İçerik
- Kendi Kendini Süren Otomobiller
- Ağ verimliliği
- Siber güvenlik
- Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
- Daha İyi Bir Dünya İnşa Etmek
- İşletme ve Reklamcılık
Kaynak: Peshkova / iStockphoto
Paket servisi:
Yapay sinir ağları biraz soyut bir kavram gibi görünebilir, ancak bazı güçlü teknolojilerin arkasındaki güçtür.
Her gün, son derece gelişmiş yapay sinir ağları (YSA) ve derin öğrenme algoritmaları milyonlarca sorguyu taramakta ve sonsuz büyük veri akışını kazmaktadır. Pek çok yazılım evinin ürünlerine kattığı sürekli gelişen yapay zekayı (AI) beslemek için gereken bilgileri sağlıyorlar. Makine öğrenmesi, bu yeni bilgisayar tabanlı sentetik zeka bitlerinin, beslenen tüm bilgileri işlediği, beş duyunun da bir insanın dünyayı öğrenmesine ve deneyimlemesine yardımcı olduğu gibi.
Sonunda, tüm bu bilgiler bu AI'lerin bize sorularımıza yeni cevaplar vermesine yardımcı olacak ve insan zihninin aklına gelebileceklerinden daha akıllı olan birçok çözüm için yeterli olur. Peki, sinir ağlarının ve makine öğrenmenin bugün pratikte etkin bir şekilde kullanıldığı bazı örnekler nelerdir? Bir bakalım.
Kendi Kendini Süren Otomobiller
Kendini süren bir arabadan daha fazla "geleceği" hayrete düşüren bir şey var mı? Weve, son 30 yılını elektrikli koyun düşleyen androidlerin şöförsüz araçlara atlayarak kaçtıklarından kaçtığı siberpunk distopya dünyaları hayal ederek geçirdi. Tamam belki bu araçlar da uçmayı başardı, ama sen anladın.
Özerk araçlar artık sadece bir rüya değil. Birçoğu hala sadece prototip olsalar da, bugünlerde kesinlikle gerçekler. Halen 15 devlet destekli projeyi destekleyen U.K. Ulaştırma Departmanı da dahil olmak üzere onlarca farklı şirket bu teknolojiyi yakmak için çok miktarda para yatırdı.
Bu araçlar, makine öğrenmeyerek sürülmezse nasıl sürüleceğini başka nasıl öğrenebilir? Derin öğrenme algoritmaları, bilgisayar geliştiricileri tarafından bilgisayar vizyonunu güçlendirmek, çevreleriyle ilgili tüm ayrıntıları anlamak ve akıllı, insan gibi kararlar almak için kullanılır. Yıllarca insan güdümlü otomobiller, sürüş düzenlerinden yol engellerine, trafik ışıklarına ve yol işaretlerine kadar her şeyi kaydeden bir dizi kamera ve sensörle donatıldı. Şimdi, tüm bu veriler özerk sistemlere bu nesnelerin nasıl tanınacağını ve gerçek bir yolda sürüş sırasında dış uyaranlara nasıl uygun tepki vereceğini "öğretmek" için kullanılıyor. (Daha fazla bilgi için, Özerk Sürüş'teki En Muhteşem 5 AI Gelişmesine göz atın.)
Ağ verimliliği
Ağların verimliliğini optimize etmek ve güvenliklerini iyileştirmek için yapay zeka kullanma fikri 80'lerin başlarına dayanıyor. Bununla birlikte, modern teknolojiler ileriye doğru büyük bir adım attı ve devrim niteliğindeki makine öğrenme algoritmaları, hataları önceden tahmin etmek ve zamanlama düzeltmeleri gibi karmaşık görevleri sıradan gerçekleştirebilir.
AI, trafik verilerini özerk bir şekilde analiz ederek en çok ihtiyaç duyulan yere ağ kaynaklarını tahsis etmede son derece etkilidir ve kendilerini ağ mimarisine bağlı pek çok şey interneti (IoT) cihazıyla entegre etmek için gereken çevikliğe sahiptir. Sonuçta hiç kimse bir makineyle diğer bir makineden daha iyi konuşamaz. İnsanların besin zincirine geri döndüklerini duyabiliyoruz, değil mi?
Siber güvenlik
YSA'lar ayrıca, kuruluşları DDoS ve kötü amaçlı yazılım gibi çeşitli saldırı türlerinden korumak için de kullanılabilir. Kötü amaçlı yazılımın kendisi büyük bir sorundur, her gün en az 325.000 yeni kötü amaçlı dosya oluşturulmaktadır. Ancak, dosyaların yüzde 10'undan fazlası yinelemeden yinelemeye değişmediğinden, bu varyasyonları tahmin edebilen algoritma tabanlı öğrenme modelleri, hangi dosyaların kötü amaçlı bir şekilde hatasız olduğunu tespit edebilmektedir.
Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
Hiç kimse yazılım kalitesiyle ilgilenmediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
AI, siber güvenlikteki insanlardan daha iyidir, çünkü saldırıları tespit etmek ve ihlallere tepki vermenin en iyi yolunu analiz etmek için gereken en karmaşık süreçleri otomatikleştirirler. Daha genel olarak, sinir ağları, kaba kuvvet saldırıları, olağandışı başarısız oturum açma ve dosya sızması gibi potansiyel olarak zararlı etkinlikleri tanımlamak için ağ trafiğindeki herhangi bir değişikliği veya anomaliyi tespit etmek için kullanılabilir.
Açıkçası, bilgisayar korsanları, saldırganlarla savunmacılar arasında bitmeyen bir silahlanma yarışında güvenlik yazılımlarını aldatmak ve güvenlik açıklarından yararlanmak için kendi uyarlanabilir AI'larını geliştirmeye başladı. Bununla birlikte, bütün bunlar aslında savaş alanında her gün konuşlandırıldıkları akıllı ve akıllı AI'lere fayda sağlıyor. (AI'nın gerçek dünyadaki suçla nasıl mücadele ettiğini görmek için AI'nın Suça Karşı Mücadelede Nasıl Yardımcı Olduğunu görün.)
Daha İyi Bir Dünya İnşa Etmek
Teknolojiye karşı çıkanların geleneksel korkularından biri, makinelerin nihayetinde insan emeğinin yerini alacak ve milyonlarca insanı yoksulluğa sürükleyeceği yönündedir. Nitekim, makine öğrenme ve sinir ağları aslında birçok hükümetin daha iyi, daha adil ve daha adil bir toplum kurmasına yardımcı olmaktadır. Ve birkaçı, gelecekte ülke çapındaki kararların makineler tarafından alınacağını rahatsız edici bulsa da, her zaman insan yapımı birçok kararın sonuçta bu kadar akıllı olmadığını ispatlayabiliriz. Makine kararları her zaman nötr ve tarafsızdır, en azından Skynet onları yapmaya başladığında
Belçika'da, bir iş bulma ve meslek kurumu genç işverenlerin işsizliğini azaltmak için IBM'in yazılım tabanlı bir çözümünü hazırladı. Makine öğrenmeye dayalı model, her potansiyel aday için işsizlik süresini tahmin etmek için geçmiş verileri analiz edebiliyorken, hükümetleri ekonomiyi gerçekte gerçekten ihtiyaç duydukları kaynaklara sınırlı bir şekilde yönlendirmek için yeni ve akıllı yollar geliştiriyor.
Kolombiya'da, Instituto Colombiano de Bienestar Familiar, yoksul aileleri ve yoksul çocukları korumak için yardım ve hizmetler sunan yerel bir sosyal yardım kuruluşudur. Bütçeleri son derece kısıtlıdır, ancak onbinlerce yetersiz beslenen çocuğa beş milyondan fazla diyet takviyesi ve yiyecek tayini sağlamayı başardılar. Nasıl? Eh, prediktif analitik ve mikro hedefleme yazılımı, bu organizasyonun Kolombiya’nın en fakir ve en uzak bölgelerine ulaşmasına yardımcı olmak için gerekli optimizasyon derecesini sağlar.
Ancak bu, makinelerin insanlara daha azla nasıl daha fazlasını yapmaları gerektiğini öğrettiği tek durum değil. Hollanda'da, çevre koruma kuruluşu DCMR Milieudienst Rijnmond, çevresel tehlikeleri gerçek zamanlı olarak tespit edip değerlendirebilen makine öğrenme sensörleriyle donatılmış yeni bir çözüm kullandı. Derin öğrenme algoritmaları daha sonra temel riskleri belirleyebilir ve aciliyete göre sıralayabilir, kaynakları en çok ihtiyaç duydukları yere yönlendirebilir ve kamu güvenliğini artırabilir.
İşletme ve Reklamcılık
Kişiselleştirilmiş ürün önerileri: Bu sadece bir kelimeyle özetlenebilir (iyi… üç). Google’da veya başka herhangi bir arama motorunda bir şey aradığımızda, sonunda bunlar hakkında kesin bir şekilde hedeflenmiş reklamlar görmeye başlıyoruz. Yazılım, ilgi alanlarımızın ne olduğunu ve bu kadar çok istediğimiz bu son derece ucuz malları almaya bizi nasıl ikna edebileceğini nasıl iyi anlayabilir?
Bir kez daha, derin öğrenme cevaptır. Bu yüksek oranda reaktif programlar, bir sayfada bulunanların hiçbiri ihtiyaçlarımızı karşılamadığında, arama sonuçlarının iki sayfasına atladığımız zamanlar gibi davranışlarımızı izleyerek öğrenirler. Makineler, hiçbir insan analistinin ulaşmayı ümit edemediği bir hızla müşterilerin alışkanlıkları ve tercihleri hakkındaki demografik verileri kırabilir ve fiyatlandırmayı, teklifleri, müşteri deneyimini ve karlılığı optimize etmek için tüketebilir. AI'ların ve akıllı algoritmaların en büyük sevgililerinden birinin Amazon'un kendisinden başkasının olmadığını kimse şaşırtmamalıdır.
Yine de perakende devi, hizmetlerini birçok yönden optimize etmek için gelişmiş sezgisel tarama kullanıyor. Jeff Bezos yaratığının bu kadar başarılı olmasının sebeplerinden biri, aslında lojistik planlamasının şaşırtıcı verimliliği. Walmart ve Honda gibi diğer devlerin yanı sıra pek çok küçük-orta ölçekli işletme ve fabrika, sipariş yönetimi, stoklama, stok kontrolü ve depolama yönetimi konusunda makine öğrenmesi uygulayarak verimliliklerini büyük ölçüde artırdı. AI'ler, örneğin garanti kayıt kartlarının serbest alanlarındaki kalıpları belirleyerek montaj hattının içindeki ve dışındaki kalite sorunlarını tespit etmede inanılmaz derecede iyidir.
En yeni dijital teknolojilerin çoğunun birçok tembel insana öğrenme, iletişim kurma ve gerçek hayatla etkileşime girme yeteneklerini atmalarına yardımcı olduğu bir çağda yaşıyoruz. İronik olarak, bu aynı teknolojiler yapay zekanın büyümesine ve inanılmaz bir hızla ilerlemesine yardımcı oluyor.
Tıpkı her gün yeni şeyler öğrenmeye hevesli olan genç ve gelecek vaat eden çocuklar gibi, makinelerimiz halen "okula devam ediyor". Sadece kendi öğrenme yöntemlerini inşa edip mükemmelleştirebilecekleri ve üniversite aşamalarına gelebilecekleri günü sabırsızlıkla bekleyebiliriz, ancak bu arada, zaten elde ettikleri hedefler şaşırtıcı.