yapay zeka mühendisliği ne demek?

Yapay Zeka Mühendisliği

Yapay Zeka Mühendisliği (YZ Mühendisliği), yapay zeka modellerini ve sistemlerini geliştirmek, dağıtmak ve sürdürmek için mühendislik prensiplerini ve uygulamalarını kullanan bir disiplindir. Temel amacı, YZ araştırmalarını somut, güvenilir ve ölçeklenebilir uygulamalara dönüştürmektir. Yazılım mühendisliği, veri bilimi ve sistem mühendisliği gibi alanlardan beslenir.

Temel Unsurlar:

• Veri Yönetimi: YZ modelleri büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar. Bu nedenle, veri toplama, temizleme, dönüştürme ve depolama süreçleri YZ Mühendisliğinin önemli bir parçasıdır. Veri Madenciliği kavramı bu noktada önemlidir.
• Model Geliştirme: İhtiyaçlara uygun YZ modellerinin tasarlanması, eğitilmesi ve değerlendirilmesi sürecidir. Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme algoritmaları sıklıkla kullanılır.
• Model Dağıtımı (Deployment): Eğitilmiş YZ modellerinin gerçek dünya uygulamalarında kullanılabilir hale getirilmesi işlemidir. Bulut platformları, API'ler ve gömülü sistemler gibi çeşitli dağıtım yöntemleri kullanılabilir.
• Model İzleme ve Bakım: YZ modellerinin performansını sürekli olarak izlemek, olası sorunları tespit etmek ve düzeltmek, modelin güncel kalmasını sağlamak için gereklidir. Modelin zamanla değişen verilere adapte olabilmesi için Yeniden Eğitim yapılması gerekebilir.
• Altyapı Yönetimi: YZ modellerinin geliştirilmesi, eğitilmesi ve dağıtılması için gerekli olan donanım ve yazılım altyapısının yönetimi YZ Mühendisliğinin kritik bir parçasıdır. GPU'lar, bulut bilişim kaynakları ve özel donanımlar bu kapsamda değerlendirilebilir.
• Test ve Güvenilirlik: YZ sistemlerinin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için kapsamlı test süreçleri uygulanır. Bu süreçler, modelin beklenen performansı gösterdiğinden ve istenmeyen sonuçlar üretmediğinden emin olmayı amaçlar.

Önemi:

• YZ projelerinin başarı oranını artırır.
• YZ modellerinin ölçeklenebilirliğini ve sürdürülebilirliğini sağlar.
• YZ sistemlerinin güvenilirliğini ve doğruluğunu artırır.
• YZ uygulamalarının geliştirme maliyetlerini düşürür.

Gelecek Trendleri:

• Otomatik Makine Öğrenmesi (AutoML): Model geliştirme sürecini otomatikleştiren araçlar ve teknikler.
• Uçta Yapay Zeka (Edge AI): YZ modellerinin cihazlar üzerinde çalıştırılması.
• Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI): YZ modellerinin kararlarını açıklayabilme yeteneği.
• Sorumlu Yapay Zeka: YZ sistemlerinin etik ve adil bir şekilde geliştirilmesi ve kullanılması.