{"id":1008582,"date":"2023-10-24T14:00:00","date_gmt":"2023-10-24T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/veriye-dayali-yapay-zeka-nedir-riskler-ve-ornekler\/"},"modified":"2025-02-13T01:41:03","modified_gmt":"2025-02-13T08:41:03","slug":"veriye-dayali-yapay-zeka-nedir-riskler-ve-ornekler","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/tr\/veriye-dayali-yapay-zeka-nedir-riskler-ve-ornekler\/","title":{"rendered":"Veriye Dayal\u0131 Yapay Zeka: Nedir, Riskler ve \u00d6rnekler"},"content":{"rendered":"\n

Google’da arama yapmaktan sosyal medyada gezinmeye kadar internette ge\u00e7irdi\u011finiz her an\u0131n veriye a\u00e7 yapay zeka algoritmalar\u0131n\u0131 besledi\u011fini d\u00fc\u015f\u00fcnmek b\u00fcy\u00fcleyici. Ger\u00e7ekten de, veri odakl\u0131 yapay zekan\u0131n h\u0131zl\u0131 b\u00fcy\u00fcmesi, sa\u011fl\u0131ktan finansa kadar \u00e7ok say\u0131da sekt\u00f6r\u00fcn merkezine yerle\u015fti ve bilgiyi anlama, karar verme ve de\u011fer yaratma \u015feklimizde devrim yaratt\u0131. <\/p>\n\n

Basit ama derin bir kavram, veri odakl\u0131 YZ’deki bu art\u0131\u015f\u0131 k\u00f6r\u00fckl\u00fcyor: veri, YZ’nin can damar\u0131d\u0131r. Bu algoritmalar ne kadar \u00e7ok veri t\u00fcketirse, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00e7\u00f6z\u00fcmleri anlama, tahmin etme ve sunma konusunda o kadar yetkin hale gelirler. Ancak bu vaadin alt\u0131nda, etik kayg\u0131lardan veri kalitesi ve gizlilik sorular\u0131na kadar karma\u015f\u0131k bir zorluklar d\u00fcnyas\u0131 yat\u0131yor. <\/p>\n\n

Bu makalede, ne oldu\u011funu, risklerini ve \u00e7e\u015fitli sekt\u00f6rleri nas\u0131l d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc inceleyerek yapay zekan\u0131n inceliklerini ara\u015ft\u0131raca\u011f\u0131z. Ayr\u0131ca model odakl\u0131 yapay zeka ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131racak, art\u0131lar\u0131n\u0131 ve eksilerini tartacak ve hatta yapay zeka odakl\u0131 bu \u00e7a\u011fda QuestionPro’nun Ara\u015ft\u0131rma Paketinin g\u00fcc\u00fcnden nas\u0131l yararlanabilece\u011fimizi g\u00f6rece\u011fiz. <\/p>\n\n

Veri Odakl\u0131 Yapay Zeka Nedir?<\/h2>\n\n

Veri odakl\u0131 yapay zeka tek bir \u015feyle ilgilidir: verilerden \u00f6\u011frenme. Bu, b\u00fcy\u00fck hacimli verilere dayanarak kararlar, tahminler veya \u00f6neriler yapan yapay zeka modelleri geli\u015ftirme uygulamas\u0131d\u0131r. Algoritmalar\u0131n a\u00e7\u0131k\u00e7a programland\u0131\u011f\u0131 geleneksel kural tabanl\u0131 sistemlerin aksine, veri odakl\u0131 yapay zeka, kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131 verilerden kal\u0131plar\u0131, ili\u015fkileri ve davran\u0131\u015flar\u0131 \u00f6\u011frenmede ba\u015far\u0131l\u0131d\u0131r. <\/p>\n\n

Netflix’inki gibi, ge\u00e7mi\u015f izleme al\u0131\u015fkanl\u0131klar\u0131n\u0131zdan ve di\u011fer kullan\u0131c\u0131lar\u0131n al\u0131\u015fkanl\u0131klar\u0131ndan yararlanarak bir sonraki t\u0131k\u0131nmaya de\u011fer dizinizi \u00f6neren \u00f6neri motorlar\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn. Perde arkas\u0131nda, algoritmalar\u0131 tercihlerinizi anlamak i\u00e7in devasa veri k\u00fcmelerini analiz eder ve sonu\u00e7ta yay\u0131n deneyiminizi geli\u015ftirir. <\/p>\n\n

Veri Odakl\u0131 Yapay Zekan\u0131n Riskleri ve Azalt\u0131lmas\u0131<\/h2>\n\n

Veri odakl\u0131 yapay zek\u00e2n\u0131n h\u0131zl\u0131 y\u00fckseli\u015fi beraberinde riskleri de getiriyor. Bu algoritmalar geni\u015f veri k\u00fcmelerini i\u015fledik\u00e7e, gizlilik endi\u015feleri b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde ortaya \u00e7\u0131k\u0131yor. \u00d6rne\u011fin, kullan\u0131c\u0131 verilerini yanl\u0131\u015f kulland\u0131klar\u0131 i\u00e7in kendilerini s\u0131k s\u0131k s\u0131cak suda bulan sosyal medya platformlar\u0131n\u0131 ele alal\u0131m. \u015eeffafl\u0131k ve g\u00fc\u00e7l\u00fc gizlilik \u00f6nlemleri bu riskleri azaltmak i\u00e7in kritik \u00f6nem ta\u015f\u0131yor. <\/p>\n\n

Bir di\u011fer zorluk da veri kalitesidir. Eksik veya \u00f6nyarg\u0131l\u0131 veriler \u00fczerinde e\u011fitilen yapay zeka modelleri \u00f6nyarg\u0131lar\u0131 devam ettirebilir veya yanl\u0131\u015f sonu\u00e7lar \u00fcretebilir. YZ sistemlerini e\u011fitmek i\u00e7in kullan\u0131lan verilerin \u00e7e\u015fitli, temsili ve d\u00fczenli olarak denetlendi\u011finden emin olmak \u00e7ok \u00f6nemlidir. <\/p>\n\n

YZ’nin etik y\u00f6nleri giderek daha \u00f6nemli hale geliyor. YZ taraf\u0131ndan al\u0131nan kararlar\u0131n, i\u015fe al\u0131m s\u00fcre\u00e7lerinden t\u0131bbi te\u015fhislere kadar derin etkileri olabilir. YZ modellerinde adalet ve hesap verebilirli\u011fin sa\u011flanmas\u0131 son derece \u00f6nemlidir. <\/p>\n\n

Veri Odakl\u0131 Yapay Zeka \u00d6rnekleri<\/h2>\n\n

Yapay zeka g\u00fcn\u00fcm\u00fczde her yerde mevcut. Sa\u011fl\u0131k sekt\u00f6r\u00fcnde, hastal\u0131k te\u015fhisini ve ila\u00e7 ke\u015ffini d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcyor. Finans alan\u0131nda, yapay zeka algoritmalar\u0131 borsa verilerini analiz ederek al\u0131m sat\u0131m \u00f6ng\u00f6r\u00fcleri sa\u011fl\u0131yor. Tar\u0131mda bile, yapay zeka destekli hassas tar\u0131m, hava durumu, toprak ve ge\u00e7mi\u015f verilere dayal\u0131 olarak mahsul verimini optimize ediyor. <\/p>\n\n

Bir\u00e7ok ki\u015fide yank\u0131 uyand\u0131ran bir \u00f6rnek ses tan\u0131mad\u0131r. Siri ve Alexa gibi sesli asistanlar, etkile\u015fimleriniz taraf\u0131ndan \u00fcretilen verileri s\u00fcrekli olarak analiz ederek sesli komutlar\u0131n\u0131z\u0131 anlar ve yan\u0131tlar. Bu asistanlar zaman i\u00e7inde sizi daha iyi anlamak i\u00e7in \u00f6\u011frenip adapte olarak veri odakl\u0131 yapay zekan\u0131n g\u00fcc\u00fcn\u00fc ortaya koyuyor. <\/p>\n\n

Model Odakl\u0131 Yapay Zeka ve Veri Odakl\u0131 Yapay Zeka<\/h2>\n\n

Veri odakl\u0131 yapay zekan\u0131n aksine, model odakl\u0131 yapay zeka daha \u00e7ok \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f kurallara ve mant\u0131\u011fa dayan\u0131r. G\u00f6revler i\u00e7in gereken bilgiyi a\u00e7\u0131k\u00e7a kodlayan insan yap\u0131m\u0131 modellere dayan\u0131r. Bu modeller iyi performans g\u00f6stermek i\u00e7in \u00e7ok fazla veri gerektirmeyebilir, ancak uyarlanabilirlik ve genelleme yeteneklerinden yoksun olabilir. <\/p>\n\n

Model g\u00fcd\u00fcml\u00fc yapay zekan\u0131n tipik bir \u00f6rne\u011fi, kural tabanl\u0131 karar verme i\u00e7in finans gibi sekt\u00f6rlerde kullan\u0131lan geleneksel uzman sistemlerdir. \u00d6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f bir dizi kurala dayal\u0131 olarak \u00e7al\u0131\u015f\u0131rlar. <\/p>\n\n

Model g\u00fcd\u00fcml\u00fc ve veri g\u00fcd\u00fcml\u00fc yapay zeka aras\u0131ndaki se\u00e7im, \u00f6zel kullan\u0131m durumuna ve veri<\/a> kullan\u0131labilirli\u011fine ba\u011fl\u0131d\u0131r. \u0130lki, bol miktarda verinin mevcut oldu\u011fu ve karma\u015f\u0131k kal\u0131plar\u0131 ortaya \u00e7\u0131karmak i\u00e7in kullan\u0131labilece\u011fi senaryolarda parlar. <\/p>\n\n

Veriye Dayal\u0131 Yapay Zeka Art\u0131lar\u0131 ve Eksileri<\/h2>\n\n

Veriye dayal\u0131 yapay zekan\u0131n art\u0131lar\u0131 olduk\u00e7a ilgi \u00e7ekicidir: devasa ve karma\u015f\u0131k veri k\u00fcmelerinden i\u00e7g\u00f6r\u00fc<\/a> \u00e7\u0131karabilir, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6nerilerde bulunabilir ve de\u011fi\u015fen ko\u015fullara uyum sa\u011flayabilir. Bu yetenekler bir\u00e7ok alanda \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7m\u0131\u015ft\u0131r. <\/p>\n\n

Ancak, kapsaml\u0131 veri ihtiyac\u0131, gizlilikle ilgili endi\u015feler ve e\u011fitim verilerinde \u00f6nyarg\u0131 potansiyeli gibi dezavantajlar\u0131 da vard\u0131r. Baz\u0131 modellerin kara kutu niteli\u011fi de zorlay\u0131c\u0131 olabilir ve karar verme s\u00fcre\u00e7lerini a\u00e7\u0131klamay\u0131 zorla\u015ft\u0131r\u0131r. <\/p>\n\n

Art\u0131lar\u0131 <\/em><\/h3>\n\n
    \n
  1. Benzersiz \u0130\u00e7g\u00f6r\u00fcler<\/strong>: Veri odakl\u0131 yapay zeka modelleri, bir insan\u0131n fark etmesi imkans\u0131z olabilecek kal\u0131plar\u0131 ve e\u011filimleri ortaya \u00e7\u0131karmak i\u00e7in b\u00fcy\u00fck miktarda veriyi analiz edebilir. Bu yetenek, i\u015fletmelere m\u00fc\u015fteri davran\u0131\u015flar\u0131, pazar dinamikleri ve operasyonel verimlilik hakk\u0131nda bir i\u00e7g\u00f6r\u00fc madeni sa\u011flar. <\/li>\n\n\n\n
  2. Ki\u015fiselle\u015ftirme<\/strong>: E-ticaret, e\u011flence ve i\u00e7erik sunumu gibi sekt\u00f6rlerde, veri odakl\u0131 yapay zeka ki\u015fiselle\u015ftirme konusunda m\u00fckemmeldir. \u00d6nerileri, reklamlar\u0131 ve i\u00e7eri\u011fi tercihlerine, ge\u00e7mi\u015f davran\u0131\u015flar\u0131na ve demografik \u00f6zelliklerine g\u00f6re bireysel kullan\u0131c\u0131lara g\u00f6re uyarlayabilir. Bu ki\u015fisel dokunu\u015f, kullan\u0131c\u0131 deneyimini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde geli\u015ftirir. <\/li>\n\n\n\n
  3. \u00d6l\u00e7eklenebilirlik<\/strong>: Veri odakl\u0131 yapay zeka, veri hacmi ile \u00f6l\u00e7eklenebilir. Yapay zeka modelleri, daha fazla veri elde edildik\u00e7e \u00f6\u011frenmeye ve uyum sa\u011flamaya devam edebilir. Bu \u00f6l\u00e7eklenebilirlik, veri \u00fcretiminin katlanarak artt\u0131\u011f\u0131 bir d\u00fcnyada \u00e7ok \u00f6nemlidir. <\/li>\n\n\n\n
  4. Ger\u00e7ek Zamanl\u0131 Karar Verme<\/strong>: Veri odakl\u0131 yapay zeka, gelen veri ak\u0131\u015flar\u0131na dayal\u0131 olarak ger\u00e7ek zamanl\u0131 kararlar verebilir. Bu yetenek, h\u0131zl\u0131 kararlar\u0131n \u00f6nemli bir fark yaratabilece\u011fi doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k tespiti, otonom ara\u00e7lar ve sa\u011fl\u0131k izleme sistemleri gibi uygulamalarda hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r. <\/li>\n\n\n\n
  5. Tutarl\u0131l\u0131k<\/strong>: Yapay zeka modelleri tutarl\u0131d\u0131r ve yorulmadan veya hata yapmadan tekrarlayan g\u00f6revleri yerine getirebilir. Bu, \u00fcretimde kalite kontrol gibi hassasiyet ve g\u00fcvenilirlik gerektiren s\u00fcre\u00e7lerde de\u011ferlidir. <\/li>\n<\/ol>\n\n

    Eksiler <\/em><\/h3>\n\n
      \n
    1. Veri Kalitesi Ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131<\/strong>: Etkinli\u011fi, e\u011fitim verilerinin kalitesine ba\u011fl\u0131d\u0131r. Veriler yanl\u0131\u015f, eksik veya \u00f6nyarg\u0131l\u0131ysa, hatal\u0131 sonu\u00e7lara yol a\u00e7abilir. Veri kalitesinin sa\u011flanmas\u0131 \u00f6nemli bir zorluktur. <\/li>\n\n\n\n
    2. Gizlilik Endi\u015feleri<\/strong>: Veri a\u00e7l\u0131\u011f\u0131 \u00f6nemli gizlilik endi\u015felerini de beraberinde getiriyor. Ki\u015fisel bilgileri toplay\u0131p analiz ederken, kullan\u0131c\u0131 deneyimini geli\u015ftirmek ile gizlili\u011fe m\u00fcdahale etmek aras\u0131nda ince bir \u00e7izgi vard\u0131r. Bir denge kurmak \u00e7ok \u00f6nemlidir. <\/li>\n\n\n\n
    3. Etik Sorunlar<\/strong>: Veri odakl\u0131 YZ, e\u011fitim verilerinde mevcut olan \u00f6nyarg\u0131lar\u0131 istemeden de olsa devam ettirebilir. \u00d6rne\u011fin, ge\u00e7mi\u015f veriler cinsiyet veya \u0131rk \u00f6nyarg\u0131lar\u0131n\u0131 yans\u0131t\u0131yorsa, YZ modeli karar verme s\u00fcrecinde bu \u00f6nyarg\u0131lar\u0131 tekrarlayabilir. Bu durum \u00f6nemli etik sorular\u0131 g\u00fcndeme getirmektedir. <\/li>\n\n\n\n
    4. Kara Kutu Sorunu<\/strong>: Bir\u00e7ok model “kara kutu” olarak kabul edilir, yani kararlar\u0131na nas\u0131l ula\u015ft\u0131klar\u0131n\u0131 anlamak zordur. Bu \u015feffafl\u0131k eksikli\u011fi, \u00f6zellikle net karar gerek\u00e7eleri olan kritik uygulamalarda sorun yaratabilir. <\/li>\n\n\n\n
    5. Veri Miktar\u0131 ve Maliyeti<\/strong>: Yapay zeka modellerini e\u011fitmek genellikle b\u00fcy\u00fck miktarda veri gerektirir ve bu verilerin elde edilmesi ve i\u015flenmesi pahal\u0131 ve zaman al\u0131c\u0131 olabilir. Bu, daha k\u00fc\u00e7\u00fck i\u015fletmeler i\u00e7in bir giri\u015f engeli olabilir. <\/li>\n\n\n\n
    6. \u0130nsan Eme\u011fi<\/strong>: YZ bir\u00e7ok g\u00f6revi otomatikle\u015ftirebilse de, genellikle insan g\u00f6zetimi gerektirir. Bu insan eme\u011fi, verilerin temizlenmesini ve etiketlenmesini, model kararlar\u0131n\u0131n a\u00e7\u0131klanmas\u0131n\u0131 ve YZ’nin etik olarak \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flamay\u0131 i\u00e7erebilir. <\/li>\n<\/ol>\n\n

      Bu art\u0131lar\u0131 ve eksileri anlamak, potansiyel dezavantajlar\u0131n\u0131 azalt\u0131rken veri odakl\u0131 yapay zekan\u0131n g\u00fcc\u00fcnden yararlanmak isteyen i\u015fletmeler ve kurulu\u015flar i\u00e7in \u00e7ok \u00f6nemlidir. Anahtar, veri kalitesinin korunmas\u0131n\u0131, gizlili\u011fe sayg\u0131 g\u00f6sterilmesini ve \u00f6nyarg\u0131lar\u0131n aktif olarak ele al\u0131nmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan sorumlu ve etik YZ geli\u015ftirmede yatmaktad\u0131r. YZ ortam\u0131 geli\u015ftik\u00e7e, bu dengeyi kurmak giderek daha kritik hale gelecektir. <\/p>\n\n

      Veri Odakl\u0131 Yapay Zekan\u0131z i\u00e7in QuestionPro<\/h2>\n\n

      QuestionPro’nun ara\u015ft\u0131rma paketi, yapay zeka giri\u015fimlerinizle iyi bir \u015fekilde entegre olabilir. QuestionPro’nun kapsaml\u0131 anket ve ara\u015ft\u0131rma ara\u00e7lar\u0131ndan yararlanarak, YZ projeleriniz i\u00e7in gereken verileri verimli bir \u015fekilde toplayabilirsiniz. Platformumuzun analitik yetenekleri, verilerinizden de\u011ferli i\u00e7g\u00f6r\u00fcler elde etmenize yard\u0131mc\u0131 olabilir ve bu da onu veri odakl\u0131 yapay zeka \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131z i\u00e7in de\u011ferli bir yol arkada\u015f\u0131 haline getirir. <\/p>\n\n

      Ayr\u0131ca, QuestionPro ile toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131z geri bildirimler ve i\u00e7g\u00f6r\u00fcler, yapay zeka modellerine ince ayar yapmak ve do\u011frulamak i\u00e7in kullan\u0131labilir, b\u00f6ylece hedef kitlenizin ihtiya\u00e7 ve beklentileriyle uyumlu olmalar\u0131n\u0131 sa\u011flayabilirsiniz. QuestionPro’daki veri toplama ve analiz ara\u00e7lar\u0131n\u0131 birle\u015ftirmek, yapay zeka odakl\u0131 karar verme s\u00fcre\u00e7lerinizde de\u011ferli olabilir. <\/p>\n\n

      Sonu\u00e7<\/h2>\n\n

      Veri odakl\u0131 yapay zeka \u00e7a\u011f\u0131nda, algoritmalar\u0131n sekt\u00f6rleri d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme ve anlaml\u0131 i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sa\u011flama g\u00fcc\u00fc benzersizdir. Bununla birlikte, gizlilik endi\u015felerinden veri kalitesine ve etik hususlara kadar \u00f6nemli zorluklar da s\u00f6z konusudur. <\/p>\n\n

      Bu zorluklar\u0131 anlayarak ve QuestionPro gibi platformlar\u0131n yeteneklerinden yararlanarak, bu veri odakl\u0131 yolculu\u011fa daha sorumlu bir \u015fekilde \u00e7\u0131kabilir, YZ’nin ola\u011fan\u00fcst\u00fc potansiyelinin etik ve pratik y\u00f6nlerini korurken ger\u00e7ekle\u015ftirilmesini sa\u011flayabiliriz. Yapay zeka olarak veri<\/a> ve motor olarak yak\u0131tla, olas\u0131l\u0131klar s\u0131n\u0131rs\u0131zd\u0131r ve gelecek veri odakl\u0131d\u0131r. <\/p>\n\n

      <\/p>

      \n