Yapay Zeka Mühendisi ile ilgili dikkat edilmesi gerekenleri anlama
Yazılım çözümleri giderek daha fazla yapay zeka özelliklerini içerir; bu nedenle yazılım mühendislerinin yapay zeka özelliklerini uygulamaları ve hizmetleriyle nasıl tümleştireceklerini bilmesi gerekir.
Makine öğrenmesinde yapılan ilerlemeler, büyük hacimli verilerin kullanılabilirliğinin artması ve tahmine dayalı modellerin eğitildiği güçlü işlemlerle birlikte yapay zeka özelliklerini kapsayan önceden paketlenmiş yazılım hizmetlerinin kullanılabilirliğine yol açmıştır. Yazılım mühendisleri bu hizmetlerden yararlanarak temel yapay zeka işlevselliğini kullanan uygulamalar ve aracılar oluşturabilir ve bunları akıllı çözümler oluşturmak için yapı taşları olarak kullanabilir.
Bu, yazılım mühendislerinin veri bilimcileri veya makine öğrenmesi uzmanları olmak zorunda kalmadan programlama, test etme, kaynak denetim sistemleriyle çalışma ve dağıtım için uygulamaları paketleme konusunda mevcut becerilerini uygulayabileceği anlamına gelir.
Ancak yazılım mühendisleri, yapay zeka fırsatlarından tam olarak yararlanmak için temel yapay zeka ve makine öğrenmesi ilkelerinin kavramsal olarak anlaşılmasını gerektirir.
Model eğitimi ve çıkarım
Birçok yapay zeka sistemi, örnek veriler kullanılarak eğitilmesi gereken tahmine dayalı modelleri kullanır. Eğitim süreci verileri analiz eder ve verilerdeki özellikler (genellikle yeni gözlemlerde mevcut olacak veri değerleri) ile etiket (modelin tahmin etmek için eğitildiği değer) arasındaki ilişkileri belirler.
Model eğitildikten sonra, bilinen özellik değerlerini içeren yeni veriler gönderebilir ve modelin en olası etiketi tahmin etmelerini sağlayabilirsiniz. Tahminlerde bulunmak için modelin kullanılması çıkarım olarak adlandırılır.
Yazılım mühendislerinin yapay zeka özellikli çözümler oluşturmak için kullanabilecekleri hizmetlerin ve çerçevelerin birçoğu, bir uygulamada yeni değerler elde etmek için kullanılmadan önce mevcut verilerden bir modelin eğitilmesi gereken bir geliştirme süreci gerektirir.
Olasılık ve güvenilirlik puanları
İyi eğitilmiş bir makine öğrenmesi modeli doğru olabilir, ancak tahmine dayalı bir model yanıltıcı değildir. Makine öğrenmesi modelleri tarafından yapılan tahminler olasılığı temel alır ve yazılım mühendisleri olasılık teorisinin derin matematiksel bir şekilde anlaşılmasını gerektirmese de tahminlerin mutlak gerçeği değil istatistiksel olasılığı yansıttığını anlamak önemlidir. Çoğu durumda tahminler, tahminin yapılma olasılığını yansıtan ilişkili bir güvenilirlik puanına sahiptir. Yazılım geliştiricileri, tahminleri değerlendirmek ve uygulama güvenilirliğini iyileştirmek ve marjinal olasılıklara göre yapılabilecek tahmin riskini azaltmak için uygun eşikleri uygulamak için güvenilirlik puanı değerlerini kullanmalıdır.
Sorumlu yapay zeka ve etik
Yazılım mühendislerinin yazılımlarının kullanıcılar ve genel olarak toplum üzerindeki etkisini dikkate almaları önemlidir; kullanımıyla ilgili etik konuları da içerir. Uygulama yapay zeka ile imbued olduğunda, yapay zeka sistemlerinin nasıl çalıştığı ve kararları nasıl bilgilendirdiği nedeniyle bu önemli noktalar özellikle önemlidir; genellikle, eğitildikleri verilere bağımlı olan olasılığa dayalı modeller.
Yapay zeka çözümlerinin insan benzeri doğası, uygulamaları kullanıcı dostu hale getirmenin önemli bir avantajıdır, ancak kullanıcıların uygulamanın doğru kararlar alma yeteneğine büyük ölçüde güvenmesine de neden olabilir. Yapay zeka özelliklerinin yanlış tahmin edilmesi veya kötüye kullanılması yoluyla bireylere veya gruplara zarar verme olasılığı önemli bir konudur ve yapay zeka özellikli çözümler oluşturan yazılım mühendisleri, riskleri azaltmak ve eşitlik, güvenilirlik ve zarar veya ayrımcılığa karşı yeterli koruma sağlamak için dikkate alınması gereken bir durumdur.