Veri Açıklaması Tarafından Desteklenen AI/ML Tabanlı Uygulamalar, Sektörler Arasında Müşteri Deneyimini Nasıl Yükseltiyor?

Salgın, küresel olarak şirketler için teknolojik, lojistik ve ekonomik zorluklar getirdi ve onları uyum sağlamak için çabaladı. Kaosun ortasında kuruluşlar, bağlantıda kalmak için Google Meet, Microsoft Teams ve Zoom gibi video konferans platformlarına yöneldi.

Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) gibi yeni nesil teknolojiler, sağlıktan eğitime kadar her şeyi üstlenmek için insan çabalarını destekledi. Benzer şekilde, işletmeler belirsiz endüstri değişimleri sırasında çevik kalmak için bu yeni nesil teknolojilere yöneldi.

Ayrıca AI/ML uygulamalarını şu veya bu şekilde kullanıyoruz. Güne akıllı telefonlarla başlarken otomatik olarak Yapay Zeka özelliklerini kullanırsınız. Parmak izi, iris veya yüz tanıma gibi biyometrik tanımlama yoluyla herhangi bir parola veya pin girmeden kilidi açılabilir. Ayrıca, AI tarafından kontrol edilen bir desen kullanarak akıllı telefon cihazının kilidini açma seçeneği de vardır.

Bundan sonra, YouTube gibi diğer uygulamaları açarsınız. Öneri sistemi, size en uygun içeriği sağlamak için AI kullanır. Web'de gezinirken aldığınız otomatik tamamlama özellikleri ve ilgili arama sonuçları, yapay zekaya dayalıdır.

Başka bir örnek verelim, birisine mesaj yazarken bir hata yaparsanız, hatalar birçok kez otomatik olarak düzeltilir; kime teşekkür edeceğinizi bilirsiniz. Ancak kullandığımız bu AI ve ML uygulamalarını bir şekilde neyin beslediğini merak ettiniz mi? Değilse, cevaplamak için buradayız. Veri Açıklaması, bu uygulamaları besleyen süreçtir.

Temel Bilgileri Temizleyin

AI/ML tabanlı uygulamaların verileri anlamlandırması için denetimli eğitim gerekir. Çevrelerindeki farklı şeyleri tespit etmelerine, tanımlamalarına ve sınıflandırmalarına yardımcı olan uygun şekilde etiketlenmiş veri kümeleri kullanılarak öğretilmelidirler. Bu nedenle, veri açıklaması, AI/ML modellerine beslenecek olan girdi veri kümelerine etiketler ve etiketler ekleme işlemidir.

Bir çocuğa ağacın ne olduğu öğretildiği gibi, akıllı modellere de ağacın ne olduğu öğretilmelidir. Bir ağacın ne olduğunu gösteren doğru şekilde etiketlenmiş veri kümeleriyle beslenmeleri gerekir. Ayrıca onlara neyin 'ağaç' olmadığını da öğretmelisiniz. Ancak akıllı modelin ağaç türlerini ayırt etmesini istiyorsanız, onlara farklı ağaç türlerinin ne olduğunu söylemeniz gerekir. O zaman yalnızca AI/ML modelinin neem ağacı mı yoksa köknar ağacı mı olduğunu sınıflandırması mümkündür.

Basit bir deyişle, AI ve ML, tıpkı insan beyninin yaptığı gibi örneklerle öğrenir. İster Doğal Dil İşleme (NLP) modeli, isterse bilgisayarla görü tabanlı model (CV) olsun, veri açıklamaları hepsini hızlandıran süreçtir. Doğru etiketlenmiş veri kümeleri, makine öğrenimi algoritmalarının tasarladıkları görevleri öğrenmesine, geliştirmesine ve verimli bir şekilde gerçekleştirmesine yardımcı olur.

AI harikaları

Farklı büyüklükteki işletmeler, muazzam bir potansiyele sahip olduğu için küresel olarak AI ve ML'yi benimsiyor. McKinsey Raporu: 2021'de Yapay Zekanın Durumu'nun anket bulguları şöyledir: “Yapay zekanın benimsenmesinin en yaygın olduğu işletme işlevleri hizmet operasyonları, ürün ve hizmet geliştirme ile pazarlama ve satıştır, ancak en popüler kullanım örnekleri bir dizi işlevi kapsar. ”

Farklı sektörlerdeki bazı harika AI ve ML uygulamalarının ve veri açıklamalarının bu uygulamaları nasıl beslediğinin bir listesi:

Sağlık hizmeti

Makine öğrenimi ile eşleştirilmiş yapay zeka, sağlık alanında birçok kullanım örneği bulur ve yapay zekanın sağlık sektörü için bir nimet olduğunu söylemek daha doğru olur. X-Ray, CT, MRI, Ultrason ve PET taramaları gibi tıbbi görüntüler, makine öğrenimi modelini eğitmek için doğru şekilde etiketlenir. Bu tıbbi açıklamalı veri kümeleri, akıllı modellerin önceki vakalardan öğrenmesine ve yeni etiketlenmemiş görüntüler hakkında tahminler yapmasına yardımcı olur. Bu, sağlık uzmanlarına enfeksiyon veya kanser gibi farklı hastalık türlerini teşhis etmede yardımcı olur. Genetik kodlar arasındaki bağlantı tespiti, daha hızlı ilaç keşfi ve diş görüntüleme, kemik kırığı tespiti de bu sayede mümkündür.

Perakende

Yapay zeka sanal olarak genişliyor ve perakende sektörü de bunun bir istisnası değil. Perakendeciler, işletim maliyetlerini artırmadan akıllı envanter yönetimi, otomatik depolar ve öznitelik madenciliği yoluyla verimliliği artırabilir. Perakendeciler, yüksek bir müşteri deneyimi sunmak için üretimden satış sonrası müşteri hizmetleri etkileşimlerine ve aradaki her şeye kadar ürün ve hizmet döngüleri boyunca yapay zekayı kullanır. Müşteriler, kendi kendine ödeme yapma, ürün önerileri aracılığıyla kişiselleştirilmiş alışveriş, görsel arama geliştirme vb. yoluyla büyük bir rahatlık yaşar. Bu aynı zamanda mevcut satışlarını da etkiler ve daha fazla kar sağlar.

E-ticaret

AI/ML, e-ticaret sektörünü önemli ölçüde etkiledi. Paydaşlar müşterilerini alışveriş alışkanlıklarına, tercih ettikleri ürünlere, kullanılan ödeme şekillerine vb. göre değerlendirerek daha iyi tanırlar.

İşletmeler ayrıca müşterileri için alışveriş önerilerini kişiselleştirebilir ve Doğal Dil İşlemcileri (NLP) modellerini kullanarak sahte yorumları tespit edebilir. Bu onların yıllık sonuçlarını iyileştirir ve yatırım getirisini artırır. Sohbet robotları, otomatikleştirilmiş müşteri hizmetleri, görsel ürün arama ve sesli arama özellikleri gibi tümü veri açıklamalarıyla desteklenen diğer gelişmiş özellikler de yüksek bir kullanıcı deneyimi sunmak için platformlarına entegre edilebilir.

finans

Finans sektöründeki liderler, müşteri kazanımını ve elde tutmayı iyileştirmek, gelir üretimini artırmak, müşteri ilişkilerini geliştirmek ve daha iyi risk yönetimi için Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi kullanır.

Sanal asistanlar veya yapay zeka destekli sohbet robotları, günün her saatinde çalışabilir ve tüketici sorgularıyla çok daha verimli bir şekilde ilgilenilmesine yardımcı olabilir. Ayrıca, akıllı görüşmelerle mevcut müşterilere ürünleri geliştirebilir ve çapraz satış yapabilir, birden fazla satın alma seçeneği sağlayabilir ve sonunda işletmeler için 7 gün 24 saat kullanılabilir satış kanalları oluşturabilirler.

Eğitim

Optik Karakter Tanıma (OCR), yapay zekanın gerçek dünyadaki şaşırtıcı uygulamalarından biridir. Okul/üniversite günlerinde MCQ cevap kağıtları bu cihazlar kullanılarak analiz edildi. Yapay sinir ağları gibi yeni nesil teknolojiler, dinamik bir deneyim sunar ve öğrencilerin okudukları şeyden keyif almalarına yardımcı olur.

Doğal Dil İşleme (NLP), makine öğreniminde bir başka açıklama harikasıdır. NLP tabanlı modelleri kullanarak öğrenciler ders materyallerini bir dilden diğerine kolayca çevirebilirler. Sonuç olarak, dil engeli ortadan kalkar ve konu konuları ve ders içerikleri, bunlardan büyük ölçüde yararlanabilecek çok çeşitli öğrenciler için kolayca erişilebilir hale gelir.

Son düşünceler

Veri açıklama süreciyle desteklenen AI/ML tabanlı uygulamalar, farklı endüstriler ve sektörlerde işletmelerde devrim yaratıyor. McKinsey Report: The State of AI in 2021'den elde edilen veriler bu ifadeyi iyi bir şekilde desteklemektedir. "2021 anketinden elde edilen bulgular, AI'nın benimsenmesinin istikrarlı yükselişini sürdürdüğünü gösteriyor: Tüm katılımcıların en az bir işlevde AI'nın benimsendiğini bildirenlerin oranı 2020'de yüzde 50 iken, bu oran yüzde 56'ya çıktı."

Dolayısıyla, bu yeni çağ devriminin bir parçası olmak için şirketlerin AI ve ML için veri desteğine ihtiyacı var. profesyonellere danışmak veya deneyimli şirketlerle işbirliği yapmak, sürekli olarak yüksek kaliteli etiketli veri kümeleri elde etmenize yardımcı olabilir. Öyleyse harekete geçmenin tam zamanı!