Yapay Zeka neler yapar?
Hepimizin merak ettiği, gündemden hiç düşmeyen, herkesin azcık bildiği ama tam bilmediği konu olan yapay zeka ve onun neler yapabildiği.
Birçoğumuz, gözetimli ve gözetimsiz öğrenmeyi biliyor. Ama yapay zekanın çözdüğü problemleri tanımlamak için bu ifade çok üst bir kırılım. Hatta kırılım bile değil. En üstten bakış açısı. Bu iki maddeye birde, pekiştirmeli öğrenme eklendi ancak yine çok temel düzeyde kalıyor.
Peki bunların altında ne gibi alt problem domainleri olabilir?
Yine çok bilinen, en genel tanım olarak, sınıflandırma ve kümelendirme belki birde regresyon...
Yine de yeterli değil...
- Bu müşteriye “bu” şekilde mi davranalım, yoksa “bu” şekilde mi?
- Bu ürünün değeri “bu” kadar yoktur, ya da bu ürünün/hizmetin değeri ne kadardır?
- Bunları grup grup paylaşıp işleyelim.
- Bu müşteri “bu” ürünü alır mı almaz mı? Hangi ürünleri sunsak?
- Bu müşterileri kontrol edelim doğru mu diye…
- Böyle giderse haftayaki günlerde kaç tane satış yapacağız?
- Ne var ne yok bir bakalım…
- Böyle tabloda değilde, görsel bakalım ki olayı kavrayalım..
- Bunu (dağıtımı) daha kolay, daha ucuza nasıl yaparız?
- Bunu (yeni bir kasa eklersek) değiştirirsek neler olur?
- Bunu o ülkede nasıl yaparız (regülasyon...)?
- Yeni bir resim çizelim...
- Bunu daha özet nasıl gösterebiliriz...
Evet aslında yukarıdakiler iş hayatımızda yaptığımız işlemler... Bu işlemlerin - problem domainlerinin yapay zeka daki isimleri: Classification: Sınıflandırma
Scoring: Skorlama
Clustering: Kümelendirme
Recommendation: Önerme
Anomaly Detection: Anormallik tespiti
Time Series: Zaman Serisi
Descriptive Statistics: Açıklayıcı istatistikler
Visualization: Görselleştirme
Optimization: Optimizasyon
Simulation: Simulasyon
Transformation: Dönüşüm
Generation: Üretim
Dimension Reduction: Boyut azaltma