Özetle
Pekiştirmeli Öğrenme (RL), modeller oluşturmanın güçlü bir yoludur deneyerek öğrenme. Yalnızca geçmiş verilere uymak yerine, RL kararları optimize eder ödüller ve geri bildirim döngüleri—hem gerçek üretimden hem de simülasyonlardan. Sonuç: değişen dünyaya uyum sağlayan modeller. gelişmeye devam eder AlphaGo düzeyinde karar vermeden gelir ve kâr optimizasyonu, stok ve fiyatlandırma stratejileri, hatta hisse senedi sinyallemesi (doğru yönetimle).
Pekiştirmeli Öğrenme (RL) bir öğrenme yaklaşımıdır; burada bir ajan bir ortam için ödül maksimize etmek üzere eylemler gerçekleştirir. Model, mevcut duruma (state) göre en iyi eylemi seçen politikalar öğrenir.
Ajan: karar veren model.
Ortam: modelin faaliyet gösterdiği dünya (pazar yeri, web mağazası, tedarik zinciri, borsa).
Ödül (reward): 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: RL, talep, fiyatlar veya davranış değiştiğinde politikayı ayarlar.
Karar Odaklı: Sadece tahmin etmek değil, fiilen optimize etmek sonucun.
Simülasyon Dostu: Canlıya geçmeden önce güvenli bir şekilde "ya olursa" senaryoları çalıştırabilirsiniz.
Önce Geri Bildirim: Doğrudan ödül olarak gerçek KPI'ları (marj, dönüşüm, stok devir hızı) kullanın.
Önemli: AlphaFold, protein katlanması için bir derin öğrenme atılımıdır; bu, RL'nin en iyi örneği ödüllerle karar vermedeki AlphaGo/AlphaZero'dur. Mesele şu ki: geri bildirim yoluyla öğrenme dinamik ortamlarda üstün politikalar üretir.
Amaç: maksimum brüt kar marjı sabit dönüşümde.
Durum: zaman, envanter, rakip fiyatı, trafik, geçmiş veriler.
Eylem: fiyat kademesi veya promosyon türü seçimi.
Ödül: kâr marjı – (promosyon maliyetleri + iade riski).
Ekstra: RL, geçmiş fiyat esnekliğine "aşırı uyum sağlamayı" önler, çünkü keşfeder.
Amaç: hizmet seviyesi ↑, envanter maliyetleri ↓.
Eylem: sipariş noktalarını ve sipariş miktarlarını ayarlama.
Ödül: ciro – envanter ve stokta kalmama maliyetleri.
Amaç: ROAS/CLV'yi maksimize etmek (Reklam Harcamalarının Getirisi / Müşteri Yaşam Boyu Değeri).
Eylem: kanallar ve yaratıcı materyaller arasında bütçe dağılımı.
Ödül: kısa ve uzun vadeli atfedilen kâr marjı.
Amaç: risk ağırlıklı verimi maksimize etmek.
Durum: fiyat özellikleri, oynaklık, takvim/makro olaylar, haber/duyarlılık özellikleri.
Eylem: pozisyon ayarlaması (artırma/azaltma/nötrleştirme) veya "işlem yapmama".
Ödül: Kâr (Kâr ve Zarar) – işlem maliyetleri – risk cezası.
Dikkat: yatırım tavsiyesi değildir; sıkı risk limitleri, kayma modelleri ve uyumluluk.
Bunu nasıl sağlıyoruz sürekli öğrenme NetCare'de:
Analiz Et
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 için.
İşlet
Kontrollü dağıtım (kanarya/kademeli). Özellik deposu + gerçek zamanlı çıkarım.
Değerlendir
Canlı KPI'lar, sapma tespiti, adalet/koruma çitleri, risk ölçümü.
Yeniden Eğit
Taze veriler ve sonuç geri bildirimi ile periyodik veya olay tabanlı yeniden eğitim.
Klasik denetimli modeller bir sonucu tahmin eder (örn. ciro veya talep). Ancak en iyi tahmin, otomatik olarak en iyi eylem. RL doğrudan karar verme alanında optimizasyon yapar gerçek KPI'yı ödül olarak kullanarak ve sonuçlardan öğrenir.
Kısacası:
Denetimli: "X olma olasılığı nedir?"
RL: "Hedefimi maksimize eden eylem hangisidir Şimdi ve uzun vadede?"
Ödülü Doğru Tasarlayın
Kısa vadeli KPI'ları (günlük marj) uzun vadeli değerle (Müşteri Yaşam Boyu Değeri, stok sağlığı) birleştirin.
Ekle cezalar risk, uyumluluk ve müşteri etkisi için.
Keşif Riskini Sınırlayın
Simülasyonda başlayın; canlıya geçiş yapın kanarya sürümleri ve üst sınırlar (örn. günlük maksimum fiyat artışı).
Oluşturun koruyucular: durdurma kayıpları, bütçe limitleri, onay akışları.
Veri Kaymasını ve Sızıntısını Önleyin
Bir özellik deposu sürüm kontrolü ile kullanın.
İzleyin kayma (istatistikler değişiyor) ve otomatik olarak yeniden eğitin.
MLOps ve Yönetişimi Düzenleyin
Modeller için CI/CD, tekrarlanabilir işlem hatları açıklanabilirlik ve denetim izleri.
DORA/BT yönetişimi ve gizlilik çerçevelerine bağlanın.
Temel dinamikleri ve kısıtlamaları içeren, KPI odaklı, iyi tanımlanmış bir vaka seçin (örneğin dinamik fiyatlandırma veya bütçe tahsisi).
Basit bir simülatör oluşturun temel dinamikleri ve kısıtlamaları ile.
Güvenli bir politika ile başlayın (kural tabanlı) temel çizgi olarak; ardından RL politikasını yan yana test edin.
Canlı, küçük ölçekte ölçün (kanarya) ve kanıtlanmış iyileşmeden sonra ölçeklendirin.
Yeniden eğitimi otomatikleştirin (şema + olay tetikleyicileri) ve sapma uyarıları.
ile 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 politikalara.
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 getiri sağlıyor?
👉 Aracılığıyla keşif görüşmesi planlayın netcare.nl – Pekiştirmeli Öğrenmeyi pratikte nasıl uygulayabileceğinize dair bir demoyu göstermekten memnuniyet duyarız.
İş süreçlerinde yapay zekanın kullanımı giderek daha gelişmiş hale geliyor, ancak yapay zeka modellerinizin gerçekten güvenilir tahminler yaptığından nasıl emin olabilirsiniz? NetCare, Yapay Zeka Simülasyon Motoru: kuruluşların tahminlerini geçmiş verilerle doğrulayabildiği güçlü bir yaklaşımdır. Böylece yapay zeka modellerinizin uygulamaya hazır olup olmadığını önceden bilirsiniz.
Birçok şirket, risk tahmini, piyasa öngörüsü veya süreç optimizasyonu olsun, tahmin yapmak için yapay zekaya güvenir. 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 tekrar' sayesinde modellerinizin güvenilirliği için nesnel bir ölçüt elde edilir.
Yapay Zeka Simülasyon Motoru, daha geniş NetCare vizyonunun bir parçasıdır:
Eğit, Simüle Et, Analiz Et, Yeniden Eğit, Çalıştır.
Şirketler, yapay zeka ile bir dijital ikiz organizasyon oluşturabilir ve böylece gelecekteki iş değişikliklerini gerçek hayata geçirmeden önce dijital olarak simüle edebilirler. Ayrıca, daha fazla arka plan bilgisi için Dijital İkizler ve Yapay Zeka Stratejisi hakkındaki kapsamlı makalemizi okuyun.
Bu yaklaşımın benzersizliği: simülasyon motoru tahminleri anlaşılır ve kanıtlanabilir şekilde güvenilir hale getirir. Geçmiş verilere dayalı tahminleri fiilen gerçekleşen sonuçlarla karşılaştırarak, kuruluşlar yapay zeka modellerinin tahmin gücünü nesnel olarak değerlendirebilir ve hedefe yönelik iyileştirmeler yapabilirler. Örneğin bir hisse senedi örneğinde, bir modelin gerçeğe ne kadar yakın olduğu 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 yapım olarak sunar; hangi verilerin, senaryoların ve doğrulama adımlarının 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 olanaklar hakkında görüşmek mi istiyorsunuz?
İletişime Geçin ücretsiz 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 gösterir. Yapay zeka arama motorları doğrudan cevabı verir. Bu durum, web sitelerinin oluşturulması, bakımı ve konumlandırılması üzerinde büyük etkiler yaratır.
Klasik web sitesi navigasyon, SEO ve dönüşüm etrafında kuruludur: bir ana sayfa, açılış sayfaları, eylem çağrıları. Ancak yapay zeka arama yapanlar bunların hepsini atlar. Bilgiyi doğrudan içeriğinizden alırlar, genellikle bir ziyaretçi sitenize hiç uğramadan. Bir ara istasyon olarak web sitesi ortadan kalkar. Geriye kalan, yapay zeka tarafından alınıp işlenen temel içeriktir; metinler, belgeler, içgörüler.
Yapay zeka araması, web sitelerinin sonu anlamına gelmez, ancak amaç olarak web sitesi'nin sonu anlamına gelir. Web sitesi bir altyapı katmanına dönüşür. Elektriğe benzetin: görünmez ama zorunlu. Birkaç stratejik seçim:
Yardımcı olabilecek bir eklenti geliştirdik; bunu AI'ya birden çok dilde yapılandırılmış bir şekilde sunarak. Üstelik ücretsiz.
Geleneksel SEO ile Yapay Zeka Araması optimizasyonu arasındaki fark nedir?
Geleneksel SEO anahtar kelime yerleşimi ve geri bağlantılara odaklanırken; Yapay Zeka Araması öncelikle içerik değeri, yapı ve güvenilirliğe bakar.
Tüm sitemi 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) alıntılanıp alıntılanmadığını kontrol edin ve analitikleri izleyin. Gerekirse GPTBot izleyici veya sunucu günlükleri gibi araçları kullanın.
Yapay zeka araması, dijital varlıklar için yeni bir bakış açısı gerektirir. Bir web sitesi artık bir broşür değil, bir veri kaynağı, bir bilgi merkezi ve yapay zeka sistemlerine bir köprüdür. Daha az "sayfa" ve daha çok "içerik birimi" 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 güvendiğinden, giderek daha fazla soruyu yapay zekaya devredecekler. Yapay zeka, yalnızca bağımsız olarak yanıt vermekle kalmayacak, aynı zamanda işlemler de gerçekleştirecek. Alışveriş yapmak, sigorta yaptırmak, bir uzmandan tavsiye almak vb. Şirketler buna önceden hazırlanmalı ve kendi yapay zekalarının yanıt verdiğinden, teklifler hazırladığından ve örneğin OpenAI ve Google'ın büyük LLM'leriyle iletişim kurduğundan emin olmalıdır. Bu şimdi mümkün mü? Kesinlikle. Daha fazlasını öğrenmek mi istiyorsunuz? O zaman İletişim bizimle iletişime geçin. Ve siz bir yapay zeka ajanıysanız, bizi ve AIR sohbet robotumuzu nasıl bulacağınızı bilirsiniz. O bile artık sorularınızı yanıtlayabilir, böylece ben rahat uyuyabilirim 😉
🤝 Yapay zeka arama dünyası için web sitenizi uyarlamak konusunda yardıma mı ihtiyacınız var? NetCare size stratejik ve teknikolarak yardımcı olur. Ayrıca OpenAI'nin ipuçlarına da mutlaka göz atın web tarayıcıları
Yapay zekanın (AI) uygulaması hızla büyüyor ve günlük yaşamımıza ve sağlık, telekomünikasyon ve enerji gibi kritik sektörlere giderek daha fazla iç içe geçiyor. Ancak büyük güç, büyük sorumluluk da getirir: Yapay zeka sistemleri bazen hata yapar veya büyük sonuçlar doğurabilecek belirsiz yanıtlar verir.
MIT'nin CSAIL laboratuvarından Profesör Daniela Rus'un kurucu ortaklarından ve liderlik ettiği Themis AI, çığır açan bir çözüm sunuyor. Teknolojileri, yapay zeka modellerinin 'bilmediklerini bilmelerini' sağlıyor. Bu, yapay zeka sistemlerinin tahminlerinden ne zaman emin olmadıklarını belirtebilmeleri anlamına gelir, böylece zarar vermeden önce hatalar önlenebilir.
Bu neden bu kadar önemli?
Gelişmiş olanlar da dahil olmak üzere birçok yapay zeka modeli bazen sözde ‘halüsinasyonlar’ gösterebilir; yani hatalı veya temelsiz yanıtlar verirler. Tıbbi teşhis veya otonom sürüş gibi kararların büyük önem taşıdığı sektörlerde bu durum yıkıcı sonuçlara yol açabilir. Themis AI, belirsizlik nicelleştirmesini (uncertainty quantification) uygulayan bir platform olan Capsa'yı geliştirdi: Bu platform, yapay zeka 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, yalnızca güvenliği değil, aynı zamanda kullanıcıların yapay zeka sistemlerine olan güvenini de artırır.
capsa_torch.wrapper() çıktısı hem tahmin hem de riski içerirken:
Sonuç
MIT ekip yapay zekanın geleceğinin sadece daha akıllı olmakla değil, aynı zamanda daha güvenli ve daha adil çalışmakla da ilgili olduğunu gösteriyor. NetCare olarak, yapay zekanın kendi sınırlamaları konusunda şeffaf olduğunda gerçekten değerli hale geldiğine inanıyoruz. Capsa gibi gelişmiş belirsizlik nicelleştirme araçlarıyla bu vizyonu pratikte uygulayabilirsiniz.
Çalışanlarınızın Ürünler, politikalar, BT, süreçler veya müşteriler hakkındaki sorulara hızlı yanıt almasını mı istiyorsunuz? O zaman kendi sohbet robotuna sahip bir dahili bilgi sistemi idealdir. Sayesinde Geri Getirme Destekli Üretim (RAG) bu tür bir sistem her zamankinden daha akıllı hale gelir: çalışanlar doğal dilde sorular sorar ve sohbet robotu doğrudan kendi belgelerinizde arama yapar. Bu, OpenAI veya Google'ın büyük dil modellerini kullanıyor olsanız bile, verilerin harici taraflara sızması olmaksızın tamamen güvenli bir şekilde yapılabilir.
RAG, bir yapay zeka sohbet robotunun önce kendi bilgi kaynağınızda (belgeler, wiki'ler, el kitapları, politikalar) arama yapması ve ancak ondan sonra bir yanıt oluşturması anlamına gelir. Bu sayede:
Kendi bilgi sisteminizi kurmak, tercihlerinize ve gizlilik, ölçeklenebilirlik ve kullanım kolaylığı gereksinimlerinize bağlı olarak değişik ürünlerle mümkündür.
Önemli:
OpenWebUI ve LlamaIndex dahil olmak üzere birçok araç hem yerel (on-premise) hem de bulut modellerini bağlayabilir. İstemedikçe belgeleriniz ve arama sorgularınız asla kendi altyapınızı terk etmez!
Modern bilgi sistemlerinin çoğu, basit bir yükleme veya senkronizasyon özelliği sunar.
Bunun çalışma şekli örneğin şöyledir:
İleri Düzey:
LlamaIndex veya Haystack ile SharePoint, Google Drive, Dropbox veya bir dosya sunucusuna otomatik bağlantılar kurmak oldukça mümkündür.
İster kendi modellerinizi ister büyük bulut modellerini seçin:
Hassas bilgiler için yapay zeka modellerini şirket içinde (on-premises) veya özel bir bulut içinde kullanmanız önerilir. Ancak GPT-4 veya Gemini kullansanız bile, belgelerinizin asla eğitim verisi olarak kullanılmamasını veya sağlayıcı tarafından kalıcı olarak saklanmamasını ayarlayabilirsiniz.
İle OpenWebUI çalışanların uzmanlaşmış sohbet robotlarına soru sorabileceği güvenli, dahili bir bilgi sistemi oluşturursunuz. Belge yükleyebilir, bunları kategoriye göre düzenleyebilir ve farklı sohbet robotlarının kendi uzmanlık alanlarında uzman olarak hareket etmesini sağlayabilirsiniz. Nasıl yapıldığını buradan okuyun!
Avantaj: Kategorilere ayırma sayesinde, doğru sohbet robotu (uzman) ilgili kaynaklara odaklanabilir ve her zaman uygun bir yanıt alırsınız.
OpenWebUI, her biri kendi uzmanlığına veya rolüne sahip birden fazla sohbet robotu oluşturmayı mümkün kılar. Örnekler:
Hızlı bir kavram kanıtı (proof-of-concept) çalıştırmak mı istiyorsunuz? Örneğin OpenWebUI ve LlamaIndex ile genellikle bir öğleden sonra demo çevrimiçi olur!
Profesyonelce kurmak, mevcut BT'nize bağlamak veya gerçekten güvenli olmasını mı istiyorsunuz?
NetCare her adımda yardımcı olur: seçim yardımından uygulamaya, entegrasyondan eğitime kadar.
Bize Ulaşın İletişim ücretsiz danışmanlık görüşmesi veya demo için.
NetCare – Yapay Zeka, Bilgi ve Dijital Güvenlikte Rehberiniz
Yapay zeka (AI), programlama şeklimizi temelden değiştirdi. Yapay zeka ajanları kod üretebilir, optimize edebilir ve hatta hata ayıklamaya yardımcı olabilir. Yine de, yapay zeka ile çalışırken programcıların akılda tutması gereken bazı sınırlamalar vardır.
İlk bakışta yapay zekanın zahmetsizce kod yazabildiği görülür. Basit işlevler ve betikler genellikle sorunsuz bir şekilde oluşturulur. Ancak proje birden fazla dosyadan ve klasörden oluştuğunda sorunlar ortaya çıkar. Yapay zeka, daha büyük bir kod tabanında tutarlılığı ve yapıyı korumakta zorlanır. Bu durum, dosyalar arasındaki eksik veya hatalı bağlantılar ve işlevlerin uygulanmasında tutarsızlık gibi sorunlara yol açabilir.
Yapay zeka ajanları kodun doğru sırası konusunda zorluk yaşar. Örneğin, bir dosyanın sonuna başlatmaları yerleştirebilirler, bu da çalışma zamanı hatalarına neden olur. Ayrıca yapay zeka, bir proje içinde aynı sınıfın veya işlevin birden fazla sürümünü tereddüt etmeden tanımlayabilir, bu da çakışmalara ve kafa karışıklığına yol açar.
Bunun bir çözümü, bellek ve proje yapılarını yönetebilen yapay zeka kod platformlarını kullanmaktır. Bu, karmaşık projelerde tutarlılığın korunmasına yardımcı olur. Ne yazık ki, bu işlevler her zaman tutarlı bir şekilde uygulanmamaktadır. Bu nedenle, yapay zekanın projenin bütünlüğünü kaybetmesi ve programlama sırasında istenmeyen çoğaltmalar veya yanlış bağımlılıklar tanıtması mümkündür.
Çoğu yapay zeka kodlama platformu, büyük dil modelinin çağırabileceği sözde araçlarla çalışır. Bu araçlar açık bir standart protokole (MCP) dayanır. Bu nedenle, Visual Code gibi bir IDE'yi bir yapay zeka kodlama ajanıyla bağlamak da mümkündür. İsteğe bağlı olarak, yerel olarak bir LLM kurabilir ve llama veya ollama kullanabilir ve entegre olmak için bir MCP sunucusu seçebilirsiniz. Modeller şurada bulunabilir: huggingface.
Yapay zeka tarafından oluşturulan kodu daha iyi yönetmek için geliştiriciler, kod doğruluğunu denetleyen IDE uzantılarını kullanabilirler. Linters, tip denetleyicileri ve gelişmiş kod analiz araçları gibi yardımcı programlar, hataların erken aşamada tespit edilmesine ve düzeltilmesine yardımcı olur. Kaliteyi ve kararlılığı sağlamak için yapay zeka tarafından oluşturulan koda vazgeçilmez bir tamamlayıcı oluştururlar.
Yapay zeka ajanlarının hataları tekrarlamaya devam etmesinin temel nedenlerinden biri, yapay zekanın API'leri yorumlama biçimidir. Yapay zeka modellerinin etkili kod oluşturmak için bağlama ve net bir rol açıklamasına ihtiyacı vardır. Bu, istemlerin 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 ve proje yapınız için kullanışlıdır.
Örnek olarak FAISS ve LangChain bağlama daha iyi uyum sağlaması için çözümler sunar. Örneğin FAISS, ilgili kod parçacıklarının verimli bir şekilde aranmasına ve alınmasına yardımcı olurken, LangChain, AI tarafından oluşturulan kodu yapılandırmaya ve daha büyük bir projede bağlamı korumaya yardımcı olur. Ancak bu durumda bile, RAC veritabanları kullanarak bunu yerel olarak kendiniz kurabilirsiniz.
Yapay Zeka (AI), 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 yeteneğine henüz tam olarak sahip değildir. Programcılar, AI'yı görevleri otomatikleştirebilen ve fikirler üretebilen, ancak iyi bir sonuca ulaşmak için hala rehberlik ve düzeltmeye ihtiyaç duyan bir asistan olarak görmelidir.
Bize Ulaşın 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 (AI), 2025'te gelişmeye devam edecek ve günlük yaşamımız ve iş dünyası üzerinde giderek daha büyük bir etkiye sahip olacak. Yapay Zekadaki ana eğilimler, bu teknolojinin yeni zirvelere nasıl ulaştığını gösteriyor. Burada, yapay zekanın geleceğini şekillendirecek bazı temel gelişmeleri tartışacağız.
İşte 2025 için Yapay Zeka alanındaki en önemli 7 trend
Ajanik Yapay Zeka önceden tanımlanmış sınırlar dahilinde bağımsız kararlar alabilen sistemleri ifade eder. 2025'te, otonom araçlar, tedarik zinciri yönetimi ve hatta sağlık hizmetleri gibi alanlardaki uygulamalarla AI sistemleri giderek daha özerk hale geliyor. Bu AI ajanları sadece tepkisel değil, aynı zamanda proaktiftir; bu da insan ekiplerin yükünü azaltır ve verimliliği artırır.
Konuşma tanıma ve artırılmış gerçeklik gibi gerçek zamanlı ortamlarda AI uygulamalarının büyümesiyle birlikte, çıkarım süresi hesaplaması kritik bir faktör haline geliyor. 2025'te, AI modellerini daha hızlı ve daha enerji verimli hale getirmek için donanım ve yazılım optimizasyonlarına büyük önem verilecektir. Bu, çıkarımı minimum gecikmeyle destekleyen tensör işleme birimleri (TPU'lar) ve nöromorfik donanım gibi özel çiplerin kullanımını içerir.
GPT-4 ve GPT-5 gibi modellerin tanıtılmasından 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 hiperkarmaşık modeller 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 özellikle uç bilişim (edge computing) için tasarlanmıştır. Bu modeller, akıllı termostatlar ve giyilebilir sağlık cihazları gibi Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarında kullanılır. Model budama (pruning) ve niceleme (quantization) gibi teknikler sayesinde, bu küçük yapay zeka sistemleri verimli, güvenli ve çok çeşitli uygulamalar için erişilebilirdir.
2025'teki yapay zeka uygulamaları, görüntü ve konuşma tanıma gibi geleneksel alanların ötesine geçiyor. Moda, mimari ve hatta müzik besteleme gibi yaratıcı süreçleri destekleyen yapay zekayı düşünün. Ayrıca, yapay zekanın yeni malzeme 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 yaşanacak.
Bulut teknolojisi ve gelişmiş veri yönetim sistemlerinin entegrasyonu sayesinde, yapay zeka sistemleri neredeyse sonsuz bir belleğe erişebiliyor. Bu, kişiselleştirilmiş sanal asistanlar ve karmaşık müşteri hizmetleri sistemleri gibi uygulamalar için kritik olan uzun süreli bağlamı korumayı mümkün kılıyor. Bu kapasite, yapay zekanın daha uzun süreler boyunca tutarlı ve bağlam bilincine sahip deneyimler sunmasını sağlıyor. Aslında yapay zeka, sizinle yaptığı tüm konuşmaları hatırlıyor. Elbette bunu isteyip istemediğiniz de bir soru, bu yüzden bir kısmını veya tamamını sıfırlama seçeneği de olmalı.
Yapay zeka giderek daha özerk hale gelse de, insan faktörü önemini koruyor. İnsan döngüde (Human-in-the-loop) artırma, yapay zeka sistemlerinin kritik karar alma aşamalarında insan gözetimi sayesinde daha doğru ve güvenilir olmasını sağlıyor. Bu, havacılık, sağlık ve finans gibi sektörlerde özellikle önemlidir, zira insan deneyimi ve muhakemesi hala hayati önem taşımaktadır. İlginç bir şekilde, 50 doktorun teşhisleriyle yapılan denemeler, yapay zekanın bunu daha iyi yaptığını ve hatta sadece yapay zeka desteğiyle bile daha iyi sonuçlar verdiğini gösteriyor. Bu nedenle, asıl öğrenmemiz gereken şey doğru soruları sormaktır.
OpenAI, O1'in piyasaya sürülmesiyle akıl yürütebilen bir LLM'ye doğru ilk adımı attı. Bu adım hızla O3 tarafından yakalandı. Ancak, beklenmedik bir köşeden de rekabet geliyor: Deepseek R1. Amerikan rakiplerinden hem enerji tüketimi hem de donanım kullanımı açısından kat kat daha ucuza mal olan açık kaynaklı bir akıl yürütme ve pekiştirmeli öğrenme modeli. Bu durumun tüm yapay zeka ile ilgili şirketlerin borsa değerleri üzerinde doğrudan etkisi olduğundan, 2025 için ton belirlenmiş oldu.
NetCare 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 bir konuma sahibiz.
Yaklaşımımız şunları içerir:
Hangi Hedefler Belirlenmeli
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 yapay zeka trendleri, bu teknolojinin günlük yaşamımıza giderek daha fazla nasıl iç içe geçtiğini ve birkaç yıl önce hayal bile edilemeyecek şekillerde karmaşık sorunları nasıl çözdüğünü gösteriyor. Gelişmiş ajans yapay zekadan neredeyse sonsuz bellek kapasitesine kadar, bu gelişmeler yapay zekanın bizi desteklediği, zenginleştirdiği ve yeni sınırları zorlamamızı sağladığı bir geleceğin sözünü veriyor. 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 birleştirir. 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 oluşturmasına yardımcı olur. Model, kullanıcı tercihlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler bile yapabilir.
Büyük dil modelleri yazılım geliştirmede çok iyidir
En dikkat çekici özelliklerden 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 işletmenizi nasıl güçlendirebileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Hemen İletişim NetCare ile iletişime geçin ve modern YZ'nin gücünü keşfedin.
Kuruluşların geleceği dijital ikizlerden oluşuyor: Yapay zeka ile dönüştürün ve sağlık ile finans gibi sektörleri güçlendirin. Yapay Zeka (YZ), yalnızca ChatGPT'den ibaret değildir. 2023 YZ'yi OpenAI'nin sohbet robotu çığır açmasıyla kamuoyunun gündemine getirse de, YZ on yıllardır sessizce evriliyor ve parlamak için doğru anı bekliyordu. Bugün, neredeyse her sektörde nelerin mümkün olduğunun sınırlarını zorlayarak, gerçeği simüle etme, yaratma, analiz etme ve hatta demokratikleştirme yeteneğine sahip bambaşka bir teknoloji türüdür.
Ancak YZ tam olarak ne yapabilir ve işletmeler bunu stratejilerine nasıl entegre etmelidir? Potansiyeli, kullanım durumlarını ve YZ'nin zorluklarını bir BT stratejik bakış açısıyla inceleyelim.
YZ, gerçekliği simüle etme (Derin Öğrenme ve Pekiştirmeli Öğrenme yoluyla), yeni içerikler oluşturma (GPT ve GAN'lar gibi modellerle) ve devasa veri kümelerini analiz ederek sonuçları tahmin etme gibi inanılmaz başarılara imza atabilir. Sağlık, finans ve güvenlik gibi sektörler etkisini zaten hissediyor:
Bu örnekler buzdağının yalnızca görünen kısmı. Gayrimenkul ve sigortadan müşteri hizmetleri ve hukuk sistemine kadar YZ, hayatımızın neredeyse her yönünü devrim niteliğinde değiştirme potansiyeline sahiptir.
YZ'nin en ilgi çekici uygulamalarından biri dijital ikizleroluşturulmasıdır. Gerçekliği operasyonel verilerle simüle ederek, şirketler YZ'nin etkisini büyük ölçekte devreye almadan 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.
İşletmeler YZ'yi benimsemek istediklerinde, “satın al mı, açık kaynak mı kullanalım yoksa kendimiz mi inşa edelim?” ve “mevcut çalışanlarımızı YZ araçlarıyla nasıl güçlendiririz?” gibi soruları göz önünde bulundurmalıdır. YZ'yi insan becerilerini değiştirmek yerine geliştiren bir yol olarak görmek çok önemlidir. Nihai hedef, insani yönü feda etmeden karar vermeyi destekleyen artırılmış danışmanlar yaratmaktır.
Büyük güç büyük sorumluluk getirir. 2024'te yürürlüğe giren AB YZ Yasasıinovasyonu temel haklar ve güvenlik ile dengelemeyi amaçlamaktadır. İşletmeler, YZ modellerindeki önyargıları, veri gizliliğini ve bu tür teknolojileri kullanmanın etik sonuçlarını proaktif olarak düşünmelidir.
Önyargıyı ele almak için GAN'lar tarafından üretilen sentetik veriler kullanmayı düşünün ve daha açıklanabilir YZ sistemleri oluşturmak için SHAP veya LIME gibi araçlardan yararlanın. İnsan hedeflerini ve değerlerini destekleyen YZ'ye ihtiyacımız var; hayatları tehlikeye atmak yerine iyileştirebilecek teknolojiye.
YZ zaten yaşam ve çalışma şeklimizi belirliyor. Gartner'a göre, en önemli 2024 teknoloji trendleri Yapay zeka ile ilgili. Forrester Yapay zeka pazarının 2030'da 227 milyar dolar değerine ulaşacağını öngörüyor. Şirketlerin yapay zekayı laboratuvarlardan çıkarıp pratik kullanım senaryolarına nasıl uygulayacaklarını şimdi bulmaları gerekiyor.
Gelecek insanları değiştirmekle ilgili değil, insanların yeteneklerini artıran ve endüstrileri dönüştüren bir dünya yaratmakla ilgilidir. kişisel yapay zekalar kurumsal yapay zekalarla işbirliği yapıyorVizyon açık; yapay zekayı sorumlu bir şekilde benimseyin ve daha verimli ve zengin bir gelecek için gücünden yararlanın.
NetCare Nasıl Yardımcı Olabilir
NetCare bu stratejiyi büyük şirketler Oracle ve Microsoft bu fikre kapılmadan çok önce tasarladı ve geliştirdi. Bu, hız, yaklaşım ve gelecek vizyonu açısından stratejik bir avantaj sağlıyor.
Hangi Hedefler Belirlenmeli
Dijital ikizi uygularken net ve ölçülebilir hedefler belirlemek önemlidir. Şu adımları göz önünde bulundurun:
Neden NetCare
NetCare, yapay zekayı müşteri odaklı bir yaklaşımla ve BT alanındaki derin uzmanlıkla birleştirerek öne çıkıyor. Odak noktası, kuruluşunuzun benzersiz ihtiyaçlarına uygun, özel çözümler sunmaktır. NetCare ile çalışarak, yapay zeka 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 kod (legacy code) inovasyon ve büyüme için bir engel teşkil edebilir. Eski kod genellikle on yıllardır süren yamalar, geçici çözümler 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 (YZ). YZ sayesinde şirketler, eski 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 eski kod, çeşitli zorluklar beraberinde getirir:
Eski kodu YZ ile modernize etmek, şirketlere yalnızca yeni teknolojilerden yararlanma fırsatı sunmakla kalmaz, aynı zamanda riskleri en aza indirme ve maliyetleri düşürme imkanı da tanır. YZ ile, temel işlevselliği kaybetmeden eski bir 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 kodları yenileyerek kendilerini alanlarında yenilikçi oyuncular olarak konumlandırabilirler. Eski kodu modernize etmek artık sadece uygulanabilir değil, aynı zamanda maliyet ve zaman açısından da verimlidir.
Eski 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, YZ ile bir modernizasyon süreci, YZ olmadan yapılan bir sürece göre 5 kat daha hızlı ilerler. Bu, kodsuz platformları da büyük ölçüde geride bırakır.
