Yapay Zeka Kullan覺m Alanlar覺 ve Uygulamalar覺na Derinlemesine BirBak覺

Veri bilimi ve Makine renmesi konular覺n覺n eksenindeki bir癟ok end羹stri ve i modelini deitirmesi, Yapay Zekaya duyulan ilginin artmas覺 sonucunu dourmaktad覺r. Bu yaz覺da yapay zekan覺n 100'den fazla kullan覺m alan覺n覺 (use-case) listelemeye 癟al覺aca覺z. Genileyen bir listenin yol g繹sterici olmas覺n覺 hedefliyoruz.

G繹rsel Kayna覺

∴ Bu yaz覺y覺 Fatih B羹lb羹l ile birlikte 癟eitli kaynaklardan derleyip g羹ncelleyerek yeniden yorumlad覺k!

Makine-襤nsan aras覺ndaki pazarl覺k s羹re癟lerine ilikin katk覺lar覺ndan dolay覺 Furkan Arslana, Tekstil ve Moda uygulamalar覺 ile ilgili katk覺lar覺ndan dolay覺 etin KOS襤FOLUna, G繹rsel ve Yaz覺l覺 Metin zetleme-Analiz uygulamalar覺 konular覺 ile destek veren Yavuz K繹me癟oluna teekk羹rler.

L羹tfen kullan覺m alanlar覺na ilikin katk覺lar覺n覺z覺 yorum olarak eklemekten 癟ekinmeyin! 儭 Keyifli okumalar儭

Google Arama 襤statistii

Veri bilimi, makine 繹renmesi, veri g繹rselletirme, yapay zeka ve derin 繹renme konular覺nda Google 羹zerinden yap覺lan aramalar覺n 20122017 aral覺覺nda y覺llara g繹re deiimini yukar覺daki tablodan izlemek m羹mk羹n. Grafikte g繹ze 癟arpan art覺 trendi, g羹n羹m羹zde daha da h覺zl覺 ekilde ilerlemektedir. T羹m end羹striyi etkilemesiyle devrim niteliinde olan yapay zekan覺n, geliimi s羹resince etkisi alt覺na ald覺覺 ve alaca覺 繹ng繹r羹len 癟al覺ma alanlar覺n覺 s覺ralamaya balayabiliriz. B繹ylece sizin 癟al覺ma alan覺n覺z da uygulamas覺 olup olamayaca覺na dair fikirler gelitirmenize olanak salayabileceimizi umuyoruz!

Yaz覺l覺, sesli, video ve fotoraf verilerinin yan覺 s覺ra sens繹r ve kredi kart覺 gibi donan覺mlardan toplanan veriler, siz y羹r羹rken cep telefonunuzun ad覺mlar覺n覺z覺 saymas覺 gibi bir癟ok veri toplama y繹ntemi ile yapay zeka uygulamalar覺n覺n gelimesine katk覺 salanmaktad覺r.

Ses tan覺ma, makine 癟evirisi, reklam ve tavsiye sistemleri, end羹striyel 羹r羹nlerin bak覺m kestirimleri, spor performanslar覺n覺n deerlendirilmesi, haritalama, rota oluturma, s羹r羹c羹s羹z ara癟lar, kanserli h羹cre tespiti, g繹k cisimlerinin kimyasal yap覺s覺n覺n analiz edilmesi, tarlalardaki bitkilerin sal覺k durumlar覺, sahtekarl覺k tespiti ve nesne ve kii tespit/takip sistemleri gibi 癟ok癟a uygulama alan覺ndan bahsedebiliriz. B繹ylece y羹zlerce konuya 癟繹z羹m sunulabilmesi harika!

呶iste sekt繹r bazl覺 oluturulmaya 癟al覺覺lm覺t覺r.

Tom Hanks Big Robot Templatedilediiniz gibi kullanabilirsiniz

B襤LG襤 TEKNOLOJ襤LER襤 (12)

1. G羹venlik 襤癟in Tahmini 襤stihbarat ve Analiz: Analistlerin yaklaan sald覺r覺lar覺 tahmin etmelerine ve engellemelerine yard覺mc覺 olmak i癟in bir kuruluun ya da 繹rg羹t羹n a覺ndaki davran覺sal verileri ve geni 癟apl覺 bir siber faaliyetle ilgili veri ak覺lar覺n覺 analiz eder. D覺 veri kaynaklar覺n覺n, k羹resel siber tehditleri izlemek ve zaman覺nda harekete ge癟mek i癟in bir araya getirilmesi ve Bilgi Teknolojileri (Information Technologies) altyap覺s覺n覺n salamlat覺r覺lmas覺 kay覺plar覺n en aza indirilmesi salar.

2. Bilgi Y繹netimi: Kurumsal bilgi y繹netimi, kurumsal verilerin g羹venli ve kolay bir ekilde depolanmas覺n覺 ve okunmas覺n覺 salayarak organizasyon haf覺zas覺n覺n olumas覺n覺 salar. Doru bireylerin doru verilerle 癟al覺mas覺na olanak tan覺yarak ortak 癟al覺may覺 artt覺rmay覺 hedefler ve bilgi y繹netimi platformlar覺 arac覺l覺覺yla organizasyon b羹t羹nl羹羹n羹n sorunsuz bir ekilde s羹rd羹r羹lmesine yard覺mc覺 olur.

3. Doal Dil 襤leme K羹t羹phanesi / SDK / API: Kullan覺m amac覺na 繹zel Doal Dil 襤leme (NLP) destekli sistemlerin h覺zl覺 ve uygun maliyetli bir ekilde oluturulmas覺 i癟in veya halihaz覺rda bulunan sistemlere NLP 繹zellikleri eklemek i癟in doal dil ileme kitapl覺klar覺, SDKlar, APIler kullan覺lmaktad覺r. Bu ekilde irket i癟in ekibin kullan覺lan ara癟larla ilgili deneyim ve bilgi kazanmalar覺yla birlikte gelitirme ve da覺t覺m yeteneklerinde de art覺 olmas覺 avantajlardan biridir!
(SDK: Software Development Kit, Yaz覺l覺m Gelitirme Kiti, API: Application Programming Interface, Uygulama Programlama Aray羹z羹, NLP: Natural Language Processing, Doal Dil 襤leme)

4. G繹r羹nt羹 Tan覺ma K羹t羹phanesi / SDK / API: zel g繹r羹nt羹 ileme sistemlerinin h覺zl覺 ve d羹羹k maliyetli bir ekilde oluturulmas覺 ve mevcut sistemlere g繹r羹nt羹 ileme yeteneklerinin eklenmesi i癟in g繹r羹nt羹 tan覺ma k羹t羹phaneleri, SDKlar覺, APIleri kullan覺lmaktad覺r.

5. G羹venli Haberleme: ok katmanl覺 gelimi ifreleme teknikleri ve k覺sa s羹rede yap覺lan deiiklikler ile e-postalar覺n, telefon g繹r羹melerinin ve dier aktif iletiim yollar覺n覺n korunmas覺 hedeflenir. irketler, sekt繹rel s覺rlar覺n覺 kurumsal h覺rs覺zl覺ktan korumak i癟in bu 癟al覺malara 繹nem vermektedir. T羹m bu ilemlerin g羹venli ve otomatik ekilde yap覺lmas覺 i癟in de yapay 繹renme y繹ntemlerine bavurulmaktad覺r.

Siber G羹venlik

6. Aldatmaca G羹venlii: Sald覺rganlara yem olarak aa tuzak varl覺klar覺n da覺t覺lmas覺 sayesinde, sald覺rganlar覺n yaratabilecekleri gelimi k繹t羹 ama癟l覺 yaz覺l覺m sald覺r覺lar覺 gibi potansiyel g羹venlik tehditlerinin tespit edilmesi, izlenmesi ve bertaraf edilmesi salan覺r. Sald覺rganlar覺 tuzaklarla megul ederek veri trafii g羹vende tutulur. Siber sald覺r覺lar覺n 癟eitli bi癟imlerine kar覺 siber g羹venlik yeteneklerinin s羹rekli gelitirilmesi gerekmektedir.

7. Otonom Siber G羹venlik Sistemleri: G羹venlik tehditlerine kar覺 an覺nda ve etkili bir ekilde cevap verebilmek i癟in 繹renme sistemlerinden yararlan覺lmaktad覺r ve bu sistemler g羹venlik analistlerinin 癟al覺malar覺n覺 kuvvetlendirmektedir. Siber G羹venlik Sistemlerinin otonom hale getirilmesi ile insan hatalar覺n覺n riski minimize edilmektedir. Yapay zeka destekli sistemler, standartlara uygunluun kontrol edilmesinde kullan覺labilmektedir.

8. Ak覺ll覺 G羹venlik Sistemleri: Yapay zeka destekli otonom g羹venlik sistemleri maksimum koruma salamak i癟in 7/24 癟al覺maktad覺rlar. evrenizdeki en k羹癟羹k anormallii bile tespit edebilen yapay g繹rme, an覺nda bildirim vererek acil m羹dahale prosed羹rlerini otomatik olarak aktifletirebilir.

9. Makine renmesi K羹t羹phanesi / SDK / API: Makine 繹renme k羹t羹phaneleri, SDKlar ve APIler 繹zel 繹renme sistemlerinin h覺zl覺ca ve d羹羹k maliyetlerle oluturulmas覺 veya mevcut sistemlere bu 繹renme yeteneklerinin eklenmesi i癟in kullan覺lmaktad覺r.

10. Derin renme K羹t羹phanesi / SDK / API: H覺zl覺ca ve uygun maliyetli olacak ekilde 繹zel 繹renme sistemleri oluturmak veya mevcut sistemlere 繹renme yetenekleri eklemek i癟in derin 繹renme k羹t羹phaneleri, SDKlar, APIler kullan覺lmaktad覺rlar.

11. Gelitirici Asistan覺: Gelitiricilerin web 羹zerindeki kodlama bilgisine ak覺ll覺ca erimelerine ve 繹nerilen kod 繹rneklerinden 繹renmelerine yard覺mc覺 olmak i癟in yapay zeka kullan覺lmaktad覺r. Bu ama癟la 羹retilen ak覺ll覺 癟繹z羹mler, 繹zel gelitirme g繹revleri i癟in en iyi uygulamalara bak覺labilmesine ve 繹zel 癟繹z羹mlerin haz覺rlanabilmesine imkan vermektedir. Gelitirici hatalar覺ndan olumu b羹y羹k bir ge癟mi ve en iyi uygulamalar sayesinde ger癟ek zamanl覺 geribildirim sunabilmektedir.

12. Yapay Zeka Dan覺manl覺覺: Makine 繹renmesi ve veri bilimi projeleri dahil olmak 羹zere kurum i癟i yapay zeka geliimini desteklemek i癟in dan覺manl覺k hizmetleri salar. Yapay zeka da覺t覺m覺ndan en fazla hangi birimlerin yararlanabileceini ortaya koyar. Yapay zeka, bir dan覺man taraf覺ndan salanan fikirden edinilen en iyi sonu癟lar i癟in harcamalar覺 uygun seviyeye getirir.


OPERASYONLAR ve OTOMASYON (8)

1. Robotik S羹re癟 Otomasyonu: Y覺llar harcanarak eski sistemlerin deitirilmesi yerine haftalar i癟inde s羹re癟lerin dijitalletirilmesi ger癟ekletirilebilmektedir. B繹ylece botlar, personelin talimatlar覺ndan ve eylemlerinden 繹rendikleri bilgiler sayesinde. eski sistemler 羹zerinde 癟al覺abilmektedir. H覺z覺n, hassasiyetin ve daha bir癟ok 繹zelliin artmas覺 verimlilik ile birlikte karl覺l覺k oran覺n覺 da art覺rmaktad覺r.

2. Bak覺m Tahmini: Operasyonlardaki aksakl覺klar覺 en aza indirgemek i癟in robotlar覺n ve dier makinelerin bak覺mlar覺n覺n 繹nceden tahmin edilmesini salar. Gelecekteki nakit ak覺覺n覺 etkileyebilecek fakt繹rleri tahmin etmek i癟in b羹y羹k veri analizinden yararlan覺r. Olas覺 fakt繹rler hakk覺nda bir fikir edinilmesiyle PP&E (M羹lkiyet/tesis ve ekipman) harcamalar覺n覺n optimizasyonu salanmaktad覺r.

Ak覺ll覺 Otomasyon ve Bak覺m Tahmini Sistemleri

3. retim Analizi: End羹striyel analiz sistemleri olarak da adland覺r覺lan bu sistemler, 羹retimden lojistie t羹m s羹recin analizine olanak tan覺r ve zamandan tasarruf edilmesini, maliyetlerin d羹羹r羹lmesini, verimliliin artmas覺n覺 salar. End羹stri etkinliinizi en uygun d羹zeyde tutar.

4. Envanter ve Tedarik Zinciri Optimizasyonu: Envanter ve tedarik zinciri optimizasyonunu bir 羹st seviyeye ta覺mak i癟in makine 繹renmesinden yararlan覺r. Farkl覺 m羹teri taleplerine g繹re olas覺 senaryolar覺 ortaya koyar. Stoklar覺n harcanmas覺n覺 azaltarak ve envanter ciro (devir) oranlar覺n覺 en 羹st d羹zeye 癟覺kararak deer zincirinde etki fakt繹r羹n羹n artmas覺n覺 salar.

5. Robotik: Fabrika katmanlar覺, programlanabilir ibirlik癟i botlar覺n tekrarlayan g繹revleri 羹stlenerek personellerin yan覺nda 癟al覺abilmeleriyle birlikte deiiyor. Gelimi robotlar yard覺m覺yla 羹retim veya lojistik gibi fiziksel s羹re癟ler otomatikletiriliyor ve t羹m 羹retim s羹recini merkeziletirilerek bal覺 sistemlerin say覺s覺n覺n art覺r覺lmas覺, insan hatalar覺na daha az maruz kal覺nmas覺n覺 sal覺yor.

6. 襤birlik癟i Robot: Cobots, insan 癟al覺anlar覺n davran覺lar覺n覺 taklit ederek 繹renen esnek robotlard覺r. Bu robotlar otomasyon i癟in esnek bir y繹ntem sunuyor olmas覺 ile beraber ve hala insan g繹zetimi gerektiren 癟繹z羹mler i癟in ak覺ll覺 m羹hendislik sistemlerini kullan覺yorlar.

7. Robotik S羹re癟 Otomasyonu Uygulamas覺: RSO 癟繹z羹mlerinin uygulanmas覺 癟aba gerektirir. Uygun s羹re癟lerin tan覺mlanmas覺 gerekmektedir ve kural tabanl覺 bir robot kullan覺lacaksa, bu robotun programlanmas覺 gerekir.

Amazon Go Ak覺ll覺 Al覺veri

8. Kasiyersiz deme: Kendi kendine 繹deme (Self-checkout), kasiyersiz veya otomatik 繹deme sistemleri gibi bir癟ok farkl覺 ekilde adland覺r覺lan bu sistemler, perakende sat覺 yapan firmalar覺n sistemleri olarak adland覺r覺l覺rlar. Perakende sat覺 yapan firmalar覺n, fiziksel maazalar覺nda kasiyere ihtiya癟 duymadan m羹terilerine hizmet vermelerini salar. Kullan覺c覺lar覺n 羹r羹nlerini taramas覺na ve 繹demesine olanak tan覺yan teknolojiler neredeyse on y覺ld覺r kullan覺lmakta olmas覺na kar覺n yapay zeka alan覺nda b羹y羹k ilerlemelere gerek duymam覺lard覺r. Ancak, g羹n羹m羹zde sat覺n al覺nan mallar覺 tan覺mlamak ve m羹terilerin 繹deyecekleri 羹creti otomatik olarak belirlemek i癟in gelimi sens繹rler ve yapay zeka taraf覺ndan desteklenen sistemler kullan覺ld覺覺n覺 g繹rmekteyiz.


OTOMOT襤V ve SRCSZ ARALAR (4)

Otonom Ara癟

1. S羹r羹c羹s羹z ara癟lar: Madencilikten 羹retime 癟eitli alanlarda kullan覺lan s羹r羹c羹s羹z otomobiller/ara癟lar ilemlerin verimliliini ve etkinliini artt覺rmaktad覺r. Bu ara癟lar, y羹ksek verimlilik i癟in 癟eitli ilere entegre edilmekte ve karma覺k g繹revlerde yapay zekan覺n g羹c羹nden yararlanmaktad覺rlar.

2. Ara癟lar覺n Siber G羹venlii: Ak覺ll覺 siber g羹venlik 癟繹z羹mleri otonom ara癟lar覺n ve dier ta覺tlar覺n g羹venli balant覺lar覺n覺 salamaktad覺rlar. 襤zinsiz kullan覺mlara kar覺 dayan覺kl覺 mekanizmalarla ak覺ll覺 sistemin g羹venlii garanti alt覺na al覺nmakta ve sald覺r覺lara kar覺 korunmaktad覺r.

3. G繹r羹 Sistemleri: G繹r羹 sistemleri, g繹r羹nt羹 alg覺lama ve ileme 繹zelliklerinin s羹r羹c羹s羹z ara癟lara entegre edilmesiyle olumaktad覺r. Bu sistemler var覺 noktas覺na yapay g繹rme sisteminin yard覺m覺yla ula覺lmas覺n覺 salamaktad覺r. Tabi ki yine yapay zeka uygulamalar覺 i癟inde pop羹ler konular覺n ba覺nda gelmektedir.

4. S羹r羹 Asistan覺: S羹r羹c羹 deneyimini iyiletirmek i癟in ak覺ll覺 癟繹z羹mlerin ve gerekli bileenlerin bir araya gelmesiyle olumaktad覺rlar. Y羹ksek s羹r羹 deneyimi i癟in yapay zeka destekli ara癟 alg覺lama 癟繹z羹mleri kullan覺lmaktad覺r.


SES-GRNT ve D襤ER VER襤LER(10)

1. Geo-Analiz Platformu: Tahminler i癟in uydu g繹r羹nt羹lerinin analizini salar. 襤 hedefleriniz i癟in uzamsal verileri kullan覺lmas覺 herhangi bir g繹rseldeki deiikliklerin yakalanmas覺 konusunda da yapay g繹rme modelleri kullan覺lmaktad覺r.

Uydu ve Farkl覺 Formatl覺 Harita G繹r羹nt羹leme Sistemleri

2. Konuma Analizi: Yapay zeka verilerin analizi i癟in sohbet aray羹zleri, doal dil ileme ara癟lar覺, ses analizleri ve daha fazlas覺 ile size yine yard覺mc覺 bir癟ok ara癟 sunuyor. Yorum ve 繹nerilerin otomatik analizi 繹nemli deerler yaratmaktad覺r. Bir癟ok uygulama alan覺na entgre edilerek kullan覺m alan覺 geniletilebilir.

3. Veri G繹rselletirme: Verilerinizi daha iyi bir analiz ve karar alma s羹reci i癟in g繹rselletirin! ou zaman problemlerin anla覺lmas覺, 癟繹z羹mlerin bulunabilmesi i癟in 繹nemli bir y繹ntemdir.

Veri G繹rselletirme

4. Ger癟ek Zamanl覺 Analiz: Zamana duyarl覺 kararlar覺n覺z i癟in Ger癟ek Zamanl覺 Analiz yapabilirsiniz. Zaman覺nda harekete ge癟mek bir癟ok uygulama i癟in kritik 繹nem ta覺maktad覺r. Bunun i癟in biraz g羹癟l羹 donan覺mlara ihtiyac覺n覺z olsa da al覺nacak sonu癟 ger癟ekten fark yarat覺r.

5. G繹r羹nt羹 Tan覺ma ve G繹rsel Analiz: Gelimi g繹r羹nt羹 ve video tan覺ma sistemleri ile g繹rsel verilerin analiz edilmesi ve bir癟ok farkl覺 uygulamada rahatl覺kla kullan覺lmas覺 繹zellikle derin 繹renme modelleri i癟in son derece pop羹ler bir 癟al覺ma alan覺d覺r. Anlaml覺 bilgiler, g繹r羹nt羹 ve videolar覺n veri y覺覺nlar覺ndan elde edilebilir.

Sens繹r ve G繹rsel Verilerle Tar覺m Uygulamalar覺
  • Tar覺m b繹lgelerinde multi ve hiper-spektral g繹r羹nt羹ler kullan覺larak bitki sal覺覺, sulama durumu, toprak analizi yapmak m羹mk羹nd羹r.
  • Uydu g繹r羹nt羹lerinden ehir planlama, ara癟 tespiti ve takibi gibi 癟al覺malar da 繹nemli 癟al覺ma alanlar覺ndand覺r.
  • TV programlar覺n覺n 繹zetlenmesi ve analiz edilmesi gibi bir 癟ok 癟al覺ma alan覺 vard覺r.

6. Sesten Otomatik Konumac覺 Tan覺mlama: TV veya radyo yay覺nlar覺ndan 繹zellikle 羹nl羹 kiilerin seslerinden kimlik tespiti yap覺larak, kiiselletirilmi hizmetler sunulmas覺na olanak salanabilir.

7. Optik Karakter Tan覺mlama (OCR-Optic Character Recognition): Taranm覺 evraklar覺n digitalletirilerek d羹zenleme, arama ve metin i癟erii hakk覺nda analiz yap覺labilmesine olanak salanmaktad覺r. Plaka tan覺madan, adres tan覺mlamaya, gazete ve dergilerin metin olarak aktar覺lmas覺, fi/fatura okuman覺n yan覺 s覺ra s繹zleme ve dava dosyalar覺n覺n tasnifi gibi hukuk alan覺 uygulamalar覺n覺n da ger癟ekletirilmesinde kullan覺lmaktad覺r.

8. Otomatik Haber zetleme: Medya ve gazetecilik alanlar覺nda doal dil ileme y繹ntemlerinden yararlan覺larak haberin anlaml覺 繹zetinin sunulmas覺 da yine yapay zeka y繹ntemlerinin 癟繹z羹m 羹rettii alanlardan biridir. Sadece haberlerin deil spor m羹sabakalar覺, film ve dizi gibi 繹zetleme, fragman olutuma i癟in kullan覺lmaktad覺r.

9. Medya Analizi: Kurumlar覺n medyada hangi 繹l癟羹de ve nas覺l bir nitelikte olmas覺 gerektiini ortaya koyar. Ortaya 癟覺kan sonu癟lar rakiplerle kar覺lat覺rma yap覺l覺rken kullan覺l覺r. Bir irketin kurumsal itibar覺n覺n oluturulmas覺 veya mevcut itibar覺n s羹rekliliinin salanmas覺 a癟覺s覺ndan, medya analizleri vazge癟ilmez bir kaynak ve ara癟 olmaktad覺r.

10. E-Ticaret Analitii: E-ticaret verilerinin patlamas覺yla baa 癟覺kmak i癟in tasarlanm覺 繹zel analiz sistemleri i癟in yine yapay 繹renme 癟繹z羹mlerine bavurabilirsiniz. Kazan癟lar覺n覺z覺 en 羹st d羹zeye 癟覺karmak i癟in m羹teri trafiinizi optimize edebilirsiniz.


SALIK TEKNOLOJ襤S襤 (12)

1. Hasta Verisi Analizi: Verilerin anla覺lmas覺 ve eylem 繹nerileri oluturulmas覺 i癟in hasta ve 羹癟羹nc羹 taraf verilerini analiz edilmektedir. Destekli tehisler ile daha fazla doruluk elde edilir. Semptomlar覺n alt覺nda yatan nedenleri tespit etmek i癟in mevcut t羹m tan覺 verilerini kullan覺lmas覺yla 繹l羹m (mortality) oranlar覺 d羹羹r羹lmekte ve bu sayede hasta memnuniyeti art覺r覺lmaktad覺r.

2. Kiiselletirilmi 襤la癟lar ve Tedaviler: Hasta verilerine g繹re en iyi tedavi planlar覺n覺 bulunmakta ve hastalar i癟in kiiye 繹zel 癟繹z羹mler uygulanmaktad覺r. Bu 癟繹z羹mler; hastan覺n t覺bbi ge癟mii ve genetik profili kullan覺larak 繹zel bir ila癟 veya bak覺m plan覺 oluturulmas覺n覺 kapsamaktad覺rlar.

3. 襤la癟 Kefi: nceki verilere ve t覺bbi bilgi birikimine dayal覺 yeni ila癟lar bulunmas覺. Ar-Ge maliyetlerinin d羹mesi ve elde edilen sonu癟lar覺n artmas覺ndan dolay覺 t羹m y繹ntemleri daha y羹ksek verim salamaktad覺rlar. FDA verilerini entegre ederek pazar uyumsuzluklar覺 ve FDA onay/ret oranlar覺 bulunmakta ve ila癟 keifleri d繹n羹t羹r羹lmektedir.

4. Ger癟ek Zamanl覺 nceliklendirme ve Triyaj: Ger癟ek zamanl覺 durum 繹nceliinin doru belirlenmesi ve triyaj覺 (s覺ralamay覺) salayan hasta verileri hakk覺nda yap覺lan geni analizleri kapsamaktad覺r. nemli bilgileri ay覺klamak, acil bak覺m gerektiren hastalara 繹ncelik salamak ve hata oranlar覺n覺z覺 d羹羹rmek i癟in 癟ar覺 merkezlerine dil ileme ara癟lar覺 entegre edilmektedir. Ayr覺ca otomasyon ile hasta ak覺lar覺 y繹netilmektedir ve hasta bak覺m覺n覺 optimize ederek hata eilimli kararlar覺n 繹n羹ne ge癟ilmektedir.

5. Erken Tehis: Erken tan覺 salamak i癟in laboratuvar ve dier t覺bbi verileri kullanarak kronik koullar覺 analiz edilmektedir. Genetik verilerle baz覺 hastal覺klar覺n gelime olas覺l覺覺 hakk覺nda detayl覺 bir rapor sunulmas覺 sayesinde doru tedavi uygulanabilmekte ve risk fakt繹rlerini ortadan kald覺r覺lmakta veya azalt覺lmakta.

6. Destekli veya Otomatik Tehis ve Re癟ete: Hasta ikayetine ve dier verilere g繹re en iyi tedaviyi 繹nermektedir. Olas覺 tehis hatalar覺n覺 tespit etmek ve 繹nlemek i癟in kontrol mekanizmalar覺 devreye sokulmakta. Doru istatistiklerin kullan覺lmas覺yla birlikte hangi aktif bileiin o hastaya kar覺 en etkili olduunu bulunabilmekte ve 羹st d羹zey bir tedavi y繹netimi uygulanmakta.

7. Hamilelik Y繹netimi: Annelerin endielerini azaltmak ve erken tan覺 ger癟ekletirmek i癟in anne ve bebeinin (fet羹s羹n) sal覺覺 izlenmektedir. Potansiyel risklerin ve komplikasyonlar覺n h覺zl覺 bir ekilde ortaya 癟覺kar覺lmas覺 i癟in makine 繹renmesi kullan覺lmakta. B繹ylece d羹羹k yapma ve gebelikle ilikili hastal覺k oranlar覺 azalt覺lmaktad覺r.

Medikal Uygulamalar

8. T覺bb覺 G繹r羹nt羹leme 繹z羹mleri: G繹r羹nt羹leri analiz etmenin ve d繹n羹t羹rmenin yan覺 s覺ra olas覺 durumlar覺 modellemek i癟in gelimi t覺bbi g繹r羹nt羹lemeye bavurulur. Olas覺 hastal覺klar覺 tespit etmek i癟in y羹ksek g繹r羹nt羹 ileme 繹zelliklerine sahip tehis platformlar覺 kullan覺l覺r.

9. Sal覺k Alan覺nda Pazar Arat覺rmas覺: Piyasa fiyatlar覺n覺 takip ederek hastanelerin rekabet bilgilerini haz覺rlamaktad覺r. Hizmetlerin optimize edilmesi i癟in mevcut sigorta planlar覺na, ila癟 fiyatlar覺na ve daha bir癟ok kamu verisine bak覺lmaktad覺r. B羹y羹k boyutta yap覺land覺r覺lmam覺 verileri analiz etmek i癟in NLP ara癟lar覺ndan yararlan覺l覺r.

10. Sal覺k Alan覺ndaki Markalar覺n Y繹netimi ve Pazarlamalar覺: Marka i癟in pazar alg覺s覺 ve hedef kitle aral覺覺na en uygun pazarlama stratejisi oluturulur. Y羹ksek d羹zeyde ayr覺nt覺 sunabilen ara癟lar, belirlenmi hedefe ula覺lmas覺n覺 ve sat覺lar覺n art覺rmas覺n覺 salar.

11. Gen Analizi ve D羹zenlenmesi: Gen ve bileenlerinin anlamland覺r覺lmas覺na dayal覺 bu alan, gen d羹zenlemelerinin etkilerini tahmin etmeye 癟al覺maktad覺r. Gen terapisini kullanmadan 繹nce, olas覺 sonu癟lar覺n neler olduunu ortaya 癟覺karmak ve dier 癟繹z羹m yollar覺n覺 bulmak i癟in 繹rnekler kullan覺l覺r.

12. Cihazlar覺n ve 襤la癟lar覺n Etkinlikleri Kar覺lat覺r覺lmas覺: 襤la癟 ve t覺bbi cihazlar覺n etkinlikleri analiz edilir. Yeni ilac覺n etkinliini g繹rmek i癟in sadece sim羹lasyonlar ile test etmek yerine dier hastalar覺n verileri kullan覺larak da testler yap覺l覺r. 襤lac覺n etkinliinin artt覺r覺lmas覺 i癟in sonu癟lar dier ila癟larla kar覺lat覺r覺l覺r.


TEKST襤L VE MODA (3)

Bilindii gibi tekstil (kuma, giyim 羹retimi) ve perakende (moda markalar覺) sekt繹r羹 b羹y羹k yat覺r覺mlar (ham madde, tesis, makine, tasar覺m, insan kayna覺, lojistik) gerektiren a覺rl覺kl覺 olarak insan g羹c羹ne dayal覺 emek youn bir sekt繹rd羹r. Pamuun iplie ve kumaa d繹n羹t羹r羹lmesinden, k覺yafetin tasarlanmas覺na ve maazada sat覺a sunulmas覺ndan tekrar yeni koleksiyonun haz覺rlanmas覺na kadarki s羹re癟 b羹y羹k bir d繹ng羹y羹 ifade ediyor. Bu d繹ng羹n羹n en 繹nemli kriteri her aamas覺n覺 繹l癟羹lebilir hale getirmektir. 羹nk羹 繹l癟ebildiinizin verimliliini y繹netebilirsiniz. l癟ebildiinizden veri elde edersiniz ve bu verileri ileyip 癟eitli iyiletirmelerde kullan覺rs覺n覺z. Ayn覺 verileri, IoT yani nesnelerin internetinin 癟a覺nda 羹retimden maazaya her aamaya yerlemeye balayan End羹stri 4.0 kavram覺n覺n temeli olan Yapay Zekay覺 eitmek i癟in de kullan覺rs覺n覺z.

1. V羹cut Taray覺c覺lar覺: Moda perakende sekt繹r羹n羹n internet al覺verilerinde kar覺lat覺覺 en b羹y羹k problemlerden ilki beden uyumsuzluundan dolay覺 yap覺lan iadeler. D羹nya genelinde y覺ll覺k olarak 100 milyar dolar覺n 羹zerinde etkisi bulunan iadeleri ortadan kald覺rmaya y繹nelik fotoraftan v羹cut tarayan, 繹l癟羹leri alan ve k覺yafetin 繹l癟羹leri ile kar覺lat覺r覺p doru 繹l癟羹y羹 m羹teriye veren derin 繹renme uygulamalar覺 gelitiriliyor ve 癟ok yak覺n zamanda t羹m markalarda deneyimleyeceiz.

2. Kalite Kontrol: Kuma覺n dokuma veya 繹rme deseni, iplik 繹zellikleri, tel say覺s覺, bask覺 deseni, kaplama rengi ve y羹zey g繹r羹nt羹s羹n羹n iyi ve k繹t羹 olarak 繹retildii bir sistem, kuma kalite kontrol羹ndeki i g羹c羹n羹 koruman覺z覺; bitmi 羹r羹ndeki tan覺mlamalar ise g繹zden ka癟abilecek bir癟ok hatan覺n i g羹c羹nden daha k覺sa s羹rede belirlenmesini ve m羹dahale edilmesini salar.

Tekstil Uygulamalar覺

3. Hata Tan覺mlama: Kuma 羹retiminde son nokta olan kalite kontrol aamas覺nda, operat繹r kalite aynas覺nda oturarak her bir hatay覺 el ile iaretler ve bilgisayara tan覺mlamas覺n覺 girer. Halbuki iaretleme, tan覺mlama, kay覺t alt覺na alma ve raporlama sistemini otomatik olarak da yapabiliriz. G繹r羹nt羹 ileme ile hatalar覺 alg覺lay覺p, hata t羹r羹n羹 tan覺mlay覺p, olduklar覺 yeri bir aparatla iaretleyip raporlanmas覺 salanabilir.


E襤T襤M (3)

Eitimin planlanmas覺, ger癟ekletirilmesi ve deerlendirilmesi konular覺nda g繹r羹nt羹, ses ve yaz覺l覺 verilerden, anketlerden faydalan覺labilir. T羹m bu verileri ger癟ek zamanl覺 eitim ortam覺ndan toplayabilir ve eitimi kiiselletirmek i癟in 繹zel iyiletirmeler ger癟ekletirilebilir. Bu ama癟lara hizmet eden uygulamalar覺 ger癟ekletirmek i癟in yapay zeka y繹ntemlerine bavurulmaktad覺r.

1. Kiiselletirilmi renme Uygulamalar覺: renmeyi 繹rencilerin 繹zel ihtiya癟lar覺na g繹re ayarlamak y覺llarca eitimciler i癟in bir 繹ncelik olmutur. Her s覺n覺fta 30 ve 羹zeri 繹renciyi y繹netmek zorunda kalan 繹retmenler i癟in imkans覺z olan bir farkl覺lama seviyesine ancak yapay zeka uygulamalar覺 imkan salayabilmektedir. En alt seviyeden liste d羹zeyine kadar 繹rencilere kendi seviyelerine uygun zorluk derecelerine sahip deerlendirme sistemleri, 繹renme, test ve geri bildirim salamak i癟in makine 繹renmesi kullanan dijital platformlar kullan覺labilinir.

Eitim 襤癟in YapayZeka

2. Kaynaa Evrensel Eriim zg羹rl羹羹: Yapay zeka ara癟lar覺, farkl覺 dilleri konuan ve/veya g繹rme, iitme bozukluu olanlar da dahil olmak 羹zere, k羹resel s覺n覺flar覺n herkes taraf覺ndan eriilebilir olmas覺na yard覺mc覺 olabilir. Bu ayn覺 zamanda hastal覺k nedeniyle okula gidemeyen veya farkl覺 bir d羹zeyde veya kendi okullar覺nda bulunmayan belirli bir konuda 繹renim g繹rmek isteyen 繹rencilere olanak salar. Yapay zeka, okullar aras覺nda ve geleneksel s覺n覺f seviyeleri aras覺nda silolar覺n par癟alanmas覺na yard覺mc覺 olabilir.

3. Y繹netici/retmen G繹revlerinin Otomatiklemesi: Bir eitimci 繹devlerini ve testlerini notland覺rmak i癟in 癟ok fazla zaman harcar. Yapay zeka uygulamalar覺, 繹renme konusundaki boluklar覺n nas覺l kapat覺laca覺na dair 繹nerilerde bulunurken ayn覺 anda g繹revler aras覺nda h覺zl覺ca 癟al覺maya devam edebilir. Her ne kadar makineler uan 癟oktan se癟meli sorular覺 s覺n覺fland覺rabilselerde, yaz覺l覺 olarak ifade edilmi yan覺tlar覺 da deerlendirmeye 癟ok yak覺nd覺rlar. Yapay zeka, y繹netici g繹revlerini otomatikletirmek i癟in ad覺m atarken, 繹retmenlerin her 繹renciyle harcamas覺 i癟in daha fazla zaman a癟覺l覺r. Yapay zeka i癟in daha verimli 繹retim birimlerine kay覺t ve kabul ilemleri oluturma potansiyeli 癟ok fazla.


FinTech(10)

  1. Sahtekarl覺k Tespiti: Sahte ve anormal finansal davran覺lar覺 tespit etmek i癟in makine 繹reniminden yararlan覺lmaktad覺r. Genel yasal uyumluluk konular覺n覺 ve i ak覺lar覺n覺 gelitirmek i癟in yapay zeka kullan覺larak hileli belgelere kar覺 繹nlemler al覺nmakta ve operasyonel maliyetler d羹羹r羹lmekte.

2. Sigortac覺l覺k ve Sigorta Teknolojisi: En uygun fiyatlar覺 teklif etmek, davalar覺 etkili bir ekilde y繹netmek ve maliyetleri d羹羹r羹rken m羹teri memnuniyetini art覺rmak i癟in yapay 繹renmeden s覺kl覺kla yararlan覺lmaktad覺r. M羹terilerin risk profili tespit edilirken ayn覺 zamanda bu bilgiler doru planlamada da kullan覺lmaktad覺r.

3. Finansal Analiz Platformu: Finansal analiz, algoritmik ticaret ve dier yat覺r覺m stratejileri i癟in makine 繹renimi, doal dil ileme ve dier yapay zeka tekniklerinden yararlan覺lmaktad覺r.

4. Gider Raporlamas覺: Gider raporlamas覺 da dahil olmak 羹zere temel iletme muhasebe s羹re癟lerini gelitirmek i癟in bir癟ok yapay zeka uygulamas覺 aktif olarak kullan覺lmaktad覺r. B繹ylelikle, i ak覺lar覺ndaki onaylama s羹re癟leri k覺salt覺lm覺 ve ilem maliyetleri azalt覺lm覺 olur.

5. Kredi Verme ve Puanlamas覺: Kredi uygulamalar覺 ve bor癟 verme sistemleri yapay zeka kullan覺larak g羹癟lendirilmektedirler. Baar覺s覺z olma potansiyeli bulunan kredileri a癟覺a 癟覺karmak ve harekete ge癟mek i癟in tahminleme modelleri oluturulur. Potansiyel m羹teriler kredi bavurusu yapmadan 繹nce kredi puanlar覺na bak覺lmakta ve kiiye 繹zel 繹deme planlar覺 haz覺rlanmaktad覺r.

6. Faturaland覺rma: M羹terilere 繹demelerini hat覺rlatan eriilebilir faturaland覺rma hizmetlerini sayesinde kredi kurtarma oranlar覺 artmaktad覺r. 襤letmeler i癟in otomatik fatura sistemlerinin kullan覺m覺na imkan vermektedir.

7. Robo-Dan覺manl覺k: Kiisel finans durumlar覺n覺 izlemek i癟in chatbotlar ve mobil asistan uygulamalar覺 kullan覺lmaktad覺r. asarruf hedeflerinizi ve harcama oranlar覺n覺z覺 kendi bireysel durumunuza g繹re d羹zenledikten sonra gerisini dijital finans yard覺mc覺lar覺 halledecek ve size finansal hedeflerinize ulaabilmeniz i癟in fikirler ve planlama 繹nerileri sunacakt覺r.

8. Yasal Uygunluk: Uyumluluk sorunlar覺 i癟in yasal ve d羹zenleyici metinler h覺zl覺ca taranmakta ve bunun i癟in doal dil ileme kullan覺lmaktad覺r. 襤nsan 癟al覺mas覺na gerek kalmadan binlerce evrak h覺zla incelebilir.

9. Veri Toplama: Dier pazarla ilgili harici verileri ve d羹羹nceleri verimli bir ekilde toplamak i癟in yapay zeka kullan覺lmaktad覺r. Uygulamalarla finansal modeller ve al覺m sat覺m yakla覺mlar覺 i癟in veriler toplanabilmektedir.

10. Bor癟 Tahsilat覺: Uygun ve etkin bor癟 tahsilat s羹recini belirleme gibi zorlu g繹revler i癟in de ak覺ll覺 sistemler kullan覺lmaktad覺r. Herhangi bir anlamazl覺k durumunda etkili bir ekilde kullan覺lan yapay zeka 羹r羹nlerinin bor癟 tahsilat覺nda ne kadar baar覺l覺 olunduu daha net anla覺lmaktad覺r.


襤nsan Kaynaklar覺 (7)

1. 襤e Al覺m: 襤e al覺m bir tahmin oyunudur: Belirli bir pozisyonda ie balayacak hangi aday, irkete daha fazla katk覺da bulunacak? Makinelerin daha iyi veri ileme yetenei sayesinde nitelikli adaylar bulmak, bu adaylar覺n uygunluklar覺n覺 繹l癟mek ve deerlendirme sonu癟lar覺n覺 analiz etmek i癟in botlar覺n kullan覺lmas覺 ie al覺m覺n 癟eitli k覺s覺mlar覺nda 襤K 癟al覺anlar覺n覺n etkinliini art覺rmaktad覺r.

襤nsan Kaynaklar覺 Y繹netimi

2. Performans Y繹netimi: al覺anlar覺n performanlar覺n覺n, motivasyonlar覺na zarar vermeden etkili ve adil bir ekilde artt覺r覺lmas覺 i癟in yap覺lan 癟al覺malar覺 kapsar. al覺anlar覺n KPIlar覺 (Key Performance Indicator, Anahtar Performans G繹stergesi) baka bir deyile ula覺lmak istenilen hedefleri bir panel arac覺l覺覺yla takip edilir ve ger癟ek zamanl覺 geri bildirimler elde edilir. Bu sayede 癟al覺an memnuniyeti artar ve i癟i memnuniyetsizlii azal覺r. al覺anlar覺n maksimum potansiyellerine ulamalar覺n覺 salamak i癟in bu profesyonel y繹ntemler kullan覺lmaktad覺r.

3. al覺an Koruma Y繹ntemi: Hangi 癟al覺anlar覺n ilerini s羹rd羹rebilecekleri tahmin edilmektedir ve i memnuniyetlerinin art覺r覺lmas覺 i癟in 癟al覺覺lmaktad覺r. Yeni f覺rsatlar aramalar覺n覺n sebeplerini tespit edilmesi sayesinde bu 癟al覺anlar覺 kurum i癟inde tutarak, insan sermayesi kayb覺 azalt覺l覺r.

4. 襤K Analizi: 襤K analiz hizmetleri, 癟al覺an analizinin sesi gibidir. 襤nsanlar覺n analizlerini kullanarak onlar hakk覺nda daha doru tercihler yap覺lmaktad覺r. Daha y羹ksek 癟al覺an memnuniyeti i癟in uygulanabilir bilgiler ve etkili 繹neriler elde edilmektedir.

5. Dijital Asistan: Dijital asistanlar, e-posta iletiiminde ger癟ek asistanlar覺n yerini alacak kadar yetkin hale gelmilerdir. Toplant覺lar覺 planlamak i癟in e-posta sistemlerine entegre edilebilirler. G羹nl羹k faaliyetlerde yapay zekan覺n g羹c羹n羹n kullan覺lmas覺 sayesinde bu asistanlar vas覺tas覺yla y羹z binlerce toplant覺 planlanm覺t覺r. 7/24 talepleriniz dorultusunda size yard覺mc覺 olacak yapay zeka destekli asistanlar覺 kullanabilirsiniz.

6. al覺an 襤zleme: Verimlilik 繹l癟羹m羹n羹n daha iyi yap覺lmas覺 i癟in 癟al覺anlar izlenmektedirler. Objektif 繹l癟羹tler ile 癟al覺anlar覺n ne kadar iyi 癟al覺t覺klar覺 g繹zlemlenmekte ve verilerin etkin olarak kullan覺lmas覺 sayesinde 癟al覺anlar覺n genel performanslar覺 tahmin edilmektedir.

7. Yap覺 Y繹netimi: Sens繹rler ve gelimi analizler ile bina y繹netimi daha etkin hale gelmektedir. D羹羹k enerji t羹ketimi ve daha fazlas覺 i癟in yap覺lara IoT sistemleri entegre edilmekte. B繹ylece etkin bina y繹netimi i癟in kullan覺lan doru veri toplama ara癟lar覺 ile mevcut veriler art覺r覺lmaktad覺r.


HUKUK (3)

ok癟a dosya, s繹zleme benzeri yaz覺l覺 belgenin incelenmesini gerektiren bir alan olan hukukta, yapay zeka uygulamalar覺n覺n ilk olarak kullan覺m覺 tasnif etme ilemleri i癟in m羹mk羹n olmu olsa da, art覺k dava/vaka inceleme ve karar verme aamas覺nda da makine 繹renmesi ve derin 繹renme y繹ntemlerine bavurulduu g繹r羹lmektedir.

1. S繹zleme Taslaklar覺 Oluturma ve Y繹netimi: S繹zlemelerin bir癟ou belli alanlar i癟in deimez 繹zelliklere sahiptir. Bu s繹zleme taslaklar覺n覺n haz覺rlanmas覺 g繹revi otomatize edilebilen ve doal dil ileme konular覺ndan faydalan覺lan bir 癟al覺ma alan覺n覺 dourur. Ayr覺ca bu s繹zlemelerin y繹netilmesi ve tasnif edilmesi de yine ayn覺 ekilde kullan覺lan uygulamalar覺 bulunan yaln覺zca hukuk i癟in deil bir 癟ok s繹zleme 羹zerine 癟al覺an kurum i癟inde kullan覺lmaktad覺r.

2. Dosya/Belge 襤nceleme: Dava/vaka dosyalar覺n覺n incelenmesi ve olaylar覺n analiz edilmesinde yapay zeka yakla覺mlar覺na bavurulduunda avukatlar覺n hayatlar覺ndan 10 y覺l tasarruf ettiklerine y繹nelik arat覺rmalar bile mevcut. stelik say覺ca 癟ok daha fazla belgeyi daha h覺zl覺 ve yorgunluk fakt繹r羹 olmaks覺z覺n analiz edilmesi harika!

3. Karar Tavsiye Sistemleri: Belli birvakaya y繹nelik karar verilmesi i癟in tasarlanan karar destek sistemidir. Daha 繹nceki uygulama 繹rneklerinde de olduu gibi bu sistemlerde de doal dil ileme y繹ntemleri kullan覺larak ve benzer vakalar i癟in verilen kararlar ele al覺narak tavsiyeler sunulur ve bu s羹re癟 hukuk癟ulara b羹y羹k zaman kazand覺r覺r. 襤癟tihat hukukunda bu sistemlerin efektif sonu癟 羹retebilmesi i癟in eitimde kullan覺lacak girdi verilerinin ayr覺l覺k癟覺 olmayan, tarafs覺z ve effaf olmas覺 sistemin verimlilii i癟in en 繹nemli kriterdir.


PAZARLAMA ve F襤NANS(25)

Pazarlama, doru teklifi, doru mesaj覺, doru zamanda, doru kanaldan ve s羹rekli olarak veriden 繹renirken, m羹teriye efektif bir ekilde hizmet ulat覺rma olarak 繹zetlenebilir. Her ad覺m i癟in yapay zeka, ak覺ll覺 pazarlamac覺lara bir avantaj salar.

Finans Alan覺nda Yapay Zeka Uygulamalar覺

r羹n Optimizasyonu, Fiyatland覺rma, Yerletirme

r羹n optimizasyonu, fiyatland覺rma ve yerletirme, pazarlamac覺lar覺n m羹terilere cazip bir deer 繹nerisi oluturmas覺na olanak tan覺r.

1. Hareket Kontrol羹: Kullan覺c覺lara dijital 羹r羹nlerinizle baka bir etkileim modu salayarak daha y羹ksek d羹zeyde etkinlik ve etkileim salar. Anlaml覺 kavramalar覺 salamak i癟in hareket seviyelerini ve dier etkileimleri 繹l癟mek ve deerlendirmek i癟in yapay 繹renme kullan覺lmaktad覺r. M羹terilerin daha 繹nce ger癟ekletirdii faaliyet ve gelecek hakk覺ndaki beklentileri iaret vermektedir.

2. Fiyatland覺rma Optimizasyonu: Dinamik fiyatland覺rma, talep fiyatlamas覺 gibi isimlerle de ifade edilebilen fiyatland覺rma optimizasyonu, irketlerin indirimleri optimize etmesine olanak tan覺r. Optimal indirimler gelirleri maksimuma 癟覺kar覺r. Bir iletmenin ulaabilecei en kolay d繹n羹羹mlerden biri olan dinamik fiyatland覺rmaya dorudan doruya pozitif etki salar. Bunun i癟in de dizi yakla覺ml覺 makine 繹renmesi ya da derin 繹renme modelleri kullan覺lmaktad覺r.

Fiziksel Yerleim

3. Maazac覺l覺k Optimizasyonu: evrimi癟i veya 癟evrimd覺覺 bir maazay覺 optimize etmek i癟in makine 繹renmesi ve b羹y羹k veriden yararlan覺r. M羹teriler i癟in hangi 羹r羹nlerin 繹nemli olduu belirlenir. Bu belirleme elbetteki m羹terilerin ge癟miteki al覺kanl覺klar覺n覺n deerlendirilmesiyle elde edilir. Bunun i癟in daha 癟ok bilgisayarl覺 g繹r羹/yapay g繹rme y繹ntemlerinden faydalan覺lmaktad覺r.

4. Raf Denetimi / Analizi: Raf alan覺 kullan覺m覺n覺z覺 denetlemek ve analiz etmek i癟in perakende alan覺nda g繹r羹nt羹, video veya robotlar覺n kullan覺lmas覺 ile 羹r羹nlerin doru yerlere yerletirilmesi de yine yapay zeka ile optimize edilen bir uygulama alan覺d覺r. Hangi raflar覺n irket i癟in daha iyi bir kazan癟 performans覺 g繹stereceine dair hesaplamalar覺 i癟eren bir yap覺 izlenir. Ayn覺 zamanda bu yolla stok analizi yapmak da m羹mk羹nd羹r.

Dijital Yerleim

5. r羹n Bilgi Y繹netimi: r羹n kefedilebilirliini ve cazibesini gelitirmek i癟in t羹m 羹r羹n bilgilerinizin merkezi olarak y繹netimini ve geliimini salamaya yard覺mc覺 olur. r羹n a癟覺klamas覺n覺, kutu a癟覺klamas覺n覺 ve dier t羹m ilgili bilgileri otomatik olarak deitirilmesi ve g羹ncellenmesinin saland覺覺 bir uygulama alan覺d覺r.

6. Web Sitesi Kiiselletirme: Web sitelerinin m羹teri verilerine g繹re kiiselletirilmesidir. Sayfan覺n ana odak noktalar覺nda doru 羹r羹nlerin g繹r羹nt羹lenmesinin salanmas覺, kendi renk tercihleri, corafi konum bilgilerinin salanmas覺, verilerin web sitenizin genel 癟ekiciliine sorunsuz entegrasyonu da yine yapay 繹renmenin uygulama alanlar覺ndand覺r.

7. G繹rsel Arama Yetenei: Kullan覺c覺 ya da m羹terilerin 羹r羹nleri aramak istedikleri nesnelerin fotoraf veya video g繹rsel ile arayarak istedikleri sonuca hemen ulamalar覺 i癟in de yapay g繹rme konular覺ndan yararlan覺lmaktad覺r.

8. r羹n Bulmay覺 Gelitirmek 襤癟in G繹r羹nt羹 Etiketleme: Kullan覺c覺lar覺n 羹r羹n tercihlerini ve ilgili balamlar覺 g繹z 繹n羹ne alarak g繹r羹nt羹lerin etiketlenmesi ileminde de yapay g繹rmeden faydalan覺lmaktad覺r.

9. Pazarl覺k Yapabilen Yapay Zeka

Pazarl覺k g羹nl羹k hayat覺m覺z覺n olmazsa olmaz par癟alar覺ndan biridir. Bizim T羹rklerin mehur olan kurban pazarl覺覺 gibi finansal konulardan, 繹dev s羹resinin ertelenmesi i癟in yapt覺覺m覺z bireysel pazarl覺a kadar.

Topluluun beraber karar almas覺n覺 gerektiren ailecek yapaca覺m覺z tatil plandan, 羹lkeler aras覺ndaki politik meselelere kadar bir 癟ok alanda pazarl覺k s羹re癟leri kar覺m覺za 癟覺kmaktad覺r.

Bu s羹re癟lerin hepsinde ortak olan ise bu pazarl覺k s羹recinin karma覺k planlama ve karar alma s羹re癟leri gerektirdii. Yapay zekan覺n gelimesi ile beraber yapay zeka botlar覺 pazarl覺k s羹re癟lerini 繹renmeye balad覺lar. Yak覺n bir gelecekte bu botlar覺n s覺k覺 bir pazarl覺k癟覺 olaca覺 ve bizlerin yerine pazarl覺k yapaca覺 繹n g繹r羹l羹yor.

nerilerin Kiiselletirilmesi

Piyasada cazip bir deer teklifine sahip bir irket, yanl覺 羹r羹n sunmas覺 halinde ilerlemesi yavalayabilir ya da ilgi kaybedebilir. Bunun 繹n羹ne ge癟mek i癟in teklifleri kiiselletirme, pazarlamac覺lar覺n tekliflerini doru m羹terilerle eletirmeleri 繹nemlidir. Elbette ki bu konuda da yapay 繹renme devreye giriyor. Hatta en 癟ok kullan覺lan ve baar覺 salanan alanlar覺n ba覺nda geliyor!

Ak覺ll覺 Tavsiye Sistemleri

10. Kiisel neri Sistemleri: Tavsiye motoru olarak da anland覺r覺lmaktad覺r.

  • M羹terilerin ilgili marka ile dijital ve analog etkileimleri (sayfa g繹r羹nt羹leme, sat覺n alma, a癟覺lan e-posta)
  • M羹terilerin farkl覺 web sitelerinde etkileimleri
  • Benzer m羹terilerin etkileimleri

Bu veriler m羹terileri e-posta, site aramas覺 veya dier kanallar arac覺l覺覺yla kiiselletirilmi 繹nerilerle markaya ilgisini tutmak ya da art覺rmak i癟in kullan覺l覺r.

Pazarlama 襤letiimi Optimizasyonu

Kullan覺c覺lar覺n/M羹terilerin davran覺lar覺n覺n analiz edilmesine dayanmaktad覺r. Kullan覺lan cihazlar aras覺 davran覺lar veri olarak deerlendirilir. rnein, okunmas覺 tercih edilen t羹rden mesajlar覺n g繹nderilerek pazarlaman覺n optimize edilmesi salanmaya 癟al覺覺l覺r.

11. N繹ropazarlama/ Neuromarketing: Kullan覺c覺 kitlesinin i癟eriklere g繹re duygular覺n覺 ve haf覺zas覺n覺 nas覺l etkilediini anlamak i癟in n繹robilimden faydalan覺lmakta ve biyometrik sens繹rler kullan覺lmaktad覺r. 襤stenilen etkiyi elde edene kadar i癟erikler ve kullan覺c覺lar aras覺nda testler yap覺labilir.

12.Balam Bilin癟li/襤癟erik Duyarl覺 Pazarlama: Balam, pazarlama i癟in 癟ok 繹nemlidir. Reklamc覺l覺k deneyimlerini g繹z 繹n羹nde bulundurulmas覺ndan ge癟mektedir. Bir u癟ak kazas覺 videosu izlerken hava yolu irketinin reklam覺 ile videonun kesintiye urad覺覺n覺 d羹羹n羹n. B繹yle bir reklam korkun癟 bir etki b覺rakmaz m覺yd覺?! Bir baka 繹rnek bir telefon modelinin fazla arj olduunda patlad覺覺na dair bir haber okuyorsunuz ve ayn覺 sayfada bu telefonun reklam覺n覺 g繹r羹yorsunuz! Kesin almak istersiniz deil mi

襤癟erik duyarl覺 pazarlama yapan reklam irketleri, reklamlar覺n sunulaca覺 balam覺 anlamak i癟in Yapay G繹rme (Computer Vision) ve Doal Dil 襤lemeyi (Natural Language Processing) kullan覺r. Verilmesi istenen mesaj uygun i癟erie entegre edilerek markay覺 koruyup pazarlama verimliliini art覺rmaktad覺r.

13. 癟羹nc羹l Verilerin Devreye Al覺nmas覺: Mevcut m羹terilerin ya da kullan覺c覺lar覺n daha iyi anla覺lmas覺 ve potansiyel m羹terileri/kullan覺c覺lar覺 hedeflemek i癟in 羹癟羹nc羹 taraf verilerinin kullan覺lmas覺, 繹zellikle pazarlama uygulamalar覺 i癟in iyiletiricidir. D覺 kaynaklardan gelen numaralar覺 kullanarak kestirimler hassaslat覺r覺labilir. Olas覺 potansiyel m羹terileri tan覺mlayarak irketler i癟in hedef kitlesi geniletilebilir. Sizin ilgilenebileceiniz ama daha 繹nce hi癟 癟al覺mad覺覺n覺z firmalar覺n size ulamalar覺 ve 羹r羹nlerini pazarlamalar覺 ve bu konuda baar覺ya ulamalar覺 tam da bu y繹ntemle ger癟eklemi oluyor!

14. Yeniden Hedefleme: r羹nlerinize veya hizmetlerinize ilgi duyduunu 繹nceden bildiren m羹terilerin yeniden hedeflenmesi ve doru m羹terinin 繹nceden belirlenmesi de makine 繹renmesi y繹ntemleri ile irketlerin maliyet tasarrufu ettii ve hatta k璽r salad覺覺 bir alan.

15. Mobil Pazarlama: Her m羹terinin ger癟ek zamanl覺 ve ge癟mie dayal覺 davran覺lar覺n覺 temel alan kiiselletirilmi, bireysel mesajlama yap覺s覺d覺r. ou kullan覺c覺 mobil platformlarda aktiftir, mobil trafikte daha fazla pay kazanmak i癟in 羹retilecek stratejiler yine makine 繹renmesinin konusudur.

16. E-posta Pazarlama: Bireysel davran覺a g繹re uyarlanm覺 e-postalar!!! r羹n羹n羹z ve m羹terinizle hangi e-posta t羹r羹n羹n daha iyi performans g繹sterdiini tespit edebilirsiniz. Gerekli e-posta yap覺s覺n覺 繹zelletirip, ilgi 癟ekici g繹rseller eklemek yine pazarlama performans覺 art覺rmaktad覺r. Tabi bu ilemler de doal dil ileme ile yapay g繹rmenin birlikte kullan覺ld覺覺 alanlardand覺r.

17. Video Reklamc覺l覺k: Siz veya kullan覺c覺lar taraf覺ndan oluturulan videolardaki 羹r羹nleri otomatik olarak tan覺mlayabilirsiniz. Al覺verie y繹nlendirici balant覺larla pazarlama stratejisini tamamlayabilirsiniz.

18. Savunuculuk ve Sadakat Pazarlamas覺: Kiisel balant覺lar yoluyla bir m羹teri taban覺n覺 tan覺tmak ve oluturmak i癟in bir savunuculuk sistemi ve tavsiyeleri kullanmak demektir. Doru sevk kampanyas覺n覺 salayarak balant覺lar覺n g羹c羹nden yararlanabilirsiniz. M羹terilerinizin etki profilini kullanarak pazarlama stratejinizdeki olas覺 sat覺 rakamlar覺n覺 tahmin etmekte b繹ylece m羹mk羹n olur.

19. 襤癟erik Oluturma: 襤癟erik pazarlaman覺z覺n konusunu se癟in, 繹zel veri geri bildirimlerini g羹癟lendirin ve yapay zekan覺n benzersiz i癟erik oluturmas覺na izin verin. 襤癟erik i癟in saatler harcamak yerine, otomatik i癟erik oluturma size doru ara癟lar覺 salayacakt覺r.

KULLANICI GER襤 B襤LD襤R襤MLER襤N襤N DENETLENMES襤

20. Sosyal Medya Optimizasyonu: Sosyal medya yay覺nlar覺n覺z覺n kanal覺n覺, hedef kitlesini, mesaj覺n覺 ve zamanlamas覺n覺 optimize etmek i癟in makine 繹renmesinden yararlanmak en s覺k kullan覺lan uygulamalar aras覺ndad覺r.

21. Sosyal Meyda Analizi ve Otomasyon: Ger癟ek veya potansiyel m羹terilerinizin sosyal medya, anketler ve incelemelerden oluturduu t羹m i癟erii analiz etmek ve bunlara g繹re hareket etmek i癟in Doal Dil 襤leme ve Yapay G繹rme kapsam覺ndaki derin 繹renme y繹ntemlerinin kullan覺lmas覺 ile fark覺 farkedin!

ANAL襤Z/ZMLEME

22. Pazarlama Analizi: T羹m pazarlama verilerinizi ve Anahtar Performans G繹stergelerinizi (KPI) otomatik olarak balay覺n. Ekiplerinizi gelimi analizlerini kolayl覺kla tamamlamalar覺n覺 ve paylamalar覺n覺 salay覺n. Bu ne demek?! Kampanyalar覺 y繹netmek, uyar覺lar覺 tetiklemek ve pazarlama verimliliinizi art覺rmak i癟in verileriniz 羹zerinde hareket etmek! Pazarlama yat覺r覺m覺 kar覺l覺覺nda daha y羹ksek sonu癟lar elde etmi olacaks覺n覺z.

23. PR Analizi: PR 癟al覺malar覺n覺z覺 繹renin, analiz edin ve 繹l癟羹n! Bu 癟繹z羹mler, yap覺lan analizler sonucunda medya faaliyetlerini gelecekte nas覺l s羹rd羹rmeniz gerektii konusunda tavsiyeler verebilmektedir.

24. Sosyal Medya 襤zleme: Ger癟ek zamanl覺 i kararlar覺 almak i癟in makine 繹renmesi ile sosyal medyay覺 takip edebilirsiniz. Bunun i癟in Doal Dil 襤leme y繹ntemlerine bavurabilirsiniz. r羹n gelitirme veya pazarlama kampanyas覺 i癟in m羹terilerinizdeki ivmeyi ve yeni ortaya 癟覺kan eilimleri analiz edebilirsiniz. Ayr覺ca genel toplumsal analizler yapmak da m羹mk羹nd羹r.

Sosyal MedyaAnalizi

25. Duygu Tan覺ma: Mikro beden hareketleri ve mimikleri analiz ederek m羹terinizin duygusal durumunu yakalay覺n. Derin 繹renme konusu olan bilgisayarl覺 g繹r羹/yapay g繹rme detaylar覺 yakalaman覺za ve m羹terinizin ger癟ek duygular覺n覺 size sunmas覺na yard覺mc覺 olacakt覺r. Bu dorultuda 羹r羹n羹n羹zle ilgili kiiye y繹nelik g羹ncellemeler yapabilir, verimliliinizi art覺rabilirsiniz. Ayr覺ca yaz覺l覺 ya da sesli uygulamalarda da duygu analizi Doal Dil 襤leme y繹ntemine bavurularak ger癟ekletirilmektedir.


SATI(11)

1. Sat覺 Tahmini: Yapay zeka, t羹m m羹teri temaslar覺na ve 繹nceki sat覺 sonu癟lar覺na bal覺 olarak otomatik ve doru sat覺 tahmini salar. T羹m m羹teri temaslar覺na ve 繹nceki sat覺 sonu癟lar覺na dayal覺 olarak sat覺lar覺 otomatik olarak ve doru ekilde tahmin etmenizi salar. B繹ylece sat覺 ekibinizin tahmini sat覺 s羹resini optimize etmesi de salan覺r.

2. Lider Oluturma: Sat覺 temsilcilerinizin hangi irketlerle balant覺 kurmas覺 gerektiine karar vermek i癟in ziyaret癟ilerinizin kapsaml覺 bir veri profilinin kullan覺lmas覺, veri tabanlar覺 ve sosyal alardan yararlan覺lmas覺 da yine hedefe ulamay覺 h覺zland覺ran yapay 繹renme uygulama alanlar覺ndand覺r.

3. Sat覺 Veri Girii Otomasyonu: eitli kaynaklardan gelen veriler, CRMinize (M羹teri 襤likileri Y繹netim Platformunuzu-Customer Relationship Management) zahmetsizce ve ak覺ll覺ca kopyalanacakt覺r. Sat覺 ekibinizin takvim, adres defteri, e-posta, telefon aramalar覺 ve mesajlar覺 CRM sisteminize otomatik olarak senkronize edilebilir.. Siz sat覺lar覺n覺z覺n g繹rselletirilmesi ve analizinin yap覺lmas覺n覺n keyfini 癟覺kar覺rken, sat覺 personelinizin sadece sat覺 yapmas覺 i癟in daha fazla zaman tan覺m覺 olursunuz!

4. Sat覺 Tahmini/Y繹netici Planlamas覺: Tahmine dayal覺 sat覺lar覺 salamak i癟in hi癟 kukusuz ki yine yapay zekaya bavurmal覺s覺n覺z. Puanlar, olas覺 sat覺 skorlar覺 ve iletiim fakt繹rleri sat覺 temsilcisinin eylemlerini y繹nlendirir ve 繹nceliklendirir. Sat覺 tahminleri, sistemlerin y繹netim plan覺na ve sat覺 performans覺na y繹nelik 癟ok say覺da veriyi inceleyerek y羹ksek dorulukta ve otomatik olarak planlama yapmaya olanak tan覺r. Potansiyel m羹terileri kazanmak i癟in anonimletirilmi veriler deerlendirilerek daha 繹nce kullan覺m alanlar覺 i癟inde g繹sterdiimiz sosyal medya, e-posta ve aramalar planlanabilir.

5. Sat覺 Temsilcisi Sohbet / E-posta Bot: Chatbotlar ilk m羹teri sorular覺n覺 yan覺tlamak i癟in idealdir. Chatbot, m羹teriye etkili bir ekilde hizmet edemeyeceine karar verirse, bu m羹terileri ger癟ek 癟al覺anlara y繹nlendirebilir. 7/24 ileyen, ak覺ll覺, kendi kendini gelitiren robotlar ilk balant覺lar覺n efektif bir ekilde kurulmas覺na olanak tan覺r.

chatbot gif ile ilgili g繞rsel sonucu
Sohbet Robotlar覺 襤le Kullan覺c覺 Odakl覺 Yakla覺mlar

6. Sat覺 Temsilcisi Yan覺t nerileri: Yapay zeka, canl覺 sohbetler veya potansiyel m羹terilere yaz覺l覺 mesajlar s覺ras覺nda yan覺tlar 繹nerebilmektedir. Botlar, sat覺 etkinliini art覺rmak i癟in en iyi uygulama yan覺tlar覺n覺 繹neren temsilcilerin 癟ar覺lar覺n覺 deerlendirme konusunda h覺zl覺 癟繹z羹mler 羹retebilmektedir.

7. Sat覺 Temsilcisi Soncul Eylem nerileri: Dijital sat覺 temsilcileriniz eylemlerinizin ve olas覺 sat覺lar覺n覺z覺n bir sonraki s羹re癟teki olmas覺 gereken en iyi eylemi 繹nerecek ekilde analiz edilmesini salar. Bu durum ak覺ll覺ca bir 癟繹z羹m 繹nerisidir ve temsilcilerinizin konuyla baa 癟覺kmak i癟in doru yolu bulmas覺na yard覺mc覺 olacakt覺r. B繹ylece m羹teri memnuniyetinin daha 羹st seviyeye ta覺nmas覺na olumlu etki eder.

8. Sat覺 襤癟erii Kiiselletirme ve Analiz: Y羹ksek 繹ncelikli m羹teri adaylar覺n覺n tercihleri ve i癟eriklere g繹z atma davran覺lar覺, olas覺 en 繹nemli sorulara cevap verebilmek i癟in doru i癟erikle elemeyi salayabilmek i癟in analizlerin yap覺lmas覺nda kullan覺l覺r.

9. Perakende Sat覺 Botu: M羹terinin sorular覺n覺 yan覺tlamak ve 羹r羹nleri tan覺tmak i癟in perakende sat覺 alan覺nda botlar kullan覺n.
B繹ylelikle profili h覺zl覺 bir ekilde analiz ederek doru m羹teri ile iletiime ge癟ebilirsiniz. Yapay g繹rme y繹ntemleri ile m羹terinin davran覺 ve al覺veri al覺kanl覺klar覺 analiz edilebilir ve buna g繹re m羹teri memnuniyeti salaman覺za yard覺mc覺 olacakt覺r.

10. Kurall覺 (Prescriptive) Sat覺lar: Sat覺 temsilcilerinin akl覺nda bir癟ok sat覺 s羹reci vard覺r. Sat覺 temsilcileri, farkl覺 al覺kanl覺klara ve g繹zlemlere dayanarak m羹terilerle etkileime girerler. Kural tabanl覺 sistemler benzer m羹terilerdeki verilere dayanarak i癟erik, etkileim kanal覺, s覺kl覺k ve fiyat belirlerler.

11. Sat覺 Tazminat覺: Sat覺 personelleri i癟in doru tazminat miktarlar覺n覺n/seviyelerinin belirlenmesi i癟in de veri biliminden faydalan覺l覺r. Sat覺 temsilcileri i癟in doru tevik mekanizmas覺na karar verilmesi, sat覺 verilerini kullanarak somut ve objektif 繹nlemlerin al覺nmas覺 ile personellerin performans覺n覺n art覺r覺lmas覺 da salanmaktad覺r.

! Saduyumda kar覺ncalanmalar var