Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü arasında köprü kurmak

Doğal Dil İşleme (NLP) ve bilgisayarlı görü (CV), son yıllarda oldukça popülerlik kazanan iki farklı yapay zeka (AI) dalıdır. Yapay zekadaki gelişmeler sayesinde, bu iki dal artık her zamankinden çok daha fazla birbirine bağlıdır.

A great example of this is automatic image captioning. Computer vision can be used to analyze and understand the contents of an image, while natural language processing can be used to generate a caption to describe it. Automatic image captioning is commonly used on social media platforms to improve accessibility and in content management systems to help organize and tag images efficiently.

NLP ve Görüntü Yapay Zekası alanındaki yenilikler, birçok sektörde bu tür pek çok kullanım alanına yol açmıştır. Bu makalede, NLP ve bilgisayarlı görüye daha yakından bakacak ve her ikisinin nasıl çalıştığını tartışacağız. Ayrıca her iki teknolojiyi de birlikte kullanan ilgi çekici uygulamaları keşfedeceğiz. Hadi başlayalım!

NLP ve Vision AI'yı anlamak#

NLP, bilgisayarlar ile insan dili arasındaki etkileşime odaklanır. Makinelerin metin veya konuşmayı anlamlı bir şekilde anlamasını, yorumlamasını ve metin üretmesini sağlar. Çeviri, duygu analizi veya özetleme gibi görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir.

Bu sırada bilgisayarlı görü, makinelerin görüntü ve videoları analiz etmesine ve bunlarla çalışmasına yardımcı olur. Bir fotoğraftaki nesneleri tespit etme, yüz tanıma, nesne takibi veya görüntü sınıflandırma gibi görevler için kullanılabilir. Görüntü Yapay Zekası teknolojisi, makinelerin görsel dünyayı daha iyi anlamasını ve dünyayla etkileşime geçmesini sağlar.

Şekil 1. Bir görüntü sınıflandırma örneği.

Bilgisayarlı görüyle entegre edildiğinde NLP, metin ve görüntüleri birleştirerek görsel veriye anlam katabilir ve daha derin bir anlayış sağlayabilir. Atasözünde de belirtildiği gibi, "bir resim bin kelimeye bedeldir" ve metinle eşleştirildiğinde daha da güçlü hale gelerek daha zengin içgörüler sunar.

NLP ve bilgisayarlı görünün birlikte çalıştığı örnekler#

Muhtemelen NLP ve bilgisayarlı görünün günlük araçlarda farkında bile olmadan birlikte çalıştığını görmüşsünüzdür, tıpkı telefonunuzun bir resimdeki metni çevirmesi gibi.

Aslında Google Çeviri, görüntülerdeki metni çevirmek için hem doğal dil işlemeyi hem de bilgisayarlı görüyü kullanır. Başka bir dildeki bir sokak tabelasının fotoğrafını çektiğinizde, bilgisayarlı görü metni tanımlayıp çıkarırken, NLP metni tercih ettiğiniz dile çevirir.

NLP ve CV, süreci akıcı ve verimli hale getirmek için birlikte çalışarak kullanıcıların diller arası bilgileri gerçek zamanlı olarak anlamalarını ve etkileşime girmelerini sağlar. Bu teknolojilerin kesintisiz entegrasyonu iletişim engellerini ortadan kaldırır.

Şekil 2. Google’ın Çeviri özelliği.

İşte NLP ve bilgisayarlı görünün birlikte çalıştığı diğer uygulamalardan bazıları:

• Otonom araçlar: CV, yol tabelalarını, şeritleri ve engelleri tespit etmek için kullanılabilirken, NLP sesli komutları veya yol tabelalarındaki metni işleyebilir.
• Belge okuyucular: Görüntü Yapay Zekası, taranmış belgelerden veya el yazısından metin tanıyabilir ve doğal dil işleme bilgileri yorumlayıp özetleyebilir.
• Alışveriş uygulamalarındaki görsel arama: Bilgisayarlı görü fotoğraflardaki ürünleri tanımlayabilirken, NLP önerileri iyileştirmek için arama terimlerini işler.
• Eğitim araçları: CV el yazısı notları veya görsel girdileri tanıyabilir ve NLP içeriğe dayanarak açıklamalar veya geri bildirimler sağlayabilir.

Bilgisayarlı görü ve NLP'yi birbirine bağlayan temel kavramlar#

Artık bilgisayarlı görü ve doğal dil işlemenin nasıl kullanıldığını gördüğümüze göre, çapraz modlu yapay zekayı etkinleştirmek için nasıl bir araya geldiklerini keşfedelim.

Çok modlu yapay zeka, metin ve görüntüler arasındaki bilgileri işlemek ve bağlamak için bilgisayarlı görüden gelen görsel anlayışı NLP'den gelen dil kavrayışıyla birleştirir. Örneğin, sağlık sektöründe çok modlu yapay zeka, bir röntgeni analiz etmeye ve olası sorunların net, yazılı bir özetini oluşturmaya yardımcı olarak doktorların daha hızlı ve daha doğru kararlar almasını sağlayabilir.

Doğal Dil Anlama (NLU)#

Doğal Dil Anlama, metnin amacını, bağlamını, anlambilimini, tonunu ve yapısını analiz ederek metinden anlam çıkarmaya ve metni yorumlamaya odaklanan NLP'nin özel bir alt kümesidir. NLP ham metni işlerken, NLU makinelerin insan dilini daha etkili bir şekilde kavramasını sağlar. Örneğin ayrıştırma (parsing), yazılı metni makinelerin anlayabileceği yapılandırılmış bir biçime dönüştüren bir NLU tekniğidir.

Şekil 3. NLP ve NLU arasındaki ilişki.

NLU, görsel veriler anlaşılması gereken metinler içerdiğinde bilgisayarlı görü ile birlikte çalışır. Bilgisayarlı görü, optik karakter tanıma (OCR) gibi teknolojileri kullanarak görüntülerden, belgelerden veya videolardan metin çıkarır. Bu, bir makbuzu tarama, bir tabeladaki metni okuma veya el yazısı notları dijitalleştirme gibi görevleri içerebilir.

Ardından NLU, çıkarılan metni anlamını, bağlamını ve niyetini anlamak için işler. Bu kombinasyon, sistemlerin sadece metni tanımaktan daha fazlasını yapmasını mümkün kılar. Makbuzlardaki giderleri kategorize edebilir veya ton ve duygu analizi yapabilirler. Bilgisayarlı görü ve NLU birlikte, görsel metni anlamlı ve eyleme dönüştürülebilir bilgilere dönüştürür.

İstem mühendisliği (Prompt engineering)#

Prompt mühendisliği, büyük dil modelleri (LLM'ler) ve görme-dil modelleri (VLM'ler) gibi üretken yapay zeka sistemlerini istenen çıktıları üretmeleri için yönlendirmek amacıyla açık, kesin ve ayrıntılı girdi promptları tasarlama süreciidir. Bu promptlar, yapay zeka modelinin kullanıcının niyetini anlamasına yardımcı olan talimatlar görevi görür.

Etkili prompt mühendisliği, modelin yeteneklerini anlamayı ve doğru, yaratıcı veya içgörülü yanıtlar üretme yeteneğini en üst düzeye çıkaran girdiler hazırlamayı gerektirir. Bu, özellikle hem metin hem de görüntü ile çalışan yapay zeka modelleri söz konusu olduğunda çok önemlidir.

Örneğin OpenAI'ın DALL·E modelini ele alalım. Ondan “ata binen bir astronotun fotogerçekçi bir görüntüsünü” oluşturmasını isterseniz, açıklamanıza dayanarak tam olarak bunu üretebilir. Bu beceri, profesyonellerin metin fikirlerini hızlı bir şekilde görsel maketlere dönüştürerek zamandan tasarruf edebileceği ve üretkenliği artırabileceği grafik tasarım gibi alanlarda son derece kullanışlıdır.

Şekil 4. OpenAI’ın DALL-E'si kullanılarak oluşturulmuş bir görüntü.

Bunun bilgisayarlı görüyle nasıl bağlandığını merak ediyor olabilirsiniz; bu sadece üretken yapay zeka değil mi? İkisi aslında yakından ilişkilidir. Üretken yapay zeka, tamamen yeni görsel çıktılar oluşturmak için bilgisayarlı görünün temelleri üzerine inşa edilir.

Metin promptlarından görüntüler oluşturan üretken yapay zeka modelleri, metin açıklamalarıyla eşleştirilmiş büyük görüntü veri setleri üzerinde eğitilir. Bu, nesneler, dokular ve mekansal ilişkiler gibi dil ile görsel kavramlar arasındaki ilişkiyi öğrenmelerini sağlar.

Bu modeller görsel verileri, geleneksel bilgisayarlı görü sistemlerinin gerçek dünyadaki görüntülerdeki nesneleri tanımak gibi yaptığı şekilde yorumlamaz. Bunun yerine, promptlara dayalı yeni görseller üretmek için bu kavramlara dair öğrendikleri anlayışı kullanırlar. Bu bilgiyi iyi hazırlanmış promptlarla birleştiren üretken yapay zeka, kullanıcının girdisiyle eşleşen gerçekçi ve ayrıntılı görüntüler üretebilir.

Soru cevaplama (QA)#

Soru-cevap sistemleri, doğal dildeki soruları anlamak ve doğru, ilgili yanıtlar sağlamak için tasarlanmıştır. Sorguları yorumlamak ve bunlara yanıt vermek için bilgi getirme, anlamsal kavrama ve derin öğrenme gibi teknikleri kullanırlar.

OpenAI’ın GPT-4o gibi gelişmiş modeller görsel soru-cevap (VQA) işlemlerini gerçekleştirebilir; yani görüntülere ilişkin analiz yapabilir ve soruları yanıtlayabilirler. Ancak GPT-4o doğrudan bilgisayarlı görü görevlerini yerine getirmez. Bunun yerine, görüntüleri işlemek, öznitelikleri çıkarmak ve yanıtlar sağlamak için bunları dil kavrayışıyla birleştirmek üzere özelleşmiş bir görüntü kodlayıcı kullanır.

Şekil 5. ChatGPT’nin görsel soru-cevaplama yeteneği. Görsel: yazar.

Diğer sistemler, bilgisayarlı görü yeteneklerini tamamen entegre ederek bir adım daha ileri gidebilir. Bu sistemler nesneleri, sahneleri veya metinleri tanımlamak için görüntüleri veya videoları doğrudan analiz edebilir. Doğal dil işleme ile birleştirildiklerinde, görsel içerik hakkında daha karmaşık soruları ele alabilirler. Örneğin, görsel öğeleri tespit edip yorumlayarak “Bu görüntüde hangi nesneler var?” veya “Bu kayıtta kimler var?” sorularını yanıtlayabilirler.

Sıfır Örnekli Öğrenme (ZSL)#

Sıfır örnekli öğrenme (ZSL), yapay zeka modellerinin özel olarak eğitilmeden yeni, daha önce görülmemiş görevlerin üstesinden gelmesini sağlayan bir makine öğrenimi yöntemidir. Bunu, modelin zaten bildiklerini (görülen sınıflar) yeni, görülmemiş kategorilere bağlamak için açıklamalar veya anlamsal ilişkiler gibi ek bilgileri kullanarak yapar.

Doğal dil işlemede ZSL, kelimeler ve kavramlar arasındaki ilişkilere dayanarak modellerin daha önce eğitilmedikleri konuları anlamasına ve bunlarla çalışmasına yardımcı olur. Benzer şekilde, bilgisayarlı görüde ZSL, modellerin kanatlar veya tüyler gibi görsel özellikleri kuşlar gibi bilinen kavramlara bağlayarak daha önce hiç karşılaşmadıkları nesneleri veya sahneleri tanımasına olanak tanır.

ZSL, dil anlama yeteneğini görsel tanımayla birleştirerek NLP ve CV'yi bağlar ve bu da onu her ikisini de içeren görevler için özellikle kullanışlı kılar. Örneğin, görsel soru cevaplamada bir model, doğru bir yanıt vermek için ilgili bir soruyu anlarken görseli analiz edebilir. Ayrıca görsel altyazılama gibi görevler için de yararlıdır.

Öne çıkanlar#

Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görünün bir araya getirilmesi, hem metni hem de görüntüleri anlayabilen yapay zeka sistemlerinin ortaya çıkmasını sağlamıştır. Bu kombinasyon, otonom araçların yol tabelalarını okumasına yardımcı olmaktan tıbbi teşhisleri iyileştirmeye ve sosyal medyayı daha güvenli hale getirmeye kadar birçok sektörde kullanılmaktadır. Bu teknolojiler geliştikçe, hayatı daha kolay hale getirmeye devam edecek ve geniş bir yelpazedeki alanlarda yeni fırsatlar sunacaktır. Daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşim kurun. Çözüm sayfalarımızda otonom araçlar ve tarım alanındaki yapay zeka uygulamalarını keşfedin. 🚀