Türkçe dilinde AI & ML Haberle... Not

Türkçe dilinde AI & ML Haberleri

“AI & ML News” yapay zeka ve makine öğrenimine odaklanan teknolojik notlardan oluşan bir koleksiyondur. Yapay zeka ve makine öğrenimi alanındaki en son gelişmelerle ilgili güncel haberleri ve incelemeleri bir araya getirir. Akış, yeni algoritmalar, uygulamalar ve araştırmalar dahil olmak üzere çok çeşitli konuları kapsar. Sektör trendlerini ve yapay zeka ve makine öğreniminin ekonominin çeşitli sektörleri üzerindeki etkisini vurgular. Materyaller sinir ağları, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi alanlara değiniyor. Sağlık, finans ve diğer sektörlerdeki yapay zeka uygulamalarının örnekleri incelenmektedir. Yayınlar, hem uzmanların (geliştiriciler ve veri analistleri) hem de YZ teknolojilerinin geliştirilmesiyle ilgilenen herkesin ilgisini çekecektir. YZ etiği ve veri gizliliği konuları da ele alınmaktadır. Yayın, okuyucuları büyük şirketlerden gelecek vaat eden yeni girişimlere kadar YZ pazarındaki kilit oyuncularla tanıştırmaktadır. YZ sistem geliştirme araçları ve platformları hakkında bilgiler sunulmaktadır. “AI & ML News”, yapay zeka ve makine öğreniminin gelişimi hakkında objektif ve güncel bilgiler sağlamayı amaçlamaktadır.

Not Dizisi

CdXz5zHNQW_1XAuQPcNYE.jpeg
Makine öğrenimi dünyasına dalmaya hevesli misiniz, ancak matematik ve istatistik sizi biraz bunaltıyor mu? Merak etmeyin, yalnız değilsiniz! Birçok istekli veri bilimci bu konuları zor buluyor. İyi haber şu ki, sağlam bir temel oluşturmanıza yardımcı olabilecek çok sayıda ücretsiz çevrimiçi kurs var.Coursera:Andrew Ng'den Makine Öğrenimi: Bu efsanevi kurs size yalnızca makine öğrenimi kavramlarını tanıtmakla kalmaz, aynı zamanda güçlü bir matematiksel temele de sahiptir. Imperial College London'dan Makine Öğrenimi için Matematik: Matematiksel kavramlara derinlemesine dalmak istiyorsanız, bu kurs harika bir seçimdir.edX:Microsoft'tan Makine Öğrenimine Giriş: Bu kurs, makine öğrenimi temellerini gerekli matematiksel bilgiyle birleştiren dengeli bir yaklaşım sunar. Columbia Üniversitesi'nden Veri Biliminin Temelleri: Bu kurs, istatistik ve makine öğrenimi dahil olmak üzere veri bilimine daha geniş bir bakış açısı sunar. MIT OpenCourseWare:Algoritmalara Giriş: Kesinlikle makine öğrenimiyle ilgili olmasa da, bu kurs makine öğrenimi kavramlarını anlamak için gerekli olan algoritmalar ve veri yapıları konusunda güçlü bir temel oluşturur. Olasılık ve Rastgele Değişkenler: Birçok makine öğrenimi algoritmasını anlamak için olasılık teorisine derinlemesine dalmak çok önemlidir.Khan Academy:Lineer Cebir: Makine öğreniminde temel bir konu olan lineer cebiri öğrenmek için kapsamlı bir kaynak.Kalkülüs: Bir başka temel matematiksel kavram olan kalkülüs, Khan Academy'de ayrıntılı olarak ele alınmaktadır.İstatistik ve Olasılık: İstatistik ve olasılık hakkında sağlam bir anlayış, veri analizi ve makine öğrenimi için çok önemlidir.Unutmayın: Bu kurslar değerli kaynaklar sunarken, bu konularda ustalaşmanın anahtarı tutarlı pratik ve uygulamalı deneyimdir. Temellerle başlayın ve kendinize güveniniz arttıkça karmaşıklığı kademeli olarak artırın. Özen ve doğru kaynaklarla, yetenekli bir makine öğrenimi uygulayıcısı olma yolunda ilerleyeceksiniz.Mutlu öğrenmeler!
2024 yılında, Avrupa Yapay Zeka sektörü, Ağustos itibariyle 100 milyon doları aşan 14 yatırımla risk sermayesi finansmanında önemli bir direnç gösterdi. Bu, yeni başlayanlar için finansmanın sağlanmasının zor olduğu genel zorlu durumla tezat oluşturuyor. Özellikle Yapay Zeka, Yapay Zeka teknolojilerini geliştirmeyle ilişkili yüksek maliyetler ve yetenekler için yoğun rekabetin yönlendirmesiyle güçlü bir yatırım alanı olarak öne çıktı.Bu yıl Avrupa'daki en iyi Yapay Zeka anlaşmalarından öne çıkan önemli noktalar şunları içerir:- Wayve: Cambridge merkezli bu yeni başlayan şirket, otonom sürüş teknolojisini geliştirmek için 1,05 milyar dolar topladı ve Avrupa'da bir Yapay Zeka şirketi için en büyük tekli finansman turunu işaret etti. Wayve, araç üretmek yerine Yapay Zeka teknolojisini araç üreticilerine satmaya odaklanıyor. - Mistral: Büyük dil modelleri oluşturmada önemli bir oyuncu olan Mistral, 431 milyon dolar ve 650 milyon dolarlık iki önemli finansman turu yoluyla 1 milyar doların üzerinde bir fon topladı. Şirket, kuruluşlara ve geliştiricilere hitap eden açık kaynaklı teknolojiyi vurguluyor. - Helsing: Savunma uygulamaları için Yapay Zeka'ya odaklanan bu Alman yeni başlayan şirket, 484 milyon dolar sağladı. Teknolojisi, özellikle Avrupa'daki jeopolitik gerilimler ışığında savunma sistemlerini ve yeteneklerini geliştirmeyi amaçlıyor. - Poolside: Yazılım geliştiricilerini hedefleyen Poolside, yazılım geliştirme süreçlerini kolaylaştıran Yapay Zeka araçları geliştirmek için 400 milyon dolar topladı. - DeepL: Yapay Zeka destekli çeviri hizmetleriyle tanınan DeepL, yaklaşık 100.000 işletme müşterisiyle B2B pazarına odaklanarak 320 milyon dolar topladı. - H: Eski adıyla Holistic AI olan bu yeni başlayan şirket, görev otomasyonu ve karar verme için Yapay Zeka ajanları geliştirmeyi amaçlayan bir tohum turunda 220 milyon dolar topladı. - Flo Health: Londra merkezli kadın sağlığı uygulaması, 200 milyon dolar topladı ve 1 milyar doların üzerinde bir değerlemeye ulaşan ilk tamamen dijital sağlık uygulaması oldu. - Pigment: Kurumsal kaynak planlama çözümleri sunan bu Parisli yeni başlayan şirket, tekliflerine Yapay Zeka entegre ederek 145 milyon dolar topladı.Genel olarak, Avrupa Yapay Zeka manzarası, önemli finansman turları ve Paris gibi şehirlerin Yapay Zeka gelişimi için önemli merkezler olarak ortaya çıkmasıyla, temel teknolojilere odaklanma ile karakterize edilir.
CdXz5zHNQW_1dHclHl6ue.jpeg
Genel BakışSubstack'teki ML mühendisi olarak, ürün tekliflerimizi geliştirmek üzere son teknoloji makine öğrenimi çözümlerini geliştirme ve uygulamada kritik bir rol oynayacaksınız. Makine öğrenimi modellerini kod tabanımıza taşımak ve ürünlerimize sorunsuz bir şekilde entegre etmek için yazılım mühendisleri ve veri bilimcilerle yakın iş birliği yapan dinamik bir ekibin parçası olacaksınız. Bu rol, teknoloji yığınımızın geleceğini şekillendirmek ve önemli bir etki yaratmak için heyecan verici bir fırsat sunmaktadır.Substack'in tazminat paketi, piyasa rekabetçi bir maaş, tüm tam zamanlı roller için hisse senedi ve olağanüstü yardımlar içerir. Bu rol için nakit maaş aralığımız 185.000 - 240.000 ABD dolarıdır. Son teklif miktarları, adayın deneyimi ve uzmanlığı da dahil olmak üzere çeşitli faktörlere göre belirlenir ve yukarıda listelenen miktarlardan farklılık gösterebilir.Sorumluluklar- ML benimseme ve ML araçları ve tekniklerinin entegrasyonu hakkında Substack'in düşüncesini yönlendirin - Ürün yol haritamızla uyumlu makine öğrenimi fırsatlarını belirlemek ve tanımlamak için işlevler arası ekiplerle iş birliği yapın - Python ve popüler ML çerçevelerini kullanarak makine öğrenimi modelleri geliştirin, eğitin ve konuşlandırın - Substack'in ML işlevselliğini ürününe ve iş akışlarına dahil etme becerisini hızlandırmak için hazır ML araçlarını ve sistemlerini kullanın - Makine öğrenimi modellerini ve boru hatlarını ana JavaScript / TypeScript uygulamalarımıza entegre edin - Performans, ölçeklenebilirlik ve verimlilik için ML modellerini optimize edin ve ince ayar yapın - Veri ön işleme, özellik mühendisliği ve model eğitimi için veri boru hatları tasarlayın ve uygulayın - Entegre ürün deneyimlerini ve dahili araçları devreye alın ve sahip olunGereksinimler- Veri ve ML sistemleri ile ilgili 7+ yıllık ilgili deneyim - Python'da güçlü programlama becerileri ve makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan Python kütüphaneleri (örneğin Transformers ve Tensorflow) ile deneyim - Makine öğrenimi algoritmaları, derin öğrenme ve istatistiksel modelleme hakkında sağlam anlayış - Bağımsız ve özerk. Mikro yönetim yapmak için çok küçüğüz ve şirketteki her kişinin işine sahip çıkmasını ve liderlik edebilmesini bekliyoruz. - Üretim sistemlerinde çalışırken kendinizi ve başkalarını yüksek bir standarda tutun. - Ekibinize kendi benzersiz deneyiminizi ve geçmişinizi getirirken çeşitli paydaşlarla iş birliğinden keyif alınSahip Olunması Güzel Olan- Makine öğrenimi modellerinin kod tabanımıza sorunsuz bir şekilde entegre edilmesi için Node.js ve JavaScript'te yetkinlik - Bulut platformları (örneğin AWS veya Modal) ile aşinalık - Ölçekte tüketici web uygulamalarıyla deneyimSubstack, eşit fırsat işverenidir. Tüm başvurular, ırk, renk, din, cinsiyet (hamilelik, cinsel yönelim, cinsiyet kimliği veya transseksüel durumu dahil), yaş, ulusal köken, gazi veya engelli statüsüne bakılmaksızın istihdam için dikkate alınacaktır. Bağımsız ifadeyi mümkün kılma ve yaratıcılar için daha iyi bir iş modeli oluşturma konusunda tutkulu kişiler arıyoruz. Reklam modellerinden kurtulduğunda medyanın, toplulukların ve içeriğin ne hale gelebileceğini görmek istiyorsanız ve katkıda bulunacak beceri ve deneyime sahipseniz, sizinle tanışmayı çok isteriz.
Google'ın yapay zeka araştırma bölümü olan DeepMind'da yaklaşık 200 çalışan, şirketin askeri kuruluşlarla olan sözleşmelerinin feshedilmesi için şirketi teşvik eden bir mektup imzaladı.16 Mayıs tarihli mektup TIME tarafından açıklandı ve kuruluş içinde yapay zeka teknolojisinin dijital savaşta kullanılmasının etik sonuçlarına dair artan endişeleri vurguladı.İmzacılar, DeepMind'ın iş gücünün yaklaşık %5'ini temsil ediyor ve şirketin İsrail ordusuna Nimbus Projesi kapsamında yapay zeka ve bulut bilgi işlem hizmetleri tedarik etme sözleşmelerine dikkat çekiyor.Google çalışanları, yapay zekalarının savaşta kullanılmasından endişe duyuyor.Çalışanlar, Google'ın kendi yapay zeka prensiplerini ihlal ettiğini öne sürüyor. Bu prensipler, şirketin "genel zarara" neden olan veya silahlanma ve gözetlemeye katkıda bulunan yapay zeka uygulamalarını takip etmeyeceğini belirtiyor.Mektup, herhangi bir özel jeopolitik çatışmadan bahsetmekten kaçınmasına rağmen, İsrail ordusunun operasyonlarında gözetim ve hedefleme için yapay zeka kullandığına dair iddiaları içeren raporlara bağlantı veriyor.DeepMind, geçmişte teknolojisini askeri amaçlarla kullanmamaya yönelik bir politika sürdürdü, ancak işletme 2014'teki satın alınmasından bu yana Google'ın daha geniş operasyonlarına giderek daha da yakınlaşarak askeri sözleşmelerle daha yakın bağlar kurdu.Mektupta yer alan, DeepMind'ın askeri müşteriler tarafından kullanılan teknolojisinin gözden geçirilmesi ve yeni bir yönetim kurulunun kurulması gibi taleplere rağmen, Google herhangi bir kesin işlem yapmadı. TechRadar Pro, çalışanlardan gelen dahili mektup hakkında yorumda bulunması için şirketten açıklama istedi, ancak hemen yanıt almadık.Mektubun imzacılarından biri, Google'ın şikayetine verdiği yanıttan memnun olmadığını TIME'a belirterek, şirketin Nimbus Projesi hakkındaki açıklamasının "o kadar belirsiz ki gerçekte ne anlama geldiğini bilmiyoruz" dedi.
CdXz5zHNQW_dufSnWtrrX.jpeg
Otomasyon, satış, pazarlama ve müşteri hizmetleri ekiplerinin tekrarlanan görevlerini kolaylaştırmalarına yardımcı olarak uzun süredir CRM sistemlerinin temel taşı olmuştur. Ancak yapay zekanın (AI) entegrasyonu, potansiyel müşteri yönetimi, tahmine dayalı analizler ve müşteri hizmetleri gibi süreçlerde devrim yaratmak suretiyle CRM olanaklarını önemli ölçüde artırmıştır. Salesforce'un Einstein'ı gibi CRM'deki yapay zeka araçları, potansiyel müşteri dönüşümlerini tahmin etmek üzere büyük hacimli verileri analiz ederek satış ekiplerinin yüksek potansiyele sahip potansiyel müşterilere odaklanmalarını sağlar. Yapay zeka ile çalışan sohbet robotları, hızlı ve kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlayarak ve gerektiğinde karmaşık durumları insan temsilcilere yönlendirerek müşteri hizmetlerini iyileştirir. Ayrıca yapay zeka, müşteri davranışını analiz ederek ve ayrıntılı alıcı kişiler oluşturarak işletmelerin hedef kitlelerini daha iyi anlamalarına yardımcı olur. Geçmiş ve gerçek zamanlı verileri analiz ederek satış sonuçlarını tahmin edebilen ve trendleri belirleyebilen yapay zeka sayesinde satış tahminleri de iyileştirilmiştir. Yapay zeka ile otomasyonu geliştirerek CRM sistemleri artık görevlerin bağlamsal olarak daha bilinçli ve verimli bir şekilde otomatikleştirilmesini sağlayarak nihai olarak verimliliği artırmaktadır. Bu gelişmelere rağmen, CRM'de yapay zekanın başarılı bir şekilde uygulanması için insan uzmanlığı hala çok önemlidir ve bu da yetenek geliştirme ve yeni yetenekleri işe alma ihtiyacını vurgulamaktadır.
CdXz5zHNQW_GEQ4HPEs5i.jpeg
CdXz5zHNQW_LL4HTs3TLM.jpeg
CdXz5zHNQW_dLgS4NZnT9.jpeg
AI21 Labs, Google Cloud'un Vertex AI Model Garden'da herkesin erişimine açık bir önizleme olarak sunulan Jamba 1.5 Model Family'yi tanıttı. Aile iki model içeriyor: Müşteri desteği ve metin oluşturma gibi verimli ve hafif görevler için tasarlanan Jamba 1.5 Mini ve finansal analizler gibi gelişmiş çıkarım görevlerinde üstün performans gösteren Jamba 1.5 Large. Her iki modelde 256K bağlam penceresi bulunur ve verimli işleme ve fonksiyon çağırma, Retrieval-Augmented Generation (RAG) optimizasyonları ve yapılandırılmış JSON çıktısı gibi gelişmiş geliştirici özellikleri sunan Mamba-Transformer mimarisini kullanır.Bu modeller, özellikle müşteri hizmetleri, finansal analizler ve içerik oluşturma gibi alanlardaki kurumsal uygulamalara göre uyarlanmıştır. Örneğin, uzun belgeleri özetleyebilirler, finansal verilerden bilgiler çıkarabilirler ve yüksek kaliteli içerik oluşturabilirler. Jamba 1.5 modelleri, kurumsal kullanıcılara ihtiyaçlarını en iyi karşılayan çözümler oluşturma olanağı tanıyan açık ve esnek bir yapay zeka ekosistemine yönelik Google Cloud'un daha geniş çaptaki kararlılığının bir parçasıdır.Vertex AI'da bulunan bu modeller, 150'den fazla model içeren platformun sunduklarını genişletir ve kullanıcıların projeleri için en iyi araçları seçmelerine olanak tanır. Vertex AI, bu modellerin kolay denenmesini, özelleştirilmesini ve dağıtılmasını destekleyerek optimize edilmiş performans, maliyet yönetimi ve güvenli dağıtım sağlar. Geliştiriciler bu modellere basit API çağrıları yoluyla erişebilir ve bunları sağlam güvenlik ve uyumluluk özellikleri sunan Google Cloud'un yönetilen altyapısını kullanarak dağıtabilir.Jamba 1.5 modelleriyle çalışmaya başlamak kolaydır, kullanıcılar modelleri doğrudan Vertex AI Model Garden'dan veya Google Cloud Marketplace'ten seçebilir ve etkinleştirebilir. Google Cloud, geliştiricilerin yapay zeka teknolojisindeki en son gelişmelere erişebilmelerini sağlayarak en son yapay zeka olanaklarını sunmak için AI21 Labs gibi ortaklarla işbirliği yapmaya devam etmektedir.
CdXz5zHNQW_kfrguXguxE.jpeg
Bu makale, özellikle belge çıkarma alanında karmaşık ofis görevlerini otomatikleştirmede üretici yapay zekanın (GenAI) evrimini ve etkisini ele almaktadır. Yazar, LinkedIn'de bir Makine Öğrenimi Mühendisi olarak yaşadığı deneyimi anlatıyor; burada farklı diller ve bölgelerdeki iş unvanlarını doğru bir şekilde yorumlamak zorlu bir görevdi. GPT-4 gibi büyük dil modelleri (LLM) sayesinde, özgeçmişleri anlamak ve standartlaştırmak gibi bir zamanlar zor olan görevler önemsiz hale geldi. GenAI'nın gerçek potansiyeli, küresel GSYİH'nın önemli bir bölümünü oluşturan bir görev olan belgelerden içgörü çıkarmayı içeren ofis çalışmalarının otomatikleştirilmesinde yatmaktadır. Örnekler arasında gider yönetimi, sağlık hizmetleri taleplerinin değerlendirilmesi ve kredi değerlendirmesi yer almaktadır. LLM'lerin bazı bağlamlarda halüsinasyon gördüğü bilinse de, belirli girdi belgelerine dayandıklarında metin hakkında çıkarım yapmada üstünlük göstermektedirler. LLM'ler kullanılarak başarılı belge çıkarma işleminin anahtarı, temiz metin dönüştürme ve tutarlı ve doğru çıktılar sağlayan sağlam bir şemadır. Yazar, karmaşık biçimlendirme ve açıklamaları ele almayı içeren doğru metin çıkarmanın önemini vurgulamaktadır. Temiz metin gösterimleri oluşturmak ve önceden tanımlanmış şemalara uymak için tasarlanmış bir SaaS çözümü olan Docupanda.io'yu oluşturma deneyimini paylaşmaktadır. Makale, bu şemaların tanımlanmasının çok önemli olduğunu ve yapay zekanın yinelemeli geri bildirim yoluyla bunları iyileştirmeye yardımcı olabileceğini vurgulamaktadır. Son olarak yazar, belge işlemeyi düzenlemek için LLM'lerin kullanımını keşfetmeyi teşvik ederek GenAI'nın gerçek "harika uygulamasının", belge tabanlı ofis çalışmalarını dönüştürme yeteneği olduğunu öne sürmektedir.
CdXz5zHNQW_gZEuCrmBfg.jpeg
Google Cloud, NVIDIA L4 GPU desteğini Cloud Run için tanıtıyor ve bu da geliştiricilerin gerçek zamanlı AI çıkarımını kolaylaştırıyor. Bu yükseltme, Google'ın Gemma ve Meta'nın Llama gibi açık generatif AI modellerini kullanan uygulamalar için özellikle yararlıdır. Ana özellikler arasında hızlı otomatik ölçeklendirme, ölçeklenebilirlik ve kullanıma göre ödeme fiyatlandırması bulunur, bu da değişen kullanıcı trafiğini ve maliyet optimizasyonunu yönetmek için Cloud Run'u ideal hale getirir.Bu yeni yetenekle, geliştiriciler, özelleştirilmiş sohbet botları ve belge özeti gibi hafif modeller için görevleri ya da görüntü tanıma ve 3D rendering gibi daha yoğun hesaplama gerektiren uygulamalar için deploy edebilirler. NVIDIA GPUs, AI çıkarım süreçlerini hızlandırarak düşük gecikme süresi ve verimli ölçeklendirme sunar, Cloud Run'un altyapısında bulunan karmaşıklıkları yönetir.Erken benimseyenler, L’Oreal ve Chaptr, GPU entegrasyonu için düşük başlangıç süreleri, ölçeklenebilirlik ve kullanım kolaylığı için övgüde bulunuyorlar. GPU desteği şu anda US-central1 bölgesinde mevcuttur ve yıl sonunda Avrupa ve Asya'da da genişletilmesi planlanıyor.Cloud Run'da NVIDIA GPUs ile bir hizmeti deploy etmek için, geliştiriciler, komut satırı veya Google Cloud konsolü aracılığıyla GPU gereksinimlerini belirtebilirler. Ayrıca, Cloud Run artık GPU ekli fonksiyonları da destekliyor, bu da olay tabanlı AI çıkarım görevlerini basitleştiriyor.