İstatistiksel Yapay Zekanın gücünü keşfedin; olasılıksal modellerin, makine öğreniminin ve veriye dayalı yöntemlerin yapay zeka ve gerçek dünya uygulamalarında nasıl devrim yarattığını öğrenin.
İstatistiksel YZ, Yapay Zeka (YZ ) içinde, verilerden öğrenme, örüntüleri tanımlama ve belirsizlik altında tahminler veya kararlar verme yeteneğine sahip sistemler oluşturmak için istatistik ve olasılık teorisinin gücünden yararlanan temel bir yaklaşımı temsil eder. Önceden programlanmış kurallara dayanan yöntemlerin aksine, İstatistiksel YZ, ilişkileri çıkarabilen ve gözlemlenen verilerden bilgiyi genelleştirebilen modeller geliştirmeye odaklanır ve çoğu modern Makine Öğrenimi (ML) tekniğinin bel kemiğini oluşturur. Bu veri odaklı paradigma, yapay zeka sistemlerinin görüntüleri anlamaktan doğal dili işlemeye kadar gerçek dünya sorunlarının doğasında bulunan karmaşıklığı ve değişkenliği ele almasına olanak tanır.
İstatistiksel Yapay Zekanın arkasındaki ana fikir, doğrudan verilerden öğrenmektir. Bu, büyük veri kümelerini analiz etmek, altta yatan yapıları belirlemek ve olasılıksal modeller oluşturmak için istatistiksel yöntemlerin kullanılmasını içerir. Temel teknikler arasında istatistiksel çıkarım (veri örneklerinden sonuç çıkarma), yeni kanıtlarla inançları güncellemek için Bayes yöntemleri ve eğitim sırasında model parametrelerini iyileştirmek için gradyan inişi gibi optimizasyon algoritmaları yer alır. Bu ilkeler, yapay zeka sistemlerinin belirsizliği ölçmesine, yeni bilgilere uyum sağlamasına ve daha fazla veri elde edildikçe performanslarını zaman içinde iyileştirmesine olanak tanır. Veri artırma gibi teknikler genellikle mevcut eğitim verilerini istatistiksel olarak değiştirerek model sağlamlığını artırmak için kullanılır. Odak noktası, tahmine dayalı modellemenin temel taşı olan, gözlemlenen verilerden görünmeyen örneklere iyi genelleme yapan modeller oluşturmaktır.
İstatistiksel YZ genellikle klasik veya kural tabanlı YZ olarak da bilinen Sembolik YZ ile karşılaştırılır. İstatistiksel YZ verilerden örüntüler öğrenirken, Sembolik YZ insan tarafından tanımlanan açık kurallara ve mantıksal akıl yürütmeye dayanır. Temel farklılıklar şunlardır:
Birçok modern yapay zeka sistemi, hem veriye dayalı içgörüler hem de mantıksal muhakeme gerektiren karmaşık sorunların üstesinden gelmek için her iki paradigmanın güçlü yönlerini birleştiren hibrit yaklaşımlar kullanır.
İstatistiksel yapay zeka birçok alanda ilerleme kaydedilmesini sağlıyor. İşte öne çıkan iki örnek:
Bilgisayarla Görme (CV): İstatistiksel öğrenme bilgisayarla görmenin temelidir. Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) gibi modeller piksellerden hiyerarşik özellikler öğrenmek için istatistiksel optimizasyon kullanır. Bu, aşağıdaki gibi görevleri mümkün kılar:
Doğal Dil İşleme (NLP): İstatistiksel modeller, büyük miktarlardaki metin verilerindeki dilsel kalıpları analiz eder. Bu, aşağıdaki gibi uygulamalara güç sağlar:
İstatistiksel yapay zeka, aşağıdaki gibi kütüphaneler de dahil olmak üzere geliştiriciler tarafından kullanılan birçok araç ve çerçevenin temelini oluşturur PyTorch ve TensorFlowve Ultralytics HUB gibi platformlar, vizyon yapay zeka görevleri için model eğitimi ve dağıtım sürecini basitleştiriyor.