• Doğal Dil İşleme (NLP) ve Üretim:
  * Sesli Asistanlar ve Sohbet Robotları: Siri, Google Assistant, Alexa gibi platformlar günlük hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Müşteri hizmetlerinde kullanılan gelişmiş sohbet robotları, insanların sorularını anlama ve bağlamına uygun yanıtlar verme konusunda büyük ilerlemeler kaydetmiştir.
  * Metin Üretimi ve Özetleme: YZ modelleri, haber makaleleri, raporlar, hatta yaratıcı metinler üretebilmekte, uzun metinleri özetleyebilmektedir. Örneğin, finans sektöründe şirket raporlarının otomatik olarak özetlenmesi veya pazarlamada kişiselleştirilmiş içerik oluşturulması gibi.
  * Çeviri Hizmetleri: Anlık ve bağlama duyarlı çeviri yetenekleri, küresel iletişimi kolaylaştırmaktadır.
• Bilgisayar Görüsü:
  * Yüz Tanıma ve Nesne Algılama: Güvenlik sistemlerinden otonom araçlara, medikal görüntülemeden perakendeciliğe kadar geniş bir kullanım alanı bulmaktadır. Örneğin, mağazalardaki raf stoklarını otomatik olarak kontrol eden sistemler.
  * Otonom Araçlar: Çevreyi algılama, engelleri tanıma ve güvenli sürüş kararları alma yeteneği, YZ destekli bilgisayar görüsü sayesinde mümkün olmaktadır.
  * Tıbbi Görüntü Analizi: Kanser teşhisi, hastalık belirtilerinin erken saptanması gibi alanlarda radyologlara ve doktorlara yardımcı olmaktadır.
• Sağlık Sektörü:
  * İlaç Keşfi ve Geliştirme: Yeni moleküllerin tespiti, ilaçların potansiyel yan etkilerinin tahmin edilmesi ve klinik deney süreçlerinin optimize edilmesi.
  * Kişiselleştirilmiş Tıp: Hastaların genetik verileri, yaşam tarzları ve tıbbi geçmişleri analiz edilerek kişiye özel tedavi planları oluşturulması.
  * Hastalık Teşhis ve Tahmini: Tıbbi kayıtlar ve semptomlar üzerinden hastalıkların erken teşhisi ve ilerleyişinin tahmini.
• Finans Sektörü:
  * Dolandırıcılık Tespiti: Anormal işlem kalıplarını belirleyerek dolandırıcılık girişimlerini önleme.
  * Risk Yönetimi: Kredi riski, piyasa riski gibi alanlarda daha doğru tahminler yapma.
  * Algoritmik Ticaret: Piyasa verilerini analiz ederek saniyeler içinde alım satım kararları verme.
• Eğitim:
  * Kişiselleştirilmiş Öğrenme Deneyimleri: Öğrencilerin öğrenme stillerine ve hızlarına göre içerik ve görevler sunma.
  * Akıllı Öğrenim Yönetim Sistemleri: Öğrenci performansını izleme ve geribildirim sağlama.
• Akıllı Şehirler ve Nesnelerin İnterneti (IoT):
  * Trafik Yönetimi: Şehir içi trafik akışını optimize etme, yoğunluk tahminleri yapma.
  * Enerji Yönetimi: Akıllı şebekelerle enerji tüketimini optimize etme.
  * Atık Yönetimi: Atık toplama rotalarını optimize etme.

"Geleceğin dünyasında, YZ'nin sadece büyük şirketlerin değil, her ölçekten girişimin ve bireylerin günlük iş akışlarının ayrılmaz bir parçası olacağını öngörüyoruz." - YZ Uzmanı Ayşe Yılmaz

Genişletmek için tıkla ...

- Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
- Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
- Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning)
- Evrişimsel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks - CNN)
- Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks - RNN)
- Üretici Çekişmeli Ağlar (Generative Adversarial Networks - GANs)

• Veri Gizliliği ve Güvenliği: YZ sistemleri genellikle büyük miktarda kişisel veri işler. Bu verilerin kötüye kullanımı veya siber saldırılara maruz kalması ciddi endişeler yaratmaktadır.
• Algoritmik Önyargı (Bias): YZ modelleri, eğitildikleri verilerdeki önyargıları öğrenebilir ve bu önyargıları kararlarına yansıtabilir. Örneğin, belirli demografik gruplara karşı ayrımcılık yapabilen kredi onay sistemleri.
• Şeffaflık ve Açıklanabilirlik (XAI): Derin öğrenme modelleri "kara kutu" olarak adlandırılabilir; kararlarını nasıl verdikleri tam olarak anlaşılamayabilir. Özellikle kritik uygulamalarda (sağlık, hukuk) bu durum büyük bir sorun teşkil eder.
• İş Kayıpları: Otomasyon ve YZ, rutin işleri üstlenerek bazı meslek gruplarında iş kayıplarına yol açabilir. Bu durum, eğitim ve işgücü politikalarının yeniden düşünülmesini gerektirir.
• Kötüye Kullanım Potansiyeli: YZ teknolojilerinin gözetim, otonom silah sistemleri veya dezenformasyon üretimi gibi kötü niyetli amaçlarla kullanılması riski bulunmaktadır.

• Genel Yapay Zeka (AGI): Mevcut YZ sistemleri dar görevlere odaklanmışken, AGI insan düzeyinde zekaya ve öğrenme yeteneğine sahip olmayı hedeflemektedir. Bu, çok daha karmaşık problemlerin çözülmesini sağlayacaktır.
• Daha Derin İnsan-YZ İşbirliği: YZ, insanları işlerinden tamamen çıkarmak yerine, onlara daha akıllı araçlar ve destek sistemleri sunarak verimliliği artıracaktır. YZ destekli karar destek sistemleri, doktorlara, mühendislere ve yöneticilere daha bilinçli kararlar almalarında yardımcı olacaktır.
• Gelişmiş Robotik ve Otonom Sistemler: Endüstriden evlere, uzay keşfinden afet müdahalesine kadar birçok alanda akıllı robotlar ve otonom sistemler daha da yaygınlaşacaktır.
• Yapay Zeka Destekli Bilimsel Keşifler: YZ, yeni malzemelerin keşfi, genetik araştırmalar ve kozmoloji gibi alanlarda bilim insanlarına büyük ölçekli veri setlerini analiz etmelerinde ve yeni hipotezler üretmelerinde yardımcı olacaktır.
• Etik ve Güvenlik Çerçevelerinin Gelişimi: YZ'nin sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve dağıtılması için uluslararası standartlar ve regülasyonlar daha da olgunlaşacaktır. Güvenli, adil ve şeffaf YZ sistemlerinin geliştirilmesi, geleceğin en kritik konularından biri olacaktır.