanmasına ve özel veri kümeleri üzerinde eğitim verilmesine olanak tanır.
• Birden fazla yapay zeka hizmetini bir araya getirme : Çeşitli satıcılardan tahmine dayalı analitik, NLP, bilgisayar görüşü ve diğer yapay zeka mikro hizmetlerinin entegre edilmesi, kapsamlı yetenekler sağlayabilir.

Yapay zeka uygulamaları geliştirmeye yönelik temel adımlar

Geliştirme süreci dikkatli planlama ve sıkı testler gerektirir:

• Planlama hedefleri ve gereksinimleri : Yapay zeka aracının gerçekleştirmesi gereken belirli görevleri ve veri hazırlığına ve model seçimine rehberlik edecek performans kriterlerini tanımlayın.
• Veri hazırlama ve model eğitimi : Veri kümelerini temizleyin, etiketleyin ve bölümleyin. Eğitimi optimize etmek için farklı model türlerini ve mimarileri deneyin ve hiperparametreleri ayarlayın.
• Test etme ve yinelemeli iyileştirme : Çeşitli girdiler ve senaryolar genelinde model performansını kapsamlı bir şekilde değerlendirin. Güvenilirliği artırmak için gereken arıza durumlarını ve ek eğitim verilerini belirleyin.
• Dağıtım ve entegrasyon : Modelleri Docker aracılığıyla kapsayıcıya alın ve API'ler aracılığıyla üretim sistemlerine entegre edin. Herhangi bir bozulmayı tespit etmek için canlı performansı izleyin ve gerektiğinde yeniden ayarlayın.

Yapay zeka araçlarının geleceği ve etkileri

Yapay zeka yetenekleri hızla gelişmeye devam edecek ve endüstrileri dönüştürecek ve işlerin yapılma şeklini yeniden tanımlayacak yeni uygulamalara yol açacak.

Devam eden yapay zeka araştırması ve model ilerlemeleri

Akademi ve teknoloji firmaları büyük bir hızla yeni teknikler geliştiriyor:

• Sürekli genişleyen model yetenekleri : Modeller daha karmaşık mantık, muhakeme ve sağduyu konusunda uzmanlaşacaktır. Örneğin, Anthropic'in Claude'u yardımsever, zararsız ve dürüst olmayı amaçlıyor.
• Artan muhakeme ve bağlamsal farkındalık : Yapay zeka, DARPA'nın KAIROS programı gibi açıklanabilirlik, nedensellik ve bağlamsal adaptasyon konularında daha iyi hale gelecektir.
• Farklı veri türlerinden yararlanan çok modlu yapay zeka : Modeller, dünyayı daha kapsamlı bir şekilde anlamak için doğal dil, bilgisayar görüşü, ses ve diğer yöntemleri bir araya getirecek.

Sorumlu yapay zeka kullanımını düzenleme

Yapay zeka sistemlerinin potansiyel dezavantajlarını önlemek için korkuluklara ihtiyaç duyulacaktır:

• Etik yapay zeka için yönergeler : IEEE ve Yapay Zeka Ortaklığı gibi kuruluşlar, adil, hesap verebilir ve şeffaf yapay zeka tasarımı için standartlar geliştiriyor.
• Olası kötüye kullanımın izlenmesi : Tespit sistemleri, zararlı Deepfake'leri ve kimlik avını tespit edecektir. Kanunlar, kabul edilebilir yapay zeka uygulama alanlarını düzenleyecektir.

Yapay zeka teknolojisinin demokratikleştirilmesi

Kod gerektirmeyen araçlar, herkesin teknik uzmanlık gerektirmeden yapay zekadan faydalanmasına olanak tanıyacak:

• Bireyleri ve küçük işletmeleri güçlendirmek
• Sezgisel uygulamalar, üretkenliği artırmak için içerik, kontrol panelleri, sohbet robotları ve daha fazlasının oluşturulmasına olanak tanıyacak.
• Yeni Uygulamaları ve kullanım örneklerini otomatikleştirme
• Yapay zeka daha fazla sektöre ve sürece nüfuz ederek bilim insanlarına, avukatlara, sanatçılara ve daha fazlasına yardımcı olacak.

Ana noktaların özeti

• Yapay zeka araçları, makine öğrenimi, NLP ve bilgisayarla görme teknolojileri aracılığıyla çalışma şeklimizi değiştiriyor. Evlat edinme artıyor.
• Önde gelen platformlar yazma, görsel medya oluşturma, veri analizi, sohbet robotları ve daha fazlasını mümkün kılar.
• İşletmeler yapay zekayı pazarlama, müşteri hizmetleri, operasyonlar ve İK için kullanıyor. Özel çözümler stratejik avantajlar sağlayabilir.
• Çözümleri seçerken yetenekleri, entegrasyonu, fiyatlandırma modellerini ve güvenliği dikkatlice değerlendirin.
• Dikkatli planlama ve testlerle kuruluşlar, bulut platformlarından ve API'lerden yararlanarak kendi yapay zeka uygulamalarını geliştirebilirler.

Kuruluşlar ve kullanıcılar için önemli çıkarımlar

• İçerik oluşturma, kişisel yardım ve veri içgörüleri için önde gelen yapay zeka araçlarını deneyin.
• Otomasyon ve büyütme fırsatlarını belirlemek için süreçleri denetleyin. Yüksek değerli ve tekrarlanan görevlere öncelik verin.
• Küçük başlayın, faydaları ölçün ve ilk dağıtımlardan öğrenin. Dahili beceriler ve altyapı oluşturun.
• Yapay zeka sistemlerinin sorumlu bir şekilde test edilmesi ve devreye alınması için yönetişim uygulamaları geliştirin. Önyargı ve kötüye kullanım risklerini sürekli olarak izleyin.

Yapay zekanın vaadi üzerine son düşünceler

Yapay zeka, insan seviyesindeki yeteneklere ulaşıyor ve angaryadan kurtulurken daha fazlasını başarmamızı sağlıyor. Ancak bu teknolojinin yaşamları zenginleştirmesini sağlamak için dikkatli bir gözetim gereklidir.

İlerlemesine rehberlik eden etik temellerle yapay zeka, daha iyi bir gelecek için muazzam yaratıcılığın ve üretkenliğin kilidini açabilir.

SSS

Popüler yapay zeka araçlarına ve uygulamalarına bazı örnekler nelerdir?

• Önde gelen yapay zeka araçları ve platformları, yazma asistanları (Jasper, Cohere), yapay zeka sohbet robotları (MobileMonkey, Intercom), yapay zeka medya üretimi (DALL-E, Hotpot.ai), veri analitiği (Alteryx, Sinequa) ve özel yapay zeka geliştirme çerçeveleri (Alteryx, Sinequa) gibi kategorileri kapsar. TensorFlow, PyTorch).

Yapay zeka araçları işime veya kariyerime nasıl fayda sağlayabilir?

• Yapay zeka, süreçleri otomatikleştirerek, müşteri hizmetleri sağlayarak, reklam ve içerik oluşturarak, veri analizlerini ortaya çıkararak ve daha fazlasını yaparak işletmelere fayda sağlayabilir. Kariyerlerde yapay zeka üretkenliği, yaratıcılığı, karar almayı ve işbirliğini geliştirebilir.

Yapay zeka araçlarıyla ilgili hangi risklerin veya dezavantajların farkında olmalıyım?

• Potansiyel riskler arasında veri/modellerdeki önyargılar, insan işlerinin kaybı, gizlilik ihlalleri, yanlış bilgilerin yayılması ve güvenlik açıkları yer alır. Bu endişeleri gidermek için proaktif olarak kılavuzlar ve izleme sistemleri geliştirmeliyiz.

Farklı yapay zeka platformlarını nasıl değerlendirip doğru olanı nasıl seçebilirim?

• Temel seçim kriterleri arasında yetenekler, doğruluk, entegrasyonlar, ölçeklenebilirlik, kullanım kolaylığı, modelin özelleştirilebilirliği, geliştirici kaynakları, veri hakları ve güvenlik, müşteri desteği ve fiyatlandırma modeli yer alır. Özel kullanım senaryolarınız için özel olarak tasarlanmış araçlara öncelik verin.

Özel yapay zeka araçları geliştirmek için hangi uzmanlık gereklidir?

• Yapay zeka uygulamaları oluşturmak, matematik, istatistik, programlama (Python, R) ve makine öğrenimi çerçeveleri (TensorFlow) gibi güçlü veri bilimi becerileri gerektirir. Veri Mühendisleri, ML Araştırmacıları ve Mühendisleri, Arka Uç Geliştiricileri ve UX Tasarımcıları dahil olmak üzere birçok rol söz konusudur. Önceden oluşturulmuş modüllerden ve platformlardan yararlanmak, geliştirmeyi hızlandırabilir.

Bu konuda herhangi bir düşünceniz var mı? Yorumlarda bize bir satır bırakın veya tartışmayı Twitter veya Facebook'umuza taşıyın.

Editörlerin Önerileri:

sponsorlu

EPOMAKER'in LEOBOG klavyesi kristal netliğinde ve sürükleyicidir

sponsorlu

GEEKOM'un Mini IT11 PC'si boyut olarak küçük, performans açısından büyük

sponsorlu

Feker Plus rahat ve kompakt bir oyun klavyesidir

Açıklama: Bu sponsorlu bir gönderidir. Ancak görüşlerimiz, incelemelerimiz ve diğer editoryal içeriklerimiz sponsorluktan etkilenmez ve objektif kalır .