02 / Zekâ

Yapay Zekâ Geliştirme ve Entegrasyonu

Yapay zekâyı çalışan bir iş sürecine bağlayın.

Yapay Zekâ Geliştirme ve Entegrasyonu: yaklaşım

Yapay zekâ entegrasyonu, bir model çıktısını gerçek bir iş akışının kullanılabilir parçası haline getirir. Başlangıç noktası model seçimi değil, çözülmesi gereken görevdir: ne sınıflandırılacak, hangi veri kullanılacak ve hatalı sonuçların etkisi nasıl yönetilecek? TankDev, veri uygunluğu, değerlendirme ölçütleri ve insan kontrolünü aynı tasarım içinde ele alır.

Kullanım senaryoları

Örnek senaryolar; proje kapsamı ihtiyaca göre belirlenir.

Görüntü sınıflandırma

Görüntüleri belirli sınıflara ayıran bir model, veri kalitesi ve sınıflar arasındaki hata maliyetleri dikkate alınarak değerlendirilir. DeepCancer, histopatoloji alanındaki araştırma örneğimizdir; klinik tanı aracı değildir.

Operasyonel karar desteği

Model çıktıları ilgili kayıtlarla ilişkilendirilerek inceleme veya önceliklendirme adımlarını destekleyebilir. Belirsiz sonuçlar ve kritik kararlar için insan değerlendirmesi tasarlanır.

Teknik kapsam

Modelin çözeceği görev ve kullanılacak veri
Modelin bağlanacağı operasyon adımı
Girdi ve çıktıların kayıt yapısıyla ilişkisi
Model izleme ve yeniden eğitim düzeni
Başarı ve performans kriterleri

Teslim kapsamı

Geliştirilen model ve sistem entegrasyonu
Girdi ve çıktı yapısı
Çalışma kayıtları ve izleme yapısı
Yeniden eğitim ve sürüm yönetimi
Performans ve ölçüm görünümü

Tasarımda dikkat ettiğimiz noktalar

01Model, entegre edildiği adımda sistemin doğal bir bileşeni olarak çalışır.

02Üretilen sonuçlar doğrudan ilgili sistem kayıtlarıyla ilişkilendirilir.

03Girdi, çıktı ve çalışma kayıtları tutularak model davranışı izlenebilir hale getirilir.

Yapay Zekâ Geliştirme ve Entegrasyonu — sık sorulan sorular

Yapay zekâ projesi için ne kadar veri gerekir?

Sabit bir sayı yoktur. Görevin çeşitliliği, veri kalitesi, etiketlerin tutarlılığı ve hazır modellerin uygunluğu birlikte değerlendirilir. Temsil gücü düşük bir veri kümesini büyütmek tek başına yeterli olmayabilir.

Model başarısını nasıl değerlendirirsiniz?

Eğitimde kullanılmayan veriler ve gerçek kullanım koşullarını temsil eden senaryolar üzerinden ölçüm yapılır. Sınıflandırmada doğruluğa ek olarak hata türleri ve sınıf bazındaki sonuçlar değerlendirilir; kabul ölçütleri iş ihtiyacına göre belirlenir.

Model mevcut yazılıma nasıl bağlanır?

Girdi ve çıktı sözleşmesi, servis çağrıları, erişim sınırları ve çalışma kayıtları tanımlanır. Yanıt süresi, model sürümü ve başarısız çağrıların yönetimi entegrasyon kapsamına alınır.