PİYASA VERİLERİ

Son Değer

Değişim

*Veriler, 15 dakika gecikmeli olarak gelmektedir. Borsa İstanbul seans saatleri içerisinde veriler temin edilmekte olup Borsa İstanbul'un kapalı olduğu gün ve saatlerde son işlem gününün kapanış verisi yansıtılmaktadır.

BIST 100

Loading
Gedik Yatırım'da Hesap
Açmak Çok Kolay!

İstediğiniz yerden, istediğiniz zaman şubeye gitmeden, beklemeden görüntülü görüşme ile kolayca hesap açabilirsiniz.

Yapay Zekanın Temelleri: Nedir ve Nasıl Çalışır?

Yapay Zekanın Temelleri: Nedir ve Nasıl Çalışır?

Yayınlanma Tarihi: 13.05.2024

 

Yapay zeka kavram olarak büyük bir kapsamı temsil ederken, içerisinde yer alan alt konuların her biri zaman içerisinde evrimleşti ve gelişti. Bir kısmı işlevselliğini yitirirken bir kısmı ise yeni yeni günlük hayatımızda yerini alıyor. Yıllardır insanların ve yakın dönemde ise bilgisayar programlarının gerçekleştirdiği tahmin, üretkenlik, analiz, bağlamsal çıkarım ve geliştirme gibi fiilleri artık tek başına yapabilen bir gücü yönetme imkanına sahibiz.

 

Makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi alt alanlar, bu evrimin bir parçası olarak ortaya çıktı ve yapay zekanın önemli bileşenleri haline geldi. Makine öğrenimi, verilerden öğrenen ve çıkarım yapan algoritmaların geliştirilmesine odaklanırken, derin öğrenme ise yapay sinir ağlarını kullanarak karmaşık veri kümelerini anlamlandırmayı amaçlar. Bu alt alanlar, günümüzde birçok yenilikçi uygulamanın temelini oluşturuyor.

yapay zeka

Makine Öğrenimi ve Finans Sektöründeki Uygulamaları

Makine öğrenimi, finans sektöründe de yenilikçi uygulamaların hayata geçmesini mümkün kıldı. Örneğin; algoritmik işlemler büyük miktarda finansal veriyi analiz ederek ve piyasa trendlerini tahmin eder ve alım satım kararları almak için makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Ayrıca, kredi riski değerlendirmesi de makine öğrenimi uygulamalarından birisi olarak sektörde yer alıyor. Bankalar ve finansal kuruluşlar, kredi başvurularını değerlendirirken başvuru sahiplerinin ödeme geçmişini, gelir düzeyini ve diğer demografik bilgilerini analiz ederek bir başvuranın kredi riskini belirlemek için makine öğrenimi modellerini kullanırlar. Bu modeller, geleneksel puanlama sistemlerine göre daha esnek ve yüksek hassasiyetli sonuçlar sağlayabiliyor.

Derin Öğrenme ve Etkileri

Bir diğer yaklaşım derin öğrenme de finans sektöründe büyük bir etki yaratmıştır. Derin öğrenme algoritmaları, karmaşık finansal veri kümelerini anlamlandırarak dolandırıcılık tespitinde ve müşteri hizmetlerinde kullanılmaya devam ediyor. Özellikle dolandırıcılık tespitinde derin öğrenme, şüpheli finansal işlemleri belirlemek için veri örüntülerini analiz eder. Müşteri hizmetlerinde ise chatbotlar ve sanal asistanlar, derin öğrenme algoritmaları sayesinde müşteri sorularını yanıtlayarak müşteri memnuniyetini artırmada rol oynuyorlar.

Transformers Modelleri ve Dikkat Mekanizması

Yapay zeka alanında yeni ufuklar açan ve belki de “zeka” kavramını ilk kez bu kadar benimseyerek kullanmamızı sağlayan gelişme 2017’de Google Brain tarafından yayınlanan “Attention is all you need (Tüm ihtiyacınız olan dikkat)” isimli makale ile başladı. Transformers (Dönüştürücü) yapay zeka modelleri, karmaşık veri kümelerini anlamlandırarak birçok alanda yeni uygulamaların kapısını araladı.

 

Transformers modellerinin temeli “attention (dikkat)” mekanizmasına dayanır. Bu mekanizma, bir metindeki her kelimenin veya bir görüntüdeki her pikselin, diğer kelimeler veya piksellerle olan ilişkilerini anlamlandırmaya yardımcı olur. Bir metni düşünelim örneğin; "O şirket halka arz ediliyor." cümlesinde “O” belirsiz olabilir. Dikkat mekanizması metnin geri kalanıyla ilişkiyi analiz ederek, hangi şirketin olduğunu daha iyi belirlememizi sağlıyor.

 

Transformers modelleri, bu dikkat mekanizmasını "self-attention (kendi kendine dikkat)" şeklinde kullanır. Bu sayede her kelimenin veya pikselin diğer kelimeler veya piksellerle ilişkisini incelenmesi sağlanır. Transformers modellerinin en önemli avantajlarından biri de paralel işlem yapabilme yetenekleridir. Geleneksel sinir ağlarında veriler sırayla işlenirken Transformers modelleri aynı anda birden fazla veriyi işleyebilir. Bu, özellikle büyük veri setleriyle çalışırken Transformers modellerini hızlı ve verimli kılıyor.

Veri ve Yapay Zeka Modelleri

Tüm yapay zeka kabiliyetlerinin ve gücünün altında yatan destek noktası ise her zaman olduğu gibi veri kapasitesi. Verideki çeşitlilik, doğruluk ve süreklilik sayesinde hem modellerin çalışması hem de sürdürülebilir model eğitim süreçleri gerçekleşebiliyor.

 

Veri çeşitliliği, modellerin genel performansını artırmada kritik bir rol oynuyor. Farklı veri kaynaklarından elde edilen çeşitli veri setleri, modellerin farklı durumlar ve senaryolar karşısında esnek ve dayanıklı olmasını sağlıyor. Örneğin, doğal dil işleme alanında bir modelin farklı dillerde, lehçelerde ve konularda eğitim alması, o modelin genel dil anlama ve üretme yeteneklerini önemli ölçüde artıracaktır. Aynı şekilde görüntü işleme alanında bir modelin farklı nesneler, ortamlar ve koşullar üzerinde eğitilmesi, modelin genel görsel algısını ve sınıflandırma kabiliyetini geliştirecektir.

 

Verinin doğruluğu, modellerin güvenilirliğini ve doğruluğunu da etkiler. Hatalı veya yanıltıcı verinin, modellerin yanlış sonuçlar üretmesine veya beklenmeyen hatalara yol açmasına neden olduğunu görüyoruz. Doğru ve güvenilir veri, modellerin daha hassas ve güvenilir sonuçlar üretmesini sağladığı gibi bu durum özellikle finans ve sağlık gibi kritik alanlarda hayati bir öneme sahip.

 

Verinin sürekliliği de modellerin güncelliğini ve adaptasyon yeteneklerini koruması için oldukça önemli bir noktada yer alıyor. Sürekli olarak güncellenen ve genişleyen veri setleri, modellerin değişen koşullara ve yeni bilgilere adapte olmasını sağlıyor. Bir müşteri hizmetleri chatbot'u, kullanıcıların değişen ihtiyaçlarına ve sorularına yanıt verebilmek için sürekli olarak güncel müşteri verileriyle beslenmek zorundadır.

 

Bu veri faktörleri, yapay zeka modellerinin verimli, etkili ve sürdürülebilir olmasını sağladığı gibi yapay zeka modelleri eğitildikleri veri doğrultusunda kaliteli sonuçlar verebilmektedirler. Bu sebeple veri çeşitliliği, doğruluğu ve sürekliliği bu modellerin başarısının temelini oluşturur. Yapay zekanın gelecekteki başarısı büyük ölçüde veri ekosisteminin kalitesine ve sürdürülebilirliğine bağlı olacaktır. Veri bilimciler, mühendisler ve analistler de bu ekosistemin sağlıklı ve verimli olmasını sağlamak için kritik bir rol oynuyorlar. Aynı zamanda veri gizliliği, güvenliği ve etik konular da farklı birimlerin bir arada çalışmasını gerektiriyor.

 

Yapay zekanın gelişim hızının bire bir olarak hissedildiği dönemi yaşıyoruz. Bu hıza bugün yetişebiliyoruz ve yakalayabiliyoruz ancak yarın, yapay zekanın gerisinde kalmamak için farklı disiplinlerin bir arada emek vermesi kaçınılmaz olacak. Yapay zeka, iş ve günlük hayatın tamamı için birçok ortak konuyu içerisinde barındırıyor. Görünen o ki onunla uzun yıllar birlikte yaşayacağız.

 

En Değerli Yapay Zeka Hisseleri Nelerdir? merak ediyorsanız, blog yazımızı mutlaka inceleyin.

Loading

Ar-Ge ve Yapay Zeka

Faik Berk Güler

Müdür

İnternet sitemizde yapılan bu paylaşımlar, yalnızca bilgilendirme amaçlı olup herhangi bir şekilde yatırımcılara telkinde bulunma, yatırımcıları yönlendirme yahut yatırımcılara kar/zarar vaadi verme şeklinde yorumlanamaz.

İlginizi Çekebilecek Yazılar