1.3.1 Veri Patlaması

Şekil 1.14. Yapay Zekâda Veri Patlaması ve Veri Kaynaklarının Rolü.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansı (CC BY NC-ND).

Yapay zekânın temel unsurlarından biri veridir. Yapay zekâ, verilerden öğrenir ve her saniye üretilen devasa miktardaki yapılandırılmış (örneğin, tablo verileri, veritabanı kayıtları) ve yapılandırılmamış (örneğin, metin belgeleri, görüntüler, ses kayıtları, videolar, sosyal medya gönderileri) verilerden faydalanır. Bu durum “veri patlaması” olarak adlandırılır ve son yirmi yılda günlük üretilen veri miktarının 180 katına çıktığı tahmin edilmektedir. Bu muazzam veri akışı, YZ modelleri için bir öğrenme alanı sağlar.

Veri Kaynakları ve Örnekleri

Modern çağın dijitalleşen yaşam tarzı, sürekli olarak devasa veri havuzları oluşturmaktadır:

• E-ticaret Platformları: Amazon, Hepsiburada, Trendyol gibi platformlar, müşterilerin satın alma geçmişleri, ürün görüntüleme süreleri, tıklama davranışları ve sepet içerikleri gibi e-ticaret verileri toplar. Bu veriler, kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri sunmak, ürün tavsiyeleri yapmak ve talep tahmininde bulunmak için kullanılır.

• Sosyal Medya Platformları: Twitter (X), Facebook, Instagram ve LinkedIn gibi sosyal medya platformları, kullanıcı davranışlarını, etkileşimlerini (beğeniler, yorumlar, paylaşımlar), demografik bilgilerini ve ilgi alanlarını analiz eder. Bu veriler, hedefli reklamcılık, duygu analizi ve trend belirleme için kritik öneme sahiptir.

• IoT (Nesnelerin İnterneti) Cihazları: Akıllı termostatlar, giyilebilir teknoloji, akıllı ev aletleri, endüstriyel sensörler ve akıllı şehir altyapısı cihazları sürekli veri üretir. Bu sensör verileri, tahmini bakım, enerji yönetimi ve akıllı şehir uygulamalarında kullanılır.

• Çekilen Fotoğraf ve Videolar: Akıllı telefonlar, güvenlik kameraları, sürücüsüz araçlar ve dronlar ile üretilen görsel veriler; görüntü tanıma, yüz tanıma, nesne takibi ve içerik analizi için kullanılır.

• Web Tarama Verileri: Kullanıcıların web sitelerindeki davranışları, tıklama desenleri ve arama sorguları; kullanıcı deneyimini iyileştirme, reklam hedefleme ve site optimizasyonu amacıyla değerlendirilir.

• Kurumsal Veriler: Şirketlerin CRM verileri, satış kayıtları, üretim logları, tedarik zinciri bilgileri ve finansal raporları gibi veriler; iş süreçlerinin otomasyonu ve karar destek sistemlerinde kullanılır.

Verinin Önemi

Veri patlaması, yapay zekâ modellerine öğrenme ve doğruluk geliştirme için zengin ve çeşitli bir ortam sunar. YZ modelleri, ne kadar çok ve kaliteli veri ile eğitilirse, o kadar doğru ve güvenilir tahminler yapabilirler. Bu bağlamda, veri, bilgisayarları besleyen 21. yüzyılın yeni petrolüdür.

Veri, yapay zekâ ekonomisinin ana hammaddesidir ve YZ’nin bugünkü yükselişinin temelini oluşturur. Büyük veri kümeleri, YZ’nin karmaşık örüntüleri keşfetmesini ve insan zekâsını taklit eden veya aşan yetenekler geliştirmesini sağlar.