Blog

Büyük Veri ve Yapay Zeka Güncel Trendler ve Uygulama Alanları

Büyük Veri ve Yapay Zeka Güncel Trendler ve Uygulama Alanları

Büyük Veri ve Yapay Zeka Güncel Trendler ve Uygulama Alanları

Yapay zeka uygulamaları ve büyük veri platformları her geçen gün mevcut iş süreçlerimize daha fazla dahil olmaya ve onları baştan aşağı değiştirmeye devam ediyor. Tüm dünyada ve tüm sektörlerde analitik alanda yapılan dijital dönüşüm projeleri, yatırımlar, şirketler satın alınmaları diğer tüm teknolojik gelişmelerden daha hızlı bir ivme ile ilerliyor. 2021 yılına kadar yapılacak yatırımlarda ortalama yıllık kümülatif %10,6’lık bir büyüme öngörülüyor1. Bugün 50 milyar $ civarında olan 2021 yılında 81,4 milyar $’a ulaşması bekleniyor. Sadece bilişsel platformlara baktığımızda büyüme oranının yıllık ortalama %36,7 olduğunu görüyoruz2. Asıl büyüme ise bulut üzerindeki yapay zeka servislerinde bekleniyor (%69,1).

Yapay zeka gelişmeleri sadece yazılım sektörünü değil aynı şekilde donanım sektörünü de şekillendiriyor. Merkezi işlemci gücünün yetmediği derin öğrenme uygulamalarında artık ekran kartından destek alınarak GPU bazlı çalışan çözümler üretilmeye başlandı. Tek işlemci ile eskiden tek kamera üzerinde gerçek zamanlı görüntü işleme yapılabilirken, bugün tek ekran kartı ile 10+ kameranın gerçek zamanlı analizi yapılabiliyor. Algoritmalarında iyileşmesiyle birlikte bu gelişmeler başta nVidia olmak üzere tüm ekran kartı üreticilerinin yeni ürün segmentleri ve yeni pazarlar oluşturmasını sağladı.

Tüm uygulamalara entegre olmaya başlayan analitik çözümlerin ilerleyen yıllarda belli oda alanlarında gelişmelerini sürdürmesi bekleniyor. Bu odak alanları:

  • Görüntü İşleme (Deep Learning): Yüz tanıma, duygu durumu analizi, obje/nesne tanıma, ilerleyen bir kişinin sıcaklık haritasının ve tahmini rotasının oluşturulması, ünlü kişilerin/mekanların tespiti, kazaların önceden tespiti gibi birçok konuda halihazırda yapay zeka çalışmaları ve çözümleri üretilmeye devam ediyor. Üretimden perakende tüm sektörlerde yakın gelecekte aynı bir erp sistemi gibi standart hale gelebilecek görüntü işleme çözümleri için bugün kvkk, kişisel verilerin korunması, sendikaların itirazları gibi bariyerler bulunuyor.
  • Akıllı Sanal Asistanlar (Chatbot): Web sitelerinde yardımcı chatbotlar olarak hayatımıza giren bu akıllı asistanlar gün geçtikçe daha fazla noktaya nüfuz eder oldu. Yakın gelecekte web sitesinden siparişimizi sesli komutla bu akıllı asistanlar üzerinden veriyor olabiliriz.
  • Robotik Süreç Otomasyonu(RPA): Sürekli tekrar eden çok karmaşık olmayan süreçlerin RPA’e aktarılmasının bir sonraki aşaması orta karmaşıklık düzeyindeki süreçlerin de yapay zeka ile robotlara teslim edilmesi. Gelen maillerin analiz edilerek ilgili departmanlara veya kişilere aktarılması, görüntü işleme ses işleme gibi teknolojilerin RPA’e entegre edilmesi ile RPA’in kullanım senaryoları da aynı şekilde artıyor olacak.
  • Konuşma Tanıma (Speech Recognition): Konuşma üzerinden kelimelerin, cümlelerin anlaşılması, konuşmacının kim olduğunun tespiti, doğal dil işleme ile birleştirildiğinde anlık simultane çeviri yapan sistemlerden yapay zeka destekli akıllı satınalma asistanlarına kadar birçok uygulama alanında bu teknoloji kullanılıyor olacak. Ses dosyalarının işlenmesinin bir diğer uygulama alanı da makine seslerinin işlenerek kestirimci bakım yapılabilmesine olanak sağlaması.
  • Metin İşleme ve Doğal Dil İşleme(Text Analysis & NLP): Metin işleme özellikle Türkçe gibi sesteş kelimelerin fazla olduğu bir dilde farklı zorluklar çıkarsa da, artık derin öğrenmenin eklenmesiyle birlikte cümlenin genel anlamı tespit edilerek, doğruluk oranı yüksek analizler ve çeviriler yapılmasına olanak sağlıyor. Google Translate, Bing Translate gibi servislerin iyileşmesinde de kullanılan bu teknolojiler veri bilimcilerin standart araçları arasında girmek üzereler.
  • Bilişsel Siber Güvenlik (Cognitive Cyber Security): Siber güvenlik alanında yıllardır uzmanlığı kanıtlanmış birçok çözüm ve KoçSistem’de de verilen SOC hizmetleri bulunuyor. Yapay zekadaki gelişmelerle bu hizmet ve çözümlerin akıllı algoritmalar kullanarak gerçek bir tehdidi çok daha hızlı algılayabilmesini, önceden sistem açıklarını tahmin edebilmesini, ve aksiyon sırasında da kompleks süreçleri otomatize edebilmesi mümkün gözüküyor.
Diğer Yazılar
Otomotiv Sektöründe Dijital Dönüşüm
Otomotiv Sektöründe Dijital Dönüşüm
Günümüz teknolojisinin etkileri otomotiv sektöründe de dijital bir dönüşüme yol açtı.
Telekom Sektöründe Yıkıcı Trendler
Telekom Sektöründe Yıkıcı Trendler
Rekabetin hızla arttığı günümüzde; firmaların varlığını sürdürmesi ve tüketicilerin artan beklentilerini karşılama...
Otomotiv Sektörünün Dijital Dönüşümü
Otomotiv Sektörünün Dijital Dönüşümü
Otomotiv sektörünün büyük bir ivme kazandığı 2017 yılı, birçok rekorun kırıldığı bir dönem olarak karşımıza çıktı.