Yapay zekanın, uygulamayı daha zor hale getiren bir takım zorlukları bulunmaktadır. Aşağıdaki engeller, AI uygulaması ve kullanımıyla ilgili en yaygın zorluklardan bazılarıdır.
Yanıtlarının doğruluğu ayrıca girdi sorgusunun kalitesine de bağlı olabilir. Ancak, kullanıcı geri bildirimlerine dayalı olarak sürekli öğreniyor ve gelişiyor.
ChatGPT, doğal dil sorgularına insan benzeri yanıtlar üretebilirken, insan bir müşteri hizmetleri temsilcisinin sağlayabileceği aynı seviyede kişiselleştirilmiş hizmeti sağlayamayabilir.
Tüm makine öğrenimi çözümlerinin yapay zekâ olduğu ancak tüm yapay zekâ çözümlerinin makine öğrenimi anlamına gelmediği unutulmamalıdır.
Yapay Zeka destekli çözümlerin ve araçların ortaya çıkması, daha fazla sayıda şirketin çok daha düşük maliyetle ve daha kısa sürede Yapay Zekadan yararlanabileceği anlamına gelir.
Yapay zekayı makine öğrenimi ile eğitmek çAlright büyük miktarda kaynak tüketir. Derin öğrenme teknolojilerinin çalışması için yüksek bir işlem gücü eşiği esastır.
Derin öğrenme sinir ağları, yapay zeka teknolojilerinin temelini oluşturur. Bu ağlar, insan beyninde gerçekleşen işleme sürecini taklit eder. Bir beyin, bilgiyi işlemek ve analiz etmek için birlikte çalışan milyonlarca nöron içerir.
1957 read more ve 1974 yılları arasında bilgi işlem alanındaki gelişmeler bilgisayarların daha fazla veri depolamasına ve daha hızlı işlemesine olanak sağladı. Bu dönemde bilim adamları makine öğrenimi (ML) algoritmalarını daha da geliştirdiler.
Tahmine dayalı bakım, işletmelerin olası sorunları ortaya çıkmadan önce ele almalarına olanak tanır ve bu da kesinti süresini azaltır ve aksaklıkları önler.
Akıllı belge işleme (IDP), yapılandırılmamış belge formatlarını kullanılabilir verilere dönüştürür. Örneğin e-postalar, görüntüler ve PDF'ler gibi iş belgelerini yapılandırılmış bilgilere dönüştürür.
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.
Her ne kadar şirketiniz istisna olabilse de pek çok şirket yapay zekâ özelliklerini en yüksek düzeye çıkarabilecek ekosistem türünü ve çözümleri geliştirmek için gereken şirket içi yeteneğe ve uzmanlığa sahip değildir.
Yapay Zeka destekli çözümlerin ve araçların ortaya çıkması, daha fazla sayıda şirketin çok daha düşük maliyetle ve daha kısa sürede Yapay Zekadan yararlanabileceği anlamına gelir.
Yapay zeka, büyük hacimli verileri herhangi bir insana kıyasla çAlright daha hızlı bir şekilde analiz etmek için makine öğrenimini kullanabilir.