Yapay Zeka Mühendisleri: Mitler ve Gerçekler
Yayınlanan: 2018-05-08Yapay zeka, ilgili bulduğu alanlarda hızlı bir büyüme kaydetti. Akıllı buzdolaplarından kendi kendini süren arabalara kadar her şey, karmaşık yapay zeka algoritmalarının bir sonucudur. Bundan kim sorumlu? Yapay Zeka Mühendisleri.
Yapay zekanın makine öğrenimi ile aynı olduğu düşünülür, ancak gerçekte ikincisi birincisinin bir alt kümesidir. AI, çeşitli uygulamaları olan geniş bir alandır, ancak aynı zamanda çalışılması en zorlu alanlardan biridir. Yapay Zeka, makinelere insanları neredeyse her açıdan taklit etme yeteneği kazandırmayı amaçlar - bu göründüğünden çok daha zordur. Makineler doğası gereği aptal cihazlardır ve çok fazla veri, bilgi işlem gücü ve öğrenme çabası gerektirir. 
En başarılı yapay zeka uzmanları, kariyerlerinde gelişmelerini sağlayan ortak özellikleri ve makinelere duydukları sevgiyi paylaşırlar. AI ile çalışmak, son derece analitik ve mantıklı bir düşünce süreci ve en zorlu sorunları en uygun maliyetli ve verimli bir şekilde çözme becerisi gerektirir. Yapay zeka mühendislerinin, işletmelerin rekabetçi kalmasına izin veren son teknoloji programlara dönüşen teknolojik yenilikler hakkında net bir öngörüye sahip olmaları bekleniyor.
Yapay Zeka: Devralma veya Devralma
Ayrıca, yapay zeka uzmanlarının sistem ve programlarını tasarlamak, geliştirmek, sürdürmek, izlemek ve onarmak için gerekli teknik becerilerle donanmış olmaları gerekir. Son olarak, yapay zeka uzmanları, yüksek düzeyde teknik bilgileri, teknik olmayan bir geçmişe sahip olanlar için bile anlaşılabilir şekillerde tercüme etme konusunda yetkin olmalıdır. En anlayışlı sonuçları üretmek için kuruluşun geri kalanıyla işbirliği içinde çalışmaları gerekir.
Pekala, şimdi bir Yapay Zeka Mühendisinin iş rolleriyle ilgili aynı sayfada olduğumuza göre, herhangi bir AI profesyonelinin sahip olması gereken bazı kritik becerilere bakalım.
Bilgisayar bilimi ve matematiğin temelleri, çoğu yapay zeka programının bel kemiğini oluşturur. Giriş seviyesi pozisyonları en az bir lisans derecesi gerektirirken, denetim, liderlik veya idari roller gerektiren pozisyonlar sıklıkla yüksek lisans veya doktora dereceleri gerektirir.
Kalkınan herhangi bir AI mühendisi aşağıdaki konularda rahat olmalıdır:
- Olasılık, istatistik, cebir ve hesap dahil olmak üzere çeşitli matematik seviyeleri.
- Sinir ağları dahil Bayes ağı veya grafik modelleme.
- Fizik, mühendislik ve robotik.
- Bilgisayar bilimi, programlama dilleri ve kodlama.
- Bilişsel bilim teorisi.
Yapay Zeka alanı sürekli olarak büyüyor ve bu AI geliştiricilerinin/mühendislerinin sürekli olarak üzerinde çalıştığı çeşitli yeni teknolojilerin ortaya çıkmasına neden oldu. Bakalım neymişler:
İçindekiler
Doğal Dil İşleme ve Metin Analitiği
NLP, metin analitiğini kullanır ve destekler. NLP, istatistiksel yöntemlerle yapı, duygu, amaç ve anlam ile ilgili doğal bir dilde söylenen herhangi bir cümleyi anlamaya yardımcı olur. NLP, dolandırıcılık tespiti ve güvenliğinde, çok çeşitli otomatik yardımcılarda (örneğin, Siri) ve yapılandırılmamış verilerin madenciliği uygulamalarında geniş bir kullanım alanı bulur.
Doğal Dil Anlayışına Yeni Başlayanlar Kılavuzu
Sanal Aracılar
Basit sohbet robotlarından insanlarla sorunsuz bir şekilde etkileşime girebilen gelişmiş sistemlere kadar tüm bunlar, AI ve Yapay Zeka mühendisleri sayesinde mümkün olmuştur. Kuruluşlar, müşteri hizmetleri ve desteği için sohbet robotlarının önemini fark ettikçe, bu sohbet robotlarının ve sanal aracıların kullanımı artmaktadır.
AI için Optimize Edilmiş Donanım
Yapay zeka ve ilgili teknolojiler büyüdükçe donanımın çok daha uyumlu hale gelmesi gerekiyor. Ve onun anlamı ne?
AI odaklı hesaplama işlerini verimli bir şekilde yürütmek için özel olarak tasarlanmış ve geliştirilmiş grafik işleme birimleri (GPU) ve cihazlar. Derin Öğrenme uygulamaları üzerinde büyük bir etkiye sahipler. Bu tür GPU'ları geliştiren bazı satıcılar arasında Cray, Google, IBM, Intel ve Nvidia bulunur.
biyometri
Biyometri, insan vücudunun fiziksel yönlerinin tanımlanması, ölçülmesi ve analizi ile ilgilenir. Dokunma, görme, konuşma ve beden dilini tanıma ile ilgili etkileşimlere özen göstererek, insanlarla makineler arasında çok daha doğal etkileşimlere olanak tanır.
Derin Öğrenme Platformları
Derin öğrenme platformları, çeşitli soyutlama katmanlarına sahip gelişmiş sinir ağları ile çalışarak yapay zeka ve makine öğrenimini yepyeni bir düzeye taşıyor. Bu teknoloji, verileri işleyerek ve karar vermeye yardımcı olan kalıplar oluşturarak insan beynini taklit eder.
5 Makine Öğreniminin Çığır Açan Uygulamaları
Şimdi, bazı mitler ve yanlış anlamalar üzerinden size yol gösterelim – sizin de bunlardan bazılarının aklınızda olduğundan eminiz. Birlikte onları yakalayalım!
Efsane 1: AI tam olarak bir insan gibi düşünür - insanların çözebileceği tüm sorunları çözebilir.
Yapay zekada henüz genel zeka diye bir şey yok ve belki bizim de buna ihtiyacımız yok. Bugün yapay zeka, bir şempanzenin kendi başına çözmesine değil, bir lemurun nasıl yiyecek alacağını öğretmeye odaklanıyor. Yapay zeka işlevlerinin çoğu, doğal dil işleme (NLP), görüntü tanıma, arama motorları, oyun oynama, tahminler veya sürücüsüz arabalardaki belirli özellikler gibi belirli bir amaç için geliştirilmiştir. Bu genellikle genel zekadan daha yüksek iş değeri sağlar. Bir uzman her zaman bir genelciye tercih edilir.
Efsane #2: Yapay zeka, Makine Öğrenimi veya Derin Öğrenme ile aynı şeydir.
AI, genellikle ML, Derin Öğrenme ve hatta Bilişsel İşleme için yanlış yorumlanır. Ancak gerçek şu ki ML, besleme verilerinin makineyi düzenli olarak eğittiği AI'nın bir parçasıdır. Daha önce bahsettiğimiz gibi, AI bundan daha geniştir ve bahsettiğimiz teknolojilerin üst kümesini oluşturur.
2018 Yılında İşletmelere Yönelik 5 Doğal Dil İşleme Uygulaması
Efsane #3: Yapay zeka mühendisleri sistemi sadece bir kez geliştirir, o zaman kendi kendine öğrenmeye devam eder.
Keşke! Yapay zekanın bir alt kümesi olan makine öğreniminin bile uygulanması son derece zor olmaya devam ediyor. Elbette daha kolay ve zorlu zorluklar var, ancak genel olarak, bu algoritmaları iş gereksinimlerinize uygun hale getirmek başlı başına bir görevdir. Genellikle algoritmaların anlaşılması kolaydır, ancak zorluk, problem için doğru algoritmayı seçmek ve verileri algoritmaya doğru şekilde sunmaktır. Bu, problem hakkında kapsamlı bir bilginin yanı sıra algoritmaların ve modellerin yeteneklerinin ve kısıtlamalarının tam olarak anlaşılmasını gerektirir. İşleri daha da karmaşık hale getiren şey, makinelerin yapay zekaya sahip olmak için doğru miktarda eğitime ihtiyaç duymasıdır.
Bu eğitim, mümkün olduğunca saf bir biçimde doğru verilere ihtiyaç duyar. Ayrıca, eğitmek için kullanılan veriler olağanüstü derecede dinamiktir ve doğru zamanda kullanılmazsa bayatlar. Bu nedenle, yapay zeka mühendislerinin, böyle dinamik bir veriyle sorunsuz çalıştığından emin olmak için sistemlerinde yinelemelerden sonra yinelemeler yapmaları gerekir.
Efsane #4: Yapay zeka algoritmaları sihirli bir şekilde akıllı sistemler oluşturabilir. Beslenen verilerin kalitesi AI için önemsizdir.
AI, "yükle ve git" den başka bir şey değildir. Son derece geniş veya işlenmemiş verileriniz varsa, yapay zeka pek yardımcı olmayacaktır. Bu tür veriler herhangi bir sistem için sindirilemez ve genellikle hatalı sonuçlara neden olur. Bir yapay zeka mühendisinin herhangi bir şeyi ve her şeyi almak yerine, verileri dikkatli bir şekilde düzenlemesi ve mümkün olan en yüksek kalitede olduğundan emin olması gerekir. Algoritma bir programdan başka bir şey değildir ve bir programın çalışması için veri gerekir. Veriler ne kadar iyi olursa, sonuçlar o kadar iyi olur.
Efsane #5: Yapay zeka son derece yeni bir alandır.
John McCarthy, "yapay zeka" terimini 1956'da icat etti ve ardından, alanı elli yıldan fazla bir süre tanımlamaya devam etti. Yani yapay zeka kavramı çok yeni olmasa da bugün dünyada çok daha yaygın.
Veri Bilimi, Makine Öğrenimi ve Büyük Veri Arasındaki Fark!
Ah! Bu, Yapay Zeka mühendislerini çevreleyen mitlerle ilgili. Bu tür başka efsaneler duyup duymadığınızı bize bildirin, onu da yok etmenize yardımcı olacağız! Diğer Mythbusters ile geri döneceğiz.
Dünyanın En İyi Üniversitelerinden ML Kursu öğrenin. Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.
