Yapay Zekanın Tarihi
Yapay zeka terimi 1956'da üretildi, ancak yapay zeka, artan veri hacimleri, gelişmiş algoritmalar ve hesaplama gücü ve depolama alanındaki iyileştirmeler sayesinde bugün daha popüler hale geldi.

1950'lerde erken AI araştırmaları problem çözme ve sembolik yöntemler gibi konuları araştırdı. 1960'larda ABD Savunma Bakanlığı bu tür çalışmalara ilgi duydu ve temel insan akıl yürütmesini taklit etmek için bilgisayar eğitimi almaya başladı. Örneğin, Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) 1970'lerde sokak haritalama projelerini tamamladı. DARPA, Siri, Alexa veya Cortana'nın ev isimleri olmadan çok önce 2003 yılında akıllı kişisel asistanlar üretti.

Bu erken çalışma, bugün bilgisayarlarda gördüğümüz otomasyon ve resmi muhakemenin yolunu açtı; bunlar arasında insani yetenekleri tamamlamak ve güçlendirmek için tasarlanabilen karar destek sistemleri ve akıllı arama sistemleri de var.

Hollywood filmleri ve bilim kurgu romanları AI'ı dünyayı ele geçiren insan benzeri robotlar olarak tasvir ederken, AI teknolojilerinin şu andaki evrimi o kadar da korkutucu ya da oldukça zeki değil. Bunun yerine, AI her sektörde birçok özel fayda sağlamak için gelişti. Sağlık, perakende ve daha pek çok alanda yapay zekanın modern örneklerini okumaya devam edin.


Yapay zeka (AI), makinelerin deneyimden öğrenmesini, yeni girdilere uyum sağlamasını ve insan benzeri görevleri gerçekleştirmesini mümkün kılar. Bugün duyduğunuz çoğu AI örneği - satranç oynayan bilgisayarlardan kendi kendine giden arabalara kadar - derin öğrenme ve doğal dil işlemeye dayanmaktadır. Bu teknolojileri kullanarak bilgisayarlar, büyük miktarda veri işleyerek ve verilerdeki kalıpları tanıyarak belirli görevleri yerine getirecek şekilde eğitilebilir.



1950s–1970s

Nöral Ağlar

Sinir ağları alanında yapılan ilk çalışmalar “düşünme makineleri” konusunda heyecan uyandırır






1980s–2010s

Makine Öğrenmesi

Makine öğrenmesi popüler olmaya başlar.




Günümüz

Derin Öğrenme

Derin öğrenme atılımları, yapay zeka patlamasını tetikler.

Yapay Zeka yıllardır SAS yazılımının ayrılmaz bir parçası olmuştur. Bugün, her sektörden müşterilerimizin yapay zekadaki gelişmelerden faydalanmasına yardımcı oluyoruz ve makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi yapay zeka teknolojilerini SAS portföyündeki çözümlere yerleştirmeye devam edeceğiz.



SAS Insights Analitik

Yapay Zeka
Nedir ve Neden Önemlidir
Yapay zeka (AI), makinelerin deneyimden öğrenmesini, yeni girdilere uyum sağlamasını ve insan benzeri görevleri gerçekleştirmesini mümkün kılar. Bugün duyduğunuz çoğu AI örneği - satranç oynayan bilgisayarlardan kendi kendine giden arabalara kadar - derin öğrenme ve doğal dil işlemeye dayanmaktadır. Bu teknolojileri kullanarak bilgisayarlar, büyük miktarda veri işleyerek ve verilerdeki kalıpları tanıyarak belirli görevleri yerine getirecek şekilde eğitilebilir.

Tarihi
Günümüzdeki Durumu
Nasıl Kullanılır
Nasıl Çalışır
Yapay Zekanın Tarihi
Yapay zeka terimi 1956'da üretildi, ancak yapay zeka, artan veri hacimleri, gelişmiş algoritmalar ve hesaplama gücü ve depolama alanındaki iyileştirmeler sayesinde bugün daha popüler hale geldi.

1950'lerde erken AI araştırmaları problem çözme ve sembolik yöntemler gibi konuları araştırdı. 1960'larda ABD Savunma Bakanlığı bu tür çalışmalara ilgi duydu ve temel insan akıl yürütmesini taklit etmek için bilgisayar eğitimi almaya başladı. Örneğin, Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) 1970'lerde sokak haritalama projelerini tamamladı. DARPA, Siri, Alexa veya Cortana'nın ev isimleri olmadan çok önce 2003 yılında akıllı kişisel asistanlar üretti.

Bu erken çalışma, bugün bilgisayarlarda gördüğümüz otomasyon ve resmi muhakemenin yolunu açtı; bunlar arasında insani yetenekleri tamamlamak ve güçlendirmek için tasarlanabilen karar destek sistemleri ve akıllı arama sistemleri de var.

Hollywood filmleri ve bilim kurgu romanları AI'ı dünyayı ele geçiren insan benzeri robotlar olarak tasvir ederken, AI teknolojilerinin şu andaki evrimi o kadar da korkutucu ya da oldukça zeki değil. Bunun yerine, AI her sektörde birçok özel fayda sağlamak için gelişti. Sağlık, perakende ve daha pek çok alanda yapay zekanın modern örneklerini okumaya devam edin.

Chess board and Neural Network graphic
1950s–1970s

Nöral Ağlar

Sinir ağları alanında yapılan ilk çalışmalar “düşünme makineleri” konusunda heyecan uyandırır.

Shapes and arrow graphic with classical and modern machine learning
1980s–2010s

Makine Öğrenmesi

Makine öğrenmesi popüler olmaya başlar.

Binary code on dark background with magnifying glass graphic
Günümüz

Derin Öğrenme

Derin öğrenme atılımları, yapay zeka patlamasını tetikler.

Yapay Zeka yıllardır SAS yazılımının ayrılmaz bir parçası olmuştur. Bugün, her sektörden müşterilerimizin yapay zekadaki gelişmelerden faydalanmasına yardımcı oluyoruz ve makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi yapay zeka teknolojilerini SAS portföyündeki çözümlere yerleştirmeye devam edeceğiz.
Jim Goodnight, CEO, SAS in meeting
Jim Goodnight CEO SAS
Yapay Zeka için SAS kullanımı hakkında daha fazla bilgi edinin
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
Yapay zeka ile makine öğrenimi arasındaki ilişkiyi anlamak için bu videoyu izleyin. Bu iki teknolojinin nasıl çalıştığını, örneklerle ve birkaç komik yanla göreceksiniz.

Ayrıca bu video, ailenize ve arkadaşlarınıza yapay zekayı herkesin anlayabileceği bir dille anlatmak için de harika bir kaynak!

nsights Analitik

Yapay Zeka
Nedir ve Neden Önemlidir
Yapay zeka (AI), makinelerin deneyimden öğrenmesini, yeni girdilere uyum sağlamasını ve insan benzeri görevleri gerçekleştirmesini mümkün kılar. Bugün duyduğunuz çoğu AI örneği - satranç oynayan bilgisayarlardan kendi kendine giden arabalara kadar - derin öğrenme ve doğal dil işlemeye dayanmaktadır. Bu teknolojileri kullanarak bilgisayarlar, büyük miktarda veri işleyerek ve verilerdeki kalıpları tanıyarak belirli görevleri yerine getirecek şekilde eğitilebilir.

Tarihi
Günümüzdeki Durumu
Nasıl Kullanılır
Nasıl Çalışır
Yapay Zekanın Tarihi
Yapay zeka terimi 1956'da üretildi, ancak yapay zeka, artan veri hacimleri, gelişmiş algoritmalar ve hesaplama gücü ve depolama alanındaki iyileştirmeler sayesinde bugün daha popüler hale geldi.

1950'lerde erken AI araştırmaları problem çözme ve sembolik yöntemler gibi konuları araştırdı. 1960'larda ABD Savunma Bakanlığı bu tür çalışmalara ilgi duydu ve temel insan akıl yürütmesini taklit etmek için bilgisayar eğitimi almaya başladı. Örneğin, Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) 1970'lerde sokak haritalama projelerini tamamladı. DARPA, Siri, Alexa veya Cortana'nın ev isimleri olmadan çok önce 2003 yılında akıllı kişisel asistanlar üretti.

Bu erken çalışma, bugün bilgisayarlarda gördüğümüz otomasyon ve resmi muhakemenin yolunu açtı; bunlar arasında insani yetenekleri tamamlamak ve güçlendirmek için tasarlanabilen karar destek sistemleri ve akıllı arama sistemleri de var.

Hollywood filmleri ve bilim kurgu romanları AI'ı dünyayı ele geçiren insan benzeri robotlar olarak tasvir ederken, AI teknolojilerinin şu andaki evrimi o kadar da korkutucu ya da oldukça zeki değil. Bunun yerine, AI her sektörde birçok özel fayda sağlamak için gelişti. Sağlık, perakende ve daha pek çok alanda yapay zekanın modern örneklerini okumaya devam edin.

Chess board and Neural Network graphic
1950s–1970s

Nöral Ağlar

Sinir ağları alanında yapılan ilk çalışmalar “düşünme makineleri” konusunda heyecan uyandırır.

Shapes and arrow graphic with classical and modern machine learning
1980s–2010s

Makine Öğrenmesi

Makine öğrenmesi popüler olmaya başlar.

Binary code on dark background with magnifying glass graphic
Günümüz

Derin Öğrenme

Derin öğrenme atılımları, yapay zeka patlamasını tetikler.

Yapay Zeka yıllardır SAS yazılımının ayrılmaz bir parçası olmuştur. Bugün, her sektörden müşterilerimizin yapay zekadaki gelişmelerden faydalanmasına yardımcı oluyoruz ve makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi yapay zeka teknolojilerini SAS portföyündeki çözümlere yerleştirmeye devam edeceğiz.
Jim Goodnight, CEO, SAS in meeting
Jim Goodnight CEO SAS
Yapay Zeka için SAS kullanımı hakkında daha fazla bilgi edinin
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
Yapay zeka ile makine öğrenimi arasındaki ilişkiyi anlamak için bu videoyu izleyin. Bu iki teknolojinin nasıl çalıştığını, örneklerle ve birkaç komik yanla göreceksiniz.

Ayrıca bu video, ailenize ve arkadaşlarınıza yapay zekayı herkesin anlayabileceği bir dille anlatmak için de harika bir kaynak!

Play Video
Yapay zeka neden önemlidir?
Yapay Zeka, tekrarlayan öğrenme ve verisel keşifleri otomatikleştirir. Ancak yapay zeka, donanım odaklı robotik otomasyondan farklıdır. Yapay zeka, manuel görevleri otomatikleştirmek yerine sık, yüksek hacimli, bilgisayarlı görevleri güvenilir bir şekilde ve yorulmadan gerçekleştirir. Bu tür bir otomasyon için, sistemi kurmak ve doğru soruları sormak adına insan gücü hala gereklidir.
Yapay Zeka, halihazırdaki ürünlere zeka ekler. Çoğu durumda, yapay zeka bireysel bir uygulama olarak satılmayacaktır. Bunun yerine, halihazırda kullandığınız ürünler, Siri'nin yeni nesil Apple ürünlerine bir özellik olarak eklenmesi gibi, AI yetenekleriyle geliştirilecektir. Otomasyon, konuşma platformları, botlar ve akıllı makineler, güvenlik istihbaratından yatırım analizine kadar evde ve işyerinde birçok teknolojiyi iyileştirmek için büyük miktarda veriyle birleştirilebilir..
Yapay Zeka, verilerin programlamayı yapmasına izin vermek için aşamalı öğrenme algoritmaları aracılığıyla uyum sağlar. Yapay Zeka, verilerde yapı ve düzenlilik bulur, böylece algoritma bir beceri kazanır: sınıflandırıcılık veya tahmincilik. Yani, algoritma nasıl satranç oynanacağını kendi kendine öğretebildiği gibi, bir sonraki ziyaretinde kişiye hangi ürünü önereceğini kendi kendine öğretebilir. Ve modeller yeni veriler geldiğinde de buna uyum sağlar. Geri yayılma, modelin, ilk yanıt tam olarak doğru olmadığında, eğitim ve eklenmiş veriler yoluyla ayarlamasını sağlayan bir yapay zeka tekniğidir.
Yapay zeka, birçok gizli katmana sahip sinir ağlarını kullanarak daha fazla ve daha derin verileri analiz eder. Beş gizli katmana sahip bir sahtekarlık tespit sistemi kurmak birkaç yıl önce neredeyse imkansızdı. Tüm bunlar inanılmaz bir bilgisayar gücü ve büyük veri Doğrudan veriden öğrendiklerinden, derin öğrenme modellerini eğitmek için çok sayıda veriye ihtiyacınız var. Onları ne kadar çok veriyle beslerseniz, o kadar doğru olurlar.
Yapay Zeka, derin sinir ağları sayesinde önceden imkansız olan bir doğrulukla çalışıyor. Örneğin, Alexa, Google Aramaları ve Google Fotoğraflar ile etkileşimlerinizin tümü derin öğrenmeye dayalıdır - ve biz onları kullandıkça daha doğru olmaya devam ederler. Tıp alanında, derin öğrenme, görüntü sınıflandırma ve nesne tanıma gibi yapay zeka teknikleri, artık yüksek eğitimli radyologlarla aynı doğrulukla MRI'larda kanseri bulmak için kullanılabilir..
Yapay Zeka, verilerden en iyi şekilde yararlanır. Algoritmalar kendi kendine öğrenirken, verinin kendisi fikri mülkiyet haline gelebilir. Cevap veride saklıdır; size sadece yapay zekayı kullanarak onu ortaya çıkarmak düşer. Verinin rolü artık her zamankinden daha önemli olduğundan, rekabet avantajı yaratabilir Rekabetçi bir sektörde en iyi veri sizdeyse, herkes benzer teknikleri uygulasa bile, her zaman en iyi veri kazanır.

Alıntıdır....