Yapay zekâ her yerde. Genellikle pek farkına varmadan da olsa yapay zekâ ile zaten pek çok alanda uzun yıllardır karşılaşıyorduk. Üzerinde oldukça uzun zamandır çalışılan bir teknoloji bu. Ancak geçtiğimiz son birkaç yıl içerisinde gösterdiği ciddi gelişim hızı, insanların ağzını açık bırakacak şeyleri kolaylıkla yapabilir hale gelmesi, günlük hayatı oldukça kolaylaştırabilir olması ve kullanımının kolaylığı ile beraber günümüzde popülerliği hiç olmadığı kadar artmış durumda. Bu bağlamda, yapay zekâ ile bağlantılı bazı terimlerin ne olduğu hakkında fikir sahibi olmak faydalı olacaktır diye düşünüyorum. Bu yazı serisinde, bu terimlerin üzerinden teknik detaylarda boğulmadan, olabildiğince sade bir dille geçiyor olacağız.
Veri Seti
Yapay zekâ, bir şeyleri öğrenebilmek için örneklere ihtiyaç duyar. Genellikle de bu örneklerin sayısının oldukça yüksek olması gerekir. İşte bu örneklerin toplandığı bilgi yığınlarına veri seti denir.
Kediler ve Köpekler
Yapay zekânın kedileri ve köpekleri ayırt edebilmeyi öğrenmesinin istendiğini düşünelim. Bu durumda yapay zekâya çok yüksek sayılarda kedi ve köpek fotoğrafı gösterilir. Bu fotoğrafların hepsi veri setini oluşturur. Veri setinde ne kadar çok ve çeşitli örnek olursa yapay zekânın öğrenmesi de bir o kadar iyi olacaktır.
Çeşit Çeşit Veri Seti
Örnek olarak fotoğraf verdik ama yapay zekâya öğretilmek istenen şeyin ne olduğuna bağlı olarak veri setleri pek çok farklı şeyden oluşabilir. Metinler, kitaplar, ses kayıtları, tıbbi raporlar...
Veri Setleri Düzgün Olmalı
Yapay zekâ veri setine bakarak bir şeyleri öğrenir dedik. Eğer veri seti düzgün oluşturulamamışsa, hatalıysa bu durumda yapay zekânın yanlış öğrenmesi ve yanlış sonuçlara yol açması mümkündür.
Barış Baran ÇİÇEK
