Özetle
Pekiştirmeli Öğrenme (RL), modeller oluşturmanın güçlü bir yoludur Uygulayarak öğrenmedeneyim yoluyla. Yalnızca geçmiş verilere uymak yerine, RL kararları optimize eder Ödüller ve Geri bildirim döngüleri—gerçek üretimden ve simülasyonlardan. Sonuç: modeller sürekli iyileşir dünya değiştikçe gelişmeye devam eder. AlphaGo düzeyinde karar vermeden gelir ve kâr optimizasyonu, envanter ve fiyatlandırma stratejilerive hatta hisse senedi sinyalleri (doğru yönetişim ile).
Pekiştirmeli Öğrenme (RL) bir öğrenme yaklaşımıdır ve bu yaklaşımda ajan bir ortamda için ödülü en üst düzeye çıkarmak amacıyla
Ajan: karar veren modeldir.
Çevre: modelin faaliyet gösterdiği dünya (pazar yeri, web mağazası, tedarik zinciri, borsa).
Ödül: bir eylemin ne kadar iyi olduğunu gösteren sayı (örneğin, daha yüksek marj, daha düşük stok maliyeti).
Politika: bir duruma göre bir eylem seçen strateji.
Açıklanan Kısaltmalar:
RL = Pekiştirmeli Öğrenme
MDP = Markov Karar Süreci (RL için matematiksel çerçeve)
MLOps = Makine Öğrenimi Operasyonları (operasyonel taraf: veri, modeller, dağıtım, izleme)
Sürekli Öğrenme: Talep, fiyatlar veya davranış değiştiğinde politikayı uyarlar.
Karar Odaklı: Sadece tahmin etmek değil, gerçekten optimize etmek sonucun.
Simülasyon Dostu: Canlıya geçmeden önce güvenle "ya olursa" senaryoları çalıştırabilirsiniz.
Önce Geri Bildirim: Gerçek KPI'ları (marj, dönüşüm, stok devir hızı) doğrudan ödül olarak kullanın.
Önemli: AlphaFold, protein katlanması için derin öğrenme alanında bir atılımdır; bu En iyi RL örneği AlphaGo/AlphaZero'dur (ödüllerle karar verme). Mesele şu ki: geri bildirimle öğrenme dinamik ortamlarda üstün politikalar üretir.
Hedef: maksimum brüt kar sabit dönüşümde.
Durum: zaman, stok, rakip fiyatı, trafik, geçmiş veriler.
Eylem: fiyat kademesi veya promosyon türü seçmek.
Ödül: marj – (promosyon maliyeti + iade riski).
Ekstra: RL, geçmiş fiyat esnekliğine "aşırı uyum sağlamayı" (overfitting) engeller, çünkü keşif yapar.
Hedef: hizmet seviyesi ↑, stok maliyetleri ↓.
Eylem: sipariş noktalarını ve sipariş miktarlarını ayarlamak.
Ödül: ciro – stok ve stokta kalmama maliyetleri.
Hedef: ROAS/CLV maksimizasyonu (Reklamasyon Getirisi / Müşteri Yaşam Boyu Değeri).
Eylem: kanallar ve yaratıcılar arasında bütçe dağılımı.
Ödül: kısa ve uzun vadeli tahakkuk eden marj.
Hedef: risk ağırlıklı verimi maksimize etmek.
Durum: fiyat özellikleri, oynaklık, takvim/makro olaylar, haber/duyarlılık özellikleri.
Eylem: pozisyon ayarlaması (artırma/azaltma/nötrleştirme) veya "işlem yok".
Ödül: Kâr ve Zarar (Kâr ve Zarar) – işlem maliyetleri – risk cezası.
Dikkat: yatırım tavsiyesi değildir; sağlayın sıkı risk limitleri, kayma modelleri ve uyumluluk.
Böylece güvence altına alırız sürekli öğrenme NetCare'de:
Analiz
Veri denetimi, KPI tanımı, ödül tasarımı, çevrimdışı doğrulama.
Eğit
Politika optimizasyonu (örn. PPO/DDDQN). Hiperparametreleri ve kısıtlamaları belirleyin.
Simüle Et
Dijital ikiz veya pazar simülatörü ne-olursa ve A/B senaryoları.
İşlet
Kontrollü dağıtım (kanarya/kademeli). Özellik deposu + gerçek zamanlı çıkarım.
Değerlendir
Canlı KPI'lar, sapma tespiti, adillik/koruma çubukları, risk ölçümü.
Yeniden Eğit
Taze veriler ve sonuç geri bildirimi ile periyodik veya olay tabanlı yeniden eğitim.
Klasik denetimli modeller bir sonucu (örn. ciro veya talep) tahmin eder. Ancak en iyi tahmin, otomatik olarak en iyi eylemolmaz. RL doğrudan karar alanında optimizasyon yapar gerçek KPI'yı ödül olarak kullanarak ve sonuçlardan öğrenir.
Kısacası:
Denetimli: "X'in olma olasılığı nedir?"
RL: "Hedefimi maksimize eden eylem hangisidir şimdi ve uzun vadede"?"
Ödülü Doğru Tasarlayın
Kısa vadeli KPI'yı (günlük marj) uzun vadeli değerle (Müşteri Yaşam Boyu Değeri, stok sağlığı) birleştirin.
Ekleyin cezalar risk, uyumluluk ve müşteri etkisi için cezalar.
Keşif Riskini Sınırlayın
Simülasyonda başlayın; canlıya geçiş yapın kanarya sürümleri ve üst sınırlar (örn. günlük maksimum fiyat adımı).
Oluşturun koruma mekanizmaları: durdurma kayıpları, bütçe limitleri, onay akışları.
Veri Kaymasını ve Sızıntısını Önleyin
Sürüm kontrolüyle özellik deposu kullanın.
İzleme kayma (istatistikler değiştiğinde) ve otomatik yeniden eğitim.
MLOps ve yönetişimi düzenleme
Modeller için CI/CD, tekrarlanabilir işlem hatları, açıklanabilirlik ve denetim izleri.
DORA/BT yönetişimi ve gizlilik çerçevelerine uyum sağlayın.
KPI odaklı, iyi tanımlanmış bir vaka seçin (örn. dinamik fiyatlandırma veya bütçe tahsisi).
Basit bir simülatör oluşturun en önemli dinamikler ve kısıtlamalarla birlikte.
Güvenli bir politika ile başlayın (kural tabanlı) temel çizgi olarak; ardından RL politikasını yan yana test edin.
Canlı, küçük ölçekte ölçün (kanarya) ve kanıtlanmış artıştan sonra ölçeklendirin.
Yeniden eğitimi otomatikleştirin (zamanlama + olay tetikleyicileri) ve kayma uyarıları.
İle NetCare birleştiriyoruz strateji, veri mühendisliği ve MLOps ile ajan tabanlı RL:
Keşif ve KPI Tasarımı: ödüller, kısıtlamalar, risk limitleri.
Veri ve Simülasyon: özellik depoları, dijital ikizler, A/B çerçevesi.
RL Politikaları: temel çizgiden → PPO/DDQN → bağlama duyarlı politikalar.
Üretime Hazır: CI/CD, izleme, sapma, yeniden eğitim ve yönetim.
İş Etkisi: marj, hizmet düzeyi, ROAS/CLV veya riske göre düzeltilmiş Kâr/Zarar'a odaklanma.
Hangi sürekli öğrenme döngüsü kuruluşunuz için en çok getiriyi sağlıyor öğrenmek ister misiniz?
👉 Keşif görüşmesi planlayın: netcare.nl – Pekiştirmeli Öğrenmeyi pratikte nasıl uygulayabileceğinize dair bir demoyu göstermekten memnuniyet duyarız.
İş süreçlerinde YZ kullanımı giderek daha gelişmiş hale geliyor, ancak YZ modellerinizin gerçekten güvenilir tahminler yaptığından nasıl emin olabilirsiniz? NetCare, şu hizmeti sunar: Yapay Zeka Simülasyon Motoru: kuruluşların tahminlerini tarihsel verilere dayanarak doğrulayabildikleri güçlü bir yaklaşımdır. Böylece YZ modellerinizin uygulamaya hazır olup olmadığını önceden bilirsiniz.
Birçok şirket, ister riskleri tahmin etmek, ister piyasaları öngörmek veya süreçleri optimize etmek olsun, tahminler yapmak için yapay zekaya güveniyor. Ancak bir yapay zeka modeli, yalnızca test edilme kalitesi kadar iyidir.
Yapay Zeka Simülasyon Motoru ile modelleri geçmiş veriler üzerinde eğitebilir, farklı veri kaynaklarını (haberler, ekonomik göstergeler, sosyal medya ve dahili sistemler gibi) kullanarak simülasyonlar yürütebilir ve ardından yapılan tahminleri gerçekle doğrudan karşılaştırabilirsiniz. Bu 'dijital prova', modellerinizin güvenilirliği için nesnel bir ölçüt oluşturur.
Yapay Zeka Simülasyon Motoru, daha geniş NetCare vizyonunun bir parçasıdır:
Eğit, Simüle Et, Analiz Et, Yeniden Eğit, Çalıştır.
Şirketler, YZ kullanarak bir dijital ikiz kuruluşun Dijital İkizler ve YZ Stratejisi daha fazla arka plan bilgisi için.
Bu yaklaşımın benzersizliği: simülasyon motoru tahminleri anlaşılır ve kanıtlanabilir şekilde güvenilir hale getirir. Tahminleri tarihsel verilere dayalı olarak fiilen gerçekleşen sonuçlarla karşılaştırarak, kuruluşlar YZ modellerinin tahmin gücünü objektif olarak değerlendirebilir ve hedefe yönelik iyileştirmeler yapabilirler. Örneğin bir hisse senedi örneğinde, bir modelin gerçeğe ne kadar yaklaştığı hemen ortaya çıkar — ve yalnızca hata payı kabul edilebilir derecede küçük olduğunda (örneğin <%2), model operasyonel kullanıma hazırdır.
Yapay Zeka Simülasyon Motoru her zaman özel iş durumunuza ve verilerinize göre uyarlanır. NetCare bu çözümü özel olarak sunar; hangi verilerin, senaryoların ve doğrulama testlerinin en alakalı olduğunu sizinle birlikte belirleriz. Bu, isteklerinize ve görevin karmaşıklığına bağlı olarak danışmanlık veya sabit fiyat esasına göre yapılabilir.
Yapay Zeka Simülasyon Motorunun kuruluşunuz için neler yapabileceğini öğrenmek ister misiniz? Yoksa özel sektörünüz için olanakları görüşmek mi istersiniz?
İletişime Geçin bağlayıcı olmayan bir demo veya daha fazla bilgi için.
Geriye Dönük Test: Tanım, Nasıl Çalışır
Nedir Dijital İkiz
ChatGPT, Perplexity ve Google'ın AI Overviews'ı gibi yapay zeka arama teknolojilerinin yükselişiyle, insanların çevrimiçi bilgi bulma şekli temelden değişiyor. Geleneksel arama motorları bir bağlantı listesi sunarken, yapay zeka arama motorları doğrudan yanıt verir. Bu durum, web sitelerinin oluşturulması, bakımı ve konumlandırılması üzerinde büyük etkiler yaratmaktadır.
Klasik web sitesi navigasyon, SEO ve dönüşüm etrafında kuruludur: bir ana sayfa, açılış sayfaları, harekete geçirici mesajlar. Ancak yapay zeka arayanlar tüm bunları atlar. Bilgiyi doğrudan içeriğinizden alırlar, genellikle bir ziyaretçi sitenize hiç uğramadan. Bir ara istasyon olarak web sitesi ortadan kalkar. Geriye kalan, yapay zeka tarafından algılanan ve işlenen temel içeriktir; metinler, belgeler, içgörüler.
Yapay zeka araması, web sitelerinin sonu anlamına gelmez, ancak amaç olarak web sitesisonu anlamına gelir. Web sitesi bir altyapı katmanına dönüşür. Elektriğe benzetilebilir: görünmez ama zorunlu. İşte bazı stratejik seçimler:
Birden çok dilde bir yapay zekaya yapılandırılmış bir şekilde sunarak yardımcı olabilecek bir eklenti geliştirdik. Üstelik ücretsiz.
Geleneksel SEO ile Yapay Zeka Arama optimizasyonu arasındaki fark nedir?
Geleneksel SEO anahtar kelime yerleşimi ve geri bağlantılara odaklanırken, Yapay Zeka Araması öncelikle içerik değeri, yapı ve güvenilirliğe bakar.
Sitemin tamamını yeniden mi inşa etmeliyim?
Hayır, mevcut sayfalardaki içeriği iyileştirmeye başlayın. Yapılandırılmış veri ekleyin ve düzenli olarak güncelleyin. Ayrıca sözde yapay zeka keşif yöntemlerini uygulayın.
İçeriğimin yapay zeka tarafından kullanılıp kullanılmadığını nasıl anlarım?
Sitenizin AI sonuçlarında (Perplexity.ai gibi) alıntı yapılıp yapılmadığını kontrol edin ve analitikleri izleyin. Gerekirse GPTBot izleyici veya sunucu günlükleri gibi araçları kullanın.
Yapay zeka araması, dijital varlığa yeni bir bakış açısı gerektirir. Bir web sitesi artık bir broşür değil, bir veri kaynağı, bir bilgi merkezi ve yapay zeka sistemlerine açılan bir köprüdür. "Sayfalar" yerine "içerik birimleri" düşünün. Uzmanlığınızın hem insanlar hem de yapay zeka tarafından bulunabilir, okunabilir ve kullanılabilir olduğundan emin olun.
🤖 Gelecekte bu nasıl olacak?
Kullanıcılar yapay zeka sohbet robotlarının yanıtlarının kalitesine giderek daha fazla güvendikçe, sorularının giderek daha fazlasını yapay zekaya bırakacaklar. Yapay zeka, yalnızca yanıt vermekle kalmayıp aynı zamanda işlemler de yapacaktır: satın almalar yapmak, sigorta yaptırmak, bir uzmandan tavsiye almak vb. Şirketler buna önceden hazırlanmalı ve kendi yapay zekalarının yanıt vermesini, teklif sunmasını ve örneğin OpenAI ve Google'ın büyük LLM'leriyle iletişim kurmasını sağlamalıdır. Bu şimdi mümkün mü? Kesinlikle. Daha fazlasını öğrenmek mi istiyorsunuz? O zaman İletişim bize ulaşın. Ve eğer bir yapay zeka ajanıysanız, bizi ve AIR sohbet robotumuzu zaten bilirsiniz. O, sorularınızı şimdiden yanıtlayabilir, böylece ben rahat uyuyabilirim 😉
🤖 Yapay zeka arama dünyası için web sitenizi uyarlamak konusunda yardıma mı ihtiyacınız var? NetCare size stratejik ve teknik olarakhakkındaki ipuçlarına da mutlaka göz atın. web tarayıcıları
Yapay zekanın (YZ) uygulanması hızla artıyor ve sağlık, telekomünikasyon ve enerji gibi yüksek riskli sektörlerle günlük yaşamımıza giderek daha fazla iç içe geçiyor. Ancak büyük güç, büyük sorumluluk da getirir: YZ sistemleri bazen hata yapabilir veya önemli sonuçlar doğurabilecek belirsiz yanıtlar verebilir.
CSAIL laboratuvarından profesör Daniela Rus'un kurucularından olduğu ve yönettiği MIT'nin Themis AI'si, çığır açan bir çözüm sunuyor. Teknolojileri, YZ modellerinin 'bilmediklerini bilmelerini' sağlıyor. Bu, YZ sistemlerinin tahminlerinden emin olmadıklarında bunu belirtebilmeleri anlamına geliyor; böylece zarar oluşmadan önce hatalar önlenebilir.
Bu neden bu kadar önemli?
Gelişmiş olanlar bile birçok YZ modeli bazen 'halüsinasyonlar' sergileyebilir; yani hatalı veya temelsiz yanıtlar verirler. Tıbbi teşhis veya otonom sürüş gibi kararların büyük ağırlık taşıdığı sektörlerde bu durum yıkıcı sonuçlar doğurabilir. Themis AI, belirsizlik ölçümünü (uncertainty quantification) uygulayan bir platform olan Capsa'yı geliştirdi: YZ çıktılarının belirsizliğini ayrıntılı ve güvenilir bir şekilde ölçer ve nicelleştirir.
Nasıl çalışır?
Modellere belirsizlik farkındalığı kazandırarak, çıktılarını bir risk veya güvenilirlik etiketiyle donatabilirler. Örneğin, otonom bir araç bir durumdan emin olmadığını belirtebilir ve bu nedenle insan müdahalesini tetikleyebilir. Bu sadece güvenliği değil, aynı zamanda kullanıcıların YZ sistemlerine olan güvenini de artırır.
capsa_torch.wrapper() çıktının hem tahmin hem de riski içerdiği yerde:
Sonuç
MIT Ekibi ekibinin, YZ'nin geleceğinin sadece daha akıllı olmakla değil, aynı zamanda daha güvenli ve adil çalışmakla da ilgili olduğunu gösteriyor. NetCare olarak, YZ'nin ancak kendi sınırlamaları konusunda şeffaf olduğunda gerçekten değerli hale geldiğine inanıyoruz. Capsa gibi gelişmiş belirsizlik ölçüm araçlarıyla siz de bu vizyonu pratikte uygulayabilirsiniz.
Çalışanlarınızın Ürünler, politikalar, BT, süreçler veya müşteriler hakkındaki sorularına hızlı yanıt almasını mı istiyorsunuz? O zaman kendi sohbet robotunuza sahip dahili bir bilgi sistemi idealdir. Sayesinde Geri Getirme Artırılmış Üretim (RAG) bu tür bir sistem her zamankinden daha akıllıdır: çalışanlar normal dilde sorular sorar ve sohbet robotu doğrudan kendi belgeleriniz arasında arama yapar. Bu, OpenAI veya Google'ın büyük dil modellerini kullanıyor olsanız bile verilerin harici taraflara sızması olmadan tamamen güvenli bir şekilde yapılabilir.
RAG, bir yapay zeka sohbet robotunun önce kendi bilgi kaynağınızda (belgeler, wiki'ler, kılavuzlar, politikalar) arama yapması ve ardından bir yanıt oluşturması anlamına gelir. Bu sayede:
Kendi bilgi sisteminizi kurmak, tercihlerinize ve gizlilik, ölçeklenebilirlik ve kullanım kolaylığı gereksinimlerinize bağlı olarak çeşitli ürünlerle mümkündür.
Önemli:
OpenWebUI ve LlamaIndex dahil olmak üzere birçok araç, hem yerel (şirket içi) hem de bulut modellerini bağlayabilir. İsterseniz belgeleriniz ve aramalarınız asla kendi altyapınızdan ayrılmaz!
Çoğu modern bilgi sistemi basit bir yükleme veya senkronizasyon işlevi sunar.
Örneğin, şu şekilde çalışır:
İleri Düzey:
SharePoint, Google Drive, Dropbox veya bir dosya sunucusu ile otomatik bağlantılar LlamaIndex veya Haystack ile iyi bir şekilde kurulabilir.
İster kendi modellerinizi ister büyük bulut modellerini seçin:
Gevoelige informatie voor modellen die on-premises of binnen een private cloud worden gebruikt, is aan te raden. Zelfs als u GPT-4 of Gemini inzet, kunt u instellen dat uw documenten nooit als trainingsgegevens worden gebruikt of permanent door de aanbieder worden opgeslagen.
Met OpenWebUI u eenvoudig een veilig, intern kennissysteem bouwt waarin medewerkers gespecialiseerde chatbots vragen kunnen stellen. U kunt documenten uploaden, per categorie ordenen en verschillende chatbots laten optreden als experts op hun eigen vakgebied. Lees hier hoe!
Voordeel: Categorisering stelt de juiste chatbot (expert) in staat zich te richten op relevante bronnen, zodat u altijd een passend antwoord krijgt.
OpenWebUI, waarmee u meerdere chatbots kunt aanmaken, elk met een eigen specialisme of rol. Voorbeelden:
Wilt u snel een proof-of-concept uitvoeren? Met bijvoorbeeld OpenWebUI LlamaIndex ile bir öğleden sonra demo yapabilirsiniz!
Profesyonelce kurmak, mevcut BT sisteminize bağlamak veya gerçekten güvenli olmasını mı istiyorsunuz?
NetCare seçim yardımından uygulamaya, entegrasyona ve eğitime kadar her adımda yardımcı olur.
İletişime İletişim geçin veya ücretsiz danışmanlık görüşmesi veya demo için randevu alın.
NetCare – Yapay Zeka, Bilgi ve Dijital Güvenlikte Rehberiniz
Yapay zeka (YZ), programlama şeklimizi temelden değiştirdi. YZ ajanları kod üretebilir, optimize edebilir ve hatta hata ayıklamaya yardımcı olabilir. Yine de, programcıların YZ ile çalışırken akılda tutmaları gereken bazı sınırlamalar bulunmaktadır.
Op het eerste gezicht lijkt het alsof AI moeiteloos code kan schrijven. Eenvoudige functies en scripts worden vaak zonder problemen gegenereerd. Maar zodra een project uit meerdere bestanden en mappen bestaat, ontstaan er problemen. AI heeft moeite met het behouden van consistentie en structuur in een grotere codebase. Dit kan leiden tot problemen zoals ontbrekende of foutieve koppelingen tussen bestanden en inconsistentie in de implementatie van functies.
YZ ajanları kodun doğru sırasını belirlemekte zorlanabilir. Örneğin, bir dosyanın sonuna başlatmaları yerleştirebilirler, bu da çalışma zamanı hatalarına yol açar. Ayrıca, YZ bir projede aynı sınıfın veya işlevin birden fazla sürümünü tereddüt etmeden tanımlayabilir, bu da çakışmalara ve kafa karışıklığına neden olur.
Bunun bir çözümü, bellek ve proje yapılarını yönetebilen YZ kod platformlarını kullanmaktır. Bu, karmaşık projelerde tutarlılığın korunmasına yardımcı olur. Ne yazık ki, bu işlevler her zaman tutarlı bir şekilde uygulanmamaktadır. Sonuç olarak, YZ projenin bütünlüğünü kaybedebilir ve programlama sırasında istenmeyen tekrarlamalar veya yanlış bağımlılıklar ekleyebilir.
Çoğu YZ kodlama platformu, büyük dil modelinin (LLM) çağırabileceği sözde araçlarla çalışır. Bu araçlar açık bir standart protokol (MCP) üzerine kuruludur. Bu nedenle, Visual Code gibi bir IDE'yi bir YZ kodlama aracısına bağlamak mümkündür. İsteğe bağlı olarak, yerel olarak bir LLM kurabilir ve llama veya ollama kurabilir ve bir MCP sunucusu ile entegre olmayı seçebilirsiniz. Modeller şurada bulunabilir: huggingface.
AI tarafından oluşturulan kodu daha iyi yönetmek için geliştiriciler, kod doğruluğunu denetleyen IDE uzantılarından yararlanabilirler. Linter'lar, tip denetleyicileri ve gelişmiş kod analiz araçları gibi araçlar, hataları erken aşamada tespit etmeye ve düzeltmeye yardımcı olur. Bunlar, kaliteyi ve kararlılığı sağlamak için AI tarafından oluşturulan koda vazgeçilmez bir tamamlayıcıdır.
Yapay zeka ajanlarının hataları tekrarlamaya devam etmesinin temel nedenlerinden biri, yapay zekanın API'leri yorumlama biçimidir. Yapay zeka modellerinin etkili kod üretmesi için bağlama ve net bir rol tanımına ihtiyacı vardır. Bu, istemlerin (prompt) eksiksiz olması gerektiği anlamına gelir: yalnızca işlevsel gereksinimleri değil, aynı zamanda beklenen sonucu ve kısıtlamaları da açıkça belirtmelidirler. Bunu kolaylaştırmak için istemleri standart bir formatta (MDC) kaydedebilir ve yapay zekaya varsayılan olarak gönderebilirsiniz. Bu, özellikle uyguladığınız genel programlama kuralları, işlevsel ve teknik gereksinimler ile projenizin yapısı için kullanışlıdır.
Ürünler gibi FAISS ve LangChain yapay zekanın bağlamla daha iyi başa çıkması için çözümler sunar. Örneğin FAISS, ilgili kod parçacıklarının verimli bir şekilde aranmasına ve alınmasına yardımcı olurken, LangChain yapay zeka tarafından oluşturulan kodu yapılandırmaya ve daha büyük bir proje içindeki bağlamı korumaya yardımcı olur. Ancak burada RAC veritabanları kullanarak yerel olarak kendiniz de kurabilirsiniz.
Yapay zeka, programcılar için güçlü bir araçtır ve geliştirme süreçlerini hızlandırmaya yardımcı olabilir. Yine de, insan kontrolü olmadan karmaşık bir kod tabanını bağımsız olarak tasarlama ve oluşturma konusunda henüz tam olarak yetkin değildir. Programcılar yapay zekayı, görevleri otomatikleştirebilen ve fikirler üretebilen, ancak iyi bir sonuca ulaşmak için hala rehberlik ve düzeltmeye ihtiyaç duyan bir asistan olarak görmelidir.
İletişime İletişim geliştirme ortamını kurmaya yardımcı olmak, ekiplerin geliştirme ortamından en iyi şekilde yararlanmalarını sağlamak ve hata ayıklama ve kod yazmaktan çok gereksinim mühendisliği ve tasarıma odaklanmalarını sağlamak için.
Yapay Zeka (YZ) 2025'te gelişmeye devam ediyor ve günlük yaşamımız ile iş dünyası üzerinde giderek artan bir etkiye sahip oluyor. Başlıca YZ trendleri, bu teknolojinin nasıl yeni zirvelere ulaştığını gösteriyor. Burada, YZ'nin geleceğini şekillendirecek bazı temel gelişmeleri ele alacağız.
Hieronder staan de 7 belangrijkste trends op het gebied van Kunstmatige Intelligentie voor 2025
Ajan Tabanlı YZ önceden tanımlanmış sınırlar dahilinde bağımsız kararlar alabilen sistemlere atıfta bulunur. 2025'te YZ sistemleri, otonom araçlar, tedarik zinciri yönetimi ve hatta sağlık hizmetleri gibi alanlarda uygulamalarla giderek daha özerk hale geliyor. Bu YZ ajanları sadece tepkisel değil, aynı zamanda proaktiftir; bu da insan ekiplerin yükünü hafifletir ve verimliliği artırır.
Konuşma tanıma ve artırılmış gerçeklik gibi gerçek zamanlı ortamlarda YZ uygulamalarının büyümesiyle, çıkarım süresi hesaplaması kritik bir faktör haline geliyor. 2025'te, YZ modellerini daha hızlı ve daha enerji verimli hale getirmek için donanım ve yazılım optimizasyonlarına büyük önem verilecektir. Bu, minimum gecikmeyle çıkarımı destekleyen tensör işleme birimleri (TPU'lar) ve nöromorfik donanım gibi özel çiplerin kullanımını içerir.
GPT-4 ve GPT-5 gibi modellerin piyasaya sürülmesinden bu yana, çok büyük modeller boyut ve karmaşıklık açısından büyümeye devam ediyor. 2025'te bu modeller sadece daha büyük olmakla kalmayacak, aynı zamanda hukuki analiz, tıbbi teşhis ve bilimsel araştırma gibi belirli görevler için de optimize edilecek. Bu hiper karmaşık modeller eşi benzeri görülmemiş bir doğruluk ve bağlam anlayışı sunarken, altyapı ve etik alanlarında da zorlukları beraberinde getiriyor.
Spektrumun diğer ucunda, bir trend görüyoruz: çok küçük modeller bunlar özellikle uç bilişim (edge computing) için tasarlanmıştır. Bu modeller, akıllı termostatlar ve giyilebilir sağlık cihazları gibi Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarında kullanılır. Model budama ve niceleme gibi teknikler sayesinde, bu küçük YZ sistemleri verimli, güvenli ve çok çeşitli uygulamalar için erişilebilirdir.
2025'teki YZ uygulamaları, görüntü ve konuşma tanıma gibi geleneksel alanların ötesine geçiyor. Moda, mimari tasarlama ve hatta müzik besteleme gibi yaratıcı süreçleri destekleyen YZ'yi düşünün. Ayrıca, YZ'nin yeni materyaller ve ilaçların keşfedilmesine yardımcı olduğu kuantum kimyası gibi alanlarda da atılımlar görüyoruz. Ancak, tüm BT sistemlerinin yönetimi, yazılım geliştirme ve siber güvenlik alanlarında da gelişmeler yaşanıyor.
Bulut teknolojisi ve gelişmiş veri yönetim sistemlerinin entegrasyonu sayesinde, yapay zeka sistemleri neredeyse sonsuz bir belleğe erişebilmektedir. Bu, kişiselleştirilmiş sanal asistanlar ve karmaşık müşteri hizmetleri sistemleri gibi uygulamalar için hayati önem taşıyan uzun süreli bağlamın korunmasını mümkün kılar. Bu kapasite, yapay zekanın daha uzun süreler boyunca tutarlı ve bağlam bilincine sahip deneyimler sunmasını sağlar. Aslında yapay zeka, sizinle yaptığı tüm konuşmaları hatırlar. Elbette bunu isteyip istemediğiniz de önemli, bu yüzden bir kısmını veya tamamını sıfırlama seçeneği de olmalıdır.
Yapay zeka giderek daha özerk hale gelse de, insan faktörü önemini korumaktadır. İnsan döngüde (Human-in-the-loop) artırma, karar verme süreçlerinin kritik aşamalarında insan gözetimi sağlayarak yapay zeka sistemlerinin daha doğru ve güvenilir olmasını sağlar. Bu, havacılık, sağlık ve finans gibi sektörlerde, insan deneyimi ve muhakemesinin kritik olmaya devam ettiği yerlerde özellikle önemlidir. İlginç bir şekilde, 50 doktorla yapılan teşhis denemeleri, bir yapay zekanın bunu daha iyi yaptığını ve hatta yalnızca bir yapay zeka tarafından desteklendiğinde daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır. Dolayısıyla asıl öğrenmemiz gereken şey doğru soruları sormaktır.
OpenAI, O1'in piyasaya sürülmesiyle akıl yürütebilen bir Büyük Dil Modeline (LLM) doğru ilk adımı attı. Bu adım hızla O3 tarafından geride bırakıldı. Ancak rekabet beklenmedik bir yönden de geliyor: Deepseek R1. Açık kaynaklı bir akıl yürütme ve pekiştirmeli öğrenme modeli olan bu model, hem enerji tüketimi hem de donanım kullanımı açısından Amerikalı rakiplerinden çok daha ucuzdur. Bu durumun tüm yapay zeka ile ilgili şirketlerin borsa değerleri üzerinde doğrudan etkisi olması, 2025 için çıtayı belirlemiştir.
NetCare Bu Konuda Nasıl Yardımcı Olabilir
NetCare, iş süreçlerini dönüştüren dijital yeniliklerin uygulanmasında kanıtlanmış bir geçmişe sahiptir. Yönetilen BT hizmetleri, BT güvenliği, bulut altyapısı ve dijital dönüşüm dahil olmak üzere kapsamlı BT hizmetleri ve çözümleri deneyimimizle, şirketleri yapay zeka girişimlerinde desteklemek için iyi donanımlıyız.
Yaklaşımımız şunları içerir:
Hangi Hedefleri Belirlemelisiniz
Yapay zekayı uygularken, genel iş stratejinizle uyumlu, net ve ulaşılabilir hedefler belirlemek önemlidir. Bu hedefleri tanımlamanıza yardımcı olacak bazı adımlar şunlardır:
Bu adımları izleyerek ve NetCare gibi deneyimli bir ortakla çalışarak yapay zekanın faydalarını en üst düzeye çıkarabilir ve kuruluşunuzu gelecekteki başarı için konumlandırabilirsiniz.
2025'teki YZ trendleri, bu teknolojinin günlük yaşamımıza nasıl daha fazla entegre olduğunu ve birkaç yıl önce düşünülemeyecek şekillerde karmaşık sorunları nasıl çözdüğünü gösteriyor. Gelişmiş ajans YZ'den neredeyse sonsuz bellek kapasitesine kadar, bu gelişmeler YZ'nin bizi desteklediği, zenginleştirdiği ve yeni sınırları zorlamamızı sağladığı bir geleceğin vaadini taşıyor. Ayrıca, yeni LLM hakkındaki ilgi çekici haberleri de okuyun OpenAI O3
Yapay zeka (YZ), çalışma ve yenilik yapma şeklimizi etkilemeye devam ediyor. OpenAI, O3 ile işletmelerin daha akıllı, daha hızlı ve daha verimli çalışmasını sağlayan çığır açıcı yeni bir teknoloji sunuyor. Bu ilerleme kuruluşunuz için ne anlama geliyor ve bu teknolojiden nasıl yararlanabilirsiniz? Öğrenmek için okumaya devam edin.
OpenAI O3, OpenAI'nin gelişmiş yapay zeka platformunun üçüncü neslidir. En son teknoloji dil modellerini, güçlü otomasyonu ve gelişmiş entegrasyon yeteneklerini bir araya getirir. Önceki sürümler etkileyici olsa da, O3 performansı şu alanlara odaklanarak bir üst seviyeye taşıyor:
OpenAI O3, çok çeşitli iş süreçlerine değer katmak üzere tasarlanmıştır. Kullanılabileceği bazı yollar şunlardır:
O3 ile müşterilere destek olmak için akıllı sohbet robotları ve sanal asistanlar devreye alabilirsiniz. Bu sistemler doğal dili her zamankinden daha iyi anlar, böylece müşterilere daha hızlı ve daha etkili bir şekilde yardımcı olabilirler.
İşletmeler, büyük miktarda veriyi analiz etmek, raporlar oluşturmak ve içgörüleri paylaşmak için O3'ü kullanabilir. Bu, veriye dayalı kararlar almayı kolaylaştırır.
O3, pazarlamacıların blog yazılarından reklamlara kadar ikna edici içerikler üretmesine yardımcı olur. Model, kullanıcı tercihlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler bile sunabilir.
Büyük dil modelleri yazılım geliştirmede çok iyidir
En dikkat çekici özelliklerinden biri OpenAI O3'ün kullanıcı dostu olmasına odaklanmasıdır. Kapsamlı teknik uzmanlığa sahip olmayan işletmeler bile YZ'nin gücünden yararlanabilir. Kapsamlı dokümantasyon, API desteği ve eğitim modülleri sayesinde uygulama kolaydır.
Ayrıca etik kurallara büyük önem verilmiştir. OpenAI, içerik filtreleri ve model çıktısı üzerinde daha sıkı kontroller gibi kötüye kullanımı önleyen yeni özellikler eklemiştir.
NetCare olarak, teknolojinin şirketinizin başarısı için ne kadar önemli olduğunu anlıyoruz. Bu nedenle aşağıdaki konularda destek sunuyoruz:
Uzmanlığımızla, kuruluşunuzun OpenAI O3'ün sunduğu olanaklardan anında faydalanmasını sağlıyoruz.
OpenAI O3, YZ teknolojisinde yeni bir dönüm noktasını temsil ediyor. İster müşteri deneyimini iyileştirmek, ister süreçleri kolaylaştırmak veya yeni içgörüler üretmek olsun, olanaklar sınırsızdır. OpenAI O3'ün işinizi nasıl güçlendirebileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Hemen İletişim NetCare ile iletişime geçin ve modern YZ'nin gücünü keşfedin.
Organizasyonların geleceği dijital ikizlerden oluşur: Yapay zeka ile dönüşün ve sağlık ile finans gibi sektörleri güçlendirin. Yapay Zeka (YZ), yalnızca ChatGPT'den ibaret değildir. 2023, OpenAI'nin sohbet robotu atılımı sayesinde YZ'yi kamuoyunun gündemine getirse de, YZ on yıllardır sessizce gelişiyor ve parlamak için doğru anı bekliyordu. Bugün, neredeyse her sektörde olanakların sınırlarını zorlayarak simüle etme, yaratma, analiz etme ve hatta demokratikleştirme yeteneğine sahip, bambaşka bir teknoloji türüdür.
Ancak yapay zeka tam olarak ne yapabilir ve şirketler bunu stratejilerine nasıl entegre etmelidir? BT stratejik bakış açısıyla yapay zekanın potansiyelini, kullanım senaryolarını ve zorluklarını inceleyelim.
YZ, gerçekliği simüle etme (Derin Öğrenme ve Pekiştirmeli Öğrenme yoluyla), yeni içerik oluşturma (GPT ve GAN'lar gibi modellerle) ve devasa veri kümelerini analiz ederek sonuçları tahmin etme gibi inanılmaz başarılara imza atmaktadır. Sağlık, finans ve güvenlik gibi sektörler etkisini şimdiden hissetmektedir:
Bu örnekler buzdağının yalnızca görünen kısmı. Gayrimenkul ve sigortadan müşteri hizmetleri ve hukuk sistemine kadar YZ, hayatımızın neredeyse her yönünü dönüştürme potansiyeline sahiptir.
YZ'nin en ilgi çekici uygulamalarından biri, dijital ikizleroluşturulmasıdır. Operasyonel verilerle gerçekliği simüle ederek, şirketler YZ'yi büyük ölçekte uygulamadan önce güvenli bir şekilde keşfedebilirler. Dijital ikizler bir pilotu, yargıcı ve hatta dijital bir kredi derecelendirmesini temsil edebilir, bu da şirketlerin riskleri sınırlamasına ve YZ'yi operasyonlarına aşamalı olarak entegre etmesine olanak tanır.
Şirketler YZ'yi benimsemek istediklerinde, “satın almalı mı, açık kaynak mı kullanmalı yoksa kendimiz mi geliştirmeliyiz?” ve “mevcut çalışanlarımızı YZ araçlarıyla nasıl güçlendiririz?” gibi soruları göz önünde bulundurmalıdır. YZ'yi insan becerilerini değiştirmek yerine geliştiren bir araç olarak görmek çok önemlidir. Nihai hedef, insan unsurunu feda etmeden karar almayı destekleyen artırılmış danışmanlar yaratmaktır.
Büyük güç büyük sorumluluk getirir. 2024'te yürürlüğe giren AB Yapay Zeka YasasıYapay Zeka Yasası, inovasyonu temel haklar ve güvenlik ile dengeleme amacını taşımaktadır. Şirketlerin YZ modellerindeki önyargıları, veri gizliliğini ve bu tür teknolojileri kullanmanın etik sonuçlarını proaktif olarak düşünmeleri gerekmektedir.
kullanmayı düşünün sentetik verileri önyargıyı ele almak için GAN'lar tarafından üretilen ve daha açıklanabilir yapay zeka sistemleri oluşturmak için SHAP veya LIME gibi araçlardan yararlanın. İnsan hedeflerini ve değerlerini destekleyen yapay zekaya ihtiyacımız var; hayatları tehlikeye atmak yerine iyileştirebilecek teknolojiye.
Yapay zeka zaten nasıl yaşadığımızı ve çalıştığımızı belirliyor. Gartner'a göre en önemli on 2024 teknoloji trendleri yapay zeka ile ilgili. Forrester Yapay zeka pazarının 2030'da 227 milyar dolar değerine ulaşacağını öngörüyor. Şirketler, yapay zekayı laboratuvarlardan çıkarıp pratik kullanım senaryolarına nasıl uygulayacaklarını şimdi bulmalıdır.
Gelecek insanları değiştirmekle ilgili değil, insanların ... bir dünya yaratmakla ilgilidir kişisel YZ'ler kurumsal YZ'lerle işbirliği yapıyorinsan yeteneklerini geliştirmek ve sektörleri dönüştürmek. Vizyon net: Yapay zekayı sorumlu bir şekilde benimsemek ve daha verimli ve zengin bir gelecek için gücünden yararlanmak.
NetCare Bu Konuda Nasıl Yardımcı Olabilir
NetCare bu stratejiyi Oracle ve Microsoft gibi büyük şirketler bu fikri ortaya atmadan çok önce tasarladı ve geliştirdi. Bu, hız, yaklaşım ve gelecek vizyonu açısından stratejik bir avantaj sağlıyor.
Hangi Hedefleri Belirlemelisiniz
Dijital ikizleri uygularken net ve ölçülebilir hedefler belirlemek önemlidir. Aşağıdaki adımları göz önünde bulundurun:
Neden NetCare
NetCare, yapay zekayı müşteri odaklı bir yaklaşımla ve derin BT uzmanlığıyla birleştirerek öne çıkmaktadır. Odak noktası, kuruluşunuzun benzersiz ihtiyaçlarına uygun, özel çözümler sunmaktır. NetCare ile işbirliği yaparak, YZ girişimlerinizin stratejik olarak planlandığından ve etkili bir şekilde uygulandığından emin olabilirsiniz; bu da sürdürülebilir iyileştirmelere ve rekabet avantajına yol açar.
Daha Hızlı, Daha Akıllı ve Daha Sürdürülebilir Yazılım geliştirme dünyasında, eski kodlar inovasyon ve büyüme önünde bir engel teşkil edebilir. Legacy kod genellikle onlarca yıllık yama, geçici çözüm ve güncellemelerden oluşur; bunlar bir zamanlar işlevseldi ancak artık bakımı zordur.
Neyse ki, geliştirme ekiplerinin bu kodu modernize etmelerine yardımcı olabilecek yeni bir oyuncu var: yapay zeka (AI). Yapay zeka sayesinde şirketler, legacy kodu daha hızlı, daha verimli ve daha doğru bir şekilde temizleyebilir, belgeleyebilir ve hatta daha modern programlama dillerine dönüştürebilir.
Eski dillerde veya modası geçmiş yapılarla yazılmış legacy kod, beraberinde çeşitli zorluklar getirir:
Legacy kodun yapay zeka ile modernize edilmesi, şirketlere yalnızca yeni teknolojilerden yararlanma fırsatı sunmakla kalmaz, aynı zamanda riskleri en aza indirme ve maliyetleri düşürme imkanı da tanır. Yapay zeka ile, alttaki işlevselliği kaybetmeden bir legacy kod tabanını aşamalı olarak modern, geleceğe hazır bir altyapıya dönüştürmek mümkündür.
Teknolojinin hızla geliştiği bir dünyada, şirketler yapay zeka aracılığıyla değerli bir avantaj elde edebilir; eski kodu yenileyerek kendilerini kendi alanlarında yenilikçi oyuncular olarak konumlandırabilirler. Legacy kodun modernizasyonu artık sadece ulaşılabilir değil, aynı zamanda maliyet ve zaman açısından da verimlidir.
Legacy kodu modernize etmek için yapay zekayı koçluk ve uygulama konusunda yardıma mı ihtiyacınız var? İletişim formunu doldurun, size daha fazla bilgi vermekten memnuniyet duyarım. Ortalama olarak, yapay zeka ile bir modernizasyon süreci, yapay zeka olmadan yapılan bir sürece göre 5 kat daha hızlı ilerler. Bu, kodsuz platformları da önemli ölçüde geride bırakır.
