Kimola Bülten | Cognitive 3#: İlham Out, Yapay Zeka In!
Yapay zeka, makine öğrenimi ve Kimola Cognitive'deki yenilikleri derlediğimiz bültenimiz ile sizlerleyiz.
Bülten hakkında soru, görüş ve önerilerinizi Twitter'da @kimolacognitive'i etiketleyerek bizimle paylaşabilirsiniz.
Udemy yorumlarını edinin ve sınıflandırın!
Tüketici konuşmalarını Kimola Cognitive'in tarayıcı eklentisi ile elde edin ve Kimola Cognitive'in eğitim teknolojileri dünyası için oluşturduğu yeni makine öğrenim modeli ile sınıflandırarak analiz edin! Basit bir sürükle bırak ile tüketici görüşlerini otomatik sınıflandırabileceğiniz Kimola Cognitive'i deneyimlemek için bu linkten üye olabilirsiniz.
Yeni makine öğrenimi modelimiz hakkında:
Pandemi ile hızlanan dijitalleşme süreci ile birlikte son yıllarda çevrimiçi kurslarının sayısı oldukça arttı. Ayrıca teknolojinin gelişmesiyle birlikte yavaş yavaş sıralardan, dersliklerden ve binalardan ayrılan eğitim dünyası artık herkesin her an her şeye erişebildiği ve öğrenebildiği bir yer haline geldi. Doğal olarak eğitim dünyasındaki bu gelişmeler, çevrimiçi öğrenme platformlarının, kullanıcı yorumlarını analiz etmesini kaçınılmaz hale getirdi. İşte tam da bu nedenle, çevrimiçi derslere yapılan geri bildirimleri hızlı bir şekilde analiz etmek için bu model oluşturuldu. 🙌
Eğitim seti:
💎 Bu modelde; Udemy, Coursera gibi çevrimiçi eğitim platformlarındaki kullanıcı geri bildirimlerini sınıflandırmak için 5 etiket içeriği yapay zekaya öğretilmiştir. Kısacası verileriniz, basit bir sürükle-bırak yöntemiyle "eğitim süresi", "eğitmen", "içerik ve materyal", "açıklık ve bilgilendiricilik" ve "diğer" etiketleri ile sınıflandırılır.
💎 Veri analistlerimiz tarafından manuel olarak test edilen model, İngilizce dilinde %85 doğruluk oranına sahiptir.
İlham out, yapay zeka in!
Gösterişli performans ve kostümler ile Eurovision Şarkı Yarışması muhtemelen ekranlarımızı süsleyen en tuhaf şovlardan biri. Peki, makineler böyle benzersiz bir insan deneyimini anlayıp yaşatabilir mi? Cevap, tüm şarkıların yapay zeka tarafından yazıldığı Eurovision'dan ilham alan bir müzik yarışması AI Song Contest'te. 2020 yılından bu yana düzenlenen yarışmaya bu yıl 46 grup katıldı. Finale kalan 15 takım Belçika'nın Liege şehrinde karşı karşıya geldi. Yapay zeka tarafından hazırlanan şarkılar için gruplarda müzisyenlerin yanı sıra dünyanın her tarafından veri bilimciler ve yazılımcılar da yer aldı. Elbette, bu şarkıları üretmek için bir makineye ilham gelmesinini bekleyemeyiz. Yapay zeka tarafından üretilen iyi bir şarkı için bilim insanları ve müzisyenlerin aylarca süren çalışmalar sonucu makineye gerekli algoritmaları ve müzik fikirlerini öğretmesi gerekiyor.
Google, yazdığımız cümleleri 3D nesnelere dönüştüren bir yapay zeka geliştirdi.
Metinsel ifadeleri görsellere dönüştüren yapay zeka sayısı gittikçe artıyor. Özellikle geçtiğimiz günlerde herkesin erişimine açılan DALL-E başta olmak üzere, Midjourney, GauGAN2, Craiyon gibi pek çok farklı yapay zeka uygulaması kullanılarak sözcüklerimizle adeta resim yapmak ve dijital görseller oluşturmak gittikçe yaygın bir hale geldi. Son olarak Google, yazılan cümleleri üç boyutlu nesnelere dönüştüren yapay zeka Dreamfusion’ı tanıttı. Geçtiğimiz yıl Google, çeşitli nesneleri üç boyutlu olarak oluşturabilen yapay zeka Dream Fields’ı duyurmuştu. Dreamfusion ise; bu yapay zeka ile Google’ın görüntü modeli yapay zekası Imagen’in birleşimiyle ortaya çıktı. Söz konusu alanda yaşanan gelişmeler, hayallerin görsellere, videolara veya metinlere dönüşebilmesinin, insanlar tarafından ne kadar ilgi gördüğünü gözler önüne sermekte.
Metinleri videoya dönüştürebilen yapay zeka: Make-a-Video
Yapay zeka teknolojileri, yazılım başta olmak üzere sanat ve siber güvenlik gibi birçok farklı alanda karşımıza çıkıyor. Metinden görsel oluşturan yapay zeka sistemlerine alışmaya başlamışken Meta, bu alandaki bir sonraki adımı olan yapay zeka destekli video oluşturma platformu “Make-a-Video”yu duyurdu. Kullanıcılar, istedikleri senaryoyu yazıya dökerek Make-A-Video üzerinden çıktı alabilecek. Platformun kısa videolar oluşturmayabelirten şirket, Make-A-Video’nun makine öğrenmesi yöntemi ile geliştirildiğini açıkladı.
Yapay zeka görüntü kalitesini arttırıyor.
Dijital görüntüler, iki boyutlu bir çizgide sabit sayıda pikselden oluşur. AI süper çözünürlüğü, orijinal bir görüntüden, o görüntüyü bir şekilde iyileştirmek için makine öğrenimi (ML) algoritmalarını kullanır. Temel olarak teknoloji, görüntünün daha fazla ayrıntı sunabilen daha fazla pikselli bir sürümünü oluşturarak çözünürlüğü artırır. Örneğin birçok televizyon, bazen 4K veya ultra HD olarak adlandırılan 3840 x 2160 piksellik bir çözünürlük sağlayabilir. Ancak birçok TV sinyali yalnızca 1080p olarak da bilinen 1920 x 1080 piksel çözünülürlük ile yayınlanır. AI algoritmaları, 1080p sinyalindeki her pikseli dört piksellik bir çizgiye dönüştürerek görüntü kalitesini daha ayrıntılı hale getirir. Bu algoritmalar, önemli ayrıntıları toplamak için kameralara dayanan mühendislik, inşaat, cerrahi ve diğer uygulamalar için gerekli olabilecek daha yüksek çözünürlükler sağlar.
