Gündelik Yaşamda En İyi 4 Yapay Zeka Örneği [222]

Yapay Zeka hızla büyüyen bir sektör. Etkisini sağlık, ulaşım, finans ve daha pek çok alanda görebilirsiniz. Büyüleyici olan, sonuçlarının hem küçük hem de büyük olmasıdır. Bu yazıda, bu yapay zeka örneklerinden bazılarına göz atacağız ve bu teknolojinin ne kadar etkili ve gerekli hale geldiğini anlayacağız.

Yapay Zeka Örnekleri

1. Taşıma

Taşımacılık sektöründe birçok yapay zeka örneği bulacaksınız. Taksi hizmeti uygulamalarından Google'a kadar birçok alan, karmaşık sorunlarını çözmek için yapay zekanın gücünü kullanıyor. Ulaşımda yapay zekanın harika bir örneği, sürücüsüz arabaların geliştirilmesidir.

Bu arabalar yoldaki toplam araç sayısını %75 oranında azaltabilir ve trafik kazalarını yaklaşık %90 oranında azaltabilir. Hepsi geliştirme aşamasındadır ve önümüzdeki birkaç yıl içinde pazara girebilirler. AI otopilotları onlarca yıldır kullanılmaktadır ve havacılık sektörünün önemli bir parçasıdır.

Google Haritalar

Google Haritalar, trafiğin hızını analiz etmek ve bir konumdan diğerine mümkün olan en iyi rotayı önermek için AI kullanır. 2013 yılında bir trafik uygulaması olan Waze'i satın almıştı. Bu satın alma, Haritalar'ın kullanıcıların kaza ve inşaat raporlarını birleştirmesine yardımcı oldu.

Çeşitli kullanıcılardan ve cihazlardan sürekli girdi alan kapsamlı bir veritabanı kullanır. Birçok kişi bu uygulamayı günlük işe gidip gelmek için kullandığından, en popüler AI kullanım durumlarından biridir. Google Haritalar, çeşitli faktörlere göre belirli bir hedefe ulaşmanın ne kadar süreceğini size söyleyebilir. Algoritmaları, farklı ulaşım yöntemleri ve rotaları için doğru bir ETA belirlemesine yardımcı olur.

Araç Paylaşımı Uygulamaları

Uber ve Ola gibi araç paylaşım hizmetleri için en büyük zorluklardan biri fiyatlandırmaydı. Çeşitli senaryolar için fiyatları nasıl belirleyebilirler? Bu sorunu çözmek için, tahmin edeceğiniz gibi, Makine Öğrenimi ve AI'ya dayanan dinamik fiyatlandırmayı kullanıyorlar.

Dinamik fiyatlandırma, hizmetleri için fiyatları sürüş mesafesine, talebe ve müsaitliğe göre belirlemelerine olanak tanır. Diğer sorunları da çözmek için ML ve AI kullanıyorlar. Bu teknolojiler, ETA'ları belirlemede, teslim alma konumlarını bulmada ve sahtekarlıkları tespit etmede onlara yardımcı olur.

2. E-posta

E-posta küçük bir alan gibi görünebilir, ancak AI kullanım durumları ve uygulamaları nedeniyle birçok ilerleme kaydetti. Gmail'in otomatik yanıt önerilerini birden çok kez kullanmış olabilirsiniz. Google bu özelliği 2015 yılında yayınladı ve o zamandan beri popüler bir özellik oldu.

E-postadaki AI'nın bir başka sonucu da Google'ın otomatik tamamlamasıdır. Cümlelerinizi sadece bir tuşa basarak tamamlamanız için size öneriler sunar. Bu özellik mevcutsa, bu uzun e-postaları yazmanıza gerek yoktur. E-postalarda Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin diğer bazı etkileri şunlardır:

Daha fazlasını öğrenin: Yapay Zekanın 5 Önemli Faydası

E-posta Kategorizasyonu

Gmail'in "Birincil", "Sosyal" ve "Tanıtım" gelen kutularındaki e-postaları sınıflandırmasını görmüş olmalısınız. Gmail'in bu e-postaları nasıl sınıflandırdığını hiç merak ettiniz mi?

Bu amaçla Machine Learning ve AI kullanır. Google, bir e-postayı gerektiği gibi işaretlediğinizde bahsettikleri gibi, bunun bir araştırma makalesinde nasıl çalıştığına dikkat çekti. Gmail bundan öğrenir ve bu türden e-postaları buna göre sınıflandırır.

Spam Filtreleme

Gmail, e-postalarınızı nasıl sınıflandırabilirse, aynı zamanda spam'ı da tanıyabilir. Spam e-postalar birçok insan için önemli bir sorundur. Her gün yaklaşık 14,5 milyar ileti spam'dir . Ve birçok spam e-posta türü vardır.

Kimlik hırsızlığı, kimlik avı, dolandırıcılık, spam e-postaların oluşturduğu birçok tehditten sadece birkaçıdır. İstenmeyen postalardan kaçınmanıza yardımcı olmak için Gmail, bu tür e-postaları tanımak için AI ve ML kullanır. Bu durumda basit filtreler pek kullanışlı olmadığından AI ve ML'ye ihtiyaç duyar.

Örneğin, "Nijeryalı prens" terimini içeren e-postaları filtrelerseniz, bu yalnızca geçici bir çözüm olacaktır. Spam gönderenler bu amaçla yeni isimler kullanmaya başlayacak. Bu nedenle filtrelerin her zaman spam'i tanımladığından emin olmayı öğrenmesi gerekir.

İstenmeyen e-posta filtrelemeyle ilgili bir diğer sorun da kişiselleştirmedir. Bir pazarlama e-postası başka biri için spam olabilir, ancak sizin için spam olmayabilir.

Okuyun: AI Proje Fikirleri

3. Finans

Yapay Zekanın ekonomi alanında birçok uygulaması vardır. Örneğin, Betterment ve Wealthfront gibi şirketler, müşterilerine uzman yatırımcıların en iyi uygulamalarına dayalı yatırım tavsiyeleri vermek için yapay zekayı kullanıyor. Bu çözümün avantajı, insanların çok değerli rehberlikleri düşük bir maliyetle alabilmeleri olacaktır.

Robo-danışmanlar birçok alanda popülerlik kazanıyor. Birçok genç, finansal kararlar almak için bu danışmanları kullanır. Bankalar ve bu sektörün diğer büyük kurumları da daha fazla ilerleme sağlamak için yapay zekayı kullanmanın farklı yollarını arıyor. Bankacılıkta yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin. Bunun dışında finans alanındaki diğer bazı yapay zeka örnekleri ise şöyle:

Dolandırıcılığın Önlenmesi

Kredi derecelendirmesi belirleyen bir şirket olan FICO, hileli işlemler hakkında tahminlerde bulunmak için yapay zekayı kullanır. Banka gibi bir finans kuruluşunda gerçekleşen işlemleri analiz etmek, basit insan zihinleri için neredeyse imkansızdır.

Bankaların ve büyük finans kuruluşlarının işlem hacimleri oldukça yüksektir. Bu nedenle AI bu konuda yardımcı olabilir. FICO, bu amaç için bir sinir ağı kullanır. Güvenilirliği belirlemek için işlemlerin boyutu ve sıklığı gibi birden çok faktörü kontrol eder.

Mobil aracılığıyla Para Yatırma Kontrolü

ABD'deki birçok büyük banka, çeşitli akıllı telefon uygulamaları aracılığıyla çek yatırma olanağı sağlamaya başladı. Müşterilerin sadece çeklerini yatırmak için bankayı fiziksel olarak ziyaret etmeleri gerekmediği için en ilginç AI örneklerinden biridir.

Sadece telefonlarını çıkarabilir, uygulamayı açabilir, çeki tarayabilir ve para yatırabilirler. Bu AI kullanım durumlarında, yazılım çeklerdeki yazıyı inceler ve OCR kullanarak bunları metne dönüştürür.

4. Sosyal Medya

Sosyal medya platformları günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Ve temastan kopmadılar. Tüm büyük sosyal medya platformları, bir şekilde Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi kullanır.

Snapchat'in yüz filtreleri, sosyal medyada harika bir AI örneğidir. Filtrelerine Lens adı verildi ve 2015'te geldiler. O zamandan beri Snapchat'in en önemli özelliği haline geldiler. Yüzlerin hareketini takip eder ve buna göre filtreler uygular.

Sosyal medyadaki diğer AI kullanım örneklerini aşağıdaki noktalarda tartıştık:

Facebook

Facebook'un bir fotoğrafını yüklediğinizde etiketleyebileceğiniz arkadaşlarınızı size nasıl önerdiğini hiç merak ettiniz mi?

Facebook bu amaçla AI kullanır. Yüz tanıma yazılımı ile fotoğrafta bulunan kişileri tespit eder ve size buna göre önerilerde bulunur. Facebook, yapay zekaya yapılan önemli yatırımlar sayesinde bu tür gelişmiş yüz tanıma yeteneğine sahiptir.

Facebook, yüz tanıma teknolojileri sayesinde birden fazla şirket satın almıştı. 2016'da Faciometrics ve Masquerade'i ve 2012'de Face.com'u satın aldılar. Hepsi milyonlarca satın almaydı.

Facebook'un yapay zekayı kullandığı tek yer yüz tanıma değil. Ayrıca, kullanıcılarının yayınlarını kişiselleştirmek için AI kullanır. AI ayrıca Facebook'un hedeflenen reklamlarını iyileştirmesine yardımcı olur. Hedef reklamların doğruluğu ne kadar iyi olursa, tıklama oranı da o kadar yüksek olur. Facebook, reklamlarından para kazanıyor ve bu nedenle, hedeflemelerini iyileştirmeye çok odaklanıyor.

Daha fazla bilgi edinin: Yapay Zekada Uzman Sistem

Instagram ve Pinterest

Instagram sosyal medya sektöründe hızla yükseldi. Hızlı büyümesi, Facebook'un 2012'de bu platformu satın almasının çeşitli nedenlerinden biriydi.

Instagram ayrıca AI kullanır. Emojilerin içeriğini anlamak için Yapay Zeka kullanır. Emojilerin anlamını anlayarak insanlara emoji öneren bir öneri sistemi oluşturmuştur. Örneğin, şok olmuş bir emoji 'OMG'nin yerini alabilir.

Yapay zekanın savurgan bir uygulaması gibi görünse de, Instagram emoji kullanımında önemli bir artış gördü. Ve bu özellik, kullanıcı etkileşimini geliştirmelerine yardımcı oldu. Ayrıca, insanların platformlarını nasıl kullandıklarını anlamalarına yardımcı olur.

Benzer şekilde Pinterest, bir görüntüde bulunan nesneleri bulmak için AI kullanır. Bir görüntüde bulunan nesneleri belirledikten sonra, kullanıcıya benzer görüntüleri (veya 'pin'leri) önerir. İstenmeyen postaları önleme ve reklam performansını optimize etme, Pinterest'in Makine Öğrenimi'ni kullandığı diğer alanlardan bazılarıdır.

sohbet robotları

Birden fazla platformda sohbet robotları görmüş olmalısınız. Onlar da Yapay Zekanın bir ürünüdür. Facebook, Wit.ai'yi 2015 yılında satın almıştı. Wit.ai, geliştiricilerin sohbet robotları oluşturmasına yardımcı olan bir motordur. Bu botlar NLP'yi (doğal dil işleme) entegre edebilir.

Facebook, Wit.ai'yi satın aldıktan sonra, geliştiricilere, Wit.ai'nin yeteneklerini bu amaç için kullandıkları için daha sohbetli ve gelişmiş sohbet robotları oluşturabilmeleri için habercisini yayınladı.

Slack, bu tür platformların bir başka örneğidir. Geliştiricilerin sohbet robotlarını dahil etmesine olanak tanır. Sosyal medyanın yanı sıra, birçok web sitesi de kullanıcı deneyimini geliştirmek için bu yapay zeka tabanlı teknolojiyi kullanıyor. Python'da nasıl sohbet robotu yapılacağı hakkında daha fazla bilgi edinin.

AI Gelecektir

Burada paylaştığımız çeşitli AI örneklerini okuduktan sonra, bu teknolojinin ne kadar etkili olduğunu anlamış olmalısınız. Ve hala yükselişte. Birçok kuruluş, kullanıcı deneyimini, performansını veya verimliliğini artırmak için yapay zekayı kullanıyor.

Bu yüzden yapay zeka profesyonellerine büyük bir talep var. Yapay zeka uzmanı olmak istiyorsanız , Yapay Zeka üzerine bir kurs almanızı öneririz . Ayrıca blogumuza gidebilir ve bu konudaki makalelerimize ve kılavuzlarımıza göz atabilirsiniz.

Ayrıca okuyun: 6 Kez Yapay Zeka Dünyayı Şaşırttı

toparlamak

Yapay zeka örnekleri, makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saatlik zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında PG Diplomasına göz atın. atamalar, IIIT-B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.