Çıkarımsal Yapay Zeka

Çıkarımsal Yapay Zeka, mevcut veri kaynaklarından belirli bilgileri tespit edip çekmeye odaklanan yapay zekanın uzmanlaşmış bir dalıdır. Yeni içerik üreten üretici yapay zekanın aksine, çıkarımsal yapay zeka, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veri kümeleri içinde tam olarak gereken verileri bulmak üzere tasarlanmıştır. Gelişmiş doğal dil işleme (NLP) tekniklerinden yararlanarak, insan dilini anlayıp; metin belgeleri, görseller, ses dosyaları ve daha fazlası gibi çeşitli formatlardan anlamlı bilgiler çıkarabilir.

Temelde çıkarımsal yapay zeka, akıllı bir veri madencisi gibi çalışır. Büyük miktarda bilgi içerisinde, bir kullanıcının sorgusuna veya anahtar kelimelere uyan ilgili pasajları bulmak için tarama yapar. Bu yetenek, doğruluk, şeffaflık ve çıkarılan bilgi üzerinde kontrol gerektiren görevler için çıkarımsal yapay zekayı vazgeçilmez kılar. Kullanıcıların, doğrudan güvenilir veri kaynaklarından elde edilen kesin yanıtlar almasını sağlar.

Çıkarımsal Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Çıkarımsal Yapay Zeka, gelişmiş NLP teknikleri ve makine öğrenimi algoritmalarının birleşimiyle çalışır. Süreçte birkaç temel adım bulunur:

1. Veri Alımı:
   • Sistem, metin belgeleri, PDF’ler, e-postalar, görseller ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli veri formatlarını kabul eder.
   • Veri, analiz için formatların standartlaştırılması ve hazırlanması amacıyla ön işleme tabi tutulur.
2. Tokenizasyon:
   • Metin verileri, kelime veya deyim gibi daha küçük birimlere yani tokenlara ayrılır.
   • Tokenizasyon, dil yapılarını analiz etmeyi kolaylaştırır.
3. Sözcük Türü Etiketleme:
   • Her token, ismin, fiilin veya sıfatın gibi dilbilgisel rolüyle etiketlenir.
   • Bu adım, kelimeler arasındaki sözdizimsel ilişkilerin anlaşılmasına yardımcı olur.
4. Özel Ad Tanıma (NER):
   • Sistem, metin içinde kişi adları, kuruluşlar, yerler, tarihler ve para değerleri gibi anahtar varlıkları tespit edip sınıflandırır.
   • NER, sorgu ile ilgili belirli bilgilerin çıkarılmasını sağlar.
5. Anlamsal Analiz:
   • Sistem, kelime ve cümlelerin anlamını ve bağlamını yorumlar.
   • Eş anlamlılar, zıt anlamlılar ve bağlamsal nüansları kavrar.
6. Sorgu İşleme:
   • Kullanıcı, ihtiyaç duyulan bilgiyi belirten bir sorgu veya anahtar kelime(ler) girer.
   • Sistem, arama parametrelerini belirlemek için sorguyu yorumlar.
7. Bilgi Erişimi:
   • İndeksleme ve arama algoritmalarını kullanarak, sistem sorguya uygun eşleşmeleri bulmak için veriyi tarar.
   • İlgili veri parçaları tespit edilip çıkarılır.
8. Sonuçların Sunumu:
   • Çıkarılan bilgiler, kullanıcıya açık ve düzenli bir formatta sunulur.
   • Sistem ayrıca bilginin alındığı kaynak veya bağlamı da sunabilir.

Bu sistematik yaklaşım, çıkarımsal yapay zekanın mevcut verilerden doğrudan elde edilen kesin ve doğru bilgileri sunmasını; böylece güvenilirliği ve güveni garanti etmesini sağlar.

Çıkarımsal Yapay Zeka ile Üretici Yapay Zeka Arasındaki Fark

Çıkarımsal yapay zeka ile üretici yapay zeka arasındaki farkı anlamak, belirli uygulamalar için doğru aracı seçmek açısından kritiktir.

Her iki teknoloji de yapay zeka ve NLP’den yararlansa da; çıkarımsal yapay zeka doğruluk ve erişime, üretici yapay zeka ise yaratıcılık ve yeni içerik oluşturmaya odaklanır.

Örnek 1: Fatura Veri Çıkarımı

Bir şirket, her gün farklı tedarikçilerden 1.000’den fazla faturayı işler ve her birinin formatı farklıdır. Fatura verilerinin elle girilmesi hem emek yoğun hem de hata yapmaya açıktır.

• Veri Girişi Otomasyonu:
  Sistem, tedarikçi adı, fatura tarihi, tutarlar ve kalem detayları gibi temel fatura bilgilerini otomatik olarak çıkarır.
• Tablo Yapılarının Korunması:
  Faturaların tablo formatlarını koruyarak veri bütünlüğünü sağlar.
• Kategoriye Ayırma:
  Çıkarılan verileri genel bilgiler, tedarikçi detayları ve kalemler gibi kategorilere ayırır.

Faydalar:

• Doğruluk: %99’a varan veri çıkarım doğruluğu elde edilir.
• Verimlilik: İşlem süresini önemli ölçüde azaltır.
• Maliyet Tasarrufu: Manuel veri girişiyle ilgili operasyonel maliyetleri düşürür.

Örnek 2: Çıkarımsal Yapay Zeka ile Hukuki Belge Analizi

Bir hukuk bürosu, gizlilik ve rekabet etmeme hükümleriyle ilgili maddeleri tespit etmek için binlerce sözleşmeyi incelemek zorundadır. Çıkarımsal yapay zeka kullanılarak:

• Madde Tespiti:
  Yapay zeka sistemi, gizlilik ve rekabet etmeme maddeleriyle ilgili hükümleri bulmak için sözleşmeleri tarar.
• Risk Değerlendirmesi:
  Uyum riski oluşturabilecek veya mevcut sözleşmelerle çatışabilecek maddeleri işaretler.
• Özet Oluşturma:
  Hızlı referans için ana sözleşme yükümlülüklerinin özetlerini sunar.

Faydalar:

• Zaman Tasarrufu: Avukatların manuel belge incelemesine ayırdığı zamanı azaltır.
• Gelişmiş Doğruluk: Kritik maddelerin gözden kaçma riskini en aza indirir.
• Artan Uyum: Hukuki ve düzenleyici standartlara uyumu kolaylaştırır.

Örnek 3: Müşteri Desteğini Geliştirme

Bir teknoloji şirketi, müşteri destek deneyimini iyileştirmek istemektedir. Çıkarımsal yapay zeka kullanılarak:

• Bilgi Tabanı Kullanımı:
  Geniş destek dokümanı havuzundan yanıtlar çıkarır.
• Hızlı Yanıtlar:
  Müşterilere anında ve doğru yanıtlar sunar.
• Temsilci Desteği:
  Destek temsilcilerine görüşme sırasında ilgili bilgileri sağlar.

Faydalar:

• Artan Müşteri Memnuniyeti: Sorunların daha hızlı çözülmesi.
• Azalan İş Yükü: İnsan müdahalesi gerektiren destek taleplerinin hacmini azaltır.
• Tutarlı Destek Kalitesi: Doğru ve standart yanıtlar sağlar.

Çıkarımsal Yapay Zeka Araştırmaları

1. DiReDi: AIoT Uygulamaları için Damıtım ve Ters Damıtım
   Yayın Tarihi: 2024-09-12
   Yazarlar: Chen Sun, Qing Tong, Wenshuang Yang, Wenqi Zhang
   Bu makale, bulut tabanlı büyük yapay zeka modelleriyle yönetilen gerçek dünya senaryolarında uç yapay zeka modellerinin dağıtım verimliliğini ele alıyor. Uç modellerin kullanıcıya özgü uygulamalar için kişiselleştirilmesi ve hatalı yerel eğitimden kaynaklanan hukuki sorunlar tartışılıyor. Yazarlar, bu zorluklara çözüm olarak bilgi damıtımı ve ters damıtım süreçlerini içeren “DiReDi” çerçevesini öneriyor. Çerçeve, uç yapay zeka modellerinin kullanıcıya özgü verilerle güncellenmesini ve kullanıcı gizliliğinin korunmasını sağlıyor. Simülasyon sonuçları, çerçevenin gerçek kullanıcı senaryolarından bilgi alarak uç yapay zeka modellerini geliştirme yeteneğini gösteriyor.
   Daha fazla oku

2. AIS Verilerinden Veri Odaklı Trajektori Çıkarımı için Açık Kaynak Bir Çerçeve — $α$-metodu
   Yayın Tarihi: 2024-08-23
   Yazarlar: Niklas Paulig, Ostap Okhrin
   Bu araştırma, deniz güvenliği ve alan farkındalığı için kritik olan AIS verilerinden gemi trajektorilerinin çıkarılması için bir çerçeve sunuyor. Makale, AIS mesajlarındaki teknik hatalar ve veri kalitesi sorunlarını, manevra kabiliyetine bağlı, veri odaklı bir çerçeve önererek ele alıyor. Çerçeve, trajektorileri etkili şekilde çözümler, oluşturur ve değerlendirir; bu da AIS veri madenciliğinde şeffaflığı artırır. Yazarlar, temiz ve kesintisiz trajektorilerin çıkarımındaki dayanıklılığı gösteren açık kaynaklı bir Python uygulaması sunuyor.
   Daha fazla oku

3. Yapay Zekada Katılımcılığı Ölçeklendirmek: Open AI’nın Demokratik Girdi Projesine Bir Yorum
   Yayın Tarihi: 2024-07-16
   Yazarlar: David Moats, Chandrima Ganguly
   Bu yorum, jeneratif yapay zekada kamu katılımını artırmaya yönelik projeleri finanse eden Open AI’nın Demokratik Girdi programını değerlendiriyor. Yazarlar, LLM’lerin genelliği ve katılımı demokrasiyle eşitlemek gibi program varsayımlarını eleştiriyor. Katılımın, belirli topluluklar ve somut sorunlara odaklanması, bu toplulukların çıktılarda (veri veya model sahipliği dahil) söz sahibi olması gerektiği savunuluyor. Makale, yapay zeka tasarım süreçlerinde demokratik katılımın gerekliliğini vurguluyor.
   Daha fazla oku

4. Artırılmış Yapay Zeka ve Bilgisayarla Görü kullanarak Yapılandırılmamış Veriden Bilgi Çıkarımı
   Yayın Tarihi: 2023-12-15
   Yazar: Aditya Parikh
   Bu makale, yapılandırılmamış ve etiketlenmemiş veriden artırılmış yapay zeka ve bilgisayarla görme teknikleriyle bilgi çıkarımı (IE) sürecini inceliyor. Yapılandırılmamış veriye ilişkin zorluklar ve etkili IE yöntemlerine ihtiyaç vurgulanıyor. Araştırma, artırılmış yapay zeka ile bilgisayarla görmenin bilgi çıkarımı doğruluğunu nasıl iyileştirdiğini ve karar alma süreçlerini nasıl geliştirdiğini gösteriyor. Bu teknolojilerin çeşitli alanlardaki potansiyel uygulamalarına dair içgörüler sunuluyor.
   Daha fazla oku