Bir sinir ağı, her bir birimin arasına bilgi ileten, harici girişlere cevap vererek bilgiyi işleyen, birbirine bağlı birimlerden (nöronlar gibi) oluşan bir makine öğrenmesi türüdür. İşlem, bağlantıları bulmak ve tanımlanmamış verilerden anlam çıkarmak için verilerde çoklu geçişler gerektirir.
Derin öğrenme, birçok işlem birimi katmanına sahip büyük sinir ağları kullanır, hesaplama gücündeki ilerlemelerden ve büyük miktarlarda verideki karmaşık kalıpları öğrenmek için geliştirilmiş eğitim tekniklerinden faydalanır. Yaygın uygulamalar arasında görüntü ve konuşma tanıma bulunur.
Bilgisayarla görme, resimdeki veya videodakileri tanımak için görüntü tanıma ve derin öğrenmeye dayanır. Makineler görüntüleri işleyebiliyor, analiz edebiliyor ve anlayabiliyorsa, görüntüleri veya videoları gerçek zamanlı olarak yakalayabilir ve çevrelerini yorumlayabilir.
Bilişsel hesaplama, makinelerle doğal, insan benzeri bir etkileşim için çabalayan bir Yz alt alanıdır. Yz ve bilişsel bilgi işlem kullanarak, nihai amaç, bir makinenin görüntüleri ve konuşmayı yorumlama becerisiyle insan süreçlerini simüle etmesini sağlamaktır ve daha sonra cevap olarak tutarlı konuşur.
Uygulama işleme arayüzleri, mevcut ürünlere ve yazılım paketlerine Yz işlevselliği eklemeyi mümkün kılan taşınabilir kod paketleridir. Ev güvenlik sistemlerine görüntü tanıma yetenekleri ve verileri tanımlayan, başlıklar ve başlıklar oluşturan ya da verilerdeki ilginç kalıpları ve öngörüleri açıklayan soru-cevap yetenekleri ekleyebilirler.
Yapay zeka bankacılıkta insan çabalarının hızını, hassasiyetini ve etkinliğini artırır. Finansal kurumlarda, Yz teknikleri, hangi işlemlerin sahte olacağını belirlemek, hızlı ve doğru kredi puanlaması benimsemek ve manuel olarak yoğun veri yönetimi görevlerini otomatikleştirmek için kullanılabilir.
Yz, perakendecilikte kişiselleştirilmiş öneriler sunan ve satın alma seçeneklerini tüketiciyle tartışan sanal alışveriş yetenekleri sunar. Yz ile stok yönetimi ve saha düzenleme teknolojileri de geliştirilecektir.
Yapay zeka, sağlık hizmetinde; uygulamaları kişiselleştirilmiş tıp ve X-ışını okumaları sağlayabilir. Kişisel sağlık asistanları, yaşam koçu gibi davranarak, haplarınızı almanızı, egzersiz yapmanızı veya daha sağlıklı beslenmenizi hatırlatır.
Yz, imalat sektöründe ardışık verilerle kullanılan belirli bir derin öğrenme ağı türü olan tekrarlayan ağları kullanarak beklenen ekipmanı ve beklenen yükü tahmin etmeye bağlı olarak, fabrikadaki IoT verilerini analiz eder.
Özet olarak, Yz'nin amacı girdiye sebep olabilecek ve çıktıya açıklayabilecek bir yazılım sağlamaktır. Yz, yazılımla insan benzeri etkileşimler sağlayacak ve belirli görevler için karar desteği sunacak, ancak insanlar için bir yedek değil ve yakın zamanda olmayacak.