Hizmetler
Bize Ulaşın

Yapay Zeka Temelleri

İşletme ortamlarında yapay zekanın etkili bir şekilde geliştirilmesi ve uygulanmasını destekleyen temel kavramları, araçları ve değerlendirme yöntemlerini keşfedin. Bu bölüm, kuruluşların güvenilir yapay zeka sistemleri oluşturmayı, performanslarını ölçmeyi, etik ve operasyonel riskleri ele almayı ve uygun altyapıyı seçmeyi anlamalarına yardımcı olur. Ayrıca, teknoloji seçimlerine rehberlik etmek ve kullanım durumlarında yapay zeka sonuçlarını iyileştirmek için pratik kıyaslamalar ve karşılaştırmalar sunar.

Yapay Zeka Temelleri Keşfedin

Yılında En İyi Görüntü Tanıma Araçları Karşılaştırması

AI FoundationsNis 24

Nesne algılama görevleri için en iyi bulut tabanlı görüntü tanıma araçlarının gerçek dünya performansını, 100 görüntü kullanarak 5 sınıf üzerinden varsayılan API yapılandırmalarını karşılaştırarak değerlendirdik. Bu, performansların karşılaştırılmasını, özelliklerin analizini ve fiyatlandırmaya göre hizmet tekliflerinin karşılaştırılmasını içeriyordu.

Devamını Oku
AI FoundationsMar 23

Kodsuz Yapay Zeka: Faydaları, Sektörleri ve Temel Farklılıkları

Kodsuz yapay zeka araçları, kullanıcıların kod yazmadan yapay zeka uygulamaları oluşturmasına, eğitmesine veya dağıtmasına olanak tanır. Bu platformlar genellikle sürükle-bırak arayüzlerine, doğal dil istemlerine, yönlendirmeli kurulum sihirbazlarına veya görsel iş akışı oluşturucularına dayanır. Bu yaklaşım, giriş engelini düşürür ve programlama geçmişi olmayan kullanıcılar için yapay zeka geliştirmeyi erişilebilir hale getirir.

AI FoundationsMar 13

AGI Kıyaslaması: Yapay Zeka Ekonomik Değer Üretebilir mi?

Yapay zekâ sistemleri otonom olarak ekonomik değer yaratmaya başladığında en büyük etkiyi gösterecektir. Sınır modellerinin ekonomik değer üretebilip üretemeyeceğini karşılaştırdık. Bu modellerden, SaaS veya reklam tabanlı bir modelle para kazanılabilen yeni bir dijital uygulama (örneğin, web sitesi veya mobil uygulama) geliştirmelerini istedik.

AI FoundationsMar 5

Büyük Ölçekli Nicel Modeller: Uygulamalar ve Zorluklar

Kurumlar artık hasta verileri, hava durumu verileri ve finans piyasası verileri de dahil olmak üzere devasa veri kümeleriyle uğraştığı için modern sistemler geleneksel istatistiksel analiz için çok karmaşık hale geliyor. Büyük nicel modeller (YÖM'ler), bu veri kümelerini işleyerek, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri entegre ederek ve geleneksel yöntemlerin sağlayamadığı kalıpları ortaya çıkarmak ve veriye dayalı içgörüler sunmak için tahmine dayalı modelleme uygulayarak yardımcı olur.

AI FoundationsMar 4

Yapay Zeka Başarısızlığının 10 Temel Nedeni ve Gerçek Hayattan Örnekler

İster sürücüsüz araç kazası, ister önyargılı bir algoritma, isterse de müşteri hizmetleri sohbet robotunda bir arıza olsun, devreye alınan yapay zeka sistemlerindeki arızalar ciddi sonuçlar doğurabilir ve önemli etik ve toplumsal soruları gündeme getirebilir.

AI FoundationsOca 28

Yapay Zeka Destekli Halüsinasyon Tespit Araçları: W&B Weave ve Comet

Üç halüsinasyon tespit aracını karşılaştırdık: Weights & Biases (W&B) Weave HallucinationFree Scorer, Arize Phoenix HallucinationEvaluator ve Comet Opik Hallucination Metric, 100 test vakası üzerinden. Her araç, gerçek dünya performanslarının adil bir karşılaştırmasını sağlamak için doğruluk, hassasiyet, geri çağırma ve gecikme açısından değerlendirildi.

AI EthicsOca 22

Yapay Zekada Önyargı: Örnekler ve 'da Düzeltmenin 6 Yolu

İşletmeler yapay zekanın kullanım alanlarındaki faydalarını gördükçe, yapay zekaya olan ilgi artıyor. Bununla birlikte, yapay zeka teknolojisiyle ilgili geçerli endişeler de mevcut: Yapay zeka önyargı kıyaslaması. Soru formatından kaynaklanabilecek herhangi bir önyargı olup olmadığını görmek için, aynı soruları hem açık uçlu hem de çoktan seçmeli formatlarda test ettik.