Ana içeriğe atla

Üstün Zekalı Yazılım: Yapay Zeka

Stephen Hawking
“Yapay zeka, kendisini geliştirmeyi sürdürebilir ve hatta kendisini yeniden biçimlendirebilir. Son derece yavaş bir biyolojik evrimle sınırlı olan insanlar, bu tür bir güçle yarışamaz"

Stephen Hawking böyle bir uyarıda bulundu fakat yapay zeka (AI) ile ilgili geliştirmeler devam ediyor. Peki biz bu gelişimin neresindeyiz, konuya ne kadar hakimimiz?
En basit anlamı ile bilinen robotların bilinç kazanma durumu ile ilgili olan yapay zeka bu tanımdan çok daha karmaşık. Bilgisayar bilimleri ile sıkı sıkıya ilişkili olan yapay zeka tarım, tıp, matematik gibi birçok alanda da yer edindi.
Yapay zekayı daha iyi anlamak için yıllardır duyduğumuz üç tanım arasındaki farkı gözetmemiz gerekebilir. 

Yapay zeka, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme

Yapay zeka insana has akıl yürütme yetisini kopyalayarak  makinelere aşılama ile  ilgili çalışmalara ev sahipliği yapan bir alandır.
Makine öğrenimi ise yapay zeka ile ilişkili olup makinelere öğrenme yeteneği kazandırılmasıyla ilgilidir. Bu durumda makine algoritmalar sayesinde verileri anlamlandırıp çeşitli durumlarda karar verme yetisine sahip olur. Makine bu yetisi ile özel durumlar için güncellemelere gereksinim duymaz.
Derin öğrenme ise makine öğreniminin bir alt kümesidir ve AI alanının en ileri noktasıdır. Derin öğrenme makinenin bir insan zeka yapısı ile en benzediği noktayı temsil eder.                           
Kaynak:  futurism.com  

AI şimdiden literatürde alt kümelerini oluşturmuşken dünyada ne gibi değişikliklere yol açtı?

Apple&Siri, Amazon&Alexa günlük hayatımızdaki sesleri gittikçe artıyor. Akıllı ev sistemleri “kendi kendine konuşan delidir”  deyimimizi yerle bir etti bile. AI etkisini sektörel anlamda da hızla gösteriyor. Tüketicilerin beklentileri boyut atlamışken tüketicilere hizmet noktasında firmalar, teknolojik yenilikleri süreçlerine entegre etmek zorunda kalıyor.
Perakendeden inşaata, otomotivden hızlı tüketime kadar birçok sektörde kişiye özel hizmet vermek eskiden lüks olarak sayılırken günümüzde bu bir zorunluluk. Boston Danışma Grubu’na göre AI sayesinde perakendeciler, kişiselleştirme çalışmaları ile satışlarını %6-10 oranında arttırmış. Analizler gösteriyor ki işletmeler teknolojiyi sistemlerine entegre ettiğinde uzun ve kısa vadede yükselen bir grafiğe sahip olabiliyor.
Teknolojinin sunduğu seçenekler tüketicilerin algısında, isteklerinde değişikliğe yol açıyor. 

Artık tüketiciler, ürün/hizmeti istediği yerden istediği şekilde almak ve istediği şekilde iade etmek kısacası  her seçeneğe sahip olmak istiyor. Bu durum ise işletmelerin birçok kanalını entegre yönetmesini gerektiyor. Çoklu Kanal Satış Yönetimi EnRoute ise ihtiyacınız olan bu sistemi sağlıyor. Tek platform üzerinden kontrol edebileceğiniz satış kanallarınız ile tüketicilerinizin beklentilerini karşılayabiliyorsunuz. Çoklu kanal satış yönetimi EnRoute ana firmada, iş ortaklarında ve mobil ekiplerde kullanılmak üzere çeşitli fonksiyonlara sahip. Bu fonksiyonlar sayesinde, ana firmanın çoklu satış kanal ve satış gücü yönetimi ve farklı süreçleri için gerekli operasyon ve bilgi akışı sağlanıyor.
EnRoute iş zekası modülü olarak geliştirilen Business Analytics satış, dağıtım, finans ve lojistik süreçleri ile ilgili dataları bir arada görebilmenizi sağlıyor. Tahminleme yetisi olan Business Analytics ile verilerin analizi sonucu ilerleyen dönemlerde ürün/hizmetlerin  potansiyel durumlarını görebilirsiniz.

Yapay zeka gibi teknolojik gelişmeler  birçok yeniliği beraberinde getiriyor. Sektörel bazda ve kişisel hayatımıza hızlı adapte olabilen bu yenilikler işletmelerin yapısında da değişiklikleri gerekli kılıyor.
EnRoute hakkında daha fazla bilgi almak için: https://goo.gl/WRiL5B










Yorumlar

Bu blogdaki popüler yayınlar

UML ve Modelleme – Bölüm 3 (Use Case Diyagramlar)

Önceki iki makalemizde (1, 2) UML’e genel olarak değinip ve modellemede kullanacağımız dokuz diyagram hakkında bilgiler vermiştik. Bu makalemizde Use Case diyagramından detaylı bahsedeceğiz. Öncelikle, genel Use case diyagramının tanımını hatırlayalım. “Bir kullanıcı ve bir sistem arasındaki etkileşimi anlatan senaryo topluluğudur.” Ivar Jacobson Senaryo tanımı için der ki:
“Aktörle sistem arasında gerçekleştirilen, sonucunda aktöre farkedilir getirisi/ faydası oluşan etkileşimli diyalogdur. ” UML Use Case Diyagramları  sistemin işlevselliğini açıklamak amacıyla kullanılır. Sistemin birbirinden ayrı özelliklerinin detaylarını göstermekten ziyade, Use Case Diyagramlar, tüm mevcut işlevselliği göstermek için kullanılabilir. Buradaki en önemli noktalardan biri,   Use Case Diyagramlar temelde sequence diyagram ve akış diyagramlarından farklıdır. Use Case diyagramlar dört ana elemandan oluşmaktadır. Aktörler, Sistem (Proje kapsamını belirtir), Use Caseler ve bunlar arasındaki ilişkiler. Şekil…

UML ve Modelleme – Bölüm 4 (Class (Sınıf) Diyagramları)

Bir önceki makalemizde UML modellemede kullanılan ilk diyagram olan Use Case diyagramını incelemiştik. Bu makalemizde nesne tabanlı programlamada kullanılan sınıflar ve sınıfların arasındaki ilişkileri modelleyebileceğimiz diyagramlar olan Class(Sınıf) diyagramlarını inceleyeceğiz. UML’de sınıflar, nesne tabanlı programlama mantığı ile tasarlanmıştır. Sınıf diyagramının amacı bir model içerisinde sınıfların tasvir edilmesidir. Nesne tabanlı uygulamada, sınıfların kendi özellikleri (üye değişkenler), işlevleri (üye fonksiyonlar) ve diğer sınıflarla ilişkileri bulunmaktadır. UML’de sınıf diyagramlarının genel gösterimi aşağıdaki gibidir. Şekil 1. Class Diyagram Şekil1’de görüldüğü üzere bir dikdörtgeni 3 parçaya bölüyoruz. En üst bölüm sınıf adını, orta kısım özellik listesini (üye değişkenler) ve en son kısım, işlev listesini (üye fonksiyonlar) göstermektedir. Çoğu diyagramlarda alt iki bölüm çıkarılır. Genelde tüm özellik ve işlevler gösterilmemektedir. Amaç, diyagramın sadece belirli k…

Cluster ve clustering nedir? Cluster oluşturmanın faydaları nelerdir? (Bölüm I)

Cluster, basit anlamda benzer bir amaç için belirli bir konfigürasyon yapılarak aynı görevi birlikte ya da yedekli çalışmasını sağlayan servistir. Cluster farklı amaçlarla oluşturulabilir fakat son kullanıcı tarafından her zaman tek bir bilgisayar gibi gözükecektir. Bir cluster oluşturmak için en azından iki adet sunucuya ihtiyaç vardır ve bir cluster içindeki her bir sunucu “node” olarak adlandırılır. İhtiyaç olan hizmete göre çeşitli sayıda nodelar bir araya gelerek clusterları oluşturmaktadır. Bir cluster oluşturmak için gerekli sebepler daha fazla performans ihtiyacı, yüksek erişilebilirlik (high availability) ya da her ikisi birlikte olabilir. Şimdi cluster çeşitlerini çok fazla ayrıntıya girmeden biraz daha yakından inceleyelim. Yüksek erişilebilirlik (High-availability) clusterlarıBu tip cluster yapısında öncelik erişilebilirliği arttırmadır. Bunu tek bir sunucunun görevini herhangi bir donanım yada yazılım problemi oluştuğunda diğer bir sunucunun otomatik olarak devralması olara…