Yarını Şekillendirmek: Model Merkezli Yapay Zekadan Veri Merkezli Yapay Zekaya Bir Paradigma Değişimi

Rahul Pradhan, Ürün ve Strateji Başkan Yardımcısı, Couchbase

Sinir ağları ve üretken yapay zeka alanında yaşanan gelişmeler modern zamanların en büyük teknoloji değişimlerinden birini tetikliyor ve büyük ölçekte inovasyon ve yaratıcılığın kilidini açma potansiyeline sahip gibi gözüküyor. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe veriler üstünlüğünü kabul ettiriyor. Yapay zeka, makine öğrenimi ile ilgili projeleri besleyen ve adeta kavramları eyleme geçirilebilir kılan bir can damarıdır. Yine de yapay zeka projelerinde verilerden etkin bir şekilde yararlanmanın yolu adaptasyon ve dönüştürücü değer elde etmeyi engelleyebilecek birtakım zorluklarla doludur. Yapay zekanın gelişiminin güçlenebilmesi için model merkezli bir yaklaşımdan veri merkezli bir yaklaşıma doğru bir paradigma değişimi ortaya çıkmaktadır. Bu değişim, üretken yapay zeka sistemlerindeki halüsinasyonların ve taraflılığın azaltılmasına büyük ölçüde yardımcı olabilir. Veri merkezli yapay zekaya odaklanmak ve modelleri verilere yaklaştırmak, yapay zeka modellerinin çıktılarını iyileştirecek ve işletmelerin tam potansiyellerini ortaya çıkarmalarını sağlayacaktır.

The Model-Centric AI Approach Model Merkezli Yapay Zeka Yaklaşımı

Model merkezli yapay zeka yaklaşımı, aslında içinde makine öğreniminin geliştiği geleneksel bir yöntemdir. Belirli bir veri kümesi için en iyi modeli üretmek ve performansın artırılması için yineleme yöntemini kullanır. Araştırmacılar ve mühendisler model parametreleri, katmanlar ve diğer mimari unsurlar üzerinde ince ayar yapmak için önemli ölçüde zaman harcarlar. Bununla beraber, veri kümesi genellikle ikincil olarak ele alınır çünkü bilindiği üzere model oluşturmak ve ince ayar yapmak karmaşık ve yoğun kaynak gerektiren bir işlemdir. Anlamlı çıktılar elde edebilmek için derin bir uzmanlığa gereksinim duyulur.

Veri Merkezli Yapay Zekaya Geçiş

Buna zıt olarak, veri merkezli bir yaklaşım bir modelin üzerinde eğitildiği verilerin kalitesini artırır. Veri temizleme, çoğaltma ve verilerin modelin kullanılacağı gerçek kullanım senaryolarını temsil etmesini sağlamayı içerir.

Kuruluşlar, yapay zeka modelleri olgunlaştıkça, çeşitlendikçe ve karmaşık bir hale geldikçe veri kalitesini artırmaya ve modeller ile veriler arasında daha yakın çalışmaya odaklanmalıdır. Sürekli olarak gelişen bu alanda kesin olarak yapılması gereken değişim şudur: verileri modellere taşımak yerine modelleri verilere yaklaştırmak. Sonucunda model çıktı kalitesinde bir artış ve yapay zeka sistemlerinde sorunlara yol açabilecek halüsinasyonlarda bir azalma olacaktır. Veri merkezli yapay zeka yaklaşımı, en yeni verilere dayanan, üretken ve tahmine dayalı deneyimler sunmak isteyen kuruluşlar için bir mihenk taşıdır.

Veri merkezli yapay zeka ileriye giden yol olsa da, model merkezli yapay zekanın rolü hala yadnısamaz bir şekilde önemlidir. Verilerin sınırlı olduğu veya amacın model karmaşıklığı ve performansının sınırlarını keşfetmek olduğu senaryolarda özellikle önemlidir. Yapay zeka ile ilgili araştırmaların sınırlarını zorlamak ve yüksek kaliteli verilerin kolayca bulunamayabileceği çözümler için kritik bir önem taşımaya devam etmektedir.

Veri Merkezlilik ile Yapay Zekanın Yeniden Tasarlanması

Kuruluşlar, verilerin kalitesini ve ilgililiğini artıran veri merkezli bir yapay zeka yaklaşımına geçerek aşağıdaki şekillerde fayda sağlayabilir:

Gelişmiş Veri Kalitesiyle Gerçeklere Köprü Kurmak – Veri merkezli yaklaşımın en önemli avantajlarından biri, gerçek kullanım senaryolarına yakın deneyimler sunma yeteneğidir. Veri merkezli yapay zeka, modellerin genellikle düşük kaliteli verilerin yanılsamaları ile mücadele ettiği model merkezli yaklaşımın aksine, yapay zeka modelleri ile gerçeklikler arasındaki boşluğu doldurmaya çalışır.

Yapay Zeka Halüsinasyonlarını Azaltmak – Yanlış veya uydurma bilgilerin üretilmesiyle ilgili olan yapay zeka halüsinasyonları kusurlu verilere işaret eder. Veri merkezli bir yaklaşımın benimsenmesi bu hataların azaltılmasına olanak tanıyabilir. Modelleri daha doğru ve daha temsili veri kümeleri üzerinde eğitmek, doğru ve güvenilir çıktılar elde edilmesini sağlayacaktır.

Tahmine Dayalı ve Üretken Yapay Zekanın Tüm Potansiyelini Ortaya Çıkarma – Yüksek kaliteli verilerden oluşan sağlam bir temel ile kuruluşlar, yapay zekanın tahmine dayalı ve üretken yeteneklerinin tüm yelpazesini ortaya çıkarabilir. Bu değişim, yapay zekayı mevcut veri modellerini yorumlama konusunda daha yetenekli hale getirirken aynı zamanda da yeni içgörüler ve deneyimler ortaya çıkararak inovasyon ve bilgiye dayalı karar verme kültürünü teşvik eder.

Geleceğe Yol Almak: Veri, Yapay Zeka Evriminde En Ön Planda – Model merkezli bir yaklaşımdan veri merkezli bir yapay zeka yaklaşımına geçiş düşünmede temel bir değişimi temsil ediyor. Bu, verileri yapay zekanın dönüşüm geçirdiği yolculuğun merkezine yerleştirmektir. Sözünü ettiğimiz değişim teknik bir ayarlamadan çok daha fazlasıdır; verileri yapay zekanın kalbine yerleştiren kavramsal bir yeniden düzenlemedir. Kuruluşlar bu yolda ilerlerken sağlam bir veri altyapısı geliştirmeli, veri okuryazarlığına önem vermeli ve veriyi yapay zeka vaadinin temel taşı olarak gören bir kültürü teşvik etmelidir.

Her İki Tarafın da En İyi Özelliklerinden Yararlanmak

Sağlam bir yapay zeka çözümü oluşturabilmek, ne zaman verilerin vurgulanacağı ve ne zaman model inovasyonuna odaklanılacağı konusunda derin bir anlayış gerektirir. Hem model merkezli, hem de veri merkezli yapay zekanın güçlü yönlerini kullanan dengeli bir yaklaşım, kuruluşların yapay zeka zorluklarıyla başa çıkabilmeleri ve yapay zeka projelerinden en yüksek değeri elde edebilmeleri açısından büyük önem taşır. Kuruluşlar, yapay zeka modellerinin en yeni verilerle geliştirildiğinden, doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için veri merkezli yapay zekaya geçiş yapmayı benimsemelidir.