Yapay zeka (AI) temelde makinelerin, gerekli yazılımsal adaptasyonlar sayesinde insan beynine benzer bir yapıda çalıştırılmasıdır. Yapay zekayı oluşturan karmaşık algoritma ağlarının, bir insan beyni gibi çalışabilmesini sağlamak için algoritma geliştirilmesi, programlanması ve eğitilmesi kısımlarından sorumlu olan kişilere de yapay zeka mühendisi denilmektedir.
Bu işlemleri uygulayabilmek için yapay zeka mühendisleri eğitim hayatları boyunca yazılım geliştirme, veri bilimi, programlama ve veri mühendisliği alanlarında birden çok ders almaktadır. Yazılım mühendisliği ve veri bilimi konusunda güçlü bir geçmişe ve anlama kabiliyetine sahip olan Yapay zeka mühendisleri, büyük veri yığınlarını işleyebilmek için AI sistemleri geliştirip bu sistemlerin kontrollü bir şekilde sürdürülebilmesi için çeşitli araç ve teknikler kullanırlar. Makineleri mantıklı ve verimli bir şekilde çalışmaları için programlayan yapay zeka mühendisleri genellikle yazılım firmalarında istihdam edilirler.
Yapay Zeka Mühendisliği Ne İş Yapar?
Yapay zeka mühendislerinin en temel amacı tüm kuruluşu etikleyen
kararları alma konusunda ve iş öngörüleri elde etmek için kullanılacak yapay
zeka modellerinin oluşturulmasıdır. Yapay zeka modellerinin oluşturulması için
makine öğrenimi ve derin öğrenme sinir ağlarını kullanmaktadır. Örneğin, makine
öğrenimi konusunda çeşitli kaynaklardan veriler bulunur ve sistem yüklenir.
Daha sonra makine öğrenimi modelleri oluşturulur. Oluşturulan modellerin
geliştirilmesi ve test işlemleri sağlanır. Ardından API’lerin (Uygulama
Programı Arabirimi) yardımı ile yapay zeka uygulamaları oluşturulur ve
uygulanması sağlanır. Uygulanan tüm bu işlemler yapay zeka mühendisinin
sorumluluğundadır. Bunların dışında yapay zeka mühendislerinin yaygın olarak
yaptığı görevler aşağıdaki gibidir;
- Yapay zeka geliştirme sürecinin oluşturulmasını
sağlamak ve yönetmek
- İstatistiksel analizler yapmak ve çıkan
sonuçları yorumlamak
- Veri bilimi ekibi için önemli altyapı
sistemlerinin otomatikleştirilmesi
- Veri dönüşümü ve alımı için kullanılacak altyapıların
geliştirilmesi
- Yapay zeka modellerinin oluşturulması
- Oluşturdukları AI modellerinin yararlığını ve
kullanımını açıklamak
- Makine öğrenimi modellerinin, diğer uygulamalar
ile etkileşime girmesi için API’lere dönüştürülmesini sağlamak.
Yapay Zeka Mühendisliğinin Önemi
Makine öğrenimi ve yapay zeka sistemleri bir kurumun genel
başarısı üzerinde oldukça etkilidir. Bunun en büyük nedeni yapay zeka alanında
çalışan mühendislerin, gelecekteki sorunlarla ilgili konularda öngörü sağlama
yeteceğine sahip gelişmiş makine öğrenim modelleri geliştirmeleridir.
Oluşturulan modeller geçmişe dönük veri yığınlarının ışığında geliştirildiği
için sistem, bireysel verilecek anlık kararlardan daha mantıklı kararlarda ve
öngörülerde bulunabilmektedir. Bununla birlikte bu modellerden yararlanarak
verilecek kararların doğruluğu ve iş verimliliği artmaktadır. Yapay zekanın
yakın gelecekte kullanılabileceği alanlardan bazıları şöyledir;
- Kurumlar: Büyük miktarda işlenmemiş
veriye sahip işletmeler, verilerin işlenmesi için hali hazırda yapay zekadan
yararlanmaktalar. Fakat bu işlenen verilerin, derin öğrenme ile birleştirilerek
kurumsal çözümler oluşturulmasında kullanılması ve müşterilerin hizmetine
sunulması yepyeni bir alan yaratacaktır.
- Sağlık: Sağlık alanı yapısı
itibariyle çok fazla zaman ve kaynak gerektiren süreçler barındırmaktadır.
Yapay zekanın sağlık alanında kullanılması, ilaç keşfi veya EKG çıktılarının
analizinde kullanılabilir. Bu kullanım beraberinde maliyet düşüklüğünü ve
bekleme sürelerinde azalmaları getirecektir. Bu tip işlemleri yapabilecek yapay
zeka modellerinin geliştirilmesi sağlık alanında yepyeni bir devrim
yaratacaktır.
- Üretim: Yapay zeka sayesinde üretim
alanında da birtakım değişiklikler görülmesi mümkündür. Nesnelerin interneti
sisteminin entegrasyonunun sağlanmasının yanında tahmini bakım sürelerini hesaplayan ve tedarik zinciri takibini yapan
yapay zeka modellerinin üretim süreçlerine dahil edilmesi ile ürünlerin daha
güvenli ve daha ucuz bir şekilde üretilmesi mümkün olabilir.
- Finans: Derin öğrenmenin kullanıldığı ve geliştirilerek daha fazla kullanılabileceği yegane alanlardan birisi de finanstır. Tahmine dayalı analiz modelleri geliştirilerek daha istikrarlı yatırımlar yapılması sağlanabilir. Aynı zamanda bireysel müşterilerin alışkanlıkları hakkında bilgilerin toplanması ve analiz edilmesi alanında çalışmalar yapılabilir.
Google Vision API Nedir? Neden Önemlidir? yazımız üzerinden Visin API ile ilgili tüm bilgileri edinebilirsiniz.