top of page

FARKLI SEKTÖRLERDE YAPAY ZEKANIN İLK 50 KULLANIM ÖRNEĞİ


Sağlıkta Yapay Zeka

Ameliyat ihtiyacını doğrulamak için tahmine dayalı analitik analitik, sağlık hizmetlerine bir hediyedir. Bazen ne olacağını kestiremedikleri için gereksiz bir ameliyat geçirdiklerini söyleyen hastalara rastlıyoruz. Neyse ki yapay zeka, bu tür külfetli risklerin ve önlenebilir ameliyatların kaderini değiştiriyor. Sağlık uzmanları, yapay zeka ve tahmine dayalı analitik kullanarak hastanın ameliyata ihtiyacı olup olmadığını belirleyebilir. Teknoloji, doktorların ameliyatın gerçekten gerekli olup olmadığını veya çok daha az risk içeren bir alternatif olup olmadığını değerlendirmelerine yardımcı olacaktır.


Bulaşıcı hastalıkları teşhis etmek için makine öğrenimi

Son bir buçuk yıldır tıp uzmanları, hükümet koronavirüsün etkisini ve biliyorsa, onu kontrol etmek için derhal harekete geçmeleri gerektiğini söylüyordu. Tekrar tekrar duyduğumuz açıklama 'Covid-19'un ciddiyetinden kimse haberdar değildi. Bu nedenle, gelecekteki pandemileri tespit etmek için yapay zeka ve diğer yıkıcı teknolojiler kullanılabilir. Makine öğrenimi ve büyük veri, bulaşıcı hastalıkları teşhis etme şeklimizi değiştirmeye yardımcı olabilir. Doktorlar, tescilli bir veritabanı ve ML algoritmaları kullanarak hastalığın bulaşıcı olup olmadığını görmek için genetik testler yapabilir.


Tıbbi asistan olarak sağlık uygulamaları

Hastanelerde ve sağlık merkezlerindeki gerçek tıbbi hizmetlerin yanı sıra yapay zeka, hastalara evde veya çalışma alanında günlük bakımlarında yardımcı oluyor. App Store ve Play Store'da çiçek açan ve hastanın sağlık koşullarını takip edebilen muazzam miktarda sağlık uygulaması. Sesli asistan teknolojisi ile güçlendirilen sağlık uygulamaları, hastaların ilaçlarını almalarını ve sağlık performanslarını kontrol etmelerini sağlıyor. Ayrıca, konu sağlıklarına gelince hastaları her zaman hazır tutmak için uyarılar ve eğitim materyalleri gönderirler.


AI destekli giyilebilir cihazlar sağlık koşullarını takip ediyor

Çoğu zaman, bir sağlık durumu sonrası takipler çok zorunludur. Ne yazık ki biz insanlar sağlık durumlarımızı takip etme konusunda çok dikkatsiziz. Bazı sağlık kuruluşları, son derece pahalı olan bu tür takip veya yaşam koçluğu hizmetleri sunmaktadır. Bununla birlikte, AI destekli giyilebilir cihazlar, hastaların sağlık sorunlarını takip etmelerine yardımcı olabilir. Örneğin, bir hasta AI destekli bir saat taktığında, cihaz gerçek zamanlı sağlık verilerini yakalar ve gerekli ilaçlar, egzersizler, aktiviteler ve hatta vücutlarını korumalarına yardımcı olabilecek alışkanlıklar hakkında önerilerde bulunur.


Demansın erken tespiti

Demans pahalı bir hastalık olarak görülüyor. Ciddi bunama koşulları, hastalar için dünya çapında 500 milyar ABD dolarına kadar mal olmaktadır. Bununla birlikte, erken tahminlerle hastalar, bu masraflarından kurtulabilir ve 118.000 ABD Dolarına kadar tasarruf sağlayabilir. Neyse ki demansın erken tespiti yapay zeka ile mümkün oluyor. Hassas bir tanı aracı, hastaların soruları yanıtlama şeklini karşılaştırabilir ve doğruluk, hız ve görüntü özelliklerini doğrulayabilir. Araç ayrıca demansa yakalanma olasılığının olup olmadığını da söyleyebilir.


Ameliyatta akıllı robotlar

Artan küresel nüfus ve doktorlara olan talep nedeniyle robot cerrahlar 21. yüzyılın olmazsa olmazı. İnsan cerrahları doldurmanın yanı sıra, robot cerrahlar çoğu durumda daha iyisini yapabilir. Ameliyat prosedürleri son derece sabır ve hassasiyet gerektirir ve tıp cerrahlarının becerileri, saatlerce ara vermeden çalışsalar bile bozulmaz. Bu nedenle, ameliyatlardaki robotik asistanlar, cerrahın en küçük hareketlerde bile yeni bir hassasiyet düzeyi elde etmesine yardımcı olabilir.


İlaç keşfi ve üretiminde yapay zeka

İlaç ve aşı keşfi çok uzun bir süreçtir. Bir ilaç firmasının insanlar üzerinde tam etkili bir aşı veya ilacı keşfetmesi genellikle 10-12 yıl kadar sürer. Bununla birlikte, Covid-19 pandemisi, bir aşının hızlı bir şekilde keşfedilme ihtiyacını hızlandırdı. Dünyanın dört bir yanındaki ilaç şirketleri, virüse karşı bağışıklık oluşturmada işe yarayabilecek doğru temel bileşenleri tespit etmek için yapay zeka, özellikle de makine öğrenimi teknolojisini kullandı. Ayrıca deneme sürecini hızlandırmak için veri analitiğini kullandılar.


NLP ile doktorların yapılandırılmamış notlarını dönüştürme

Kabul etseniz de etmeseniz de, çoğu durumda doktorların notları tanınmaz. Ancak, teşhis ve izleme amaçları için çok önemlidirler. Bir hastanın sağlık durumunu, iyileşme veya kötüleşme durumlarını vb. tanımlarlar. Neyse ki, doğal dil işleme, yapılandırılmamış verileri doğrudan doktor notlarından açabilir ve bunları yapısal verilere dönüştürebilir. Bu, hataları azaltmaya ve bilgi aktarımını hızlandırmaya yardımcı olur.


Tıbbi teşhis için görüntü analizi

Bir fizikçi ne kadar iyi eğitimli ve deneyimli olursa olsun, tıbbi teşhiste bir şeyi veya diğerini kaçırmaları muhtemeldir. Neyse ki, görüntü analizi yardımıyla doktorlar, MRI, X-ışınları ve CT taramaları gibi tıbbi görüntülerin çoğunu analiz etmek için teknolojiden yardım alabilirler. Ayrıca teknoloji, insan gözünün gözden kaçırdığı şeyler hakkında da geri bildirim sağlayabilir.


İdari görevleri otomatikleştirme

Sağlık kurumları veri için büyük bir merkezdir. Her gün birçok hasta girip çıkıyor. Birçoğunun takibe ihtiyacı olmamasına rağmen, hastaların tıbbi verilerinin kaydını tutmak sağlık çalışanlarının sorumluluğundadır. Bu nedenle, yönetim görevlerini otomatikleştirmek için AI kullanırlar. İdari görevleri otomatikleştirmede yapay zekayı kullanarak sağlık kurumlarının 18 milyar ABD dolarına kadar tasarruf sağlaması bekleniyor. Makineler ayrıca doktorların ve hemşirelerin emek yoğun işlerde zaman kazanmalarına yardımcı olabilir.


Bankacılık ve Finansta Yapay Zeka

Sigorta riskini tespit etmek için NLP

Sigorta şirketleri verilere çok güveniyor. Sigorta prosedürlerini işleme koymadan önce başvuranların geçmişini kontrol ederler. Sigorta şirketleri, yüksek riskli vakaları belirlemek ve riski azaltmak için geniş veri kümelerini sıralar. Sigorta şirketleri, Doğal dil işlemeyi kullanarak büyük hacimli metinleri analiz edebilir ve belirli talep ve eylemleri etkileyen temel hususları belirleyebilir.


Sahtekarlık tespitinde yapay zeka

Bankacılık ve finans kurumları hileli işlemlere oldukça yatkındır. Ne yazık ki, insan çalışanlar tüm işlemleri takip edemez ve kötü niyetli içeriğe veya şüpheli ödemelere dikkat edemez. Ancak makine öğrenimi algoritmaları, gerçek zamanlı olarak binlerce veri noktasını analiz edebilir ve şüpheli veya dolandırıcılık içeren işlemleri işaretleyerek süreçteki birçok dolandırıcılık iddiasını durdurabilir.


Makine öğrenimi yatırıma yardımcı olur

Teknoloji geliştikçe, bankacılık ve finans kurumları, tahmine dayalı görevler yapmak için çalışma sistemlerinde yapay zeka ve diğer yıkıcı teknolojileri kullanıyor. Böyle bir tahmine dayalı çalışma, en iyi yatırım planını veya yerini belirlemektir. Makine öğrenimi destekli teknolojiler, fon yöneticilerinin geleneksel yatırım modellerine kıyasla belirli piyasa değişikliklerini çok daha erken belirlemelerine olanak tanıyan gelişmiş piyasa bilgileri sağlar.


Yapay zeka destekli uygulamalar finansal tavsiye sağlar

Bütçe yönetimi uygulamaları, dijital dünyada daha önce hiç olmadığı kadar çoğalıyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojisiyle desteklenen bu uygulamalar, müşterilere son derece uzmanlaşmış ve hedefe yönelik finansal tavsiye ve rehberlik avantajı sunar. Müşterilerin bu uygulamaları kullanarak harcamalarını günlük olarak izlemelerine olanak tanır ve ayrıca harcama modellerini belirlemek için verileri analiz etmelerine yardımcı olur.


Hizmetlerin özelleştirilmesi

Dijital çağda finans kurumları, kullanıcı davranışını izlemek ve onlara değerli kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için yapay zeka destekli mobil uygulamaları kullanıyor. Ayrıca bankalar, tüketicilerin akıllı telefonlarından sınırsız işlem yapma olanağından yararlanıyor. Bankalar ayrıca finansal işlem platformlarıyla bağlantı kuruyor ve kullanıcıların arama modellerine dayalı hizmetler, teklifler ve öngörüler sunuyor.


Otomobilde Yapay Zeka

Tasarım Geliştirmede Yapay Zeka Uygulaması

Yapay zeka (AI), programlanabilir gölgeleme ve gerçek zamanlı ışın izleme, ürünün geleneksel tasarım sürecini dönüştürmede yoğun olarak kullanılmaktadır. Gelişmiş yapay zeka, yeni tasarım iş akışlarını hızlandıran ve ekip işbirliklerini geliştiren gelişmiş bir ekosistem oluşturmak için kesintiye uğradı. Araba tasarlamanın geleceğinin, ürün fikirlerini ve sorunu tanımlayarak sayılamayan potansiyel tasarımlar üretebilen AI algoritmalarında yattığı söyleniyor.


İmalatta Yapay Zeka Uygulaması

Şirketler, üretim ve tedarik zinciri görevlerini yürütmek için insan işgücüyle birleştirilmiş yapay zeka tabanlı robotik kullanır. İmalatta yapay zeka destekli robotik, malzemelerin uygun şekilde işlenmesi, test performansları ve bitmiş ürünlerin paketlenmesinde kanıtlanmış sonuçlar üretti. Araba üretiminde yapay zekanın kullanılması, robotlara hangi parçaların seçileceğini ve nasıl seçileceğini belirlemek için derin öğrenme programlarını kullanma sorumluluğu verildiğinden, üretim sürecini hızlandırır.


Kalite Kontrolde Yapay Zeka Uygulaması

AI, boyalı araba gövdelerinin incelenmesini içeren kalite kontrol için kullanılır. Bu tür hassas tespitler, insanlar tarafından yapıldığında genellikle hatalara eğilimlidir. Yapay zeka destekli makineler, kusurları insanlardan daha keskin ve doğru bir şekilde tespit edebilir. Makine öğrenimi (ML) kullanan kalite denetiminin, mevcut optik çatlak tespitinin yerini alması beklenmektedir.


Araba Bayiliğinde Yapay Zeka

AI ayrıca, müşteri deneyimi sunmada verimliliği ve etkinliği artırmak için otomobil satıcıları tarafından da kullanılır. Tüm gelişmiş veri teknikleri, tüketicilerin arabalar hakkında bilgi toplama ve araba satın alma kararları verme şeklini etkiliyor. Bu aynı zamanda bayilerin müşterilerini daha iyi anlayıp değerlendirmelerini ve hizmetlerini buna göre özelleştirmelerini sağlar.


Otomotiv Sigortasında Yapay Zeka Uygulaması

Otomotiv endüstrisi, yapay zekayı benimseyip uygulayarak yavaş yavaş teknoloji odaklı bir kültüre başvuruyor. Sigortacılıktaki yapay zeka uygulamaları, kaza veya talihsiz durumlarda talepte bulunma süreçlerini titizlikle ilerletiyor. Talihsiz durumlar aynı zamanda siber hırsızlığı da beraberinde getiriyor. Araba, sürücü ve yolcu birbirine ne kadar bağlıysa, siber ihlal ve tehdit riski o kadar artar.


İmalat ve Fabrikalarda Yapay Zeka

Gelişmiş Veri Analitiği

İmalat sektörü, gelişmiş veri analitiği için yapay zekayı kullanmakta başarılı oldu. Dijital dönüşüm, mevcut pazar eğilimlerini tahmin etmek için derinlemesine içgörüler için kullanılan çok sayıda büyük ölçekli gerçek zamanlı veri setinin sağlanmasına yol açmıştır. Verilerin gelişmiş analitik ile birleşimi, risk yönetimi, veri görselleştirme, tedarik zinciri yönetimi ve ayrıca hızlı karar verme süreçlerinde verimli ve etkili bir şekilde muazzam yardım sağlamıştır.


Öngörücü bakım

Tahmine Dayalı Bakım veya PdM, gerekli düzeltici eylemleri derhal gerçekleştirmek için üretim sürecindeki temel sorunları belirlemek için gerçek zamanlı verilerden yararlanır. Doğadaki ve frekanstaki farkı inceleyerek verileri analiz etmeye yardımcı olur ve olası arıza risklerini azaltmak için sistemi uyarır. Kestirimci Bakım, birinci sınıf kaliteli ürünlerin daha düşük maliyetle proses optimizasyonunda imalat sanayilerine bir rehber görevi görür.


Robotik Proses Otomasyonu

Robotik Süreç Otomasyonu veya RPA yazılımı, organizasyonun arka uç görevlerini herhangi bir insan müdahalesi olmadan etkin bir şekilde yönetecek işlevlere sahiptir. Çalışanların verimliliği artırmak için diğer görevlere odaklanmasına yardımcı olur. RPA, çok sayıda karmaşık hesaplama ile yüksek hacimli tekrarlayan görevleri yönetir ve bakımı doğru bir şekilde kaydeder. RPA yazılımının imalat endüstrilerinin çeşitli sistemlerinde uygulanması, zamanın azaltılmasına ve rakiplere karşı iş akışının iyileştirilmesine yardımcı olabilir.


Robotik

Bu üretim birimlerinde ve fabrikalarda akıllı robotların insan çalışanlarla işbirliği yapması, insan yaşamına yönelik potansiyel riskleri başarıyla azaltmıştır. Fabrikalar, tek bir hatayla çalışanların hayatını kaybetme riskinin yüksek olduğu madencilik gibi tehlikeli alanlarda robot kullanmaya başladı. Robotlar, hassas hareketliliğe kadar yapay görme ile riskli alanlarda doğrulukları ve daha iyi performansları ile bilinir. Bazı alanlarda endüstriyel robotlar, riskli görevleri verimli bir şekilde tamamlamak için insan çalışanlardan gerekli yardımı gerektirir.


Envanter yönetimi

Yapay zekanın mevcut fabrika sistemlerine entegrasyonu, bu hızlı tempolu dünyada uygun envanter yönetimini başarıyla gerçekleştirdi. İnsan çalışanların, hata yaratabilecek birçok sorunu aynı anda yürütmesi gerekiyor. AI, gerekli malzemeleri yenilemek için çalışanları doğru zamanda uyarmak için her türlü envanter kaydının tutulmasına yardımcı olur. AI algoritması, teslimat zamanlamasını, gecikmeli zamanlamaları ve ortamdaki krizleri tahmin ederek zamanında uyarılar üretir.


Eğitimde Yapay Zeka

Kişiselleştirilmiş Öğrenme

AI, dersleri ve öğrenme stratejilerini belirli öğrencilere göre uyarlayabilir. Farklı yeteneklere sahip öğrencilere hizmet eder, bilgi eksikliklerini göz önünde bulundurur ve her öğrencinin verimliliğini artırarak kişiselleştirilmiş öğrenme önerileri sunar. Geleneksel yaklaşım, herkese uyan tek bir yöntemdir ve ciddi bilgi ve öğrenme boşluklarına neden olabilir. Yapay zeka tabanlı kişiselleştirilmiş eğitim, belirli ihtiyaçları karşılayabilir ve farklı öğrencilerin yanıt verdiği en verimli öğrenme modellerini belirleyebilir.


Yüksüz İdari Personel

Yapay zeka, aksi takdirde manuel olarak yapılan tekrarlayan ve sıradan idari görevleri basitleştirebilir ve otomatikleştirebilir. Not verme, sürekli değerlendirme, ödevleri kontrol etme, sorulara yanıt verme, AI'nın öğretmenlerin yükünü hafifletmek için üstlenebileceği bazı görevlerdir. Bu, öğretmenlerin öğrenciler ve performansları hakkında 360 derecelik bir görüş elde etmelerini ve ayrıca yüksek beceriler gerektiren diğer görevlere odaklanmalarını sağlayacaktır.


Artan Erişilebilirlik

Uzaktan öğrenme, fiziksel sınıf eğitimine kıyasla birçok fayda sağlar. AI ile öğrenciler, ihtiyaçlarına göre günün her saatinde öğrenme platformuna ve derslere erişebilir. AI, eğitimde coğrafi sınırları ortadan kaldırır ve öğrencilerin istedikleri yerden istedikleri zaman erişmelerini sağlar. AI ayrıca, öğrenme güçlüğü çeken ve özel ihtiyaçları olan öğrenciler için etkileşim ve erişilebilirlik yolları açar.


Akıllı Öğrenme İçeriği

AI tarafından desteklenen dijitalleştirilmiş bir müfredat, daha etkileşimli, ilgi çekici ve basitleştirilmiş akıllı öğrenme içeriği sunar. Görselleştirmeler ve simülasyonlar, AI odaklı dijital öğrenmenin diğer önemli faydalarıdır. Yapay zeka ile sesler, videolar, e-kitaplar, görselleştirilmiş çizelgeler vb. gibi oluşturulan yeni öğrenme materyalleri vardır. AI ayrıca öğrenme içeriğini farklı öğrenme eğrilerinin ihtiyaçlarına göre günceller ve özelleştirir.


Sanal Asistanlar

Yapay zeka tabanlı öğrenme sistemleri, dijital yapay zeka eğitmenlerine ve sohbet robotları gibi sanal asistanlara sahip olacak. Chatbotlar, aynı anda birçok öğrenciye doğru gerçek zamanlı iletişim sağlayabilir. Müfredatlarla ilgili kişiselleştirilmiş erişim ve anlayışlı geri bildirimler de sanal asistanlar tarafından etkinleştirilir.


Perakendede Yapay Zeka

Akıllı Asistan

Chatbotlar size uzun süredir otomatik yanıtlar sağlıyor. Artık Chatbot'lar kurulduğuna göre, profesyonel tavsiyeler verebilir ve siz onlarla sohbet ederken öğrenmeye devam edebilirler. Bilgiden öğrenir ve ilerler. Burada da yapay zekanın kendi kendine öğrenme yeteneği en faydalı olarak kabul edilir.


Satın Alma Tahmini

Amazon gibi siteler, tam olarak neye ihtiyacınız olduğunu tahmin edebilen ve ürünleri daha sipariş vermeden teslim edebilen bir algoritma geliştirmeye çalışıyor. Algoritma, ziyaretleriniz boyunca oluşturulan makine öğrenimine dayalı olacaktır.


Fiyatlandırma Yöntemi

Perakende sektöründeki en etkili AI uygulamalarından biridir. Perakendeciler için en zor zorluklardan biri ürün fiyatlandırmasıdır. Fiyatlandırmadan önce ürünün piyasa fiyatını bilmeleri gerekir. Perakende için yapay zeka uygulamaları, perakendecilerin müşterileri cezbedecek bir ürün için ideal fiyatı belirlemesine yardımcı olabilir. Perakende mağazalarındaki yapay zeka modelleri, müşteri kaybetmenize neden olmadan kabul edilebilir fiyatlandırma açısından karlılık sağlar.


Geliştirilmiş Reklam

Müşterilerle birkaç gün etkileşimde bulunduktan sonra, bir işletmenin reklamı nereye yerleştirmesi gerektiğini belirlemek için AI kullanılabilir. Reklam daha sonra tam olarak en çok müşteriyi çekeceği yere yerleştirilir. İşletmelerin etkisiz olacak pazarlamaya para harcamasını önler.


Kişiselleştirme

Perakendeciler, tüketicilerinin satın alma alışkanlıklarını belirlemek ve değerlendirmek için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanabilir. Sonuç olarak, tüccarların müşterilere daha özel bir mağaza içi deneyim sunmalarını sağlar.


Savunma ve Askeriyede Yapay Zeka

Gözetim

ABD Pentagon, bilinmeyen seri araçlardan kaydedilen görüntüleri analiz etmek ve düşmanca faaliyet olasılığını belirlemek için bilgisayar vizyonuyla birlikte AI algoritmalarını birleştirecek Maven projesini geliştirdi. İnsan analizinin drone görüntülerinin analizinde saatler harcaması çok zaman kazandıracaktı.


Lojistik

F-35'in Otonom Lojistik Bilgi Sistemi, Hava Kuvvetleri tarafından uçağın motorlarına ve diğer tüm yerleşik sistemlere gömülü gerçek zamanlı sensör verilerini çıkarmak için kullanılır. Teknisyenlerin uçağı ne zaman incelemesi veya parçalarını değiştirmesi gerekeceğini belirlemek için verileri tahmine dayalı bir algoritmaya besler. IBM'in Watson'ı, her araca kurulu 17 sensörden bilgi alarak Stryker filosu için özel bakım programları geliştiren bir yapay zeka yazılımıdır.


Siber güvenlik

Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA), savunma ile ilgili yazılımların kusurlarını otomatik olarak tespit edecek otomatik savunma sistemlerini bulmak için 2016 yılında Cyber ​​Grand Challenge adlı bir yarışma düzenledi. Yarışmanın sonuçları, AI tabanlı siber araçların eşzamanlı olarak hücum ve savunma oynama yeteneğine sahip olduğunu gösterdi.


Otonom araç

DARPA, 2018 yılında “Deniz Avcısı” olarak adlandırılan Denizaltı Savunma Harbi Sürekli İz İnsansız Gemi Prototipinin testlerini tamamlamıştır. Yüzey Geliştirme Filosu 1'e entegre edilmiştir. Sea Hunter'ın Donanmanın açık denizlerde otonom olarak dolaşmasına yardımcı olması beklenmektedir. Modüler yükleri değiştirecek ve ayrıca diğer insansız gemilerle görevleri koordine edecekti.


Ölümcül Otonom Silah Sistemleri (LAWS)

Bir hedefi otomatik olarak tanımlamak için bilgisayar algoritmaları ile birlikte sensör takımlarını kullanan ve daha sonra sistemin herhangi bir manuel insan kontrolüne sahip olmadan hedefi vuracak ve yok edecek yerleşik bir silah sistemi kullanan bir silah sistemidir. Bu sistemler, iletişimin reddedildiği bir ortamda çalışabilmek için hala çok fazla gelişme beklemektedir.


Telekomünikasyonda Yapay Zeka

Sanal Yardım

Yapay zekanın en büyük katkılarından biri konuşma yapay zekasıdır. Telekom şirketlerinin yoğun müşteri destek trafiğini kontrol etmelerine, müşteriler için arama süresini beklemelerine, sorunları sürdürme ve gidermelerine ve ayrıca diğer projelerin kurulumuna ve kurulumuna yardımcı olmalarına yardımcı olur. Raporlara göre, sanal asistanlar aramaları o kadar verimli bir şekilde otomatikleştirebilir ki, 2022 yılına kadar telekom sektörlerinin maliyetleri yıllık 8 milyar ABD Doları azaltacağı tahmin ediliyor.


Dolandırıcılık Tespiti

Telekomünikasyon endüstrisi, dolandırıcılık faaliyetleri için bir yuvadır. Yasadışı erişim, klonlama, hırsızlık ve sahte profiller, telekomdaki dolandırıcılığın en yaygın nedenlerinden bazılarıdır. Bu nedenle şirketler, anormal trafiği tespit etmek ve dolandırıcılık uygulamalarını önlemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanan yapay zeka dolandırıcılık algılayıcılarını, uygulamalarını ve tekniklerini uygulamaya başladı. Bu tür AI uygulamalarının verimliliği yüksektir; yasa dışı faaliyetlere gerçek zamanlı yanıt verme.


Tahmine Dayalı Analitik

Yapay zeka güdümlü tahmine dayalı analitik, geçmiş verilere dayalı olarak yaklaşan sonuçları tahmin etmek için verileri, algoritmaları ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak hizmetler sunar. Yapay zekaya dayalı uygulamalar, şirketlerin piyasa modellerini ve eğilimlerini analiz ederek olası kayıplara karşı önleyici tedbirler almalarını sağlar. Bu araçlar, stratejik hedefleri güçlendirir ve gelişmiş müşteri deneyimleri yaratır. Ağ otomasyonu, temel sorunların analizini sağlar ve hızlı çözümlerin güvenliğini sağlamaya yardımcı olur.


Müşteri Duygu Analizi

Müşteri duyarlılığı analizi, bilgi işleme için çok önemlidir. Şirketin bir hizmetin veya ürünün olumsuz ve olumlu etkisini anlamasına yardımcı olur. Dijitalleşme nedeniyle pazarda ciddi bir değişiklik olduğundan, bu araçlar değişen müşteri davranışlarını, tercihlerini ve kalıplarını analiz etmede yardımcı oluyor. Bu araçlar, medya platformlarından bilgi toplar ve müşteri deneyimini ve şirketin performansını geliştirir.


Telekomda robotik süreç otomasyonu

Robotik süreç otomasyonu (RPA), yapay zekaya dayalı bir iş süreci otomasyon aracıdır. Bu otomasyon teknolojisi, telekom şirketlerinin arka ofis faaliyetlerini ve uzun tekrarlanan kurallara dayalı eylemleri daha verimli bir şekilde yönetmesine yardımcı olur. İş gücü yönetimi, veri girişi ve faturalandırma gibi emek yoğun ve zaman alıcı faaliyetler, daha fazla komplikasyon olmadan ve daha hızlı bir şekilde işlenir.


Eğlence ve Medyada Yapay Zeka

İçerik Kişiselleştirme

Netflix, Hulu ve Prime gibi popüler OTT platformlarının size ilginizi çeken dizi ve filmleri göstermesi hoşunuza gitmiyor mu? Yapay zekanın işi bu. İçerik akışı siteleri, akış önerilerini tüm konumlardan insanlar için farklı zevklere ve tercihlere göre mükemmelleştirdi. Bu şirketler, kullanıcı davranışını en çok hangi tür içerik akışı yaptıklarına göre analiz etmek için makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmalarını kullanır. AI, her kullanıcı için son derece kişiselleştirilmiş bir deneyim oluşturmak için bu veri içgörülerini kullanır.


Meta Veri Etiketleme

Medya ve eğlence sektöründe her gün, neredeyse her dakika içerik oluşturuluyor. Bu içeriği izleyiciler için kolayca bulunabilir hale getirmek, çalışanlar için göz korkutucu bir görev olabilir. Bu görevi büyük ölçekte gerçekleştirmek için eğlence ve medya şirketleri, içeriği analiz etmek ve çerçevedeki nesneleri tanımlamak ve buna göre etiketlemek için yapay zeka tabanlı video zeka araçlarını kullanıyor.


Karar Otomasyonu

Yapay zeka, yalnızca önemsiz görevler değil, aynı zamanda iş kararlarını otomatikleştirme yeteneklerine de sahiptir. Medya ve eğlence sektörünün önde gelen kuruluşları, yetkili kaynak tarafından paylaşılan ham analitik bilgilerinden performans raporları oluşturmak için Doğal Dil İşleme (NLP) ve makine öğrenimini kullanıyor. Yapay zeka olmadan, verilerle dolu büyük excel sayfalarının ekiplerin anlamlı içgörüler oluşturması için analiz etmesi haftalar alabilir.


Altyazı Oluşturma

Yerel medyanın ana akım haline gelmesiyle birlikte, prodüksiyon firmaları içeriklerinin çeşitli bölgelerden izleyiciler için uygun olduğundan emin oluyor. Yabancı içeriği anlaşılır kılmak için, özellikle video akış platformları için doğru çok dilli altyazılar sağlamak çok önemlidir. Her film ve şov için manuel olarak altyazı yazmak stresli ve zaman alıcıdır. Ayrıca, farklı dilleri anlayan ve çeviren çalışanları işe almanın maliyeti de maliyetlidir. Bu zorluklara bir çözüm olarak medya ve eğlence sektörü, NLP ve doğal dil üretimi gibi yapay zeka destekli teknolojileri kullanıyor.


Arama Optimizasyonu

Çevrimiçi olarak çok miktarda bilgiye sahip olmak iyidir, ancak bazen istediğinizi aramak zor olabilir. AI ile arama sonuçları ve öneriler daha kolay ve doğru hale geliyor. Örneğin, bir filmin adını yazmak yerine, Google'a bir görsel yükleyebilir ve görsele dayalı sonuçlar alabilirsiniz. Bir şarkının adını bilmek istiyorsanız, rastgele şarkı sözleri yazmak yerine melodiyi çalabilirsiniz ve akış uygulaması şarkıyı sizin için tanımlayacaktır.

İlgili Yazılar

Hepsini Gör

댓글

별점 5점 중 0점을 주었습니다.
등록된 평점 없음

평점 추가
bottom of page