20 Kasım 2025
İşletmelerin bilgisayarla görmeyi neden göz ardı etmediğini keşfedin. Vision AI'ın görüntüleri ve videoları nasıl daha akıllı kararlar alınmasını sağlayan içgörülere dönüştürdüğünü keşfedin.
Birçok işletme günlük operasyonlarında tekrarlayan, zaman alan süreçlerle uğraşır. Bu görevler genellikle insanların görsel bilgileri tekrar tekrar izlemesine, kontrol etmesine veya analiz etmesine dayanır.
İster raflardaki ürünleri takip etmek, ister tıbbi görüntüleri incelemek, ister bir depodaki faaliyeti izlemek veya bir işyerinin güvenli kalmasını sağlamak olsun, tüm bu görevler sürekli dikkat gerektirir. İşler sürekli hareket halindeyken en deneyimli ekipler bile ayrıntıları gözden kaçırabilir.
Yapay zeka (AI) daha erişilebilir hale geldikçe, birçok işletme, makinelerin görüntüleri ve videoları yorumlamasını sağlayan AI'nin bir alt alanı olan bilgisayarla görmeyi benimsiyor. Görsel yapay zeka, görsel görevleri otomatikleştirmeyi ve günlük görselleri etkili içgörülere dönüştürmeyi mümkün kılıyor.
Sağlık, perakende, lojistik ve robotik gibi sektörler bunun faydalarını şimdiden görmeye başladı. Bilgisayar görüşü ekiplerin daha verimli çalışmasına, hataları azaltmasına ve daha güvenle karar vermesine yardımcı oluyor.
Ayrıca, yapay zekanın yaratabileceği uzun vadeli üretkenlik kazanımlarında da önemli bir rol oynamaktadır. Aslında, yapay zeka sistemleri kurumsal kullanım durumlarında yıllık 4,4 trilyon dolara kadar üretkenlik artışı sağlayabilir.
Bu makalede, bilgisayarla görmenin nasıl daha akıllı kararlar alınmasını sağlayabileceğini ve bilgisayarla görmeyi göz ardı etmenin neden fırsatları kaçırmaya yol açabileceğini inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!
Bilgisayarla görme, makinelerin görüntü ve video aracılığıyla dünyayı anlamlandırmasına yardımcı olan daha akıllı ve daha yetenekli algoritmalarla desteklenen yapay zekanın en hızlı büyüyen alanlarından biridir.
Özellikle Ultralytics YOLO11 ve yakında çıkacak olan Ultralytics YOLO26 gibi modeller, makinelerin görsel bilgileri analiz etmesine yardımcı olan nesne algılama, örnek segmentasyonu ve görüntü sınıflandırma gibi bilgisayarla görme görevlerini desteklemektedir.
Örneğin, nesne algılama bir görüntüdeki belirli nesneleri bulmak ve konumlandırmak için kullanılır, örnek segmentasyonu nesneleri tanımlar ve piksel düzeyinde ana hatlarını belirler ve görüntü sınıflandırması görüntünün içerdiklerine göre etiketler atar. Peki bunlar gerçekte nasıl çalışır?
YOLO11 ve YOLO26 gibi modeller, bir işletmenin önem verdiği nesnelerin veya sahnelerin örneklerini içeren veri kümeleri üzerinde özel olarak eğitilebilir veya ince ayar yapılabilir. Bu veri kümeleri, modele neye bakması gerektiğini gösteren etiketlerle eşleştirilmiş görüntüler içerir.
Eğitim sırasında, derin sinir ağları (konvolüsyonel sinir ağları veya CNN'ler gibi) kullanılarak inşa edilen ve denetimli makine öğrenimi teknikleriyle eğitilen bu modeller, veri kümelerinden görsel özellikleri ve nesne kalıplarını öğrenir. Yeterli model eğitiminden sonra, model genelleme yapabilir ve yeni, görülmemiş görüntülerdeki benzer desenleri tanıyabilir.
Üretim, lojistik, sağlık ve perakende gibi sektörler her gün kameralar, sensörler ve diğer cihazlar aracılığıyla büyük miktarlarda görsel veri toplamaktadır. Şaşırtıcı olan ise bu bilgilerin çoğunun hiç kullanılmamasıdır.
Şirketler bu verileri göz ardı ettiklerinde, operasyonlarının daha sorunsuz çalışmasını sağlayabilecek, önlenebilir sorunları önleyebilecek ve büyüme için yeni fırsatları vurgulayabilecek içgörüleri kaçırırlar.
İşte işletmelerin bilgisayarla görmeyi göz ardı ettikleri için karşılaştıkları günlük zorluklardan bazıları:
Bilgisayarla görmenin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını daha iyi anlayarak, işletmeler için nasıl gerçek, ölçülebilir bir değer yaratabileceğini keşfedelim.
İşte farklı alanlarda sağladığı faydalara daha yakından bir bakış:
Daha sonra, farklı sektörlerin bilgisayarla görmeyi nasıl hayata geçirdiklerini ve bunun günlük operasyonları üzerindeki etkisini inceleyelim.
Günümüzde perakende operasyonları raflar ve kasalardan çok daha fazlasını içeriyor. Yapay zeka ve görsel verilerin yardımıyla perakendeciler günlük işleri kolaylaştırmak, doğruluğu artırmak ve artan müşteri beklentilerini karşılamak için yeni yollar buluyor. Bilgisayarlı görü, raflardaki ürün mevcudiyetini takip etmekten yaya trafiğini analiz etmeye ve mağaza düzenlerini optimize etmeye kadar çok çeşitli faaliyetlerde kullanılıyor.
Harika bir örnek, dünyanın en büyük perakendecilerinden biri olan Walmart'tan geliyor. Walmart, kasa hareketlerini izlemek ve kayıpları azaltmak için 1.000'den fazla mağazasında bilgisayarla görmeyi kullanıyor.
Yapay zeka destekli kameralar hem self-checkout hem de personel kasalarında neler olduğunu analiz eder ve bir ürünün taranmadan tarayıcıdan geçtiğini tespit edebilir. Böyle bir durumda sistem bir çalışanı uyarır, böylece çalışan devreye girip sorunu düzeltebilir.
Bu, perakende sektöründe her yıl milyarlarca dolara ulaşabilen hırsızlık, tarama hataları veya basit insan hatalarından kaynaklanan kayıpları, yani fireleri azaltmaya yardımcı olur.
Bu arada, üretimde, yüksek kaliteli ürünler üretmek için hassasiyet şarttır. Bilgisayarlı görü, üreticilerin üretimi yavaşlatmadan daha yüksek kalite ve verimlilik standartlarına ulaşmasını sağlar. Bu sistemler montaj hatlarındaki kusurları tespit ederek ve işçi güvenliğini izleyerek kalite kontrollerini daha hızlı, daha tutarlı ve daha güvenilir hale getirir.
İlginç bir şekilde, popüler otomotiv markaları da üretim hatlarını modernize etmek için bilgisayarla görmeyi benimsiyor. Örneğin Toyota, araç inceleme sürecini otomatikleştirmek için derin öğrenme tabanlı bir görüntü sistemi kullanıyor.
Şirket bir zamanlar yavaş ve hataya açık olan manuel kontrollere güveniyordu. Bugün, 17 yüksek çözünürlüklü kamera ve gelişmiş aydınlatma ile donatılmış bir sistem, her bir aracın ayrıntılı görüntülerini yakalıyor ve 80'den fazla özelliği gerçek zamanlı olarak doğruluyor. Sonuç olarak daha hızlı denetimler, daha yüksek doğruluk, daha düşük maliyetler ve üretim hattı boyunca tutarlı bir şekilde yüksek kalite elde ediliyor.
Benzer şekilde, bilgisayarlı görü günlük klinik iş akışlarının bir parçası haline geldikçe sağlık hizmetlerinde de önemli gelişmeler yaşanıyor. Tıbbi ortamlarda hassasiyet ve zamanlama kritik öneme sahiptir ve bilgisayarlı görü araştırmaları ve yapay zeka destekli görüntü analizi, klinisyenlerin daha hızlı ve daha bilinçli kararlar almasını sağlamaktadır.
Bu durum sağlık hizmetlerinin pek çok alanında geçerlidir. Örneğin oftalmolojiyi ele alalım. Birleşik Krallık'taki Moorfields Göz Hastanesi'nde araştırmacılar, tıp alanındaki ilk yapay zeka temel modellerinden biri ve göz sağlığı alanındaki ilk model olan RETFound'u geliştirdi.
Kendi kendine denetimli öğrenme kullanılarak 1,6 milyon retina görüntüsü üzerinde eğitilen model, diyabetik retinopati ve glokom gibi görmeyi tehdit eden durumları tespit edebiliyor ve hatta ince retina ipuçlarına dayanarak kalp yetmezliği, felç ve Parkinson gibi daha geniş sistemik hastalıkları tahmin edebiliyor.
Bilgisayarla görmeyi iş operasyonlarınıza entegre etmek söz konusu olduğunda, her zaman tam bir revizyon gerekli değildir. Kolay bir ilk adım, halihazırda neye sahip olduğunuza bakmaktır.
Çoğu işletme ihtiyaç duyduğu ham veriye zaten sahip. Asıl fırsat, bu verilerin nasıl anlamlı bir değer yaratabileceğinin farkına varmakta yatıyor.
Küçükten başlamak çoğu zaman en büyük atılımlara yol açar. Envanter seviyelerini izlemek veya temel gözetim içgörülerini iyileştirmek için önceden eğitilmiş bir model kullanmak gibi basit bir proje, hızlı bir şekilde ölçülebilir sonuçlar sağlayabilir. Bu erken kazanımlar hataları azaltır, zaman kazandırır ve ekiplerin yapay zekanın başarabilecekleri konusunda güven oluşturmalarına yardımcı olur.
Yapay zeka alanındaki son birkaç trend, işletmelerin görsel verileri nasıl kullandığını yeniden tanımlıyor. Yakın zamana kadar yapay zeka işlemlerinin çoğu, görüntü ve videoların analiz için uzak sunuculara gönderildiği bulut bilişime dayanıyordu.
Bu yaklaşım etkiliydi ancak gecikmelere yol açtı, gizlilik endişelerini artırdı ve güçlü internet bağlantılarına bağlıydı. Bu sınırlamalar, anında yanıt gerektiren durumlar için bilgisayarla görmenin kullanılmasını zorlaştırdı.
Günümüzde uç bilişime geçiş, yapay zekanın benimsenme ivmesini hızlandırıyor. YOLO11 ve yakında çıkacak olan YOLO26 gibi son teknoloji vizyon modelleri artık doğrudan daha küçük, cihaz üstü donanımlarda çalışabiliyor.
Bu, sistemlerin görsel bilgileri anında işleyebileceği ve sürekli bir internet bağlantısı olmadan bile çalışabileceği anlamına gelir. Sonuç olarak daha hızlı algılama, daha fazla güvenilirlik ve hassas veriler üzerinde daha fazla kontrol elde ediliyor. Uç yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, işletmeler robotik, üretim, perakende, lojistik ve diğer birçok ortamda yavaş, toplu işlemden gerçek zamanlı zekaya geçebilir.
Bilgisayarla görme, işletmelerin operasyonlarını gözlemleme ve karar alma biçimlerini değiştiriyor. Kuruluşlar görsel verileri daha etkin kullanarak daha verimli çalışabilir, hataları azaltabilir ve günlük süreçlerinin kalitesini artırabilir. İşletmeler, iş akışları hakkında daha iyi bilgi sahibi olarak zamanında, bilgiye dayalı ve gerçek operasyonel verilere dayanan kararlar alabilirler.
Bilgisayarla görmeyi işinize dahil etmeye hazır mısınız? Lisanslama seçeneklerimize göz atın, topluluğumuza katılın ve bilgisayarla görme hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu keşfedin. Çözüm sayfalarımızda tarımda yapay zeka ve robotikte bilgisayarla görme hakkında daha fazla bilgi edinin.
