Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) çağını daha derinlemesine araştırdıkça, geleceğimizi şekillendirecek yeni ortaya çıkan trendleri belirleyerek çağın ilerisinde kalmak çok önemli. 2024 yılında, bu teknolojilerde devrim yaratacak ve benzeri görülmemiş olanakların önünü açacak birçok önemli gelişme bekleniyor. 2024'ün en önemli yapay zeka ve makine öğrenimi trendlerinden biri, yapay zeka ve makine öğreniminin günlük hayata artan entegrasyonudur.

2024'te İzlenecek Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Trendleri        

Konum özerk araçlar Akıllı evlere, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri, günlük insan rutinlerine kusursuz bir şekilde işlenecek. Bir diğer heyecan verici gelişme ise doğal dil işlemedir (NLP). 2024 yılına kadar NLP algoritmaları bir makinenin insan dilini dikkate değer bir doğrulukla anlama yeteneğini artıracak. 

Açıklanabilir AI: NLP, müşteri hizmetleri sohbet robotlarında, sanal asistanlarda ve dil çeviri araçlarında devrim yaratacak. Ayrıca, açıklanabilir AI (XAI) 2024 yılında öne çıkmaya hazırlanıyor. 

Yapay zeka sistemleri daha karmaşık hale geldikçe karar verme süreçlerini anlamak giderek daha kritik hale geliyor. XAI, algoritmaların sonuçlara veya önerilere nasıl ulaştığına dair bilgiler sunarak şeffaflık sağlamayı amaçlıyor; bu, yapay zeka uygulamalarında güven oluşturmanın önemli bir yönüdür. 

Derin öğrenme modelleri: Derin öğrenme (DL) ve sinir ağları, AI ve ML'deki son gelişmelerin çoğunun arkasındaki itici güç olarak ortaya çıktı. Bu teknolojiler, yapay zeka ve makine öğreniminin gelecekteki manzarasını derinden şekillendirmeye hazırlanıyor. 2024'te ivme kazanmaya devam edecek önemli trendlerden biri, daha karmaşık ve gelişmiş DL mimarilerinin geliştirilmesidir.

Araştırmacılar, NLP, görüntü tanıma ve hatta otonom karar verme gibi giderek karmaşıklaşan görevleri yerine getirebilecek sinir ağları tasarlıyor. Bu gelişmeler, yapay zeka sistemlerinin daha akıllı, uyarlanabilir ve gerçek dünyadaki zorluklarla baş edebilme yeteneğine sahip olmasını sağlayacak. 

Odaklanılması gereken bir diğer önemli alan da DL modellerinin verimliliğinin ve ölçeklenebilirliğinin arttırılmasıdır. Yapay zeka uygulamaları endüstrilerde daha yaygın hale geldikçe, büyük miktarda veriyi hızlı ve doğru bir şekilde işleyebilen DL modellerine olan ihtiyaç da artıyor. 

Araştırmacılar, DL algoritmalarının performansını artırmak için dağıtılmış hesaplama, paralel işleme ve model sıkıştırma gibi teknikleri araştırıyorlar. Ayrıca, yapılması için çaba sarf edilmektedir. derin öğrenme daha açıklanabilir ve yorumlanabilir. 

Şu anda sinir ağlarının sınırlamalarından biri, kara kutu yapısıdır; genellikle kararlarına nasıl varacakları konusunda şeffaflıktan yoksundurlar. Bu zorluğun üstesinden gelmek, kullanıcılar ve paydaşlar arasında yapay zeka sistemlerine güven oluşturmak açısından çok önemli olacaktır. 

NLP ve robotik: NLP ve robot bilimi, insanların makinelerle etkileşiminde devrim niteliğinde bir dönüşüme ortaklaşa öncülük ediyor. Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızla ilerlemeye devam ederken, NLP ve robot biliminin birleşimi, daha sezgisel ve kusursuz arayüzler yaratarak insan-makine etkileşiminin sınırlarını yeniden tanımlamaya hazırlanıyor.

Bu çığır açan teknoloji, Siri ve Alexa gibi günlük hayatımızın her yerinde yer alan sesli asistanların önünü açtı. 2024 yılında NLP'nin daha da gelişerek makinelerin insan konuşmasındaki karmaşık nüansları kavrayabilmesini ve gelişmiş doğrulukla yanıt verebilmesini bekleyebiliriz. 

Ne zaman robotik ve NLP ile birleştirildi insan-makine etkileşimini yeni boyutlara taşıyor. Robotik, yapay zeka sistemlerine fiziksel düzenleme sağlayarak çevrelerini algılamalarına ve fiziksel dünyadaki nesnelerle etkileşime girmelerine olanak tanıyor. 

İnsanlar ve makineler arasındaki bu devrim niteliğindeki etkileşim, sağlık hizmetleri, müşteri hizmetleri, üretim, eğitim ve benzeri çeşitli alanlarda muazzam bir potansiyele sahiptir. eğlence.

Bilgisayarla görme, AR ve VR: Bilgisayarla görme, artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) teknolojileri, insanların kendilerini çevreleyen dünyaya nasıl algıladıklarını ve nasıl dahil olduklarını değiştirecek şekilde ayarlanmıştır. Yapay zeka ve makine öğrenimi ilerlemeye devam ettikçe bu teknolojiler 2024 yılında daha da karmaşık ve etkili hale gelecek. 

Yapay zeka algoritmalarıyla desteklenen bilgisayar görüşü, görüntülerden veya videolardan görsel bilgilerin yakalanmasına yardımcı olur. İçinde sağlıkBilgisayarlı görme, tıbbi taramaları benzersiz bir doğrulukla analiz ederek hastalıkların erken tespitine yardımcı olabilir. Ulaşımda, daha güvenli navigasyon için otonom araçların algılama yeteneklerini geliştirebilir.

AR ve VR insan algısını "harmanlanmış dijital içerik ve gerçek dünya ortamlarından" oluşan benzersiz bir dünyaya taşıyacak. AR, eğitimde etkileşimli öğeleri ders kitaplarına veya sınıflara yerleştirerek geleneksel öğrenme yöntemlerini dönüştürebilir ve dersleri daha ilgi çekici ve etkileşimli hale getirebilir. 

VR, havacılık veya imalat gibi sektörlerde gerçekçi eğitim simülasyonları için olanaklar sunuyor. Üstelik AR ve VR umut vaat ediyor kumar ve eğlence sektörleri, gerçek ve sanal dünyalar arasındaki çizgiyi bulanıklaştırarak “inançsızlığın askıya alınmasını” mümkün kılıyor. 

Takviyeli öğrenme ve işlerin otomasyonu: Dünyayı şekillendirecek önemli bir trend işin geleceği takviyeli öğrenme yoluyla işlerin artan otomasyonudur. Takviyeli öğrenme, algoritmaların anlık geri bildirimlere veya kararları için aldıkları ödüllere göre karar vermeyi öğrendiği bir makine öğrenimi türüdür. Bu yaklaşım, yapay zeka sistemlerinin zaman içinde performanslarını optimize etmesini sağlar ve sonuçta otonom karar almaya yol açar. 

İşgücüne etkileri derindir. Otomasyon çeşitli endüstrilerde yıllardır bir endişe kaynağı olsa da takviyeli öğrenme, yapay zeka sistemlerinin insan müdahalesi olmadan sürekli olarak uyum sağlamasına ve gelişmesine olanak tanıyarak bunu bir adım daha ileri götürüyor. 

Yapay zeka nedeniyle tekrarlanan görevleri veya öngörülebilir karar almayı içeren geleneksel işyeri rolleri ortadan kalkabilir. Bununla birlikte, yapay zeka sistemleriyle birlikte çalışabilen, yeteneklerini geliştirirken yaratıcılık, eleştirel düşünme, empati ve problem çözme gibi benzersiz insani becerileri de beraberinde getirebilen bireylere yönelik talep artacak. 

Akıllı sanal asistanlar ve etik yapay zeka: Yapay zeka ve makine öğrenimi gelişmeye devam ettikçe, akıllı sanal asistanlar (IVA'lar) günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası olarak ortaya çıkıyor. Apple'ın Siri'si veya Amazon'un Alexa'sı gibi yapay zeka destekli bu asistanlar, kişiselleştirilmiş deneyimler ve sezgisel arayüzler sağlayarak insanların teknolojiyle etkileşim kurma biçimini değiştirdi. 

Önemli bir zorluk, yapay zeka algoritmalarındaki önyargıyı içerir. IVA'lar toplumda var olan önyargıları içerebilecek büyük miktardaki veriler üzerinde eğitilir.     

Bir diğer önemli endişe ise veri gizliliği. IVA'lar sürekli olarak kullanıcıların tercihleri, davranışları ve hatta kişisel konuşmaları hakkında veri toplar. Bu durum, bu verilerin nasıl saklandığı, kullanıldığı ve korunduğuna ilişkin soruları gündeme getiriyor. Rahatlık ve mahremiyet arasında bir denge kurmak, halkın güvenini korumak açısından hayati önem taşıyacaktır. 

2023'ten 2024'e Kadar Devam Edecek En İyi Beş Yapay Zeka Trendi

Önümüzdeki yıl, yapay zeka teknolojisinde çığır açıcı gelişmeler için muazzam bir potansiyel barındırıyor. İşte dünyaya hakim olacak en iyi yapay zeka trendleri: Yapay zeka manzarası: 

• Etik Yapay Zeka: Önyargı ve gizlilik konusundaki endişelerin artmasıyla birlikte, etik düşünceler Yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve konuşlandırılmasının şekillendirilmesinde önemli bir rol oynayacak. Kuruluşlar toplumsal değerlerle uyumlu şeffaf, adil ve hesap verebilir yapay zeka çözümleri oluşturmaya öncelik verecek. 

• Konuşma AI: NLP, makinelerle etkileşim şeklimizi çoktan dönüştürdü. Önümüzdeki yıllarda, konuşmaya dayalı yapay zeka daha da karmaşık hale gelecek ve sesli asistanlar, sohbet robotları ve sanal aracılar aracılığıyla insanlar ve makineler arasında daha kusursuz etkileşimlere olanak tanıyacak. 

• Uç bilgi işlem: Veri hacimleri patlamaya devam ettikçe işlem gücü de artıyor. kenar gerçek zamanlı karar verme açısından hayati önem taşıyor. Yapay zeka yetenekleriyle birleştirilen uç bilişim, verilerin kaynağında daha hızlı analiz edilmesini sağlarken gecikmeyi ve bulut altyapısına bağımlılığı azaltacak. 

• Açıklanabilir AI XAI: Şeffaflığın olmayışı güveni engeller ve sağlık ve finans gibi kritik alanlarda yapay zeka sistemlerinin benimsenmesini sınırlar. Öyleyse, Xai bu zorluklara karşı bir çözüm olarak ortaya çıkıyor. XAI, belirli bir karara varmak için makul açıklamalar sunabilen yapay zeka modelleri geliştirmeye odaklanıyor. Bu yaklaşım, kural tabanlı sistemler, NLP ve görselleştirme yöntemleri gibi tekniklerin kullanılmasını içerir.

• Siber güvenlik ve yapay zekanın kesişimi: 2023 yılı, yapay zeka sistemlerinin siber tehditlere karşı savunmasızlığı konusunda artan endişelere tanık oldu. Bu endişe, siber güvenlik ile yapay zekanın kesişimini keşfederek güvenli yapay zekaya doğru ilerlemeye önemli ölçüde odaklanılmasına yol açtı. Yapay zeka ile ilişkili potansiyel riskler, yapay zeka algoritmalarını manipüle eden düşmanca saldırılardan eğitim veri kümelerini bozmayı amaçlayan veri zehirlenmesine kadar çok yönlüdür. 

Bu tehditleri azaltmak için araştırmacılar ve sektör uzmanları, özellikle yapay zeka sistemleri için uyarlanmış sağlam siber güvenlik uygulamalarına duyulan ihtiyacı vurgulamaya başladı. Araştırma alanlarından biri, düşmanca saldırılara karşı dayanıklı, güvenli makine öğrenimi algoritmaları geliştirme etrafında dönüyor. Bu algoritmalar, kötü niyetli manipülasyonlara karşı dayanıklılığı artırmak için üretken rakip ağlar (GAN'ler) ve diferansiyel gizlilik gibi teknikleri kullanır. Ayrıca, sıkı veri doğrulama süreçleri uygulanarak ve anormallik tespit yöntemleri kullanılarak güvenilir veri kümeleri oluşturulmasına yönelik çalışmalar yapılıyor.

2023'ten 2024'e Kadar Devam Edecek En İyi Beş ML Trendi

İşte bu yıl ses getirmeye devam edecek en iyi makine öğrenimi trendleri.

• Kuantum makine öğrenimi (QML): QML, 2023'ten 2024'e kadar devam etmesi beklenen önemli ilerlemeler ve uygulamalarla yapay zeka alanında oyunun kurallarını değiştiren bir unsur olarak ortaya çıktı. QML, bilgisayarların yeteneklerinin ötesindeki karmaşık sorunları çözmek için kuantum hesaplamanın ve makine öğrenimi algoritmalarının gücünü birleştiriyor.

• Makine öğrenimi için öğrenmeyi aktarın: Transfer öğrenimi, makine öğrenimi alanında devrim niteliğinde bir kavram olarak ortaya çıktı ve önemli ilerlemeler ve başarı öyküleri getirdi. Bu yaklaşım şunları sağlar: makine öğrenimi modelleri Bir görevden kazanılan bilgiden faydalanmak ve onu diğerine uygulamak, bunun sonucunda performansın artması ve eğitim süresinin azalması sağlanır. Transfer öğrenimindeki önemli gelişmelerden biri, derin sinir ağlarının (DNN'ler) büyük veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmesidir. Modelleri çok büyük miktarda veri üzerinde eğiterek, çok çeşitli görevlere uygulanabilecek genel özellikleri öğrenebilirler. 

• ML'de anormallik tespiti: Anormallik tespiti, makine öğrenimi sistemlerinde veri kümelerindeki aykırı değerlerin veya beklenmedik modellerin tanımlanmasını sağlayan kritik bir bileşen olarak ortaya çıkmıştır. ML uygulamalarının karmaşıklığı ve ölçeği büyümeye devam ettikçe, optimum performans ve verimliliği sağlamak için doğru anormallik tespit tekniklerine olan ihtiyaç çok önemli hale geliyor. Anormallik tespitinde öne çıkan eğilimlerden biri, ileri istatistiksel modeller ML algoritmaları ile. 

• Tahmine dayalı analitik için Zaman Serisi tahmini: Zaman serisi tahmini Gelecekteki eğilimler ve kalıplar hakkında değerli bilgiler sağlayan uzun zamandır makine öğreniminin çok önemli bir yönü olmuştur. 2024'e girerken, tahmine dayalı analitiğin doğruluğunu ve verimliliğini daha da artıracak çeşitli yenilikçi yaklaşımlarla bu eğilimin devam etmesi bekleniyor. Zaman serisi tahminindeki en büyük ilerlemelerden biri DL tekniklerinin entegrasyonudur. Tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) ağları gibi DL modelleri, zaman serisi verileri içindeki karmaşık zamansal bağımlılıkların yakalanmasında umut verici sonuçlar göstermiştir. 

• Veri artırma, ML'de merkezde yer alıyor: ML alanında veri artırma, 2023'ten 2024'e kadar devam etmesi planlanan önemli bir trend olarak ortaya çıkıyor. ML modelleri daha karmaşık hale geldikçe ve eğitim için daha büyük veri kümeleri gerektirdikçe, veri artırma teknikleri etiketli verilerin kıtlığını gidermek için bir çözüm sunuyor . Veri büyütme Mevcut veri örneklerine çeşitli dönüşümler uygulanarak sentetik örnekler üretilmesini içerir. 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/ai-and-machine-learning-trends-in-2024/