yapay zeka Fundamentals Explained
yapay zeka Fundamentals Explained
Blog Article
Yapay Zekânın sunduğu vaatlere rağAdult men pek çAlright şirket, makine öğreniminin ve diğer yapay zekâ işlevlerinin tüm potansiyelini fark etmiyor.
Kuruluş, belge karşılaştırmasını otomatikleştirmek için bir yapay zeka uygulaması dağıtarak inceleme süresini yüzde fifty azalttı ve mülk transferlerinin onay sürecini güçlendirdi. Daha fazla bilgi için HMLR'nin Amazon Textract'i nasıl kullandığını okuyun.
Yapay zeka uygulamanızı ön ofis yerine arka ofisten başlatın (bu durumdan en çok BT ve muhasebe departmanı fayda görecektir).
Bu terim genellikle makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenmeyi içeren alt alanlarıyla birbirinin yerine kullanılır.
Yapay zekanın (AI) bir alt kümesi olan makine öğrenimi, karar almayı otomatikleştirip hızlandırmak ve değer elde etme süresini kısaltmak amacıyla verilerden öğrenen sistemler oluşturmaya odaklanır.
Fikirlerinizi açıklayın ve ardından bunların metinden görüntüye dönüşmesini izleyin. İster bir sonraki sunumunuz veya posteriniz için yapay zeka ile oluşturulmuş sanat eserleri oluşturmak isteyin, ister mükemmel fotoğrafı oluşturmak, Microsoft Designer'ndaki Görüntü Oluşturucu, herhangi bir stil veya biçimi zahmetsizce işleyebilir.
Bu alandaki ilerleme, Savunma Gelişmiş Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) gibi ajansları yapay zeka araştırması için fon oluşturmaya yönlendirdi. İlk başta, bu araştırmanın temel amacı, bilgisayarların konuşma dilini yazıya dökerek çevirip çeviremeyeceğini keşfetmekti.
Yapay zekanın temel ilkesi, insanların dünyayı nasıl algıladığını ve ona nasıl tepki verdiğini taklit etmek ve ardından bunları aşmaktır.
Tasarımcılar, pazarlamacılar ve sanat yönetmenleri, erken aşamalarda gösterişli tasarımlar için zaman ve kaynak harcamadan fikirlerini ilk etapta ifade ederken yapay zeka tarafından üretilen görüntülerin dengeleri değiştirdiğini görür.
Veri merkezinizi izleyin. BT operasyonları, tüm verileri entegre eden ve eşikleri ve anormallikleri otomatik olarak izleyen bir bulut platformuyla izlemeyi kolaylaştırabilir.
Kullanıma hazır Yapay Zekâ, yerleşik yapay zekâ özellikleri olan ya da algoritmik karar alma sürecini otomatikleştiren çözümleri, araçları ve yazılımları ifade eder.
Kanser belirtileri için röntgen görüntülerini analiz etmek üzere görüntü tanıma özelliğini kullanarak
Derin öğrenme sinir ağları, bilgiyi birlikte işleyen yapay nöronlar kullanır. Her yapay nöron veya düğüm, bilgiyi işlemek ve karmaşık problemleri çözmek için matematiksel hesaplamalar kullanır. Bu derin öğrenme yaklaşımı, normalde insan zekası gerektiren sorunları çözebilir veya görevleri otomatikleştirebilir.
Uygunsuz görüntüler için çevrimiçi içerikleri izlemek, yüzleri tanımak ve görüntü ayrıntılarını sınıflandırmak üzere bilgisayarlı görüden click here yararlanabilirsiniz. Otonom otomobil ve kamyonlarda çevreyi izlemek ve anlık kararlar almak çAlright önemlidir.
Report this page