Yapay Zekanın Arkasındaki İnsanlar ve Süreç

Yayınlanma tarihi: 1 Nisan 2019 / Güncelleme tarihi: 1 Nisan 2019 – Yazar: Konrad Wolfenstein

Yapay zekanın arkasındaki insanlar ve süreçler – @shutterstock | Zapp2Fotoğraf

Yapay zekâ, işsizliğe yol açan ve insan işçilerin yerini alan bir unsur olarak kötü bir üne sahip. Bazı alanlarda bu doğru olsa da, özellikle veri temizleme ve işleme konusunda yapay zekâ, yeni iş alanları yaratmada öncü rol oynuyor.

' Veri etiketleme ve açıklama', yapay zekadan doğan, hızla büyüyen bir sektördür. Kameralar ve sosyal medya gibi kaynaklardan elde edilen yapılandırılmamış veri kümeleri veya veritabanları gibi yapılandırılmış kaynaklar, bireyler arasındaki farklılıkları ve benzerlikleri ortaya çıkarmak için etiketlenir, işaretlenir, renklendirilir veya vurgulanır. Bir makineyi dur işaretini tanımak üzere eğitmek için, bir kişi sokak kamerasının görüntülerine girer ve fotoğraftaki tüm dur işaretlerini etiketler. Daha sonra makineye bu görüntülerden binlercesini tanımlayan veriler verilir. Zamanla, etiketlenmiş verileri işleyerek, sistem dur işaretinin ne olduğunu tanımada daha doğru hale gelebilir. Bir sistemin daha fazla veri alarak doğruluğunu artırdığı bu tür makine öğrenimine derin öğrenme denir.

Algoritmaların temel işlevlerini doğru bir şekilde yerine getirmesi için bu süreç hayati önem taşıdığından, veri etiketleme sektörü önümüzdeki beş yıl içinde önemli bir gelişme gösterecektir. 2018 yılında, büyük ölçüde insanların verileri elle etiketlemesine dayanan yapay zeka ve makine öğrenimi veri hazırlama pazarı 500 milyon dolar değerindeydi. Cognilytica'ya , bu rakamın 2023 yılına kadar iki katından fazla artarak 1,2 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Üçüncü taraf sağlayıcılar, aynı dönemde pazar büyüklüğünün 150 milyon dolardan 1 milyar dolara çıkacağını ve bu büyümenin önemli ölçüde artacağını öngörüyor. Veri etiketleme, özellikle nesne ve görüntü tanıma, otonom araçlar ve metin ve görüntü açıklaması gibi yapay zeka uygulamaları için önemlidir.

Yapay zekâ, işsizliğe ve insan emeğinin yerini almaya yönelik kötü bir üne sahip. Bazı alanlarda bu doğru olsa da, özellikle verilerin temizlenmesi ve işlenmesi gibi alanlarda yapay zekâ yeni iş alanlarının öncülüğünü yapıyor.

Veri etiketleme ve açıklama, yapay zekadan doğan, hızla gelişen bir sektördür. Kameralar ve sosyal medya verileri gibi yapılandırılmamış kaynaklardan veya veritabanları gibi yapılandırılmış kaynaklardan elde edilen veri kümeleri, insanlar tarafından farklılıkları ve benzerlikleri göstermek için etiketlenir, işaretlenir, renklendirilir veya vurgulanır. Bir makineye dur işaretinin ne olduğunu öğretmek için, bir kişinin bir caddenin kamera görüntülerine girip fotoğraftaki tüm dur işaretlerini işaretlemesi gerekir. Daha sonra makineye bu görüntülerden binlercesini tanımlayan veriler verilir. Zamanla sistem, etiketlenmiş verileri işleyerek dur işaretinin ne olduğunu daha doğru bir şekilde belirleyebilir. Bir sistemin daha fazla veriyle beslenerek daha doğru hale geldiği bu tür makine öğrenimine derin öğrenme denir.

Bu süreç, algoritmaların temel işlevlerini doğru bir şekilde yerine getirmesi için hayati önem taşıdığından, veri etiketleme endüstrisinin önümüzdeki beş yıl içinde büyük bir ivme kazanması bekleniyor. 2018 yılında, yapay zeka ve makine öğrenimi veri hazırlama pazarı (bu süreç büyük ölçüde insanların verileri manuel olarak etiketlemesine dayanıyor) 500 milyon dolardı. Cognilytica'ya , bu rakamın 2023 yılına kadar iki katından fazla artarak 1,2 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Üçüncü taraf sağlayıcılar da bu büyümede önemli bir artış görerek, pazarın aynı zaman diliminde 150 milyon dolardan 1 milyar dolara çıkmasını bekleyebilirler. Veri etiketleme, özellikle nesne ve görüntü tanıma, otonom araçlar ve metin ve görüntü açıklamasıyla ilgilenen yapay zeka için çok önemlidir.

Statista'da daha fazla infografik bulacaksınız