Menü Kapat

Yapay Zeka Modeli Nedir?

Yapay zeka modeli, yeni verilere dayanarak bilinçli kararlar ve tahminler üretebilen algoritmalar kullanan bilgisayar programlarıdır. Bu programlar, öğrenme, akıl yürütme ve problem çözme gibi genellikle insan zekası gerektiren görevleri, her durum için belirli talimatlar verilmeden yerine getirecek şekilde tasarlanmıştır.

Verileri anlama ve yorumlama konusundaki olağanüstü yetenekleri sayesinde yapay zeka modelleri, üretimden sağlık hizmetlerine kadar pek çok alanda yenilikçi çözümler sunarak yapay zeka endüstrisinin temel taşlarını oluşturur.

Yaygın Yapay Zeka Modeli Türleri:
– Büyük dil modeli (LLM)
– Evrişimsel sinir ağı (CNN)
– Lojistik regresyon modeli
Karar ağacı
– Destek vektör makinesi (SVM)

Yapay Zeka Modeli Nedir?
Yapay Zeka Modeli Nedir?

Yapay Zeka Modeli Nedir?

Yapay zeka modeli, büyük veri kümeleriyle eğitilmiş, insan müdahalesi olmaksızın kalıpları tanıyabilen ve tahminlerde bulunabilen bir bilgisayar programıdır. ChatGPT ile sohbet ettiyseniz veya Netflix’in ne izleyeceğiniz konusunda önerilerini takip ettiyseniz, bir yapay zeka modeliyle etkileşimde bulundunuz demektir.

Çoğu bilgisayar programı belirli görevleri yerine getirmek için kesin talimatlara ihtiyaç duyarken, yapay zeka modelleri aritmetik, tekrarlama ve karar verme süreçlerini kullanarak girdileri çıktılara dönüştüren algoritmalara dayanır. Yapay zeka mühendisi ve kurumsal hediye paketi şirketi Giftpack’in kurucusu Archer Chiang’a göre, algoritmalar yapay zeka modellerine bağımsız düşünme, hareket etme ve öğrenme yeteneği kazandırır. Bu sayede, doğal dil işleme ve bilgisayar görüsü gibi karmaşık ve dinamik sorunları geleneksel programlardan daha etkili bir şekilde çözebilirler.

Yapay zeka modelleri çeşitli şekil ve boyutlarda mevcuttur ve kullandıkları veriler ile karar verme mantıklarına göre farklı yeteneklere sahiptir. Örneğin, büyük dil modelleri (LLM’ler), büyük miktarda metin verisini işleyerek insan benzeri yanıtlar oluşturur ve dil ile ilgili çeşitli görevlerde yardımcı olur. Evrişimli sinir ağları (CNN’ler) ise görüntülerden belirgin desenler ve özellikler çıkarma konusunda uzman olup genellikle görüntü tanıma görevlerinde kullanılır.

Yapay Zeka Modelleri ve Makine Öğrenimi Modelleri

Günümüzde yapay zeka modelleri denildiğinde genellikle makine öğrenimi (ML) veya derin öğrenme (DL) modelleri akla gelir.

Makine Öğrenimi (ML) Modelleri

Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan, verilerden öğrenerek kararlar ve tahminler yapabilmesini sağlayan yapay zekanın bir alt dalıdır. Bu modeller, geçmiş verilerdeki kalıpları tanımlayan algoritmalar kullanarak yeni veriler hakkında çıkarımlar yapabilir ve zamanla performanslarını geliştirebilir.

Örnekler: Karar ağaçları, rastgele ormanlar, doğrusal regresyon ve lojistik regresyon modelleri.

Derin Öğrenme (DL) Modelleri

Derin öğrenme, sinir ağları adı verilen çok katmanlı algoritmalar kullanarak insan beynini taklit etmeye çalışan makine öğreniminin bir alt dalıdır. DL modelleri, büyük miktarda yapılandırılmamış veri içindeki ilişkileri ve kalıpları tanıyarak görüntü ve konuşma tanıma gibi karmaşık görevleri yerine getirebilir.

Örnekler: Büyük dil modelleri, evrişimli sinir ağları (CNN) ve üretken çekişmeli ağlar (GAN).

Yapay Zeka Modelleri Nasıl Çalışır?

Yapay zeka modelleri, veri analizine dayalı olarak kalıpları ve korelasyonları belirlemek için algoritmalar ve istatistiksel yöntemler kullanır ve bu bilgileri sonuçlar çıkarmak ve bilinçli kararlar almak için değerlendirir. Bu süreç üç ana aşamadan oluşur:

1. Veri Toplama ve İşleme

İlk aşama, modelin amacına uygun geniş bir veri kümesinin toplanmasıyla başlar. Örneğin, köpek resimlerini tanıması istenen bir modele, farklı hayvanlarla birlikte binlerce köpek resmi sağlanmalıdır. Bu veriler açık kaynaklardan, internetten veya özel kaynaklardan temin edilebilir. Şirketler ayrıca kendi özel verilerini de kullanabilirler.

Toplanan veriler, kullanılabilir hale getirilmek üzere temizlenir. Bu, hataların veya tutarsızlıkların düzeltilmesini, yinelenen verilerin kaldırılmasını, eksik değerlerin doldurulmasını ve veri girişlerinin standart hale getirilmesini içerir.

Carnegie Mellon Üniversitesi bilgisayar bilimleri profesörü ve DataChat şirketinin kurucusu Jignesh Patel, veri kalitesinin, modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini doğrudan etkilediği için yapay zeka geliştirme sürecinin en kritik aşaması olduğunu belirtiyor. “Yüksek kaliteli veriler, bu modellerin doğru yanıtlar vermesini sağlamak için çok önemlidir.”

Düşük kaliteli veriler ise bir yapay zeka modelini olumsuz etkileyebilir. Veri yönetimi şirketi Confluent’in teknoloji başkanı Andrew Sellers, “[AI modelleri] içeri giren verilerin bir yansımasıdır,” diyor. “Bir modeli önyargılı verilerle eğitirseniz, modelin tahminleri de önyargılı olacaktır.”

2. Eğitim

Sonraki aşama, yapay zeka modelinin eğitilmesidir. Bu, toplanan ve işlenen verilerin modele beslenmesini, test edilmesini ve sonuçların değerlendirilmesini içerir. Eğitim üç şekilde yapılabilir:

Denetimli Öğrenme: Model, etiketli veriler üzerinde eğitilir ve istenen çıktılar belirtilir. Örneğin, bir model, “kedi” veya “köpek” olarak etiketlenmiş görüntülerle eğitilerek bu hayvanları ayırt etmeyi öğrenir.
Denetimsiz Öğrenme: Model, etiketli verilere erişim olmadan, verilerdeki bağlantıları ve eğilimleri kendi başına tanımlar. Örneğin, bir model, müşteri alışveriş davranışını analiz ederek bir sonraki adımda ne satın alınacağını tahmin edebilir.
Takviyeli Öğrenme: Model, çevresiyle etkileşime girerek, doğru çıktılar için ödüller ve yanlış çıktılar için cezalar alarak öğrenir. Yapay zeka araştırmacısı ve Vela Partners’ın genel ortağı Yiğit Ihlamur, “Kurallar hakkında bilgi vermiyorsunuz, sadece bir amaç belirliyorsunuz,” diyor. Örneğin, bir oyunu kazanması gereken bir yapay zeka modelinin, deneme yanılma yoluyla kuralları anlaması ve stratejilerini geliştirmesi gerekir.
Eğitim sırasında, geliştiriciler modelin dahili parametrelerini ayarlar (bu işlem ağırlık ayarı olarak da bilinir) ve model yeterince doğru sonuçlar verene kadar bu süreç tekrarlanır. Model eğitildikten sonra, yeni verilere dayalı olarak tahminler yapabilir ve kararlar alabilir.

3. İzleme ve Bakım

Yapay zeka modeli dağıtıldıktan sonra performansı sürekli izlenir ve güncellenir. Sellers, modellerin önceki görevlerde öğrendiklerini kullanarak, bir çıktının modele geri beslenmesiyle sürekli öğrenmeye devam edebileceğini belirtiyor. “Oluşturulan veriler, sonraki çalıştırmalarda modelin öğrenmesini destekler ve bir tür ‘erdemli geri bildirim döngüsü’ oluşturur.”

9 Yaygın Yapay Zeka Modeli Türü (Kullanım Durumlarıyla)

İşte en yaygın yapay zeka modelleri ve bunların günümüzde nasıl kullanıldıkları:

1. Büyük Dil Modelleri (LLM’ler)

Büyük dil modelleri, insan benzeri metinler oluşturmak için kullanılır. Bu modeller, dil yapısını, dilbilgisini ve kalıpları öğrenmek amacıyla geniş veri kümeleri üzerinde eğitilir. Böylece, verilen bağlama göre bir sonraki kelimeyi veya kelime dizisini tahmin edebilirler. Dilin anlamını ve nüanslarını kavrama yetenekleri, metin oluşturma, dil çevirisi ve içerik özetleme gibi görevlerde başarılı olmalarını sağlar ve bu da onları üretken yapay zeka alanının önemli bir parçası yapar.

Kullanım Örneği: GPT-4, Claude, Gemini ve Mistral Large gibi LLM’ler, popüler AI sohbet robotlarına güç vererek, kullanıcılarla doğal konuşmalar yapma, şiir yazma, kod düzenleme ve daha birçok görevde kullanılmaktadır.

2. Evrişimsel Sinir Ağları (CNN’ler)

Evrişimsel sinir ağları, görsel verileri işlemek ve analiz etmek için kullanılır. CNN’ler, girdi görüntülerinden kenarlar, dokular, renkler ve şekiller gibi önemli özellikleri çıkaran birçok katmana sahiptir. Bu süreç, modelin resmin daha büyük ve anlamlı kısımlarına odaklanarak resmin ne olduğunu belirleyene kadar devam eder.

Kullanım Örneği: CNN’ler, yüz tanıma sistemlerinde kullanılır ve görüntülerden veya video karelerinden alınan yüz özelliklerine göre kişilerin doğrulanmasına veya tanımlanmasına yardımcı olur. Güvenli konumlara giriş izni verme ve akıllı telefonların kilidini açma gibi işlevlerde kullanılabilirler.

3. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN’ler)

Tekrarlayan sinir ağları, sıralı verileri işlemek için kullanılır. RNN’ler, önceki girişlerden gelen bilgileri tutabilen döngüler içerir, bu da onları dil modelleme, konuşma tanıma ve tahmin gibi görevlerde özellikle iyi yapar. Veri noktalarının sırası ve aralarındaki ilişkileri anlamak, doğru tahminler için kritiktir.

Kullanım Örneği: RNN’ler, hisse senedi fiyatlarındaki gelecekteki dalgalanmaları tahmin etmek için geçmiş mali verileri analiz edebilir. Bu, yatırımcıların ve finansal analistlerin daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olur.

4. Üretken Rekabet Ağları (GAN’lar)

Üretken çekişmeli ağlar, iki rakip sinir ağına sahip derin öğrenme modelleridir: üretici ve ayırt edici. Üretici, gerçek verilere benzeyen sahte çıktılar üretirken, ayırt edici bu yapay verileri gerçek verilerden ayırt etmeye çalışır. Bu süreç, yüksek kaliteli sentetik verilerin oluşturulmasını sağlar.

Kullanım Örneği: GAN’lar, deepfake olarak bilinen ve sahnelerde oyuncuların yüzlerini değiştirmek veya oyuncuların görünümünü ve yaşını değiştirmek için kullanılan yapay görsel medya oluşturmak için kullanılır.

5. Lojistik Regresyon Modelleri

Lojistik regresyon modelleri, ikili sınıflandırma görevlerinde kullanılır. Bu modeller, bir dizi bağımsız değişkene dayanarak iki olası sonuçtan birinin olasılığını tahmin eder.

Kullanım Örneği: Bankacılıkta, lojistik regresyon modelleri hileli işlemleri tespit etmek için kullanılır. İşlem miktarı, konumu ve sıklığı gibi verileri analiz ederek, finansal kuruluşların şüpheli etkinlikleri işaretlemesine yardımcı olur.

6. Doğrusal Regresyon Modelleri

Doğrusal regresyon modelleri, belirli bağımsız değişkenlere dayalı olarak bağımlı bir değişkenin değerini tahmin etmek için kullanılır. Bu modeller, girdi verileri arasında bir ilişki kurarak çıktı değerini tahmin eder.

Kullanım Örneği: Gayrimenkul sektöründe, metrekare, konum ve yaş gibi faktörlere dayalı olarak bir evin fiyatını tahmin etmek için doğrusal regresyon modelleri kullanılır.

7. Karar Ağaçları

Karar ağaçları, verileri küçük gruplar halinde düzenlemek ve bu grupları sonuçları tahmin etmek için kullanır. Ağaçtaki her düğüm bir özelliği, dallar ise kararları temsil eder.

Kullanım Örneği: Karar ağaçları, şirketlerin pazar eğilimlerini, müşteri tercihlerini ve rakiplerin tekliflerini analiz ederek kararları basit adımlara ayırmasına yardımcı olur.

8. Rastgele Ormanlar

Rastgele ormanlar, birden fazla karar ağacını birleştirerek daha doğru tahminler yapar. Ormandaki her ağaç, rastgele bir özellik alt kümesi kullanarak sonuca varır ve tüm ağaçların kararları bir araya getirilerek ortalaması alınır.

Kullanım Örneği: Bankacılıkta, kredi geçmişi, gelir düzeyleri ve diğer faktörler dikkate alınarak hangi müşterilerin borçlarını zamanında geri ödeyeceğini tahmin etmek için rastgele ormanlar kullanılır.

9. Destek Vektör Makineleri (SVM’ler)

Destek vektör makineleri, verileri iki gruptan birine ayırmak için ikili sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözer. Verileri ayıran bir çizgi (hiperdüzlem) oluşturarak çalışır ve veri sınıfları arasındaki mesafeyi en üst düzeye çıkarır.

Kullanım Örneği: SVM’ler, biyometrik tanımlama sistemlerinde, ses, yüz, parmak izi, el yazısı ve yürüyüş gibi özelliklere dayalı olarak insanların kimliklerini belirlemek için kullanılır.

Hiçbir yapay zeka modelinin mükemmel olmadığını ve her birinin hatalar yapabileceğini unutmamak önemlidir. Ayrıca, aldıkları kararların nedenini tam olarak anlamak her zaman mümkün olmayabilir.

tr_TRTurkish