yapay zeka Fundamentals Explained
yapay zeka Fundamentals Explained
Blog Article
ChatGPT, genel bilgi sorgularından bir konu hakkında belirli bilgilere kadar geniş bir yelpazede soruları yanıtlayabilir. Ödevlerinizde lawnım almak, belirli bir konu hakkında bilgi bulmak veya hatta sıradan sohbetlerde yer almak için kullanabilirsiniz.
Kuruluş, belge karşılaştırmasını otomatikleştirmek için bir yapay zeka uygulaması dağıtarak inceleme süresini yüzde fifty azalttı ve mülk transferlerinin onay sürecini güçlendirdi. Daha fazla bilgi için HMLR'nin Amazon Textract'i nasıl kullandığını okuyun.
Büyük ölçekte yapay zeka eğitimi için kilit öneme sahip altyapı teknolojileri arasında RDMA ve InfiniBand gibi küme ağı, çıplak metallic GPU hesaplama ve yüksek performanslı depolama yer almaktadır.
Ancak yapay zekâ halen yeni ve karmaşık bir teknoloji. Bundan en iyi şekilde yararlanabilmek için büyük ölçekte yapay zekâ çözümlerinizi oluşturma ve yönetme konusunda uzmanlığa ihtiyacınız var.
Ancak bunlar birbirinden farklı kavramlar. Örneğin makine öğrenimi tüketilen verilere göre öğrenen veya performansını iyileştiren sistemlerin oluşturulmasına odaklanır.
Yapay Zeka özellikleri ortak kurumsal operasyonlarda başarılı oldukça yeni bir terim ortaya çıktı: adaptif zeka. Uyarlanabilir zekâ uygulama yazılımları, gerçek zamanlı dâhilî ve haricî verilerin gücünü karar alma bilimi ve yüksek düzeyde ölçeklenebilir bilişim altyapısı ile bir araya getirerek kurumların daha iyi iş kararları almasına propertyımcı olur.
Yapay zeka bazı önemli başarı öykülerinin ardındaki itici faktördür. Harvard Business evaluate'a göre involved Press, Yapay Zekâ yazılımını otomatik olarak çok getirisi olmayan haberleri yazmak üzere eğiterek twelve kat daha fazla öykü üretti. Bu sayede gazeteciler daha ayrıntılı öyküler yazmak üzere daha fazla özgürlük elde etti.
Ancak, basit görevleri otomatikleştirmek ve insan temsilcilerin daha karmaşık konularla ilgilenmelerine olanak tanımak için kullanılabilir.
Yaparak öğrenmek, herhangi bir yeteneği geliştirmenin harika bir yoludur ve bu durum yapay zeka için de geçerlidir. Bir veya daha fazla küçük ölçekli projeyi başarıyla tamamladıktan sonra, yapay zekayla yapabileceklerinizin sınırı yoktur.
Kullanıma hazır yapay zeka, kendi kendini onaran otonom veritabanlarını ve çeşitli veri kümelerinde görüntü tanıma ve metin analizi için önceden hazırlanmış modelleri içerir.
Başarılı bir yapay zekâ projesi, bir veri uzmanını işe almaktan çOkay daha fazlasını gerektirir. Kurumlar yapay zekanın başarılı olmasını sağlamak için doğru website araçları, süreçleri ve yönetim stratejilerini uygulamalıdır.
Microsoft'un yapay zeka görüntü oluşturucusu, görüntü oluşturmak için güçlü DALL-E 3 modelini kullanır.
Her ne kadar şirketiniz istisna olabilse de pek çAlright şirket yapay zekâ özelliklerini en yüksek düzeye çıkarabilecek ekosistem türünü ve çözümleri geliştirmek için gereken şirket içi yeteneğe ve uzmanlığa sahip değildir.
Basılı metni ayıklamak, el yazısını analiz etmek ve herhangi bir belgeden verileri otomatik olarak yakalamak için Amazon Textract
Report this page