• Buradasın

    Yapay zeka veri etiketleme nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zeka veri etiketleme, bir makine öğrenimi modelinin öğrenebilmesi için ham verilerin (görüntüler, metinler, sesler vb.) tanımlanması ve bu verilere anlamlı etiketler eklenmesi sürecidir 3.
    Bu süreçte:
    1. Manuel Etiketleme: İnsanlar verileri etiketleyerek yapay zekanın öğrenmesi için anlamlı bir veri kümesi oluştururlar 14.
    2. Otomatik Etiketleme: Yapay zeka tabanlı araçlar, öğrendikleri kalıplara göre verileri etiketler 4.
    Veri etiketleme, yapay zekanın doğru kararlar verebilmesi ve gerçek dünyada uygulanabilmesi için kritik öneme sahiptir 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. mesai.co
        1
      2. innova.com.tr
        2
      3. aws.amazon.com
        3
      4. undetectable.ai
        4
      5. unite.ai
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zekâ hangi bilgileri tahmin edebilir?

    Yapay zekâ, çeşitli alanlarda gelecekteki olay veya eğilimleri tahmin edebilir. İşte bazı örnekler: Hava durumu: Hava tahmin sistemleri, hava durumu modellerini tahmin etmek için yapay zekâyı kullanır. Ürün talebi: Yapay zekâ, şirketlerin ürün talebini öngörmelerine yardımcı olarak envanteri daha iyi yönetmelerini sağlar. Trafik: Yapay zekâ sistemleri, trafik modellerini tahmin etmek ve rotaları optimize etmek için gerçek zamanlı verileri analiz eder. Hastalıklar: Tıbbi görüntüleme ve laboratuvar sonuçlarının analizinde yapay zekâ, hastalıkların erken belirtilerini tespit edebilir. Müşteri davranışları: Yapay zekâ, müşteri davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler sunar.
    5 kaynak

    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.
    5 kaynak

    Hangi yapay zeka verileri analiz eder?

    Yapay zeka, çeşitli veri türlerini analiz eder, bunlar arasında: 1. Web Sitesi Verileri: Google Analytics 4 gibi araçlar, web sitesi ziyaretçilerinin demografik verilerini, davranışlarını ve dönüşüm oranlarını izler. 2. Karmaşık Veri Setleri: Tableau ve Power BI, karmaşık veri setlerini analiz ederek veriyi etkileyici görsellerle sunar. 3. Zaman Serisi Verileri: DeepForecast gibi araçlar, derin öğrenme modellerini kullanarak zaman serisi verilerini tahmin eder. 4. Doğal Dil İşleme Verileri: ChatGPT ve Perplexity gibi araçlar, metinlerin anlamını ve yapısını analiz ederek içgörüler sunar. 5. Görüntü ve Nesne Verileri: NeuraLens, müşteri yorumları ve görüntüler gibi yapılandırılmamış verileri analiz eder.
    5 kaynak

    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.
    5 kaynak

    Yapay zeka için veri seti nereden alınır?

    Yapay zeka için veri seti aşağıdaki platformlardan temin edilebilir: 1. Kaggle: Makine öğrenimi yarışmaları için kullanılan bir platformdur ve çeşitli konuları kapsayan geniş bir veri seti koleksiyonuna sahiptir. 2. UCI Machine Learning Repository: University of California, Irvine tarafından sunulan, makine öğrenimi ve istatistiksel modelleme için veri setleri içeren bir depodur. 3. Google Dataset Search: Google'ın veri seti arama motoru, internet üzerinde yayınlanmış olan veri setlerini bulmanıza yardımcı olur. 4. Amazon Web Services (AWS): Uydu görüntüleri, genomik sekanslar gibi büyük veri setlerini barındırır ve bu setler AWS üzerinde çalışmak için optimize edilmiştir. 5. Microsoft Research Open Data: Yapay zeka, bilimsel araştırma, doğal dil işleme gibi alanlarda kullanılmak üzere tasarlanmış veri setleri sunar. 6. ImageNet: Görsel nesne tanıma yazılımları için kullanılan, milyonlarca etiketlenmiş görüntü içeren bir veri setidir. 7. OpenAI Datasets: Dil modelleri ve doğal dil işleme üzerine odaklanmış çeşitli veri setleri sunar.
    5 kaynak

    Resimlerde yapay zeka nasıl kullanılır?

    Resimlerde yapay zeka kullanımı için çeşitli araçlar ve yöntemler bulunmaktadır: 1. DALL-E: OpenAI tarafından geliştirilen DALL-E, metin açıklamalarını kullanarak görüntüler oluşturur. Aylık abonelik ücreti karşılığında kullanılabilir. 2. Midjourney: Discord tabanlı yapay zeka görüntü üreticisi, profesyonel kalitede grafikler üretir. 3. Ideogram: Metin girdilerini otomatik olarak resimlere dönüştüren, sanatsal görseller oluşturan bir yapay zeka modelidir. 4. RunwayML: Kullanıcıların resim oluşturma için en yeni yapay zeka modellerine erişmesini sağlayan bir platformdur. 5. Hotpot.ai: Yapay zeka destekli görsel üretim ve düzenleme aracı, fotoğraf düzenleme, renk ayarlama ve özelleştirilmiş görsel oluşturma gibi seçenekler sunar. 6. Google Copilot: Yapay zeka ile ücretsiz görsel oluşturma imkanı sunan bir araçtır. Ayrıca, Adobe Photoshop'un "Üretken Dolgu" özelliği gibi yapay zeka destekli araçlar da mevcuttur.
    5 kaynak

    Yapay zekanın öğrenmesi için ne kadar veri gerekir?

    Yapay zekanın öğrenmesi için büyük miktarda veri gereklidir. Yapay zekanın öğrenme sürecinde veri miktarı kadar, verilerin kalitesi de önemlidir.
    5 kaynak