Yapay zekâ
Yapay zekâ, dil işleme ve örüntü tanıma gibi yöntemleri kapsar. Bir çözümün uygunluğu, yapması gereken somut görevle değerlendirilir.
Bir görevi yapay zekâ yöntemleriyle işlemek
Yapay zekâ, bilgisayar sistemlerinin dil işleme, örüntü tanıma veya içerik üretme gibi görevlerde kullandığı farklı yöntemlerin genel adıdır. Makine öğrenmesi bir alt alanıdır. Bu ad, bir sistemin hangi işi güvenilir biçimde yapabildiğini tek başına anlatmaz.
Varsayımsal bir örnekte model, gelen müşteri e-postalarını teslimat ve fatura konularına ayırır. Ayrımın işe yarayıp yaramadığı uygun örneklerle sınanır. Akıcı bir gerekçe, doğru kategorinin yerini tutmaz.
Otomasyon ise öncelikle bir akışın kendiliğinden çalışmasını anlatır. Zamanlanmış dosya aktarımı yapay zekâ modeli olmadan da otomatikleştirilebilir. Çözüm seçerken somut girdi, istenen sonuç ve hataların nasıl ele alınacağı, yapay zekâ etiketinden daha açıklayıcıdır.
Kaynaklar
İlgili terimler
- Büyük dil modeliBüyük dil modeli, öğrendiği örüntülerle dili işler. Akıcı metin, bilginin doğruluğunu veya güncel şirket verisine erişimi kanıtlamaz.
- Üretken yapay zekâÜretken yapay zekâ metin, görsel veya kod gibi içerikler üretir. Kalite, kullanım amacı ve eldeki dayanaklarla değerlendirilir.
- Metin sınıflandırmaMetin sınıflandırma, metinleri belirlenmiş kategorilere atar. Kategoriler ve birden fazla anlama gelen mesajların işlenişi göreve uygun olmalıdır.
- Model kartıModel kartı; bir yapay zekâ modelinin amacını, dayanaklarını, değerlendirme koşullarını ve bilinen sınırlarını belirli sürüm için belgeler.
- Yapay zekâya hazırlıkYapay zekâya hazırlık; bir proje için amaç, kullanılabilir veri, yetkinlik, sorumluluk ve işletim sürecinin durumunu değerlendirir.
- Bağlam mühendisliğiBağlam mühendisliği, her model çağrısı için uygun talimatları, mesajları, kaynakları ve güncel durum bilgisini hazırlar.
Bu konudaki yazılar
ASES ile Yapay zekâ ve otomasyon
Yapay zekâ asistanları ve otomatik iş akışları