Teknolojiyi Daha İyi Anlamanıza Yardımcı Olacak 5 Nöral Ağ Kullanım Vakası

Her gün, oldukça gelişmiş yapay sinir ağları (YSA) ve derin öğrenme algoritmaları, milyonlarca sorgudan tarar ve büyük verilerin sonsuz akışı boyunca kazar. Pek çok yazılım evinin kendi ürünlerine dahil ettiği, sürekli gelişen yapay zekanın (AI) çoğalması için gerekli bilgiyi sağlıyorlar. Makine öğrenimi, yeni doğan bilgisayar tabanlı bu yapay zeka bitlerinin, besledikleri tüm bilgileri işledikleri, beş duyu gibi, bir insan yürümesinin dünyayı öğrenmesine ve deneyimlemesine yardımcı olduğu bir araçtır.

Sonuç olarak, tüm bu bilgiler, bu Yİ’lerin, sorularımıza yeni cevaplar ve insan zihninin tasarlayabileceğinden çok daha akıllı olan birçok çözüm sunmasına yardımcı olmak için yeterli olur. Öyleyse, bugün pratikte sinir ağları ve makine öğreniminin etkili bir şekilde kullanıldığı bazı örnekler nelerdir? Bir bakalım.

Kendi Kendini Sürüş Otomobilleri
Kendi kendini süren bir arabadan daha fazla “geleceği” çığlık atan bir şey var mı? Son 30 yılını, elektrikli koyunları hayal eden androidlerin sürücü olmayan araçlara atlayarak kaptanlardan kaçtığı siberpunk distopik dünyalarını hayal ettik. Tamam, belki de bu araçlar uçmayı başarmıştı, ama konuya dikkat etmelisin.

Otonom araçlar artık sadece bir rüya değil. Çoğu hala sadece prototip olsa da, bugünlerde kesinlikle bir gerçek. Düzinelerce farklı şirket, şu anda 15 devlet destekli projeye destek veren U.K. Ulaştırma Bakanlığı da dahil olmak üzere bu teknolojiyi kullanmak için önemli miktarda para yatırdı.

Bu araçlar, makine öğrenimi ile olmasa bile nasıl sürüleceğini öğrenebilir? Derin öğrenme algoritmaları, bilgisayar geliştiricisine güç sağlamak, çevrelerindeki çevreyle ilgili tüm detayları anlamak ve akıllı, insani kararlar vermek için yazılım geliştiricileri tarafından kullanılmaktadır. Yıllar boyunca, insan güdümlü otomobiller, sürüş desenlerinden yol engellerine, trafik ışıklarına ve yol işaretlerine kadar her şeyi kaydeden bir dizi kamera ve sensörle donatılmıştır. Şimdi, tüm bu veriler, özerk sistemlerin bu nesneleri nasıl tanıyacaklarını ve gerçek bir yolda sürerken dış uyaranlara nasıl uygun bir şekilde tepki verebileceklerini öğretmek için kullanılır. (Daha fazla bilgi edinmek için, Özerk Sürüş’teki 5 En Muhteşem AI Gelişimine bakın.)

Ağ verimliliği
Ağların verimliliğini optimize etmek ve güvenliklerini iyileştirmek için yapay zeka kullanma fikri, 80’lerin başlarına kadar uzanmaktadır. Bununla birlikte, modern teknolojiler ileriye doğru büyük bir sıçrama yaptı ve devrim niteliğindeki makine öğrenimi algoritmaları, hataları ve zamanlama düzeltmelerini tahmin etmek gibi karmaşık görevleri normal bir şekilde yerine getirebilir.

AI, en çok ihtiyaç duyulan ağ kaynaklarını, trafik verilerinin özerk bir şekilde analiz edilmesiyle tahsis etmede son derece verimlidir ve ağ mimarisine bağlı birçok şeyden (IoT) cihazla kendilerini bütünleştirmek için gerekli olan çevikliğe sahiptirler. Hiç kimse, başka bir makineden daha iyi bir makine ile konuşamaz. İnsanların zaten besin zincirine geri döndüğünü duyuyoruz, değil mi?

Siber güvenlik
YSA, kurumları DDoS ve kötü amaçlı yazılım gibi çeşitli saldırı türlerinden korumak için de kullanılabilir. Kötü amaçlı yazılımın kendisi büyük bir sorundur ve her gün en az 325.000 yeni zararlı dosya oluşturulmaktadır. Yine de, dosyaların yüzde 10’undan fazlası yinelemeden iterasyona geçmez, bu nedenle bu varyasyonları tahmin edebilen algoritma tabanlı öğrenme modelleri, hangi dosyaların kötü amaçlı yazılımlar olduğunu doğru bir şekilde algılayabilir.

AI, siber güvenlikteki insanlardan daha iyidir çünkü saldırıları tespit etmek ve ihlallere karşı en iyi tepkiyi analiz etmek için gerekli olan en karmaşık süreçleri otomatik hale getirirler. Daha genel olarak, sinir ağları, kaba kuvvet saldırıları, olağandışı başarısız girişler ve dosya sızması gibi potansiyel olarak zararlı etkinlikleri tanımlamak için ağ trafiğindeki herhangi bir değişikliği veya anomali tespit etmek için kullanılabilir.

Açıkçası, bilgisayar korsanları güvenlik yazılımlarını aldatmak ve saldırganlar ve savunucular arasında hiç bitmeyen bir silahlanma yarışında savunmasızlıklardan yararlanmak için kendi adaptif AI’lerini geliştirmeye başladılar. Bununla birlikte, bunların tümü aslında savaş alanında konuşlandırıldıkları her gün daha akıllı ve daha akıllı olan AI’lara fayda sağlar. (AI’nın gerçek dünyada nasıl suçla savaştığını görmek için bkz. AI, Suçla Mücadelede Nasıl Yardım Ediyor.)

Daha İyi Bir Dünya İnşa Etmek
Teknolojiye karşı çıkanların geleneksel korkularından biri, makinelerin sonunda insan emeğinin yerini alacak ve milyonlarca insanı yoksulluğa sürükleyecek olmasıdır. Nitekim, makine öğrenimi ve sinir ağları aslında birçok hükümetin daha iyi, daha adil ve daha adil bir toplum oluşturmasına yardımcı oluyor. Ve birkaç kişi, gelecekte ülke çapındaki kararların makineler tarafından yapılacağının huzursuz edici olabileceğini düşünürken, insan yapımı birçok insanın her şeyden önce o kadar da akıllı olmadıklarını iddia edebiliriz. Makinelerin kararları daima en azından Skynet’in onları yapmaya başlamasına kadar tarafsız ve tarafsızdır.

Belçika’da, bir istihdam ve meslek ajansı, genç işçiler için işsizliği azaltmak amacıyla IBM yazılım destekli bir çözüm hazırladı. Makine öğrenimi odaklı model, her potansiyel aday için işsizliğin süresini tahmin etmek için geçmiş verileri analiz edebilirken, hükümetin ekonomiyi canlandırmak için gerçekten ihtiyaç duydukları sınırlı kaynakları yönlendirmek için yeni ve akıllı yollar tasarlar.

Kolombiya’da, Instituto Colombiano de Bienestar Familiar, yoksul aileleri ve yoksul çocukları korumak için yardım ve hizmet sağlayan yerel bir refah organizasyonudur. Bütçeleri son derece sıkı olsa da, onlarca binlerce beslenmiş çocuğa beş milyondan fazla diyet takviyesi ve yiyecek unu sağlamayı başardılar. Nasıl? Kestirimci analitik ve mikro hedefleme yazılımı, bu organizasyonun Kolombiya’nın en yoksul ve en uzak bölgelerine ulaşmasında yardımcı olmak için gerekli optimizasyon derecesini sağlar.

Ancak bu, makinelerin insanlara daha azıyla nasıl daha fazla şey yapabileceklerini öğrettiği tek durum değil. Hollanda’da çevre koruma kuruluşu DCMR Milieudienst Rijnmond, çevresel tehlikeleri gerçek zamanlı olarak tanımlayabilen ve değerlendirebilen makine öğrenme sensörleriyle donatılmış yeni bir çözüm kullandı. Derin öğrenme algoritmaları daha sonra anahtar riskleri tanımlayabilir ve bunları aciliyetine göre sıralayabilir, en çok ihtiyaç duydukları kaynakları saptırıp kamu güvenliğini geliştirebilir.

İşletme ve Reklamcılık
Bu sadece bir kelimeyle özetlenebilir (iyi … üç): kişiselleştirilmiş ürün önerileri. Google’da veya başka bir arama motorunda bir şeyler ararken her zaman, bu şeyler hakkında kesin olarak hedeflenmiş bir ton reklam görmeye başlarız. Yazılımlar, çıkarlarımızın ne olduğunu ve bizi bu kadar kötü bir şekilde istediğimiz son derece ucuz malları satın almaya nasıl ikna edeceğimizi çok iyi anlayabildi?

Bir kez daha, derin öğrenme cevaptır. Bu son derece reaktif programlar, sayfa 1’de bulunanların hiçbiri ihtiyaçlarımızı karşılamaması durumunda, arama sonuçlarının iki sayfasına geçtiğimizde davranışlarımızı izleyerek öğrenirler. Makineler, hiçbir insan analistinin ulaşmayı ümit etmeyeceği bir hızda müşterilerin alışkanlıkları ve tercihleri ​​hakkındaki demografik verileri kırıp fiyatlandırma, teklifler, müşteri deneyimi ve kârlılığı optimize etmek için kullanabilir. AI’lerin ve akıllı algoritmaların en büyük sevgililerinden birinin, Amazon’un kendisinden başka biri olmadığı kimseyi şaşırtmamalıdır.

Bununla birlikte, perakende devi, hizmetlerini birçok farklı şekilde optimize etmek için gelişmiş sezgisel yöntemler kullanıyor. Jeff Bezos’un yaratıcısının bu kadar başarılı olmasının nedenlerinden biri, aslında, lojistik planlamasının inanılmaz verimliliğidir. Walmart ve Honda gibi diğer devlerin yanı sıra küçük ve orta ölçekli işletmeler ve fabrikalar, siparişlerin yönetimi, stoklama, stok kontrolü ve depolama alanlarında makine öğrenimini uygulayarak verimliliğini büyük ölçüde artırdı. AI’ler, garanti kayıt kartlarının serbest metin alanlarındaki kalıpları tanımlayarak, montaj hattının içindeki ve dışındaki kalite sorunlarını tespit etmekte son derece iyidir.

En yeni dijital teknolojilerin birçoğunun, tembel insanlara, gerçek yaşamı öğrenmek, iletişim kurmak ve etkileşimde bulunma yeteneklerini göz ardı etmek için yardımcı olduğu bir çağda yaşıyoruz. İronik olarak, bu teknolojiler yapay zekanın büyümesine ve inanılmaz hızlı bir hızla ilerlemesine yardımcı oluyor.

Her gün yeni şeyler öğrenmek isteyen genç ve umut veren çocuklar gibi, makinelerimiz şu anda “okula devam ediyor”. Sadece kendi öğrenme yöntemlerini inşa edip mükemmelleştirebilecekleri ve üniversite evrelerine ulaşabilecekleri günü sabırsızlıkla bekleyebiliriz, ancak bu arada elde ettikleri hedefler yine de şaşırtıcıdır.

You May Also Like

About the Author: wodhack

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir