1
00:00:08,300 --> 00:00:11,860
Adım Ale Flores ve Alexa'da
ürün müdürüyüm.

2
00:00:12,500 --> 00:00:15,220
Adım Dr. Chelsea Haupt. Allen Institute'da Yapay Zeka üzerinde çalışıyorum

3
00:00:15,360 --> 00:00:19,500
 ve yapay zeka destekli bir akademik arama motorunda çalışıyorum.

4
00:00:21,180 --> 00:00:26,020
Etrafınızda bilgisayarlar kararlar veriyor
ve bu kararlar günlük hayatınızı

5
00:00:26,020 --> 00:00:31,259
etkiliyor. İnternet araması yaptığınızda
veya haber akışınızda gezindiğinizde,

6
00:00:31,260 --> 00:00:34,360
bilgisayarlar ne gördüğünüze karar verir.

7
00:00:34,360 --> 00:00:39,060
Bilgisayarlar zaten yüzünüzü tanıyabilir ve sesinizi anlayabilir, yakında

8
00:00:39,060 --> 00:00:44,080
araba sürecek ve hastalıkları tespit edecekler, insanlardan bile daha iyi.

9
00:00:44,480 --> 00:00:46,900
Peki bunlardan biri nasıl mümkün olabilir?

10
00:00:47,520 --> 00:00:52,960
AI veya yapay zeka denen bir şey duymuş olabilirsiniz.

11
00:00:53,320 --> 00:00:56,780
Gerçek yapay zeka onlarca yıl uzaktadır.

12
00:00:57,200 --> 00:01:01,520
Ancak bugün burada Makine Öğrenimi adı verilen bir AI türü vardır.

13
00:01:01,520 --> 00:01:05,360
Bilmeden muhtemelen her gün etkileşime girdiğiniz bir AI türüdür.

14
00:01:05,360 --> 00:01:10,700
Dünyanın en büyük zorluklarından bazılarını çözmemize yardımcı olma fırsatı vardır.

15
00:01:12,660 --> 00:01:18,180
Makine öğrenimi, bilgisayarların kalıpları nasıl tanıdığı ve açıkça

16
00:01:18,180 --> 00:01:21,360
programlanmadan kararlar vermesidir.

17
00:01:21,820 --> 00:01:27,580
Bu kadar heyecan verici olan şey,
bir bilgisayarı programlamanın daha önce

18
00:01:27,580 --> 00:01:29,620
yaptığımızdan tamamen farklı bir yol olmasıdır.

19
00:01:31,340 --> 00:01:36,860
Makine öğrenimi ile, bir bilgisayarı adım adım programlamak yerine,

20
00:01:37,360 --> 00:01:43,760
tıpkı öğrendiğiniz gibi, deneme yanılma yoluyla ve çok fazla pratik yaparak öğrenmek için programlayabilirsiniz.

21
00:01:44,560 --> 00:01:48,880
Öğrenme deneyimden gelir ve bu makine öğrenimi için de geçerlidir.

22
00:01:49,280 --> 00:01:53,700
Bu durumda, "deneyim" çok fazla veri anlamına gelir.

23
00:01:54,500 --> 00:01:57,560
Makine öğrenimi her türlü veriyi alabilir:

24
00:01:57,560 --> 00:02:04,520
Görüntüler, videolar, ses veya metinler ve
bu verilerdeki kalıpları tanımaya başlar.

25
00:02:06,300 --> 00:02:11,120
Verilerdeki kalıpları tanımayı öğrendikten sonra, bu kalıplara dayalı tahminler

26
00:02:11,120 --> 00:02:12,980
yapmayı da öğrenebilir.

27
00:02:13,340 --> 00:02:18,420
Bir arabanın görüntüsü ile bir bisikletin görüntüsü arasındaki farkı fark etmek gibi.

28
00:02:20,600 --> 00:02:26,200
AI ve makine öğrenimi toplumda giderek daha büyük bir rol oynamaktadır

29
00:02:26,640 --> 00:02:29,000
ve tüm geleceklerimizi şekillendirmektedir.

30
00:02:29,000 --> 00:02:34,600
Bu yüzden, bazı uygulamalı deneyimlerle nasıl çalıştığını öğrenmek çok önemlidir.

31
00:02:35,000 --> 00:02:39,000
Kendi makine öğrenme modelinizi eğitme şansı elde etmek üzeresiniz.

32
00:02:40,940 --> 00:02:47,020
Unutmayın, AI herhangi bir araç gibidir: önce bilgiyi edinirsiniz, sonra gücü elde edersiniz!