Yapay Zeka Veri İle Çalışır (1 Görüntüleyici)

Modern yapay zeka (YZ), özellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanları, veri olmadan var olamaz. Veri, YZ modelleri için adeta yakıttır. Yeterli ve kaliteli veri olmadan, bir YZ modeli doğru dürüst öğrenemez, anlamlı desenler bulamaz ve güvenilir tahminler yapamaz.

Neden Veri Önemli?

Geleneksel yazılımların aksine, YZ modelleri belirli kurallarla açıkça programlanmaz. Bunun yerine, örneklerden veya veri kümesi içindeki ilişkilerden öğrenirler. Ne kadar çok ve çeşitli veri görürlerse, o kadar iyi öğrenme ve genelleme yeteneği kazanırlar. Bu nedenle büyük veri çağının başlaması, son yıllardaki YZ ilerlemesinin ana nedenlerinden biridir.

Ne Tür Veri Kullanılır?

YZ eğitiminde birçok farklı türde veri kullanılır:

• Yapısal Veri: Tablolar halinde düzenlenmiş, kolayca kategorize edilebilen verilerdir (örneğin müşteri bilgileri, finansal işlem kayıtları).
• Yapısal Olmayan Veri: Metin belgeleri, görüntüler, ses kayıtları, videolar gibi önceden tanımlanmış bir yapıya sahip olmayan verilerdir. Doğal Dil İşleme ve Bilgisayarlı Görü gibi alanlarda kritiktir.
• Yarı Yapısal Veri: XML veya JSON gibi etiketler veya işaretleyiciler içeren ancak katı bir tablo yapısına sahip olmayan verilerdir.

Çoğu makine öğrenmesi görevi için, YZ modeline neyi öğrenmesi gerektiğini göstermek amacıyla etiketli veri (girdi-çıktı çiftleri belirli bir etiketle eşleştirilmiş) gerekir.

Veri Nasıl Toplanır ve Hazırlanır?

Veri toplama, sensörlerden, veritabanlarından, web sitelerinden veya manuel olarak yapılabilir. Ancak veriyi toplamak yeterli değildir. YZ eğitimi için verinin hazırlanması gerekir. Bu, veriyi temizleme (eksik veya hatalı kısımları düzeltme), dönüştürme (modelin anlayacağı formata getirme), normalleştirme ve bazı durumlarda etiketleme gibi zaman alıcı adımları içerir. Veri hazırlığı, bir YZ projesinin en çok zaman alan kısımlarından biridir.

Veri Kalitesi Neden Kritik?

YZ dünyasında sıkça söylenen bir söz vardır: "Çöp Girdi, Çöp Çıktı" (Garbage In, Garbage Out - GIGO). Eğer YZ modelini kalitesiz veriyle (eksik, yanlış, tutarsız veya önyargılı) eğitirseniz, model yanlış şeyler öğrenecek ve hatalı veya adil olmayan sonuçlar üretecektir. Güvenilir YZ sistemleri için doğru, tam, tutarlı ve temsili veri hayati önem taşır. Veri yanlılığı, YZ'nin toplumsal sorunlara yol açmasının temel nedenidir.

Zorlukları Neler?

YZ için veriyle çalışmanın bazı önemli zorlukları vardır:

• Gerekli veri miktarını toplama ve depolama maliyeti.
• Özellikle hassas verilerde veri gizliliği ve güvenliği endişeleri.
• Farklı kaynaklardan gelen veriyi entegre etme zorluğu.
• Veri yanlılığını tespit etme ve azaltma.
• Etiketli veri oluşturmanın maliyeti ve zaman alıcılığı.
• Verinin sahipliği ve paylaşımıyla ilgili yasal ve etik konular.

Sonuç

Veri, modern yapay zekanın kalbidir. YZ'nin yetenekleri, büyük ölçüde eğitildiği verinin miktarına ve kalitesine bağlıdır. Etkili veri yönetimi, etik veri kullanımı, veri gizliliğini koruma ve veri kalitesine odaklanma, güçlü, güvenilir ve adil YZ sistemleri geliştirmek için vazgeçilmezdir. YZ'nin gelecekteki ilerlemesi, büyük ölçüde veriyle nasıl başa çıktığımıza ve ondan nasıl öğrendiğimize bağlı olacaktır.