Veri, yapay zekanın öğrenme sürecinin temelidir. Bir insan gibi yapay zeka da deneyimlerden (verilerden) öğrenir. Eğer yeterli ve çeşitli veri sağlanmazsa yapay zeka sisteminin doğru ve güvenilir sonuçlar üretmesi zorlaşır. Verilerin kalitesi ve miktarı yapay zekanın başarısını doğrudan etkiler. Peki bu veriler nasıl elde edilir?
Yapay zekanın (AI) verileri elde etme süreci, çeşitli kaynaklardan ve yöntemlerden yararlanılarak gerçekleştirilir. Verilerin elde edilmesi, AI modelinin başarılı bir şekilde eğitilmesi ve doğru sonuçlar üretebilmesi için kritik bir aşamadır. Bu süreçte kullanılan bazı önemli kaynaklar şunlardır:
1. Kamuya Açık Veritabanları
Yapay zeka araştırmacıları ve mühendisleri, kamuya açık olan büyük veri setlerini kullanarak modellerini eğitebilirler. Bu veritabanları, genellikle üniversiteler, araştırma enstitüleri, ve hükümetler tarafından sağlanır. Örneğin:
MNIST Veri Seti: El yazısı rakamların tanınması için kullanılan, 60.000 eğitim ve 10.000 test örneğinden oluşan bir veri setidir.
ImageNet: Milyonlarca etiketlenmiş görüntüden oluşan ve nesne tanıma alanında yaygın olarak kullanılan bir veri setidir.
COCO (Common Objects in Context): Görüntü içindeki nesneleri tespit etmek, segmentasyon yapmak ve altyazı oluşturmak için kullanılan bir veri setidir.
2. Şirket İçi Veriler
Büyük şirketler, müşteri verileri, kullanıcı davranışları ve satış kayıtları gibi kendi iş süreçlerinden elde ettikleri verileri kullanır. Bu veriler, AI modellerinin şirketin ihtiyaçlarına uygun bir şekilde eğitilmesini sağlar. Örneğin, Amazon ve Netflix gibi şirketler, kullanıcılarının satın alma ve izleme geçmişlerinden elde edilen verileri kullanarak öneri sistemleri geliştirirler.
3. Web Taraması (Web Scraping)
AI sistemleri, internetteki kamuya açık web sitelerinden veri toplayabilir. Bu süreç, genellikle web tarayıcıları kullanılarak gerçekleştirilir. Örneğin, bir e-ticaret sitesi, rakiplerin fiyatlarını ve ürün özelliklerini toplamak için web taraması yapabilir.
4. Sensörler ve IoT Cihazları
Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları ve sensörler, sürekli olarak veri toplar ve bu veriler yapay zeka sistemleri tarafından işlenir. Örneğin:
Akıllı Ev Sistemleri: Evdeki sıcaklık, nem, hareket gibi verileri toplar ve bu verileri analiz ederek otomatik kontrol sistemlerini yönetir.
Otonom Araçlar: Kameralar, LIDAR ve diğer sensörler, çevredeki nesneler, yol durumu ve trafik bilgilerini toplar.
5. Anketler ve Kullanıcı Geri Bildirimleri
AI modelleri, anketlerden ve kullanıcı geri bildirimlerinden elde edilen verileri de kullanabilir. Bu tür veriler, özellikle müşteri memnuniyeti, ürün geliştirme ve pazarlama stratejileri için değerli bilgiler sağlar.
6. Simülasyonlar
Gerçek dünya verilerini toplamanın zor veya maliyetli olduğu durumlarda simülasyonlar kullanılarak veri oluşturulabilir. Örneğin, otonom araçlar için simülasyon ortamlarında çeşitli sürüş senaryoları oluşturulur ve bu simülasyonlardan elde edilen verilerle yapay zeka modelleri eğitilir.
7. Yapay Veri Üretimi
Bazı durumlarda özellikle veri eksikliği yaşandığında yapay veri üretimi veya sentetik veri oluşturma yöntemleri kullanılır. Bu teknikler, mevcut verilerin varyasyonlarını yaratarak veri setini genişletir. Örneğin, bir görüntü tanıma sistemi için görüntülerin döndürülmesi, kırpılması, renk değiştirilmesi gibi işlemler uygulanarak daha fazla veri elde edilir.
8. Kullanıcı Etkileşimleri ve Davranışları
AI sistemleri, kullanıcıların sistemle olan etkileşimlerinden de veri toplayabilir. Örneğin bir chatbot, kullanıcılarla yapılan konuşmalardan dil modellerini eğitmek için veri toplar. Sosyal medya platformları ise kullanıcıların beğenileri, yorumları ve paylaşımlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş içerik önerileri sunar.
Farklı yöntemlerle toplanan bu veriler, AI algoritmalarını besleyerek daha akıllı ve doğru kararlar almasını sağlar. Ancak veri toplama sürecinde gizlilik, güvenlik ve etik sorunların dikkate alınması önemlidir. Verilerin toplanma yöntemi ne olursa olsun, bu süreçlerin kullanıcıların haklarını ihlal etmeden, şeffaf ve sorumlu bir şekilde yürütülmesi gerekir.
