İnsanlar yapay zekanın dallarını aradığında genellikle terimlerle dolu akademik şemalara rastlar. Bu bir öğrenci için işe yarar, ama bir dükkan sahibi ya da klinik yöneticisi daha pratik bir şey ister: her dal ne yapar, bugün nerede karşımıza çıkar ve kendi projemde nasıl kullanırım.
Bu rehber ana dalları sade bir dille anlatır, her biri için gerçek bir kullanım örneği verir ve sonucu kod yazmadan Uttra'dan nasıl isteyeceğinizi gösterir.
Yapay zeka tek bir şey değil, bir alanlar ailesidir: makine öğrenmesi, dil, görüntü, ses ve üretim. Bir işletme sahibi için doğru soru hangi dalın en gelişmiş olduğu değil, hangisinin müşterinizin sorununu çözdüğüdür; neredeyse hepsi ne istediğinizi anlatarak bir siteye ya da uygulamaya eklenebilir.
Makine öğrenmesi: örneklerden öğrenmek
Makine öğrenmesi modern yapay zekanın çoğunun temelidir. Kuralları elle yazmak yerine sisteme çok sayıda örnek verirsiniz ve o kalıpları kendisi bulur. Spam filtreleri, ürün önerileri ve talep tahminleri böyle çalışır.
Bir projede nadiren kendi modelinizi eğitirsiniz. Var olan bir modeli verilerinize bağlarsınız; örneğin sepetindeki ürünle birlikte diğer alıcıların seçtiği ürünleri müşteriye göstermek gibi.
- Denetimli öğrenme: örnekler doğru cevabıyla gelir, örneğin spam ya da spam değil diye etiketlenmiş e-postalar.
- Denetimsiz öğrenme: sistem benzer şeyleri kendi başına gruplar, örneğin müşteri segmentleri.
- Pekiştirmeli öğrenme: sistem eylemler deneyip ödül alarak gelişir; oyunlarda ve robotlarda yaygındır.
Doğal dil işleme: metni anlamak ve yazmak
Bu dal yazılımın insan dilini okumasını, özetlemesini, çevirmesini ve cevaplamasını sağlar. Sohbet botlarının, cümleyi anlayan aramanın ve sık sorulan sorulara otomatik yanıtların arkasında bu vardır.
Arapça projelerde lehçe desteğini kontrol edin. Düzgün resmi Arapça yazan bir model, müşterilerin gerçekte nasıl yazdığını kaçırabilir; bu yüzden kısa Körfez ifadeleri ve Arapça-İngilizce karışık cümleler gibi gerçek mesajlarla test edin.
Bilgisayarlı görü: görüntüleri anlamak
Görü sistemleri nesneleri tanır, fotoğraftaki yazıyı okur, kaliteyi kontrol eder, yüzleri ya da belgeleri algılar. Bir mağaza müşterinin fotoğraf yükleyerek benzer ürünü bulmasını sağlayabilir, bir klinik taranmış bir sayfadan formu okuyabilir.
İnsan görüntülerini dikkatle ele alın. İzin isteyin, yalnızca gerekeni saklayın ve size uygulanan gizlilik kurallarına uyun.
Ses ve üretken yapay zeka: duymak, konuşmak, yaratmak
Ses yapay zekası sesi metne, metni sese çevirir; sesli notlarda, arama özetlerinde ve erişilebilirlikte işe yarar. Üretken yapay zeka bir adım ileri gider ve yeni içerik üretir: metin, görsel, müzik ve hatta çalışan kod.
Üretken araçlar, programlama bilmeyen birinin bir siteyi anlatıp kurulduğunu görebilmesinin nedenidir. Güçlüdürler ama kusursuz değildirler; müşteriler görmeden önce ürettiklerini mutlaka gözden geçirin.
Projeniz için dal nasıl seçilir?
Sorundan başlayın. Müşteriler gün boyu aynı soruları soruyorsa dile ihtiyacınız var. İnsanların görünüşe göre bulmak istediği ürünler satıyorsanız görüye ihtiyacınız var. Elinizde çok sayıda geçmiş sipariş varsa ve neyin satacağını tahmin etmek istiyorsanız, verileriniz üzerinde makine öğrenmesine ihtiyacınız var.
Sonra Uttra'ya gündelik dille söyleyin: "Çalışma saatlerimiz, fiyatlarımız ve teslimat hakkındaki soruları Arapça ve İngilizce yanıtlayan, cevabı bilmediğinde WhatsApp düğmesi sunan bir sohbet asistanı ekle." Siz sonucu anlatırsınız, dal sizin yerinize seçilir.