Kısa bir süre önce AI (Yapay Zeka) ile çalışmaya başlamak, yeni başlayanlar ve küçük işletmeler için çok mümkün değildi. Süreci yürütebilmek için algoritmalarla deneyler yapabilen çok yetenekli veri bilimcileri ve makine öğrenimi uzmanları gerekiyordu. Ancak çok kısa sürede işler değişti. Görüntülerdeki nesneleri tanıyabilen, belgeleri ve metinleri anlayabilen ve kullanıcı verileriniz üzerinde yüksek doğrulukta tahminler yapabilen yapay zeka, artık kolayca kodlama bilgisi olmadan kullanılabilir!
İçerikler
Ne oldu?
Web sitesi yapımında olanla aynı şey. Bir web sitesine ihtiyaç duyduğunuzda her zaman bir geliştiriciye ihtiyacınız vardı. Günümüzde birçok web sitesi, Wix ve Squarespace gibi hizmetlerle neredeyse sürükle ve bırak yöntemiyle yapılmaktadır. Büyük veya karmaşık web siteleri hala geliştiriciler tarafından yapılmaktadır, ancak küçük işletmeler için bir web sitesi oluşturmak, şablonlar ve etrafındaki hareketli bölümler arasında seçim yapmak yalnızca birkaç saat sürer.
Aynısı AI(Yapay Zeka) için de geçerli. Yapay zekanın çoğu neredeyse her zaman aynı birkaç standart algoritmaya dayandığından, AI geliştirme sürecini otomatikleştirmek oldukça basitti, yani artık temelde sürükle ve bırak yöntemiyle yapay zeka yapabileceğiniz anlamına geliyor. Web siteleri gibi, karmaşık çözümlerin hala uzmanlara ihtiyacı var, ancak basit çözümler çoğu insan tarafından kullanılabilir.
Peki o zaman basit olan nedir? Bir yapay zekaya montaj hattında kalite kontrol yapmayı öğretmek istediğinizi varsayalım, böylece sonuçta iade edilecek ürünleri göndermezsiniz. Bu, aslında Wix ve Squarespace’e benzer bir dizi yapay zeka aracı kullanılarak yapılabilir.
Araçlar şaşırtıcı bir şekilde Google, Microsoft ve Amazon gibi büyük teknolojiler tarafından yapılmıyor. Ancak zaten aynı şeyi yapmaya çalışan çok sayıda startup var.
Ofiste şu cümleyi duymanızın çok az bir zaman meselesi olduğuna gerçekten inanıyorum: “Bu sıkıcı bir görev .. Bunun için bir YZ eğiteceğim. Belki hazır olmadan bir kahve yapabilirim. ”
Başlamak için adım adım plan
Benim gibiyseniz, zihniniz, yapay zekaya bu ani kolay erişimle çözebileceğiniz fikir ve problemlerle yarışıyor olabilir. Ama nereden başlayacağınızı da merak edebilirsiniz. İşte başlamak için adım adım bir plan.
Problemini doğru anla
İlk ve belki de en önemli adım, tam olarak hangi sorunu çözmeye çalıştığınızı bilmektir. Gerçeğe benziyor gibi geliyor, ancak sorunlar ortaya çıktığında genellikle hatanın kaynağını bulabileceğiniz yer burasıdır.
Sorunu doğru çözmek için en azından şu adımları izlemelisiniz:
- Tüm olası giriş ve çıkışları tanımlayın
- Kalite hedeflerine karar verin
- Alan uzmanlarını dahil edin. Birçok yönetim kararı vermek kolaydır, ancak operasyonel çalışanı dahil etmezseniz, gerçek bir uygulama olmadan yapay zeka yapma riskini alırsınız.
Verilerinizi toplayın
Buradaki en önemli tavsiye – veri toplamak genellikle yapay zekanın en çok kaynağı gerektiren kısmıdır. Bazı projelerde yalnızca başlarken veri toplamanız gerekir ve bazı projelerde tekrar tekrar veri toplamanız gerekir.
Genellikle ne kadar veriye ihtiyacınız olduğunu önceden bilemezsiniz. Sonuç olarak, bir sonraki adıma erken gitmek ve iyi bir sonuç alıp alamayacağınızı görmek için birkaç kez bir yapay zeka eğitmek mantıklıdır. Ve mükemmel olma hatasına düşmeyin. Diğer tüm iş sistemlerinde olduğu gibi bir yapay zeka da bir sorunu çözmenin bir yoludur ve bunu yaptığında, daha fazla yatırım yapmak için bir neden yoktur.
Veri toplarken aşağıdaki kutuları işaretlediğinizden emin olun:
- Yinelenen veri toplama gerekiyorsa, iş senaryosunu olumlu tutabilmek için veri toplama maliyetini hesapladığınızdan emin olun.
- Verilerinizin mümkün olduğunca tüm olası girişleri kapsadığından emin olun
Eğitin, test edin ve devreye alın
Artık probleminizi biliyorsunuz ve verileriniz var, bu yüzden AI’nızı yapmaya hazırsınız. Başlangıçta yazdığım gibi, zaten verilere sahip olduğunuz için kodlamadan kendi AI’nızı oluşturmanıza izin veren birden fazla araç var. Bu aslında işin kolay kısmı, çünkü bu araçların çoğunda yapmanız gereken tek şey verilerinizi yüklemek ve tek bir düğmeye tıklayarak AI eğitiliyor ve dağıtılıyor. Bu kadar.
Burada dikkat etmeniz gereken tek şey, modeliniz için size verilen kalite puanının, gerçek sunumdan elde ettiklerinizi doğru bir şekilde yansıtmayabileceğidir. Bu yüzden mümkün olduğunca test edin.
Onu izle
Dünyanın dönmeye ve değişmeye devam etme eğilimi var. Şimdi sorunsuz çalışan bir yapay zeka eğitmiş olabilirsiniz, ancak dünya değiştikçe gerçeklikten uzaklaşabilir. Diyelim ki kredi kartı sahtekarlığını tespit edebilen bir AI yaptınız. AI’nız sahtekarlığı yakalamaya başlar başlamaz suçlular taktikleri değiştirecek. Bu sorunu tanımak ve önlemek için verilerdeki değişiklikleri izlemek önemlidir.
Gerçekten o kadar kolay mı?
Zor olan kısım aslında problem ve verilerdir. Sorunun özüne inmek ve yapay zekanın uygun bir çözüm olup olmadığını bilmek, diğer çözümlerden biraz daha zordur, çünkü alan çok yeni ve herhangi birinin çok deneyimli olması nadirdir.
Belirtildiği gibi, veriler aynı zamanda genellikle en pahalı kısımdır ve bu genellikle göz ardı edilir. Ancak bu bir rekabet avantajına dönüştürülebilir. Rakiplerinizden daha kaliteli ve / veya daha ucuz veri toplamanın bir yolunu bulabilirseniz, başarı için harika bir durumunuz var.
Yapay zeka modellerinizi mevcut yazılıma bağlamak hala biraz bürokrasi gerektirir. BT her zaman BT olacak ve AI bu kategoride. Belirsizlik içerir ve AI’nızı diğer sistemlerle entegre ederken, çabayı başlangıçta düşündüğünüzden daha zor hale getiren sorunlar ortaya çıkabilir.
