• Buradasın

    Trendyol yapay zeka ile ne yapıyor?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Trendyol, yapay zeka teknolojisini iki ana alanda kullanmaktadır: e-ihracat ve ürün geliştirme süreçleri.
    1. E-ihracat: Trendyol, satıcıların dil bariyerini aşmak için yapay zeka temelli dil modeli Trendyol LLM'i geliştirmiştir 23. Bu model, Türk üreticilerin uluslararası pazarlarda daha kolay ticaret yapmalarını sağlamaktadır 2.
    2. Ürün Geliştirme: Trendyolmilla 2024 İlkbahar/Yaz sezonu koleksiyonunda yapay zekadan yararlanılmıştır 2. Yapay zeka, kumaş türünden renklere kadar farklı verileri şekillendirerek üç boyutlu tasarımlar ortaya koymakta ve tasarımcılara ilham verici öneriler sunmaktadır 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Trendyol'da hangi yapay zeka kullanılıyor?

    Trendyol'da kullanılan yapay zeka teknolojileri şunlardır: 1. Trendyol LLM: Trendyol'un geliştirdiği yerli yapay zeka dil modeli, e-ihracatta satıcıların dil bariyerini ortadan kaldırmak için kullanılıyor. 2. Yapay Zeka Destekli Ürün Geliştirme: Trendyolmilla koleksiyonunda yapay zeka, kumaş türü, renkler ve tasarım önerileri gibi süreçlerde kullanılarak yenilikçi koleksiyonlar oluşturuluyor. 3. Yapay Zeka Asistanı AITEN: Trendyol Hızlı Market'te müşteri sorularına yanıt veren ve çeşitli önerilerde bulunan yapay zeka asistanı.

    Genel yapay zeka nedir?

    Genel yapay zeka (General AI), bilgisayar sistemlerinin tüm zihinsel görevlerde insanlardan daha başarılı olması anlamına gelir. Bu tür bir yapay zeka, karmaşık sorunları çözebilir, belirsiz durumlarda karar alabilir ve mevcut durumu değerlendirirken önceki bilgilerinden yararlanabilir. Genel yapay zekanın, yaratıcılık ve hayal gücü açısından insanlarla aynı düzeyde olacağı ve dar yapay zekaya göre çok daha geniş bir görev yelpazesini başarıyla yerine getirebileceği düşünülmektedir. Ancak, genel yapay zeka henüz teorik bir kavram olup, tam olarak geliştirilmemiştir.

    Yapay zeka türleri nelerdir?

    Yapay zeka (YZ) türleri genel olarak şu şekilde sınıflandırılabilir: 1. Geleneksel Yapay Zeka: Belirli görevleri otomatikleştirir ve optimize eder, önceden tanımlanmış kurallara ve algoritmalara dayanır. 2. Tahmine Dayalı Yapay Zeka: Geçmiş verilerin analizine dayanarak sonuçları tahmin eder. 3. Konuşma Temelli Yapay Zeka: İnsanlar ve makineler arasında doğal dil etkileşimlerini kolaylaştırır, sohbet robotlarını ve sanal asistanları mümkün kılar. 4. Üretken Yapay Zeka: Metin, görüntü, kod ve diğer çıktıları oluşturur, denetimsiz öğrenme teknikleri kullanır. 5. Derin Öğrenme: Bilgiyi katmanlar halinde işleyen ve karmaşık problemleri çözebilen yapay zeka modelidir. 6. Uzman Sistemler: Belirli bir alanda bilgi bazlı karar verme yeteneğine sahiptir. Ayrıca, dar yapay zeka, genel yapay zeka ve süper yapay zeka gibi daha geniş sınıflandırmalar da mevcuttur.

    Yapay zeka nedir ve örnekleri?

    Yapay Zeka (YZ), bilgisayar sistemlerinin insan zekasına benzer şekilde öğrenme, düşünme ve analiz yapma yeteneklerine sahip olmasıdır. Bazı YZ örnekleri: 1. Dijital Asistanlar: Siri, Google Asistan ve Alexa gibi sesli asistanlar, kullanıcılarla etkileşime geçerek soruları yanıtlar, müzik çalar, mesaj yazar ve hava durumunu söyler. 2. Otonom Araçlar: Kendi kendini süren otomobiller, çevrelerini algılayarak trafikte güvenli bir şekilde hareket eder. 3. E-Ticaret Önerileri: Çevrimiçi alışveriş platformlarında, müşteri davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunar. 4. Tıp ve Sağlık: YZ, tıbbi görüntüleri analiz ederek hastalıkların teşhisine yardımcı olur ve gen terapisi gibi alanlarda kullanılır. 5. Google Çeviri: Farklı dillerdeki metinleri çevirerek yabancı dil anlayışını geliştirir.

    Yapay zeka ile satış nasıl yapılır?

    Yapay zeka ile satış yapmak, çeşitli alanlarda kullanılarak iş süreçlerini optimize eder ve müşteri deneyimini iyileştirir. İşte bazı yöntemler: 1. İçerik Üretimi: Yapay zeka, ürün, hizmet ve blog içerikleri üreterek maliyetleri düşürür. 2. Canlı Destek: Chat botlar aracılığıyla müşteri hizmetleri sunarak satışları artırır ve iş yükünü azaltır. 3. Kişiselleştirme: Müşteri verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün önerileri ve pazarlama kampanyaları oluşturur. 4. Fiyatlandırma Stratejisi: Yapay zeka, ürün fiyatlarını analiz ederek dinamik fiyatlandırma stratejileri belirler. 5. Stok Yönetimi: Stok seviyelerini izleyerek kritik stok raporu olan ürünleri belirler ve envanter optimizasyonu sağlar. 6. Müşteri Geri Bildirimleri: Müşteri geri bildirimlerini toplayarak memnuniyetsizlik noktalarını iyileştirir. Ayrıca, yapay zeka destekli satış analitiği, veri madenciliği ve makine öğrenimi ile satış tahminlerini daha doğru yapar.

    Yapay zeka gelecekte ne olacak?

    Yapay zekanın gelecekte olması beklenen bazı gelişmeler şunlardır: 1. Çok Modlu Yapay Zeka: Metin, görüntü ve ses verilerini birleştirerek çok boyutlu analizler yapacak ve daha yaygın hale gelecek. 2. Dijital İkiz Teknolojileri: Fiziksel sistemlerin dijital ortamda simüle edilmesi, yapay zeka ile bütünleştirilerek fabrika otomasyonu, akıllı şehirler ve enerji sektöründe daha etkili kullanılacak. 3. Kuantum AI: Kuantum mekaniği prensiplerini kullanarak karmaşık problemleri çözme kapasitesi sunacak ve birçok sektörde dönüşüm yaratacak. 4. Yapay Genel Zeka (AGI): İnsan zekasına benzer bir seviyeye ulaşan yapay zeka sistemleri, öğrenme hızlarını artıracak ve farklı alanlarda bağımsız kararlar alabilecek. 5. Sağlık Teknolojileri: Tanı ve tedavi süreçlerini dönüştürerek kişiselleştirilmiş tedavi planları, genetik analizler ve robotik cerrahi gibi alanlarda daha belirgin rol oynayacak. 6. Siber Güvenlik: Yapay zeka, siber saldırıları anında tespit edip önleme kapasitesine sahip olacak. 7. Eğitim: Yapay zeka destekli öğrenme modelleri yaygınlaşarak öğrenci ihtiyaçlarına özel içerikler sunacak.

    Yapay zeka nasıl çalışır kısaca?

    Yapay zeka (YZ) nasıl çalışır kısaca şu adımlarla özetlenebilir: 1. Veri Toplama: YZ projesinin ilk adımı, sistemin öğreneceği verileri toplamaktır. 2. Veri Hazırlama: Toplanan veriler, gereksiz bilgilerin çıkarılması ve YZ'nin anlayabileceği bir formata dönüştürülmesi için hazırlanır. 3. Algoritma Seçimi: YZ sisteminin verileri nasıl işleyeceğini belirlemek için uygun bir algoritma seçilir. 4. Model Eğitimi: Seçilen algoritma kullanılarak model, verilere dayanarak tahminlerde bulunmayı veya kararlar almayı öğrenir. 5. Model Testi: Eğitimden sonra modelin performansı test edilir ve yeterince doğru değilse daha fazla eğitim alması gerekebilir. 6. Dağıtım: Model eğitilip test edildikten sonra gerçek dünyadaki bir uygulamaya dağıtılır. 7. Sürekli Öğrenme: YZ sistemleri, zaman içinde öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahiptir, bu da performanslarını artırmalarına olanak tanır.