Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme
Ders 2 / 10 · 12 dakika okuma · Başlangıç
Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme konusunun temel ilkelerini ve iş uygulamasını öğrenin; doğru kullanım, kontrol, risk ve doğrulama adımlarını görün.
Bu Derste Öğrenecekleriniz
- ✓Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme konusunun temel kavramlarını, kullanım sınırlarını ve iş açısından önemini açıklamak.
- ✓Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme için uygun veriyi, uygulanabilir adımları ve beklenen sonucu belirlemek; çıktıyı kanıtla doğrulamak.
- ✓Hata, belirsizlik ve riskleri değerlendirip insan denetimi ve düzeltici faaliyeti tanımlamak.
Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme, iş hedefi ile yapay zekâ kabiliyetini eşleştirme yaklaşımında önemli bir karar noktasıdır. Uygulamada kavramı bilmek kadar kapsamı, sorumluyu, veriyi ve beklenen sonucu netleştirmek gerekir.
Kavram ve karar çerçevesi
Bu ders, yapay zekânın temelleri içinde yapay zekâ, makine öğrenmesi ve derin öğrenme konusunu operasyonel karara dönüştürür. Makine öğrenmesi veriden örüntü öğrenir; derin öğrenme çok katmanlı sinir ağlarından yararlanır; üretken modeller ise yeni metin, görsel, ses veya kod üretebilir. Doğru uygulama, yöntemin sınırlarını ve hangi koşullarda güvenilir olmayabileceğini de açıklamayı gerektirir.
Operasyonel uygulama
Makine öğrenmesi veriden örüntü öğrenir; derin öğrenme çok katmanlı sinir ağlarından yararlanır; üretken modeller ise yeni metin, görsel, ses veya kod üretebilir. “Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme” kapsamında kullanılan veri ve kaynakları listeleyin; her kaynağın sahibi, güncelliği, izin durumu ve doğrulama yöntemini kaydedin. İşletim sırasında başarı koşulunu ve başarısızlık davranışını birlikte sınayın; yalnızca olumlu örneği doğrulamak yeterli değildir.
- Kapsamı, iş sahibini ve etkilenen kullanıcı/veriyi belirleyin; başlangıç durumunu kaydedin.
- Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme için kullanılacak kaynağı, yöntemi ve kabul ölçütünü açıkça tanımlayın.
- “Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme” kapsamında kullanılan veri ve kaynakları listeleyin; her kaynağın sahibi, güncelliği, izin durumu ve doğrulama yöntemini kaydedin.
- Olumlu ve olumsuz durumları test edin; sonucu, sapmayı, sorumluyu ve sonraki inceleme tarihini kaydedin.
| Kontrol alanı | Kontrol sorusu | Beklenen kanıt |
|---|---|---|
| Kapsam ve amaç | Bu adım hangi iş sorununu ve hangi veriyi etkiliyor? | Kapsam, kaynak ve iş hedefi kaydı |
| Kalite ve doğrulama | Sonucun doğru olduğuna nasıl karar verilecek? | Test sonucu, bağımsız kontrol veya kaynak karşılaştırması |
| İnsan gözetimi | Hangi durumda onay ya da eskalasyon gerekiyor? | Onay kuralı, sorumlu rol ve istisna kaydı |
| Geri dönüş | Başarısız sonuçta süreç nasıl durur veya geri alınır? | Hata kuyruğu, geri alma adımı ve olay kaydı |
Örnek — Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme — uygulama senaryosu
Not — Kanıt ve izlenebilirlik
Uyarı — Dikkat edilmesi gereken risk
Şimdi Uygulayın
Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme — Uygulama Çalışması
Kendi kurumunuzdan veya yetkili bir test ortamından “Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme” ile ilişkili tek bir örnek seçin. “Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme” kapsamında kullanılan veri ve kaynakları listeleyin; her kaynağın sahibi, güncelliği, izin durumu ve doğrulama yöntemini kaydedin. Başlangıç değerini, uygulanan yöntemi, beklenen ve gerçekleşen sonucu, hata durumunu, insan kontrolünü ve sonraki inceleme tarihini kaydedin. Gerçek kullanıcı verisi veya üretim sisteminde çalışacaksanız kurumun izin, güvenlik ve değişiklik yönetimi kurallarına uyun.
Bu Derste Ne Öğrendik?
- ✓Makine öğrenmesi veriden örüntü öğrenir; derin öğrenme çok katmanlı sinir ağlarından yararlanır; üretken modeller ise yeni metin, görsel, ses veya kod üretebilir.
- ✓Uygulama çalışmasında “Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme” kapsamında kullanılan veri ve kaynakları listeleyin; her kaynağın sahibi, güncelliği, izin durumu ve doğrulama yöntemini kaydedin. adımı, kanıt, sorumluluk ve doğrulama ile birleştirilir.