Yazarak Öğren,öğrenerek yaz.

      ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen bir yapay zeka modelidir. GPT, “Generative Pre-trained Transformer” kelimelerinin kısaltmasıdır ve dönüştürücü (transformer) mimarisini kullanarak doğal dil işleme (NLP) problemlerini çözmek için önceden eğitilmiş bir modeldir. İlk GPT modeli, 2018 yılında yayınlandı ve 117 milyon parametreye sahipti. Bu model, çeşitli doğal dil işleme görevleri için oldukça başarılı sonuçlar verdi. Daha sonra, 2019 yılında, GPT-2 adlı daha büyük bir model yayınlandı. Bu model, 1.5 milyar parametreye sahip olup, daha da gelişmiş bir doğal dil işleme yeteneği gösterdi. Ancak, GPT-2'nin yayınlanması, modelin potansiyel kötüye kullanımı nedeniyle bazı endişelere neden oldu ve OpenAI, modelin tamamını yayınlamak yerine sadece bir kısmını yayınlamayı tercih etti. Daha sonra, 2020 yılında, OpenAI, GPT-3 adlı yeni bir model yayınladı. Bu model, 175 milyar parametreye sahip olup, o zamana kadar yapılmış en büyük yapay zeka modeli olarak kaydedild...

Hiperotomasyon, insanlar tarafından tamamlanan görevleri otomatikleştirmek için yapay zeka (AI), makine öğreni mi  (ML) ve robotik süreç otomasyonu (RPA) gibi gelişmiş teknolojilerin kullanılmasını ifade eder. Hiperotomasyon yalnızca otomatikleştirilebilen görev ve süreçleri değil, aynı zamanda otomasyon düzeyini de ifade eder. Genellikle dijital dönüşümün bir sonraki ana aşaması olarak anılır. Hiperotomasyonun tamamen insanların yerini alması amaçlanmadığına dikkat etmek önemlidir. Aksine  amacı , otomasyon yoluyla, insanlar organizasyon için daha yüksek değere sahip olanlara odaklanmak için tekrarlayan ve düşük değerli görevlerden arındırmaktır .Otomasyon ve insan katılımı birlikte, kuruluşların operasyonel maliyetleri düşürü p  karlılığı artırırken üstün müşteri deneyimleri sağlamalarına yardımcı olur.İnsanları dijitalleşme sürecine dahil etme yeteneği, hiperotomasyonun önemli bir bileşenidir. İlk otomasyon teknolojileri dalgası büyük ölçüde robotik süreç otomasyonuna ...

Derin öğrenme, makinelerin dünyayı algılama ve anlamasına yönelik yapay   zekâ geliştirmede en popüler yaklaşımdır. B üyük miktarlarda etiketlenmiş eğitim verilerinden özellik saptama yapabilen sistemler   oluşturmak için ileri teknoloji, çok seviyeli “derin” sinir ağların kullanılması olan   Derin Öğrenme, önemli derecede yatırım ve araştırmanın yapıldığı bir alandır. Derin Öğrenme algoritmaları yapay sinir ağlarının (YSA) yapısal olarak daha karmaşık hali olarak düşünülebilir. YSA algoritmaları insandaki öğrenme işleyişinden hareketle geliştirilmiştir. Biyolojik sinir sisteminde bulunan nöronların birbirleri ile ilişki kurması gibi YSA sistemlerinde de nöron şeklinde tanımlanan yapılar birbirleri ile bağlantılı olacak şekilde modellenmişlerdir. Algoritmanın bu şekilde; öğrenme, hafızaya alma ve veriler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarma kapasitesine sahip olacağı düşünülmüştür . Derin Öğrenme algoritmalarının makine öğrenmesindeki var olan algoritma...

Yapay sinir ağları; beynin bir işlevi yerine getirme yönteminin matematiksel olarak modellenmesi ile tasarlanan sistemlerdir. Yapay sinir ağları, paralel dağıtılmış ağlar, bağlantılı ağlar, nuromorfik ağlar gibi adlarla da tanımlanmaktadır. Yapay sinir ağlarının ortaya çıkışından kısaca bahsetmem gerekirse; ilk yapay sinir ağı modeli 1943 yılında bir sinir hekimi olan Warren McCulloch ve bir matematikçi olan Walter Pitts tarafından “ Sinir Aktivitesinde Düşüncelere Ait Bir Mantıksal Hesap ( A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity )” başlıklı makale ile ortaya çıkarılmıştır. Öncelikle insanlarda bulunan sinir hücresinin yapısını ele alalım. Dentrites (Dendritler): Dendritler dışarıdan uyartıları alan ve hücre gövdesine ileten yapılardır. Dendritlerin çok sayıda olması, hücrelerin pek çok nörondan sinyal alma kapasitesini arttırır. Nucleus (Çekirdek): Akson boyunca işaretlerin periyodik olarak yeniden üretilmesini sağlayan yapılardır. Axon (Akson): Ak...