Yapay zekanın geniş bir uygulama alanı vardır. Kapsamlı bir liste olmasa da yapay zekanın çeşitli kullanım örneklerini vurgulayan bir dizi örneği burada bulabilirsiniz.

ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen büyük bir dil modelidir. GPT-three.5 mimarisine dayanır ve doğal dil sorgularına insan benzeri yanıtlar üretmek için derin öğrenme algoritmaları kullanır.

TensorFlow, PyTorch ve scikit-learn, bu çerçevelere ilişkin örnekler arasında yer alır. Bu çerçeveler, uygulama mimarisinin hayati bileşenleridir ve yapay zeka modellerini kolaylıkla oluşturmak ve eğitmek için gereken işlevleri sunar.

Eğitim için yüksek miktarda veriye erişilebilir. Yapay Zekânın doğru tahminlerde bulunabilmesi için çOkay miktarda veri ile eğitilmesi gerekir.

Mühendislik ekipleri; kaynak taleplerini, mühendislik bakımını ve NRE maliyetlerini azaltmak için de yapay zekadan yararlanır. Daha fazla ayrıntı için C2i Genomics'in AWS HealthOmics'i nasıl kullandığını okuyun.

Bilgisayarlı görü, videolardan ve görüntülerden bilgi ve öngörüler çıkarmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır. Bir bilgisayar, bilgisayarlı görüyü kullanarak görüntüleri tıpkı bir insanın anlayacağı gibi anlayabilir.

Bu alandaki ilerleme, Savunma Gelişmiş Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) gibi ajansları yapay zeka araştırması için fon oluşturmaya yönlendirdi. İlk başta, bu araştırmanın temel amacı, bilgisayarların konuşma dilini yazıya dökerek çevirip çeviremeyeceğini keşfetmekti.

IDP; verileri ayıklamak, sınıflandırmak ve doğrulamak için doğal dil işleme (NLP), derin öğrenme ve bilgisayarlı görü gibi yapay get more info zeka teknolojilerini kullanır. 

Gerçek dünyadan bir örnek olarak C2i Genomics; yüksek ölçekli, özelleştirilebilir genomik işlem hatları ve klinik muayeneler incelemeler için yapay zekadan yararlanıyor. Araştırmacılar, hesaplamalı çözümleri kapsayarak klinik performansa ve yöntem geliştirmeye odaklanabilir.

Kullanıma hazır yapay zeka, kendi kendini onaran otonom veritabanlarını ve çeşitli veri kümelerinde görüntü tanıma ve metin analizi için önceden hazırlanmış modelleri içerir.

ChatGPT, geniş bir metin veri kümesi üzerinde eğitilmiştir ve bu verileri doğal dil sorgularına yanıt üretmek için kullanır. ChatGPT arayüzüne bir mesaj yazdığınızda, girdinizi analiz eder ve eğitim verilerine ve sorunuza dayalı bir yanıt üretir.

Geniş bir bilgi tabanına sahip olan ChatGPT, sadece tanımlamakla kalmaz, aynı zamanda doğru bağlamsal uygunluğu da koruyabilir ve böylece derin öğrenme teknolojisi ve doğal dil işleme alanında büyük bir ilerleme kaydedebilir.

Örneğin, bulut bilişim kullanmıyorlarsa, makine öğrenimi projeleri genellikle hesaplama açısından pahalıdır. Ayrıca inşa edilmeleri karmaşıktır ve yüksek talep gören ancak arzı az olan uzmanlık gerektirir. Bu projelerin ne zaman ve nerede dahil edileceğinin yanı sıra ne zaman üçüncü bir tarafa başvurulacağının bilinmesi, bu zorlukların en aza indirilmesine propertyımcı olacaktır. Makine öğrenimi operasyonlarının makine öğrenimi çalışmalarınıza nasıl propertyımcı olabileceğini öğrenin

Yanıtı değerlendirin ve lawnımcı olup olmadığına karar verin. Yanıttan memnun değilseniz, sorunuzu farklı bir şekilde ifade etmeyi veya yeni bir soru sormayı deneyebilirsiniz.