Veri, üretken yapay zekanın en önemli bileşenidir - Verilerin yapay zeka için önemi hakkında

🌐📊 Üretken yapay zeka için verinin önemi

Veriler modern teknolojinin omurgasıdır ve üretken yapay zekanın geliştirilmesinde ve işletilmesinde kritik bir rol oynar. Yapay zeka olarak da bilinen ve içerik (metin, resim, müzik ve hatta video gibi) oluşturabilen üretken yapay zeka, şu anda teknolojik gelişimin en yenilikçi ve dinamik alanlarından biridir. Peki bu gelişmeyi mümkün kılan şey nedir? Cevap basit: veri.

📈💡 Veri: Üretken yapay zekanın kalbi

Veriler birçok açıdan üretken yapay zekanın kalbinde yer alıyor. Kapsamlı miktarda yüksek kaliteli veri olmasaydı, bu sistemlere güç veren algoritmalar öğrenemez veya gelişemezdi. Bu modelleri eğitmek için kullanılan verilerin türü ve kalitesi, bunların yaratıcı ve yararlı sonuçlar üretme yeteneklerini büyük ölçüde belirler.

Verilerin neden bu kadar önemli olduğunu anlamak için üretken yapay zeka sistemlerinin nasıl çalıştığına bakmamız gerekiyor. Bu sistemler makine öğrenimi, özellikle de derin öğrenme kullanılarak eğitilir. Derin öğrenme, insan beyninin çalışma şeklini taklit eden yapay sinir ağlarına dayanan makine öğreniminin bir alt kümesidir. Bu ağlar, kalıpları ve bağlantıları tanıyabilecekleri ve öğrenebilecekleri büyük miktarda veriyle beslenir.

📝📚 Üretken yapay zeka aracılığıyla metin oluşturma: Basit bir örnek

Basit bir örnek, üretken yapay zeka kullanılarak metin oluşturulmasıdır. Bir yapay zekanın ikna edici metinler yazabilmesi için öncelikle muazzam miktarda dilsel veriyi analiz etmesi gerekir. Bu veri analizleri yapay zekanın insan dilinin yapısını, gramerini, anlambilimini ve üslup aygıtlarını anlamasını ve kopyalamasını sağlar. Veriler ne kadar çeşitli ve kapsamlı olursa yapay zeka farklı dil tarzlarını ve nüansları o kadar iyi anlayabilir ve yeniden üretebilir.

🧹🏗️ Verilerin kalitesi ve hazırlanması

Ancak bu sadece verinin miktarıyla ilgili değil, kalitesi de çok önemli. Yüksek kaliteli veriler temizdir, iyi seçilmiştir ve yapay zekanın öğrenmesi gerekenleri temsil eder. Örneğin, bir metin yapay zekasını ağırlıklı olarak hatalı veya yanlış bilgiler içeren verilerle eğitmek yararlı olmayacaktır. Verilerin önyargısız olmasını sağlamak da aynı derecede önemlidir. Eğitim verilerindeki önyargı, yapay zekanın önyargılı veya hatalı sonuçlar üretmesine neden olabilir; bu da, özellikle sağlık hizmetleri veya adalet gibi hassas alanlarda olmak üzere birçok kullanım durumunda sorun yaratabilir.

Bir diğer önemli husus ise veri çeşitliliğidir. Üretken yapay zeka çok çeşitli veri kaynaklarından yararlanır. Bu, modellerin daha genel amaçlı olmasını ve çeşitli bağlamlara ve kullanım senaryolarına yanıt verebilmesini sağlar. Örneğin, metin üretimi için üretken bir model eğitilirken verilerin farklı türlerden, tarzlardan ve dönemlerden gelmesi gerekir. Bu, yapay zekaya çok çeşitli yazımları ve biçimleri anlama ve oluşturma yeteneği verir.

Verinin kendisinin öneminin yanı sıra veri hazırlama süreci de çok önemlidir. Yararlılığını en üst düzeye çıkarmak için yapay zekayı eğitmeden önce verilerin sıklıkla işlenmesi gerekir. Bu, verileri temizleme, kopyaları kaldırma, hataları düzeltme ve verileri normalleştirme gibi görevleri içerir. Dikkatlice yürütülen bir veri hazırlama süreci, yapay zeka modelinin performansının iyileştirilmesinde uzun bir yol kat eder.

🖼️🖥️ Üretken yapay zeka aracılığıyla görüntü oluşturma

Üretken yapay zekanın ve verilerin öneminin özellikle belirgin olduğu önemli bir alan da görüntü oluşturmadır. Üretken Rekabetçi Ağlar (GAN'lar) gibi teknikler, geleneksel görüntü oluşturma yöntemlerinde devrim yarattı. GAN'lar birbiriyle rekabet eden iki sinir ağından oluşur: bir üreteç ve bir ayırıcı. Jeneratör görüntüler oluşturur ve ayırıcı, bu görüntülerin gerçek mi (bir eğitim veri setinden) yoksa (jeneratör tarafından mı oluşturulduğunu) değerlendirir. Bu rekabet sayesinde jeneratör, aldatıcı derecede gerçek görüntüler üretinceye kadar sürekli olarak gelişir. Burada da jeneratörün gerçekçi ve ayrıntılı görüntüler oluşturabilmesi için kapsamlı ve çeşitli görüntü verileri gereklidir.

🎶🎼 Müzik kompozisyonu ve üretken yapay zeka

Verilerin önemi müzik alanına da uzanıyor. Üretken müzik yapay zekaları, belirli müzik tarzlarının karakteristik yapılarını ve kalıplarını öğrenmek için geniş müzik parçaları veritabanlarını kullanır. Bu verilerle yapay zekalar, insan bestecilerin eserlerine stil açısından benzeyen yeni müzik parçaları besteleyebilir. Bu, müzik endüstrisinde, örneğin yeni bestelerin geliştirilmesi veya kişiselleştirilmiş müzik prodüksiyonu gibi heyecan verici fırsatların önünü açıyor.

📽️🎬 Video prodüksiyonu ve üretken yapay zeka

Veriler video üretiminde de paha biçilemez bir değere sahiptir. Üretken modeller gerçekçi görünen ve yenilikçi videolar oluşturabilir. Bu yapay zekalar, filmler için özel efektler oluşturmak veya video oyunları için yeni sahneler oluşturmak için kullanılabilir. Temel veriler, farklı sahneler, perspektifler ve hareket kalıpları içeren milyonlarca video klipten oluşabilir.

🎨🖌️ Sanat ve üretken yapay zeka

Üretken yapay zekadan ve verinin öneminden faydalanan bir diğer alan ise sanattır. Sanatsal yapay zeka modelleri, geçmişin ustalarından ilham alan veya tamamen yeni sanatsal tarzlar sunan çarpıcı sanat eserleri yaratıyor. Bu sistemler, çok çeşitli sanatsal tarz ve teknikleri yakalamak için farklı sanatçıların ve dönemlerin eserlerini içeren veri kümeleri üzerinde eğitilir.

🔒🌍 Etik ve veri koruma

Veriler ve üretken yapay zeka söz konusu olduğunda etik de önemli bir rol oynuyor. Modeller genellikle büyük miktarlarda kişisel veya hassas veriler kullandığından gizlilik endişelerinin dikkate alınması gerekir. Verilerin adil ve şeffaf kullanılması ve bireylerin mahremiyetinin korunması önemlidir. Şirketler ve araştırma kurumları, verileri sorumlu bir şekilde kullandıklarından ve geliştirdikleri yapay zeka sistemlerinin etik standartları karşıladığından emin olmalıdır.

Sonuç olarak veriler, üretken yapay zekanın gelişimi ve başarısı için kritik bileşendir. Bunlar yalnızca bu sistemlerin bilgilerini aldığı ham madde değil, aynı zamanda çeşitli uygulama alanlarında tam potansiyellerine ulaşmanın anahtarıdır. Dikkatli veri toplama, işleme ve kullanma yoluyla, üretken yapay zeka sistemlerinin yalnızca daha güçlü ve esnek olmasını değil, aynı zamanda etik ve güvenli olmasını da sağlayabiliriz. Üretken yapay zekanın yolculuğu hâlâ başlangıç ​​aşamasında ve verinin rolü merkezi olmaya devam edecek.

📣 Benzer konular

•  📊 Üretken yapay zeka için verilerin özü
• 📈 Veri kalitesi ve çeşitliliği: Yapay zeka başarısının anahtarı
• 🎨 Yapay Yaratıcılık: Sanat ve Tasarımda Üretken Yapay Zeka
• 📝 Üretken yapay zeka aracılığıyla veri tabanlı metin oluşturma
• 🎬 Üretken yapay zeka sayesinde video üretiminde devrim
• 🎶 Üretken AI besteliyor: Müziğin geleceği
• 🧐 Yapay zeka için veri kullanımında etik hususlar
• 👾 Üretken Rekabet Ağları: Koddan Sanata
• 🧠 Derin öğrenme ve yüksek kaliteli verilerin önemi
• 🔍 Üretken yapay zeka için veri hazırlama süreci

#️⃣ Hashtag'ler: #Veri #GeneratifYapay Zeka #Etik #Metin Yazarlığı #Yaratıcılık

Reinhard Heckel, Makine Öğrenimi Profesörü – Resim: Astrid Eckert / TUM

📊💻Veriler yapay zekanın temelini oluşturur. Eğitim için internetten ücretsiz olarak erişilebilen ve yoğun şekilde filtrelenen veriler kullanılıyor.

• Eğitim sırasında çarpıklıkları önlemek zordur. Bu nedenle modeller dengeli cevaplar vermeye ve sorunlu terimlerden kaçınmaya çalışır.
• Yapay zeka modellerinin doğruluğu uygulamaya bağlı olarak değişir; diğer şeylerin yanı sıra hastalıkların teşhisinde her ayrıntı önemlidir.
• Veri koruma ve veri taşınabilirliği tıbbi bağlamda karşılaşılan zorluklardır.

Verilerimiz artık İnternet'in her yerinde toplanıyor ve aynı zamanda ChatGPT gibi büyük dil modellerini eğitmek için de kullanılıyor. Peki yapay zeka (AI) nasıl eğitiliyor, modellerde önyargı adı verilen bozulmaların ortaya çıkmaması nasıl sağlanıyor ve veri koruması nasıl sağlanıyor? Münih Teknik Üniversitesi'nde (TUM) Makine Öğrenimi Profesörü Reinhard Heckel bu soruların yanıtlarını veriyor. Tıpta büyük dil modelleri ve görüntüleme yöntemlerini araştırıyor.

🔍🤖 Veriler yapay zeka sistemlerinin eğitiminde nasıl bir rol oynuyor?

Yapay zeka sistemleri verileri eğitim örnekleri olarak kullanır. ChatGPT gibi Büyük Dil Modelleri yalnızca eğitim aldıkları konulara ilişkin soruları yanıtlayabilir.

Genel dil modellerinin eğitim için kullandığı bilgilerin çoğu, internette ücretsiz olarak bulunan verilerdir. Bir soru için ne kadar fazla eğitim verisi varsa sonuçlar o kadar iyi olur. Örneğin, matematik görevlerine yardımcı olması beklenen bir yapay zekanın matematikteki bağlantılarını açıklayan çok sayıda iyi metin varsa, eğitim verileri de buna uygun olarak iyi olacaktır. Aynı zamanda veri seçerken şu anda çok fazla filtreleme yapılıyor. Büyük veri yığınından yalnızca iyi veriler toplanır ve eğitim için kullanılır.

📉🧠 Verileri seçerken yapay zekanın, örneğin önyargı olarak adlandırılan ırkçı veya cinsiyetçi stereotipler üretmesi nasıl engelleniyor?

Klasik kalıpların dışına çıkmayan, tarafsız ve adil bir yöntem geliştirmek oldukça zordur. Örneğin sonuçların ten rengine göre bozulmasını önlemek istiyorsanız bu nispeten kolaydır. Ancak ten rengine cinsiyetin de eklenmesi durumunda modelin hem ten rengi hem de cinsiyet konusunda aynı anda tamamen tarafsız hareket etmesinin artık mümkün olmadığı durumlar ortaya çıkabilmektedir.

Bu nedenle çoğu dil modeli, örneğin siyasi sorulara dengeli bir yanıt vermeye ve çoklu bakış açılarını aydınlatmaya çalışır. Medya içeriğine dayalı eğitimlerde gazetecilik kalite kriterlerini karşılayan medyalar tercih edilir. Ayrıca veriler filtrelenirken ırkçı, cinsiyetçi gibi bazı kelimelerin kullanılmamasına dikkat ediliyor.

🌐📚 İnternette bazı dillerde çok fazla içerik bulunurken bazılarında önemli ölçüde daha az içerik bulunur. Bu, sonuçların kalitesini nasıl etkiler?

İnternetin çoğu İngilizcedir. Bu, Büyük Dil Modellerinin İngilizce'de en iyi şekilde çalışmasını sağlar. Ancak Almanca dili için de pek çok içerik var. Ancak çok iyi bilinmeyen ve çok fazla metni bulunmayan diller için daha az eğitim verisi vardır ve bu nedenle modeller daha kötü çalışır.

Dil modellerinin belirli dillerde ne kadar iyi kullanılabileceği, ölçeklendirme yasaları denilen kurallara uydukları için kolaylıkla gözlemlenebiliyor. Bu, bir dil modelinin bir sonraki kelimeyi tahmin edip edemediğini test eder. Ne kadar çok eğitim verisi varsa model o kadar iyi olur. Ancak sadece iyileşmekle kalmıyor, tahmin edilebileceği gibi daha da iyileşiyor. Bu kolayca matematiksel bir denklemle gösterilebilir.

💉👨‍⚕️ Yapay zekanın pratikte ne kadar doğru olması gerekiyor?

Bu büyük ölçüde ilgili uygulama alanına bağlıdır. Örneğin yapay zeka kullanılarak sonradan işlenen fotoğraflar için, her saçın sonda doğru yerde olup olmaması önemli değildir. Bir resmin sonunda iyi görünmesi genellikle yeterlidir. Büyük Dil Modellerinde bile soruların iyi yanıtlanması önemlidir; ayrıntıların eksik veya yanlış olması her zaman çok önemli değildir. Dil modellerinin yanı sıra tıbbi görüntü işleme alanında da araştırmalar yapıyorum. Burada oluşturulan görüntünün her detayının doğru olması çok önemlidir. Teşhis için yapay zekayı kullanırsam, bunun kesinlikle doğru olması gerekir.

🛡️📋 Veri korumasının eksikliği sıklıkla yapay zeka ile bağlantılı olarak tartışılıyor. Kişisel verilerin özellikle tıbbi bağlamda korunması nasıl sağlanıyor?

Çoğu tıbbi uygulama, anonimleştirilmiş hasta verilerini kullanır. Şimdi asıl tehlike, verilerden hâlâ sonuç çıkarılabilecek durumların olmasıdır. Örneğin, MRI veya CT taramaları sıklıkla yaş veya cinsiyetin izini sürmek için kullanılabilir. Yani verilerde aslında bazı anonimleştirilmiş bilgiler var. Burada hastalara yeterli bilginin sağlanması önemlidir.

⚠️📊 Yapay zekayı tıbbi bağlamda eğitirken başka hangi zorluklar var?

Birçok farklı durum ve senaryoyu yansıtan verilerin toplanması büyük bir zorluktur. Yapay zeka, uygulandığı veriler eğitim verilerine benzer olduğunda en iyi şekilde çalışır. Ancak veriler, örneğin hasta kompozisyonu veya veri üreten ekipman açısından hastaneden hastaneye farklılık göstermektedir. Sorunu çözmek için iki seçenek var: Ya algoritmaları iyileştirmeyi başaracağız ya da verilerimizi diğer durumlara daha iyi uygulanabilecek şekilde optimize etmeliyiz.

👨‍🏫🔬 Kişi hakkında:

Prof. Reinhard Heckel makine öğrenimi alanında araştırmalar yürütüyor. Derin öğrenme için algoritmaların ve teorik temellerin geliştirilmesi üzerinde çalışmaktadır. Odak noktalarından biri tıbbi görüntü işlemedir. Ayrıca DNA veri depolamayı geliştiriyor ve DNA'nın dijital bilgi teknolojisi olarak kullanılması üzerinde çalışıyor.

Aynı zamanda Münih Veri Bilimi Enstitüsü ve Münih Makine Öğrenimi Merkezi'nin üyesidir.

☑️ Sektör uzmanı, 2.500'den fazla uzman makalenin yer aldığı kendi Xpert.Digital endüstri merkeziyle burada

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus