Kestirimci yapay zeka nedir?

Veri analizi ve öğrenme algoritmalarından yararlanarak henüz gerçekleşmemiş olayları öngörebilmeyi sağlayan kestirimci yapay zekâ, büyük veri setlerini inceleyerek desenleri belirliyor ve bu desenleri kullanarak gelecekteki olayları tahmin edebiliyor. Özellikle finans, sağlık, üretim, perakende ve daha birçok diğer endüstride kullanılan kestirimci yapay zekâ karar verme süreçlerini iyileştiriyor, riskleri azaltıyor ve operasyonel verimliliği artırıyor.

Örneğin finans sektöründe hisse senedi fiyatlarını, piyasa eğilimlerini ve ekonomik göstergeleri analiz ederek yatırım yapma kararları almak için kestirimci yapay zekâdan yararlanılıyor. Sağlık sektöründe ise hastalıkların yayılma sürecini tahmin etmek, tedavi planlarını optimize etmek ve sonuçları iyileştirmek için değerlendirilen kestirimci yapay zekâ, geniş veri setlerini hızlı bir şekilde işleyerek karmaşık ilişkileri ortaya çıkarıyor. Böylece gelecekteki olayların olasılığını daha doğru bir şekilde tahmin ediyor.

Kestirimci yapay zekâ nasıl çalışıyor?

Kestirimci yapay zekâ genellikle büyük miktardaki veriyi analiz etmek ve gelecekteki olayları tahmin etmek amacıyla öğrenme algoritmalarını kullanıyor. İlk aşamada çeşitli kaynaklardan geçmiş olayları, trendleri ve desenleri içeren büyük veri setleri toplanıyor. Sonrasında ön işlemeye alınan bu verilerden gereksiz bilgiler eleniyor ve kalanlardan anlamlı veriler çıkarılıyor.

Model eğitimi aşamasında kestirimci yapay zekâ algoritması, önceden toplanmış veri seti üzerinde eğitiliyor. Algoritma pek çok döngü ve düzenlemeyle beraber bu veri setindeki desenleri ve ilişkileri öğreniyor. Bu sayede gelecekteki bilinmeyen verilere karşı genelleme yapabilen bir model ortaya çıkıyor.

Son aşamada ise eğitilen model, yeni ve bilinmeyen verilere uygulanarak tahminler alınıyor. Model, öğrenilen desenlere dayanarak gelecekteki olayların olasılıklarını tespit ediyor. Böylece kestirimci yapay zekâ kullanıcıların kararlar almasına, riskleri değerlendirmesine veya stratejik planlamalarını yapmasına yardımcı oluyor.

İşletmelerde kestirimci yapay zekanın kullanım durumları

Kestirimci yapay zekâ uygulamaları, işletmelerin gelecekteki adımlarını görebilmesine yardımcı olduğu için büyük değer taşıyor. Kurumlar bu sayede daha bilinçli kararlar alabiliyor ve beraberinde ticari risklerini de en aza indiriyor. Günümüzde kestirimci yapay zekanın çok çeşitli kullanım senaryoları bulunuyor. 

Envanter yönetimi

Kestirimci yapay zekâ tüketici talebinin muhtemelen daha yüksek olacağı ve bir markanın veya mağazanın stokta daha fazla ürün bulundurması gereken zamanların belirlenmesine yardımcı oluyor. Böylelikle işletmeler daha etkin bir envanter yönetimine kavuşuyor.

Tedarik zinciri yönetimi

Envanter yönetimine benzer şekilde yol sıkışıklığının ne zaman meydana geleceği veya kullanıcı talebindeki ani artışları karşılamak için ne zaman daha fazla kamyona ihtiyaç duyulacağı kestirimci yapay zekâ ile belirlenebiliyor. Kestirimci yapay zekadan faydalanan kurumlar tedarik süreçlerinde aksamaları minimuma indiriyor.

Kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimleri 

Kestirimci yapay zekâ geçmiş etkinliklere dayalı olarak kullanıcı davranışını tahmin etmeye yardımcı oluyor. Böylelikle işletmeler kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimi sunmak için yeni fırsatlar yakalıyor.

Sağlık Hizmetleri

Kestirimci yapay zekâ yeterli veri bulunduğunda kişinin tıbbi geçmişine dayanarak gelecekteki potansiyel sağlık risklerini önceden tespit edebiliyor. Bu sayede hastalıklar ortaya çıkmadan önlem alma ya da erken teşhis fırsatı artıyor. 

Pazarlama 

Kestirimci yapay zekâ kullanıcı veya müşteri davranışını tahmin edebildiği gibi potansiyel müşterilerin ne tür içerik veya ürünlere ilgi duyabileceğini de tespit edebiliyor. Böylece kurumlar daha hedef odaklı pazarlama kampanyaları hazırlayabiliyor.

Kestirimci yapay zekâ ve üretken yapay zekâ

Kestirimci yapay zekâ ve üretken yapay zekâ, çıktılarını üretmek için makine öğreniminden yararlanıyor. Ancak kestirimci yapay zekâ, makine öğrenimini geleceği tahmin etmek için kullanırken üretken yapay zekâ ise içerik oluşturmak için kullanıyor.

Kestirimci yapay zekâ ve üretken yapay zeka genellikle aynı temel prensipleri paylaşsa da kullanım amaçları ve sonuçları bakımından farklılıklar bulunuyor. Kestirimci yapay zekâ mevcut veri setlerinden öğrenirken üretken yapay zekâ daha yaratıcı ve yenilikçi bir şekilde içerik üretmeye odaklanıyor. Bu nedenle her iki tür de farklı endüstrilerde ve uygulamalarda kullanılarak benzersiz avantajlar sağlıyor.