Uygulama yazılımı geliştiricileri, veri odaklı ürünler oluşturmak üzere modelleri uygulama yazılımlarında konuşlandırır

Yapay zekayı kullanmaya başlamak için, geliştiriciler matematik bilgisine sahip olmalı ve algoritmalarla rahatça çalışabilmelidir.

Markanıza uyan bir görüntü oluşturduğunuzda, kullandığınız istemi not edin. Benzer şekilde, hangi istemlerin işe yaramadığını gözlemleyip bunları uygun şekilde düzeltin. Elektronik tablo, başarılı istemleri gelecekte tekrar kullanabilmek için not almanın pratik bir yolu olabilir.

Tüm makine öğrenimi çözümlerinin yapay zekâ olduğu ancak tüm yapay zekâ çözümlerinin makine öğrenimi anlamına gelmediği unutulmamalıdır.

Üretici yapay zeka, basit metin istemlerinden görüntü, here video clip, metin ve ses gibi yeni içerik ve yapıtlar oluşturabilen yapay zeka sistemlerini ifade eder. Verileri analiz etmekle sınırlı eski yapay zekanın aksine üretici yapay zeka; yüksek kaliteli, insan benzeri yaratıcı çıktılar üretmek için derin öğrenme ve büyük veri kümelerinden yararlanır.

Microsoft Designer, oluşturmaya çalıştığınız şeyin tanımıyla yakından eşleşen daha yüksek kaliteli görüntüler için DALL-E'nin gücünden yararlanır.

İş analizi, karmaşık veri kümelerini toplamak, işlemek ve analiz etmek için yapay zekayı kullanır. Gelecekteki değerleri tahmin etmek, verilerin temel nedenini anlamak ve zaman alan süreçleri azaltmak için yapay zeka analizinden yararlanabilirsiniz. 

Yapay zeka tarafından oluşturulan görüntüler, sosyal medya grafikleri, kişiselleştirilmiş pazarlama materyalleri ve etkileyici Net sitesi görselleri dahil olmak üzere çok çeşitli projeler için kullanılabilir.

modern day algoritmalar, özellikle de derin öğrenme algoritmaları çOkay büyük hesaplama kaynakları gerektirir. Dolayısıyla bu katman, yapay zeka modellerini eğitmek için gerekli altyapıyı sağlayan bir alt katman işlevi gören donanımı içerir. Bu katmana üçüncü taraf bir bulut sağlayıcısından tam olarak yönetilen bir hizmet olarak erişebilirsiniz.

Veri merkezinizi izleyin. BT operasyonları, tüm verileri entegre eden ve eşikleri ve anormallikleri otomatik olarak izleyen bir bulut platformuyla izlemeyi kolaylaştırabilir.

Yapay zeka; makine öğrenimi, doğal dil işleme ve görüntü tanıma gibi çeşitli teknolojiler üzerine inşa edilmiştir. Bu teknolojilerin merkezinde, yapay zekanın temel katmanını oluşturan veriler yer alır. Bu katman öncelikle verileri yapay zeka uygulamaları için hazırlamaya odaklanır.

Bu modellerin doğruluğunu artırmak için mühendis, verileri modellere besler ve önceden tanımlanmış bir eşiği karşılayana kadar parametreleri ayarlar. product karmaşıklığı ile ölçülen bu eğitim ihtiyaçları her yıl katlanarak artmaktadır.

Her ne kadar şirketiniz istisna olabilse de pek çOkay şirket yapay zekâ özelliklerini en yüksek düzeye çıkarabilecek ekosistem türünü ve çözümleri geliştirmek için gereken şirket içi yeteneğe ve uzmanlığa sahip değildir.

Ek olarak veri uzmanları yönetmeleri gereken çok sayıda farklı açık kaynak aracı ile ilgilenirken kimi durumlarda uygulama yazılımlarına eklemeden önce geliştirmeleri gereken modelleri uygulama yazılımı geliştiricilerinin tümüyle yeniden kodlaması gerekebilir.