Yapay Zeka Belli Bir Alanda Öğrenebilir mi?

tabii, sabaha skynet yaparsın

Yapay zeka sizin elinizdeki veriyi kullanarak öğrenir. Hazır (ve herkese açık) modeller var, bu modelleri elinizdeki veriyle eğitebilirsiniz. Örneğin hava durumu tahmini için kullanılacak model ile makale yazdırmak için kullanılacak modeller tamamen farklı oluyor.

Elinizde ne kadar çok veri olursa o kadar düzgün sonuç elde edersiniz. Elinizdeki veri miktarını bilmiyorum ama güçlü GPU'lar ile GBlarca veriyi 1-2 günde işlemek mümkün.

Basit bir soru sormuştum ilgi alanınız değil sanırım hocam

kusura bakmayın, "bir anda öğrenilebilir mi" diye okumuşum. udemy'de ingilizce eğitim setlerini öneririm, bizimkiler hep çeviri veya akademik saçmalıklar

Merhaba aklıma bir şey takıldı

Misal yapay zekayı sadece bir konu üzerine eğitip ona göre veriler ile besleme yapsak ilerleyen zamanlar da istenilen sonucu verir mi ?

Yani ne kadar süre gerekiyor ortalama?

Teşekkürler.

Bu ne tur bir model egitmeye calistiginiza gore ve ne tur bir problem cozmek istediginize gore degiskenlik gosterecektir. Gunumuzde kullanilan modeller oncesinde yuksek miktarda veri ile egitilip public kullanima sunuluyorlar, biz genelde kendimiz bir problem cozmeye kalktigimizda bu sekilde bir modeli alip elimizdeki az miktarda veriyle modeli fine-tune ediyoruz. Bu islem genel veriyle egitilen modelin bizim istedigimiz sekilde sonuc vermesi icin ozellestirme yapmamizi sagliyor. Veri miktari tabii ki oldukca onemli fakat verinin nasil islendigi ve ne kadar anlamli oldugu da oldukca onemli faktorler, anlamsiz veri ne kadar cok olursa olsun bir ise yaramiyor.

Verinin anlamli oldugunu ve model kurabilecegimizi varsayarsak evet, model istediginiz sonucu vermek icin egitilebilir. Cok kompleks olmayan transformer tipindeki modeller cumle siniflandirma gibi problemler icin az miktarda veriyle bir kac saat egitildigi taktirde duzgun sonuc alabiliyorsunuz. Ancak model urun haline getirildigi zaman alacaginiz sonuclar verilen veriye gore degiskenlik gosterebilir, bu yuzden belirli araliklarla modelinizi yine egiterek bu degisikliklere uyumlu olmasini saglamalisiniz. `data drift` ve `conceptual drift` kavramlarini arastirabilirsiniz bunun icin.

Elinizdeki veri miktari kisitliysa egitim verisinin miktarini arttirmak icin `data augmentation` kavramina goz atabilirsiniz; yapay zeka modelleri ozunde matematiksel modellerdir, cumlede bir kelime yerine onun es anlamlisini kullanirsaniz model bunu yeni bir cumle olarak ele alir.