• Buradasın

    Üretken yapay zeka hangi veri ile eğitilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Üretken yapay zeka, geniş ve çeşitli veri kümeleri ile eğitilir 14. Bu veriler arasında şunlar bulunur:
    • Metin 145. Büyük dil modelleri (LLM), makale, kitap ve konuşma gibi metinleri analiz ederek dilin gramer yapısını, kelime dizilimlerini ve anlam ilişkilerini öğrenir 5.
    • Görüntü 145. Görsel odaklı modeller, büyük miktarda görüntü verisini inceleyerek nesneler, renkler ve kompozisyonlar arasındaki ilişkileri öğrenir 5.
    • Ses ve video 45. Üretken yapay zeka, ses ve video üretiminde de kullanılabilir 45.
    Ayrıca, üretken yapay zeka modelleri, başlangıçta denetimsiz öğrenme kullanılarak eğitilir, yani verilerin etiketli olmadığı ve yapay zeka yazılımının açıkça yönlendirilmediği koşullarda eğitilir 1. Ancak, belirli bir işleve bağlı olarak daha küçük veri hacimleriyle ince ayar yapılabilir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. medium.com
        1
      2. smodin.io
        2
      3. patika.dev
        3
      4. learn.microsoft.com
        4
      5. vodafone.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Üretken yapay zeka ne işe yarar?

    Üretken yapay zeka, metin, görüntü, ses gibi farklı veri türlerini işleyerek orijinal içerik oluşturabilen bir yapay zeka teknolojisidir. Üretken yapay zekanın bazı kullanım alanları: Müşteri hizmetleri: Sohbet robotları, daha doğal ve kişiselleştirilmiş etkileşimler sunarak 7/24 erişilebilir müşteri hizmetleri sağlar. Pazarlama ve içerik üretimi: Metin ve görsel tasarımlar oluşturur, kişiye özel pazarlama kampanyaları geliştirir. Yazılım geliştirme: Kod yazma, test etme ve hata giderme süreçlerini hızlandırır. Sağlık hizmetleri: Tıbbi görüntülerde anormallikleri tarar ve doktorlara ilaç önerileri sunar. Eğitim: Kişiselleştirilmiş eğitim içerikleri oluşturur. Hukuk: Teklifler, sözleşmeler gibi yasal belgeler için şablonlar oluşturur. Üretken yapay zeka, verimliliği artırma, maliyetleri düşürme ve müşteri memnuniyetini geliştirme gibi avantajlar sunar.
    5 kaynak

    Yapay zeka için veri seti nereden alınır?

    Yapay zeka için veri seti alabileceğiniz bazı platformlar: Kaggle. UCI Machine Learning Repository. Data.World. Socrata OpenData. Open Data Europe. TÜBİTAK BİLGEM Yapay Zeka Enstitüsü.
    5 kaynak

    Yapay zeka veri kazma nedir?

    Yapay zeka veri kazma, büyük veri kümelerindeki gizli kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri otomatik olarak keşfetme sürecidir. Yapay zeka ile veri kazma süreçleri: Veri hazırlığı. Model seçimi. Eğitim ve test. Bazı kullanım alanları: Pazarlama otomasyonu. Stok yönetimi. Dolandırıcılık tespiti.
    5 kaynak

    Hangi yapay zeka eğitilebilir?

    Tüm yapay zeka türleri eğitilebilir, çünkü yapay zeka, bilgisayar sistemlerinin insan zekasını taklit etmek veya insan benzeri görevleri yerine getirmek için tasarlanan bir teknoloji alanıdır. Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi alt dallara ayrılır ve bu teknikler, sistemlerin veri üzerinden öğrenmesini ve zamanla kendilerini geliştirmesini sağlar. Bazı yapay zeka türleri ve eğitim alanları: Makine Öğrenimi (Machine Learning). Derin Öğrenme (Deep Learning). Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP). Görüntü İşleme (Computer Vision).
    5 kaynak

    Üretken yapay zeka nasıl optimize edilir?

    Üretken yapay zekayı optimize etmek için bazı stratejiler: Kapsamlı ve yapılandırılmış içerik oluşturma. Yapılandırılmış veri kullanımı. NLP odaklı içerik. Bilginin doğruluğu. Konu haritası oluşturma. Veri kalitesine öncelik verme. Hafif ve optimize modeller kullanma. Hyperparameter tuning. Performans izleme ve kalite kontrol.
    5 kaynak

    Hangi yapay zeka verileri analiz eder?

    Çeşitli yapay zeka araçları, farklı türdeki verileri analiz edebilir: Julius AI. TensorFlow. IBM Watson. Microsoft Azure Machine Learning. Google AI Platform. RapidMiner. Tableau AI. ChartGPT. Polymer. Code Interpreter.
    5 kaynak

    Yapay zeka türleri nelerdir?

    Yapay zeka türleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Dar (Zayıf) Yapay Zeka: Belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmış ve eğitilmiştir. Genel Yapay Zeka (AGI): İnsan düzeyinde bilişsel yeteneklere sahip olup, farklı alanlardaki bilgileri anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahiptir. Süper Yapay Zeka (ASI): İnsan zekasını aşan, kendi kendine öğrenen ve gelişen bir yapay zeka türüdür. Reaktif Makineler: Geçmiş deneyimleri saklamaz, belirli görevleri yerine getirmek için tasarlanmıştır. Sınırlı Hafızalı Makineler: Geçmiş deneyimleri veya verileri kısa bir süreliğine saklayabilir. Zihin Teorisi: İnsanların düşüncelerini, duygularını ve niyetlerini anlama yeteneğine sahiptir. Özbilinçli Yapay Zeka: Kendi bilincine ve farkındalığına sahiptir. Ayrıca, derin öğrenme, makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi yapay zeka alt dalları da bulunmaktadır.
    5 kaynak