Yapay zeka (YZ), insanlar da dahil olmak üzere hayvanlar tarafından, doğal zekânın aksine makineler tarafından görüntülenen bir zekâ çeşididir. İngilizce’de Artificial Intelligence (AI) olarak da adlandırılır. Yapay zeka, bilgisayar sistemlerinin insan benzeri bilişsel işlevleri taklit edebilme yeteneğini ifade eder.
Yapay zeka (YZ), büyük ölçekli verileri akıllı algoritmalar ve yinelemeli işlemleme ile birleştirerek çalışır. Bu süreçte, işleme alınan verilere ait desenler veya özellikler, yapay zekanın otomatik olarak öğrenmesini sağlar. Farklı işlevlere sahip olan yapay zeka, kullanıldığı alana göre farklı teknolojiler ile çalışır.
Yapay zekanın çalışma sürecini daha ayrıntılı olarak inceleyelim:
- Veri Toplama: İlk adım, yapay zekanın öğrenmesi için gerekli verileri toplamaktır. Bu veriler, genellikle büyük veri kümelerinden gelir.
- Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, temizlenir, düzenlenir ve gereksiz bilgiler çıkarılır. Bu adım, veri setinin kalitesini artırır.
- Model Eğitimi: Yapay zeka modeli, veri seti üzerinde eğitilir. Bu eğitim, algoritmanın desenleri tanımasını ve öğrenmesini sağlar. Makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi yöntemler bu aşamada kullanılır.
- Model Değerlendirmesi: Eğitilen model, test verileri üzerinde değerlendirilir. Başarı metrikleri kullanılarak modelin performansı ölçülür.
- Sonuçları Kullanma: Eğitilen model, gerçek dünya uygulamalarında kullanılır. Örneğin, görüntü tanıma, doğal dil işleme veya öneri sistemleri gibi alanlarda yapay zeka uygulanır.