Giriş
Yapay Zeka (AI) ve Veri Bilimi günümüzde popüler terimler haline geldi ve önümüzdeki yıllarda daha da büyümeye devam edecek. Yapay Zeka ve Veri Bilimi, insanların günlük teknolojiyle etkileşim kurma biçiminde devrim yaratma potansiyeline sahip güçlü ve yeni bir bilgi işlem çağını tanımlıyor. Ve bu, bilgi işlem, gelişmiş algoritmalar, makine öğrenimi, veri analizi ve tahmine dayalı modellerin kombinasyonları sayesinde oluyor. Bu araçların ve işlevlerin kombinasyonları, akıllı kararlar vermemize yardımcı olur. Bazı örnekler şunları içerir:
- Kendi kendine sürüş araba
- chatbot
- Text to Speech
- Konuşmadan yazıya
- Akıllı Kameralar (Yüz Tanıma)
- Tıbbi Görüntüleme
- Akıllı İçerik oluşturma
- Mahsul ve Toprak İzleme
Ve tüm sektörlerde sayısız uygulama var. Bir sonraki bölümde, 2023'te yaklaşmakta olan yapay zeka ve Veri Bilimi trendlerini tartışacağız.
Kaynak: Unsplash
İçindekiler
10'te Yapay Zeka ve Veri Biliminde Yaklaşan 2023 Trend
The Yapay Zeka (AI) ve Veri Bilimi ortamı, her yıl ortaya çıkan yeni trendlerle hızla değişiyor. İşte 10'te bu teknoloji manzarasını şekillendirecek 2023 trend:
Metin, Konuşma ve Vizyon için Yapay Zekanın Kabulü ve Geliştirilmesi
Metin için AI'daki Gelişmeler
2023'te doğal dil işleme alanında gerçekleşmesi beklenen birkaç gelişme var. Bunlar arasında, bağlamın daha iyi işlenmesi, deyimsel ifadeler ve alaycılık gibi dili anlama ve üretme alanındaki ilerlemeler yer alıyor. Ek olarak, çok çeşitli NLP görevleri için çok uygun olan ve büyük miktarda etiketlenmemiş metin verisinden öğrenebilen kendi kendini denetleyen öğrenme algoritmalarının kullanımı artabilir. Bu tür öğrenme, denetimsiz doğal dil anlayışı ve üretiminin yanı sıra ön eğitim ve dil modellerinin ince ayarı için yararlı olacaktır.
- Son yıllarda, GPT-3, T5 ve BERT gibi büyük dil modellerinin (LLM'ler) kullanımıyla doğal dil anlayışında ve üretiminde önemli atılımlar görüldü. 2023'te, LLM'lerin model boyutunu artırmaya ve birden çok dili ve görevi yönetme becerilerini geliştirmeye odaklanarak geliştirilmeye ve iyileştirilmeye devam etmesi bekleniyor.
- Sinirsel makine çevirisi ve sinirsel metin-konuşma sentezi gibi doğal dil üretimi alanındaki daha fazla ilerleme, daha insan benzeri metin ve konuşmaların oluşturulmasını sağlayacaktır.
- Ayrıca, daha gelişmiş sohbet botları ve sanal asistanlar oluşturmak için kullanılabilecek doğal dil diyalog sistemleri alanında daha fazla araştırma ve geliştirme olabilir. Genel olarak, doğal dil işleme alanının, daha gelişmiş ve çok yönlü dil modelleri ve teknikleri geliştirmeye odaklanarak 2023'te gelişmeye ve gelişmeye devam etmesi bekleniyor.
AI for Speech'teki Gelişmeler
2023'te, AI'da aşağıdakiler için birkaç potansiyel gelişme var: konuşma. Bunlardan biri konuşma tanımadaki gelişmelerdir. Yapay zeka tabanlı konuşma tanıma sistemleri, doğruluk ve düşük kaynaklı diller de dahil olmak üzere çok çeşitli aksanları ve dilleri işleme becerileri açısından büyük olasılıkla gelişmeye devam edecektir. Bu, aksanları veya dilleri ne olursa olsun, sistemi daha geniş bir kullanıcı kitlesi için daha erişilebilir hale getireceği için önemlidir.
- Diğer bir potansiyel gelişme, konuşma sentezindeki daha fazla ilerlemedir. Yapay zeka tabanlı konuşma sentezi sistemleri, farklı sesleri ve duyguları taklit etme yeteneğiyle muhtemelen daha doğal ve gerçekçi hale gelecek. Bu, AI sistemleriyle daha gerçekçi ve insan benzeri etkileşimlere yol açarak onları daha erişilebilir ve kullanıcı dostu hale getirebilir.
- Ayrıca, iyileştirilmiş konuşma ayrımı başka bir potansiyel gelişmedir. Yapay zeka tabanlı konuşma ayırma sistemleri, gürültülü bir kalabalıkta birden fazla konuşmacıyı ayırmak gibi karmaşık ortamlarda bile konuşmacıları ayırabilen, muhtemelen daha gelişmiş hale gelecektir. Bunun, konferans görüşmelerinin kalitesini artırmaktan, gürültülü bir kamusal alanda konuşmacıları tek tek ayırmayı kolaylaştırmaya kadar geniş bir uygulama yelpazesi olabilir.
AI for Vision'daki Gelişmeler
Bilgisayarla görme alanı, son birkaç yılda insanlar arasında popülerlik kazanmıştır. Her gün yeni teknolojilerin piyasaya sürülmesiyle, 2023'te en gelişmiş teknolojilerden bazılarının piyasaya sürüldüğünü göreceğiz. YOLOv7, 2022'de piyasaya sürüldü ve nesne algılama için son teknolojiydi (SOTA), ancak YOLOv8'in yakın zamanda piyasaya sürülmesi En yeni SOTA olan , yıla mükemmel bir başlangıç yapıyor ve daha yapılacak çok şey olduğunun kanıtı.
- Sentetik veri üretimi, büyük bir popülerlik kazanan ve kesinlikle dikkat edilmesi gereken bir teknoloji olan, hızla büyüyen başka bir teknolojidir.
- 2023'te önemli ilerlemeler görmesi beklenen bilgisayarla görme alanındaki diğer alanlar arasında görüntü ve video anlama, üretken modeller ve artırılmış gerçeklik yer alıyor.
- GAN'lar ve VAE'ler gibi üretken modellerin gelişmeye devam ederek daha gerçekçi ve yüksek kaliteli görüntüler, videolar ve 3B modeller üretmeyi mümkün kılması bekleniyor.
- Görüntü ve video anlayışındaki gelişmeler, sürücüsüz arabalar, gözetim sistemleri ve tıbbi görüntüleme gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanılabilen daha gelişmiş ve doğru görüntü ve video analiz sistemlerinin geliştirilmesini sağlayacaktır.
- Artırılmış gerçeklik açısından, AR teknolojisinin oyun, eğitim ve e-ticaret gibi alanlarda daha yaygın bir şekilde kullanıldığını, el ve yüz hareketi tanıma, 3D haritalama gibi alanlarda ilerlemeler görebiliriz.
Kaynak: Unsplash
Daha Etik ve Sorumlu AI
2023'te, etik ve sorumlu yapay zeka için bir dizi potansiyel kullanım durumu vardır. En umut verici alanlardan biri, AI sistemlerinin doktorlara ve hemşirelere hastaları teşhis etme ve tedavi etmede yardımcı olabileceği sağlık hizmetleridir. Bu sistemler aynı zamanda tıbbi bilgileri güvenli bir şekilde saklayarak ve ileterek hasta gizliliğini ve veri güvenliğini sağlamaya yardımcı olabilir.
- Yapay zekanın olumlu bir etkiye sahip olabileceği bir başka alan da finanstır. AI sistemleri, kredi ve borç verme uygulamalarının adil ve tarafsız olmasını sağlarken finansal dolandırıcılığı tespit etmek ve önlemek için kullanılabilir. Bu, tüketicileri ve genel finansal sistemi dolandırıcılık ve kötüye kullanımdan korumaya yardımcı olabilir.
- Kolluk kuvvetleri, AI'nın rol oynayabileceği başka bir alandır. AI sistemleri, sivil özgürlüklerin ve insan haklarının korunmasını sağlarken suç tespiti ve önlenmesine yardımcı olabilir. Bu, kamu güvenliğini artırmaya yardımcı olurken aynı zamanda kolluk kuvvetlerinin kötüye kullanma ve aşırı erişim riskini azaltabilir.
- Kendi kendine giden arabalar, yapay zekanın rol oynayabileceği başka bir alandır. Yolcuların ve yayaların emniyetini ve güvenliğini sağlarken aynı zamanda otonom sürüş yapan yapay zeka destekli arabalar. Bu, insan hatasından kaynaklanan kazaların sayısını azaltmaya ve genel yol güvenliğini iyileştirmeye yardımcı olabilir.
- AI hayatımızın birçok yönünü iyileştirme potansiyeline sahiptir, ancak etik ve sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve uygulanması önemlidir. Bu, adalet, önyargı, sürdürülebilirlik ve kapsayıcılık gibi hususları içerir. Bu ilkelere bağlı kalarak, herkes için daha iyi bir gelecek yaratmak için yapay zekanın gücünü kullanabiliriz.
Kaynak: Unsplash
AutoML
Makine öğrenimi modellerini gerçek dünyadaki sorunlara uygulamak için otomasyon kullanma süreci, autoML olarak bilinir. Veri hazırlama ve temizleme gibi zaman alan ve sıkıcı görevler, modeller, algoritmalar ve sinir ağları geliştirmeyi gerektiren AutoML tarafından makineleştirilir. Veri bilimcileri, autoML çerçevelerini kullanarak modelleri dağıtabilir, verileri görselleştirebilir ve modelleri anlayabilir. Öğeleri ön işlemek, model tiplerini seçmek ve hiperparametrelerini optimize etmek için kullanılan hiperparametre araması, buradaki en önemli yeniliktir.
TinyML
TinyML, derin öğrenme ağlarını herhangi bir donanıma sığacak şekilde yoğunlaştıran bir tür makine öğrenimidir. Uyarlanabilirliği, küçük form faktörü ve satın alınabilirliği nedeniyle çeşitli uygulamalar oluşturmak için kullanılabilir.
- Yapay zekayı küçük donanım parçalarına yerleştirerek gömülü yapay zekayla ilişkili güç ve alan sorunlarını çözer.
- TinyML, örüntü tanıma, ses analitiği ve sesli insan makine arayüzleri alanlarında yaygın olarak kullanılmaktadır.
- Gömülü sistemler 2023 yılında giyilebilir ürünlerden otomobillere, tarım makinelerinden endüstriyel makinelere kadar geniş bir ürün yelpazesinde kullanılmaya başlanacak ve bu ürünler gelişerek değerini artıracaktır.
Kenar Hesaplama
Uç bilgi işlem, verileri işleme ve uygulamaları merkezi bir veri merkezi veya bulut yerine veri kaynağına mümkün olduğunca yakın çalıştırma yöntemidir. Bu yaklaşım, sunucular, depolama ve ağ ekipmanı gibi bilgi işlem kaynaklarının, verilerin üretildiği yere daha yakın olan bir ağın “uç” noktasında konuşlandırılmasını içerir. Otonom araçlar, endüstriyel otomasyon ve nesnelerin interneti (IoT) cihazları gibi uygulamalar için önemli olan gerçek zamanlı veri işlemeye ve karar vermeye olanak tanır.
- Gecikmeyi azaltabilir ve gerçek zamanlı karar vermeyi etkinleştirebilir. Ayrıca uç bilgi işlem, uçta dağıtılmış makine öğrenimi gerçekleştirmek için de kullanılabilir, bu da daha hızlı ve daha doğru tahminler sağlar ve merkezi bir konuma veri iletimi ihtiyacını azaltır.
- Artırılmış gerçeklik, sanal gerçeklik ve otonom araçlar gibi düşük gecikmeli uygulamaların da 2023'te büyüme göstermesi bekleniyor. Bu uygulamalar, veri kaynağına daha yakın uç bilgi işlem kaynakları kullanılarak elde edilebilecek hızlı işleme ve karar verme gerektirir.
- Özetle, uç bilgi işlem, veri bilimi alanında 2023'te önemli bir büyüme görmesi beklenen güçlü bir yaklaşımdır. Gecikmeyi azaltma, performansı artırma, gerçek zamanlı veri işlemeyi etkinleştirme ve dağıtılmış makine öğrenimi gerçekleştirme yeteneği, veri bilimcilerin uçta verileri işlemesi ve analiz etmesi için onu önemli bir araç haline getirecek.
Kaynak: Wikipedia
AI güdümlü Siber Güvenlik
Teknoloji hızlı bir şekilde ilerlemeye devam ederken, siber saldırı tehdidi her büyüklükteki işletme ve kuruluş için giderek daha acil bir endişe haline geldi. Büyüyen bu tehdide yanıt olarak birçok şirket, ağlarını ve sistemlerini siber saldırılardan korumaya yardımcı olmak için yapay zekaya (AI) ve makine öğrenimine (ML) yöneliyor. 2023'te yapay zeka güdümlü siber güvenliğin, dijital varlıklarını güvence altına almak isteyen kuruluşlar için ana odak noktası olması bekleniyor.
- Yapay zeka güdümlü siber güvenlik çözümlerinin en önemli avantajlarından biri, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz edebilmeleridir. Bu çözümler, ağ ve cihaz etkinliğini izleyerek, bir güvenlik tehdidine işaret edebilecek kalıpları ve anormallikleri belirleyebilir. Bu, potansiyel saldırıları önemli hasara neden olmadan önce tespit etmelerini sağlar. Ek olarak, yapay zeka güdümlü siber güvenlik çözümleri, kimlik avı girişimleri veya kötü amaçlı yazılım bulaşmaları gibi belirli saldırı türlerini tanıyacak ve bunlara yanıt verecek şekilde eğitilebilir.
- Yapay zeka güdümlü siber güvenliğin bir başka avantajı da, rutin güvenlik görevlerini otomatikleştirme yeteneğidir. Bu çözümler, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak yama yönetimi ve olay yanıtı gibi görevleri insanlardan daha verimli ve etkili bir şekilde gerçekleştirmeyi öğrenebilir. Bu, yalnızca bir kuruluşun genel güvenliğini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda insan hatası riskini de azaltır.
- 2023 yılında, yapay zeka odaklı siber güvenlik çözümlerinin çok çeşitli ürün ve hizmetlere entegre edilmesi muhtemeldir. Ağ güvenlik cihazlarından bulut tabanlı hizmetlere kadar işletmeler, ihtiyaçlarına göre seçebilecekleri çeşitli yapay zeka odaklı siber güvenlik çözümlerine erişebilecek.
Kaynak: ×
Güçlendirmeli Öğrenme ve Karar Verme Algoritmalarındaki Gelişmeler
Takviyeli öğrenme, belirli bir hedefe ulaşmak için bir ortamda kararlar almak ve harekete geçmek için eğitim modellerine odaklanan bir makine öğrenimi türüdür. Takviyeli öğrenmenin, daha sofistike ve yetenekli Takviyeli öğrenme araçlarının ve ayrıca güçlü Takviyeli öğrenme algoritmalarının geliştirilmesinde önemli olması beklenmektedir. Bu aracılar, daha karmaşık ve dinamik ortamları yönetebilecek ve daha doğru tahminler ve kararlar almak için görüntüler ve diğer sensör verileri dahil olmak üzere daha geniş bir veri yelpazesinden öğrenebilecek.
- Bu, Takviye öğrenme ajanlarının daha geniş bir veri yelpazesinden öğrenmesini ve daha doğru tahminler ve kararlar almasını sağlayacak daha sofistike ve güçlü Takviyeli öğrenme algoritmalarının geliştirilmesiyle sonuçlanacaktır.
- Ek olarak, zaman serisi verileri ve yapılandırılmamış veriler gibi yeni veri türlerini işlemek için yeni Güçlendirme öğrenme aracılarının yeni alanlarda uygulanmasını sağlayacak olan yeni Güçlendirme öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi beklenmektedir.
- Takviyeli öğrenmedeki gelişmelerin de teknolojinin yeni uygulamalarına yol açması bekleniyor. Örneğin, Takviyeli öğrenmenin robot biliminde giderek daha fazla kullanılması muhtemeldir ve robotların çevrelerinden öğrenmelerini ve yeni durumlara daha hızlı uyum sağlamalarını sağlar. Ek olarak, Takviyeli öğrenmenin sürücüsüz arabalar, sağlık hizmetleri ve doğal dil işleme gibi çok çeşitli başka uygulamalarda kullanılması bekleniyor.
Kaynak: Wikipedia
Bulut Göç
CIO'ların %2020'ine göre 68 için ana BT harcaması faktörü, "genel buluta geçiş/genişleyen özel bulut". İşletmeler, şirket içi uygulamalarını kapsayıcıya alarak hızlı bir şekilde uygulama geçişi için hazırlanmaya başlayacak. Maliyet hususları, talaş eksiklikleri ve ölçeklenebilirlik gerekliliği nedenlerdir. İşletmeler veri ambarlarını, web uygulamalarını, analizlerini ve ETL'lerini buluta taşıyacak. Ayrıca çevrimiçi işlem işleme sistemlerini de taşıyacaklar.
Bu büyük miktardaki veriyi tek bir yerde elde etmek, sınıflandırmak, temizlemek, düzenlemek, biçimlendirmek ve analiz etmek zor bir iştir. Bulutta çalışan platformlar bu soruna çare olarak popülerlik kazanıyor. Bulut bilişim, şirketlerin verilerini korurken görevlerini daha etkin ve verimli bir şekilde yönetmelerini sağlar.
Kaynak: ×
Tahmine Dayalı Analitikte Büyüme Bileşeni
Net veri içgörüleri sayesinde Netflix, 80 milyondan fazla aboneden gelen verileri değerlendirerek izleyicilerinin izlediği materyallerin %100'inden fazlasını etkilemeyi başardı. Sosyal Medya, müşteri deneyimini analiz ederek ve müşteri memnuniyetini sağlayarak duygu analizi uygulamasından büyük ölçüde yararlanmaktadır. Bu, müşteri duyarlılığını ölçerek mümkün olmuştur. Sohbetler, çevrimiçi incelemeler, tweetler, forumlardan gelen bilgiler biçimindeki ham yapılandırılmamış veriler, duyarlılık analiz yazılımına beslenir ve sonuç olarak müşteri duyarlılığına ilişkin içgörüler elde edilir.
- Tahmine dayalı analitik, geçmiş ve güncel verileri kullanan istatistiksel araçları ve yöntemleri kullanarak gelecekteki teknoloji eğilimlerini ve koşullarını tahmin etmeyi amaçlar. Duyarlılık Analizi araçları, kuruluşlar için iş uygulamalarında da yardımcı olmuştur.
- 2025 yılına kadar tahmine dayalı analitik pazarı, %21.5'lik bir YBBO ile genişleyerek 24.5 milyar ABD doları değerinde olacak. Burada beklenen olağanüstü artışın nedeni, dijital dönüşümün çok sayıda işletmede benimsenmesi.
- Fikir Madenciliği, daha sonra markalar tarafından müşteri geri bildirimi ve müşteri desteği sağlamak için kullanılan veri içgörülerinin belirlenmesinde önemli bir rol oynar. Buna ek olarak, marka izleme, marka itibarı ve itibar yönetimi de makine öğrenimi algoritmalarındaki gelişmeler nedeniyle ilgi çeken daha yeni kavramlardır.
Kaynak: ×
Blockchain Tabanlı Yapay Zeka
Blockchain teknolojisi, güvenli Yapay Zeka odaklı platformlar oluşturmak için Yapay Zeka ile birleştiriliyor. Bu platformlar veri depolama, Yapay Zeka algoritmaları oluşturmak ve Yapay Zeka destekli uygulamalar oluşturmak için kullanılabilir.
Kaynak: ×
2023'te Veri Biliminin Önemi
Perakendede Müşteri Davranışını Tahmin Etmek
Veri bilimi, perakende sektöründe, hangi ürünleri satın alacakları, ne zaman satın alacakları ve ne kadar harcayacakları gibi müşteri davranışlarını (duyarlılık verilerini analiz ederek) tahmin etmek için kullanılır. Bu, fiyatlandırmayı ve envanteri optimize etmek ve satışları artırmak için pazarlama kampanyalarını kişiselleştirmek için kullanılabilir.
Diyelim ki bir marka yeni bir ürün piyasaya sürüyor. Veri Bilimi araçları, sosyal medya takibi yoluyla ürün için hedef kitleyi belirlemede, pazar araştırması için metriklere erişmede, benzer bir ürün veya ürün kategorisi için pazardaki olumlu ve olumsuz duyguları ve kutupları analiz etmede uygulama bulur. Derin Öğrenme, aynı sınıflandırıcılar hakkında daha derin bilgiler sağlayabilir. Tüm bu bilgilerle, ürün büyümesi ve gelişimi için etkili pazarlama stratejileri tasarlanabilir.
Kaynak: ×
Finansta Dolandırıcılık Tespiti
Veri bilimi, finans endüstrisinde hileli işlemleri tespit etmek için kullanılır. Bu, bilinmeyen hesaplara büyük miktarlarda para transfer edilmesi gibi işlemlerde olağandışı kalıpların belirlenmesini içerebilir. Örneğin PayPal, hileli işlemleri tespit etmek ve müşterilerini mali kayıplardan korumak için veri bilimi araçlarını kullanır.
Kaynak: ×
İmalatta Ekipman Arızalarını Tahmin Etme
Veri bilimi, üretim endüstrisinde ekipman arızalarını tahmin etmek için kullanılır. Bu, şirketlerin bakım ve onarımları planlamasına ve beklenmedik kesinti sürelerini önlemesine yardımcı olabilir. Örneğin, GE tarafından rüzgar türbini ve jet motorlarındaki ekipman arızalarını tahmin etmek için veri bilimi araçları kullanılıyor ve bu da üretkenlik kaybından milyonlarca dolar tasarruf sağlayabiliyor.
Kaynak: ×
Sağlık Hizmetlerinde Hasta Sonuçlarını Tahmin Etmek
Veri bilimi, hasta sonuçlarını tahmin etmek için sağlık sektöründe kritik uygulamalar bulur. Bu, hangi hastaların diyabet veya kalp hastalığı gibi belirli hastalıklar için risk altında olduğunu tahmin etmeyi ve kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştirmeyi içerebilir. Örneğin, IBM'in Watson Health, hasta verilerini analiz etmek ve hangi hastaların belirli hastalıklar açısından yüksek risk altında olduğunu tahmin etmek için veri bilimini kullanır. Bu, doktorların daha etkili tedavi sağlamasına yardımcı olabilir.
Kaynak: ×
Ulaşımda Trafik Modellerini Tahmin Etmek
Veri bilimi, trafik modellerini tahmin etmek için ulaşım endüstrisinde kullanılır. Bu, belirli bir yolda veya otoyolda trafiğin nasıl akacağını tahmin etmeyi ve olası gecikmeleri önlemeye yardımcı olabilecek darboğazları belirlemeyi içerebilir.
Kaynak: ×
2023'te Veri Biliminde Nasıl Kariyer Yapabilirsiniz?
Programlama
Bu, veri bilimcisi olmanın en önemli adımlarından biridir. Model yapmanıza yardımcı olabilecek araçlar olsa da, bu alanda uzmanlaşmak için programlama bilgisine sahip olmak önemlidir.
Kaynak: ×
Veri Bilimi için İstatistik ve Matematik
Veri bilimcisi olmak için güçlü bir istatistik ve matematik anlayışı şarttır. İstatistik ve matematik, veri biliminde kullanılan olasılık, doğrusal cebir ve optimizasyon gibi birçok araç ve tekniğin temelini oluşturur.
Kaynak: ×
Verilerle Hikaye Anlatma
Hikaye anlatımı, bulguları ve içgörüleri teknik olmayan bir izleyici kitlesine etkili bir şekilde ilettiği için önemli bir beceridir. Veri bilimcileri genellikle büyük miktarda veri ve karmaşık modellerle çalışırlar ve çalışmalarını açık ve çekici bir şekilde sunabilmeleri çok önemlidir.
Makine Öğrenimi/Derin Öğrenme
Veri bilimcisi olmak için güçlü bir makine öğrenimi anlayışı şarttır. Makine öğrenme sistemlerin açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesine izin veren bir yapay zeka alt kümesidir. Tahminler yapmak, verileri sınıflandırmak ve kümelemek ve verilerdeki kalıpları ve ilişkileri bulmak için kullanılır.
Derin öğrenme, veri bilimcileri için de önemlidir. Makine öğreniminin bir alt alanıdır. derin bir anlayışa sahip olmak önemlidir. nöral ağlar evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) ve geri yayılım ve stokastik gradyan iniş gibi çeşitli teknikler kullanılarak bunların nasıl eğitileceği ve ince ayar yapılacağı gibi.
NLP
Konusunda bilgi ve deneyim doğal dil işleme (NLP) yapılandırılmamış metin verilerini analiz etmek ve anlamak için kullanılabileceği için bir veri bilimcisi için değerli olabilir. Veri biliminde NLP için yardımcı olabilecek bazı özel beceri ve bilgiler, metin sınıflandırması ve duyarlılık analizi için makine öğrenimi tekniklerini ve NLTK ve spaCy gibi yaygın NLP kitaplıklarıyla ilgili deneyimi içerir.
ML Modellerini Dağıtma
Bir model dağıtmak, veri bilimcisi olmanın önemli bir yönüdür. Eğitilmiş bir modelin üretime alındığı ve gerçek dünya ortamında tahminler veya kararlar almak için kullanıldığı veri bilimi sürecindeki son adımdır. Bir modeli etkili bir şekilde devreye alma yeteneği, modelin kuruluş üzerinde somut bir etkiye sahip olmasına izin verdiği için bir veri bilimi projesinin başarısı için kritik öneme sahiptir.
Yapılandırılmış Düşünme ve Yumuşak Beceriler
Yapılandırılmış Düşünme, bir sorunu veya projeyi daha küçük, yönetilebilir bileşenlere ayırma ve her birine mantıklı ve düzenli bir şekilde yaklaşma sürecidir. Bu, net hedefler belirlemeyi, ilgili verileri belirlemeyi ve elde etmeyi, analiz için bir plan geliştirmeyi ve sonuçları etkili bir şekilde iletmeyi içerir.
Analitik Beceriler, bir veri bilimcisi için olmazsa olmazdır ve büyük ve karmaşık veri kümeleriyle çalışma, kalıpları ve eğilimleri belirleme ve bulguları açık ve etkili bir şekilde iletme becerisini içerir. Veri bilimindeki güçlü analitik beceriler ayrıca iyi bir istatistik anlayışı, programlama ve çeşitli araç ve teknolojilerle çalışma becerisi gerektirir. Görevi anlamaya ve takımla akıcı bir şekilde koordinasyon sağlamaya yardımcı olduğu için iletişim becerilerine de hakim olunması gerekir. İyi iletişim becerileri, bir kişinin güçlü bir kişilik ve net bir anlayış oluşturmasına yardımcı olur.
Kaynak: ×
Sonuç
Veri bilimi sektörü trendlerine göre, 96.3'de 2022 milyar ABD doları değerinde olan veri bilimi platformları pazarının, 378.7'ten 2030'a kadar %16.43 bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) ile 2023 yılına kadar 2030 milyar ABD dolarına ulaşacağı tahmin ediliyor. . Veri ve teknolojinin teorik ve pratik kullanımlarının yanı sıra büyük veriler, tahmine dayalı analitik ve yapay zeka dahil olmak üzere veri biliminde ortaya çıkan gelişmeler, veri bilimi disiplinini oluşturur. 2023 için başlıca veri bilimi trendleri, önemleriyle birlikte bu makalede ele alınmıştır. İşletmeler, rekabet gücünü korumak ve fırsatları değerlendirmek için veri bilimini tam olarak kullanıyor.
Veri bilimi kursları ve acemi eğitim kamplarının yardımıyla, işinizi ve kariyerinizi ilerletmek için veri analitiğindeki en son trendleri inceleyebilirsiniz. Analytics Vidhya'nın kursları, veri bilimi alanında ideal konumunuzu bulmanıza yardımcı olacak programlama ve analitik becerilerinizin geliştirilmesine yardımcı olur.
Sık Sorulan Sorular
S1. Al'ın gelecekteki eğilimleri nelerdir?
C. Gelecekteki bazı yapay zeka trendleri, doğal dil işleme, bilgisayarla görme ve takviyeli öğrenmedeki ilerlemeleri içerir. Ayrıca açıklanabilir yapay zekaya ve yapay zekanın etik sonuçlarına artan bir ilgi var.
S2. Önümüzdeki 10 yılda veri biliminin geleceği nedir?
C. Önümüzdeki 10 yılda veri bilimi, veri bilimcileri ve analitik uzmanlarına yönelik artan taleple birlikte önemli bir alan olmaya devam edecek. Teknolojideki gelişmeler, veri bilimcilerin daha büyük ve daha karmaşık veri kümeleriyle çalışması için yeni fırsatların yanı sıra verileri analiz etmek ve yorumlamak için yeni araç ve tekniklere yol açacaktır.
S3. Al ve veri bilimi arasında hangisi en iyisidir?
C. Birbirleriyle yakından ilişkili oldukları ancak farklı amaçlara hizmet ettikleri için bu seçimi yapmak zordur. AI, akıllı makineler yaratmanın daha geniş bir alanıdır; veri bilimi ise, tahminlerde bulunmak ve bilinçli karar vermek için verileri kullanmayı içeren özel bir AI uygulamasıdır.
S4. Veri bilimi önümüzdeki 5 yıl içinde talep görecek mi?
C. Veri biliminin, artan veri hacmi ve karmaşıklığının yanı sıra kuruluşların bilinçli karar verme için verileri kullanma ihtiyacının artması nedeniyle önümüzdeki 5 yıl içinde yüksek talep görmesi bekleniyor.
S5. Veri biliminin yerini ne alacak?
A. Veri biliminin yerini neyin alacağını tahmin etmek zordur, ancak gelişmeye ve iş ve sağlık gibi diğer alanlara entegre olmaya devam etmesi muhtemeldir.
S6. Al, veri bilimcilerin yerini alacak mı?
C. Veri bilimi alanı, teknik beceriler ve alan uzmanlığının bir kombinasyonunu gerektirdiğinden, veri bilimcilerin yerini yapay zekanın alması pek olası değildir. AI, belirli görevleri otomatikleştirmek ve veri bilimcilerini daha verimli hale getirmek için kullanılabilir, ancak veri analizi ve yorumlamasında insan uzmanlara olan ihtiyacın yerini alması muhtemel değildir.
İlgili bağlantılar
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/02/top-10-data-science-and-ai-trends-to-watch-in-2023/
