Yapay Zeka İle Veri Analitiği

Yapay Zeka İle Veri Analitiği Nedir?

Kodlama ile yaşam döngüsüne kazandırılan çeşitli makine türleri hayatın çeşitli alanlarında kolaylık sağlar. Kodlama ve programlama ile değişen yaşam pratiklerinin çok daha farklı evrelere taşınabilmesi için hem algoritma sahasındaki gelişmeler hem de yapay zeka alanındaki inanılmaz ilerlemeler, farklı bir dünyanın kapılarını aralamaya şimdiden başlamıştır. Şu belirtilmelidir ki; yapay zeka ve veri analitik kavramları birlikte düşünülmeye ihtiyaç duyulan hususlar arasındadır. Bunlar hakkında fikir sahibi olmak için bilinmesi gereken bazı hususlara değinilmelidir. Yapay zekayı bizim için önemli hale getiren birden fazla neden ortaya atılabilir. Ancak biz şu an için veri işleme gibi içeriğin de amacına uygun olması açısından sınırlı bir alana odaklanacağız. Bilindiği gibi kurumlar açısından veri ve bu verinin işlenmesi önemlidir. Geçmişte ve şimdi elde edilen veya gelecekte elde edilecek olan verilerle, mantıksal ve kurum adına önemli kararların alınabileceği sonuçlar elde etmek, kurum stratejilerine ve işleyişine çok önemli katkılar sağlar. İşte bu sürece çok iyi bir katkı sunacak yapay zeka ve veri analitiği yazılımları, veri biliminin olmazsa olmaz elemanları arasındadır.

Yapay Zeka, Veri Analitiği, Veri Bilimi

Yapay zeka çalışmaları her geçen gün insanı daha da şaşırtan gelişmelere ulaşıyor ve bu alana dair yaklaşımlar ve algoritmalarla birçok açıdan işe yarayacak analizlere imza atılabiliyor. Bu açıdan yapay zekayı şu şekilde tanımlamak mümkündür; algılama, uygulama ve iletişim gibi fonksiyonları normal canlılar gibi yapabilme yeteneğini ifade edebilir ve veri analitiği gibi sistemli birtakım modern formül veya uygulamalarla yapılan hesaplamalarla veri elde edilmesini sağlayabilir. Bunları elde etmede kullanılan disiplin modeli ise veri bilimi olarak isimlendirilir. Yapay zekanın üst seviyelerini karşılayan makine öğrenme gibi kavramlar da klasik programlama sistemlerinden çok farklıdır. Yorumlama ve kendi kendine gelişme, öğrenme gibi özellikleri barındıran makine öğrenme modelinin bir alt dalı ise, derin öğrenme modelidir. Bu yaklaşımlar, kurum ve kuruluşlara çok yetenekleri kazandırırken iş süreçlerindeki riskleri ortadan kaldırabilecek niteliktedir.