2023'te Pazarın Hangi Yapay Zeka Gelişmelerine İhtiyacı Olacak?

Yapay zeka teknolojilerinin ilerlemesi ve yeniliği, işletmeler ve diğer endüstriler için umut verici önemli bir değer haline geliyor. Dijitalleşme çağında yapay zeka teknolojilerinin günlük hayatı nasıl etkilediğini şimdiden görüyoruz. Ve özellikle evlerinde, işyerlerinde ve çevrelerindeki birçok kişiyi etkiliyor.

Yapay zeka teknolojisinin faydaları, tarım, otomobil, sağlık, hukuk ve imalat gibi diğer sektörleri önemli ölçüde etkiledi. Çünkü yapay zekanın gelişimi halen devam ediyor. Pazarı verimli ve etkili bir şekilde etkilemek için geliştiricilerin yazılımlarını geliştirmeleri için hala bolca yer var.

Elbette, dijital dünyanın geleceğinde, yeni özellikler için bolca yer sunacağız. Gittikçe daha fazla yapay zeka gelişmesi ortaya çıkıyor. Yapay zekanın yetenekleri, verilerin üstel büyümesine ayak uydurmak için artacaktır. Bu nedenle, 2020'de pazarın ihtiyaç duyacağı birkaç AI geliştirmesini burada bulabilirsiniz.

Takviyeli Öğrenme

Takviyeli öğrenme, makine öğrenimi algoritmalarının üçüncü yaygın kategorisidir. Ve deneme yanılmaya benzer sıralı karar verme deneyimini kullanan bir çerçevedir. Çevre ile etkileşime girerek uygun eylemi yaptıktan sonra öğrenir. Bu makine öğrenimi algoritması yöntemi, ödül kazandıran bir hedefe doğru ilerler.

Takviyeli öğrenme algoritması, denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmasından tamamen farklıdır. Denetimli öğrenme, etiketli veri kümelerini öğrenmekten ve yeni veri kümelerinin potansiyelini tahmin edebilen bir sistem oluşturmaktan sorumludur. Örneğin, belirli bir yerdeki araba fiyatlarına göre yeni bir arabanın fiyatını bulmak.

Öte yandan, denetimsiz öğrenme algoritması benzerlikleri bulmakla görevlidir. Ayrıca, etiketlenmemiş veriler arasında bağlantı kurma ve hatta bunları kümeleme. Örneğin, denetimsiz öğrenme algoritması, bir dizi etiketlenmemiş görüntünün renklerini, boyutlarını, boyutlarını ve daha birçok parametresini sağlayabilir.

Takviyeli öğrenme algoritmasını diğer iki yaygın formdan benzersiz kılan, bir çerçeve olmasına rağmen veri tanıma tekniklerini kullanmamasıdır. Bu nedenle, video oyunu geliştiricileri, oyunu yenmek için ihtiyaç duyduğu hamleleri belirlemek için bilgisayarlarda yavaş yavaş kullanıyor.

Takviyeli öğrenme algoritması, makine öğreniminde oldukça yenidir. Bu nedenle, algoritmayı içeren yalnızca birkaç oyun makinesi ve robot vardır. Bununla birlikte, çeşitli endüstriler, kullanımlarını ve faydalarını keşfetmenin yanı sıra onu denemeye devam etmek için pekiştirmeli öğrenme algoritmasına zaten dikkatlerini veriyor.

Takviyeli Öğrenmenin Potansiyel Kullanımları

Piyasanın takviyeli öğrenme teknolojilerini nasıl kullanabileceği konusunda çokça düşünülmüştür. Bununla birlikte, birkaç endüstri, iş yerlerine ve işgücüne yardımcı olmak için pekiştirici öğrenme teknolojilerini nasıl birleştirebileceklerine dair fikirlerini sunmuştur.

Sağlık sektöründe takviyeli öğrenme makineleri, astım, diyabet, şizofreni ve daha fazlası gibi kronik hastalıklar için farklı tedavi politikalarının belirlenmesine yardımcı olabilir. Yüksek öğretim seviyelerinde, kişiselleştirilmiş öğrenme sistemleri ve veriye dayalı zeka öğretimi sistemleri aracılığıyla öğretim için takviyeli öğrenme kullanılabilir.

Kuantum hesaplama

Pazar, büyük ve karmaşık veri kümelerine karşı koymak için yeni bir bilgi işlem yöntemine ihtiyaç duyacaktır. Çünkü geleneksel şekilde bilgi işlemin hiç şansı yok. Kuantum bilişim, piyasanın kesinlikle ihtiyaç duyacağı bir yapay zeka teknolojisidir. Çünkü birçok alanda yeni atılımları etkileyebilir.

Bu atılımlardan bazıları, hastalıkları daha erken teşhis etmeye yönelik makine öğrenimi yöntemleri gibi, herkesin yararlanabileceği tesisleri önemli ölçüde iyileştirebilir. Kuantum bilişimin mümkün kıldığı bir başka buluş da, kaynakları hızla yönlendirmek için algoritmalar, hayat kurtarmak için ilaçlar ve hatta verimli yapılar ve cihazlar yapmak için yeni malzemeler oluşturmaktır.

Teknolojinin yeniliği, kuantum bilgisayarların hesaplamalar yaparak katlanarak daha fazla veriyi işlemesine izin verdi. Bir nesnenin durumunun olasılığına dayanır. Ayrıca, kuantum hesaplama üstünlüğü, herhangi bir görevi yönetmede klasik bilgisayarlardan daha iyi performans gösteren kuantum bilgisayarlar için kullanılan bir terimdir.

Kuantum bilgisayarlar, geliştiricilerin hesaplamaları her zamankinden daha hızlı yapmalarını sağlayarak, üst düzey ve pahalı bileşenlere sahip herhangi bir süper bilgisayarı geride bıraktı. Bununla birlikte, kuantum bilgisayarlar tarafından kullanılan depolanmış bilgi birimi kuantum bitleri veya kübitlerdir.

Hala bir tutarlılığın olmaması veya gereksiz bilgisayarlar üretilmesi gibi birçok boşluk var. Araştırmacılar ve geliştiriciler, temel hesaplamanın hata oranlarını azaltmak için kübitlerin tutarlılığını korumanın bir yolunu buluyorlar.

Yapay Zeka ve Yeni Teknolojilerin Yakınlaşması

Yapay zekanın gelişimindeki hayati faktörlerden biri, diğer gelişmekte olan teknolojilerle birleşimidir. Yapay zekanın ve Nesnelerin İnternetinin yakınsaması, pazarın ihtiyaç duyacağı bir şey çünkü kripto para biriminin yükselişi çarpıcı biçimde artıyor.

Yapay zeka ile nesnelerin internetinin yakınsaması ile üretilen bir diğer yenilik de sürücüsüz otomobiller. Yalnızca Nesnelerin İnterneti tarafından etkinleştirilen gerçek zamanlı verileri elde etmek için arabanın her yerindeki sensörler kullanılarak sürücüsüz arabalar mümkün hale getirildi. AI modellerini güçlendiren yargıya dayalı kararları yürütmek için diğer programlar ve yazılımlarla birlikte.

Piyasanın yapay zeka ile Nesnelerin İnterneti'nin yakınlaşmasına ihtiyacı olacak. Çünkü toplanan verilere dayalı kararlar alınarak akıllı aksiyonlar alınabilir. Ancak, tüm bu eylemler yalnızca teknolojiler, makine öğreniminin bir alt kümesi olan derin öğrenmede bulunan yapay zeka algoritmalarını içeriyorsa gerçekleşebilir.

Yapay zeka hala mükemmel olmadığı için, başka bir yıkıcı teknolojinin entegrasyonu, onu daha iyi hale getirmek için yapay zekanın boşluklarını doldurabilir. Blockchain ve AI'yı entegre etmek, piyasaya fayda sağlamak için birbirlerinin zayıf yönlerini düzeltmeye yardımcı olabilir. AI ile ilgili sorun gizlilik ve güven sorunları iken, Blockchain güvenlik ve ölçeklenebilirlik sorunlarıdır.

İki yıkıcı teknolojiyi bir araya getirmek, kendi sorunlarını çözmelerine olanak sağlayabilir. Bunları entegre etmenin yararı, Blockchain'in yapay zeka algoritmalarının şeffaflığına ve güvenilirliğine yardımcı olmak için merkezi olmayan veri pazarlarına güç verebilmesidir.

Götürmek

Yapay zekanın daha alacağı çok yol var. Piyasadaki kullanımları ve faydaları, hata yapılmasını önlemek için geliştiriciler tarafından hala geliştirilmektedir. Yapay zeka teknolojilerinin çalışma alanlarını nasıl daha iyi hale getirdiği birçok endüstri için açıktır. Ayrıca, işgücünün daha verimli ve üretken olmasına yardımcı olur.

Pazarın önümüzdeki yıl ihtiyaç duyacağı yapay zeka geliştirmeleri , sıradaki teknolojik gelişmelerden ve yeniliklerden sadece birkaçı. Er ya da geç, piyasayı daha iyi hale getirmek ve tüketicilerin hayatını kolaylaştırmak için yeni teknoloji trendleri ortaya çıkacaktır.

Devamını okuyun Yapay Zeka Siber Güvenlik Konusunda Nasıl Yardımcı Olabilir?