Yapay zekâ sistemleri, canlıların akılcı davranışlarını taklit ederek problem çözmeye yönelik olarak oluşturulan sistemlerdir. Bu sistemler, tahmin, sınıflandırma, kümeleme, tanımlama gibi birçok uygulama alanında kullanılmaktadır. Yapay zekâ sistemlerinin alt yapısında genetik algoritmalar, optimizasyon yöntemleri, bulanık mantık, yapay sinir ağı, makine öğrenmesi, derin öğrenme, eğitmenli öğrenme ve eğitmensiz öğrenme gibi teknikler kullanılmaktadır. Makine öğrenmenin en yaygın şekli eğitmenli öğrenmedir. Yapay zekâya olan ilgi yirminci yüzyılın ikinci yarısıyla birlikte artmıştır. Ancak yapay zekânın uygulama alanının genişlemesini engelleyen bazı faktörler bulunmaktadır. Bunlar arasında güçlü bir bilgisayar teknolojisinin olmaması ve yeterli verinin bulunmaması önemli engellerdir. Ancak bilgisayarlı görü, örüntü tanıma ve mikro elektronikteki gelişmeler ve büyük veri adı verilen gerçek hasta görüntüleri ve kayıtlarının yüksek bir dijital arşiv hacmine ulaşmasıyla bu engeller aşılmıştır. Yapay zekâ uygulamalarında önemli bir nokta, yapılan zekâ modellemesinin bir uzmanın bilgi ve mantıksal yaklaşımıyla sorunu çözebilecek özellikte olmasıdır. Bu noktadan yola çıkılarak geliştirilen sistemlere uzman sistemler denir. Bu sistemler, uzman kişilere göre daha hızlı ve daha yüksek kesinlik oranlarını sağlayabilirler. Bulanık sistemler ise günlük hayatta iki ihtimalli olmayan ve bulanık mantık olarak adlandırılan durumların çözümünü sağlayan sistemlerdir.(AI)
Atıf Sayısı :
