Sözsüz yeni dövrün ən böyük innovasiyası Süni İntellektdir. Süni İntellektin həyatımızın bütün sahələrinə təsiri barədə uzun-uzadı mühazirə oxumadan, birbaşa məşğul ola biləcəyiniz, insanlığa, biznesə və şəxsi inkişafınıza faydalı olacaq əsas layihələr barədə danışacam. Siz də bu layihələrdən birini seçib, ya da bunların əsasında daha innovativ bir ideya "uydurub" məşğuliyyət edə bilərsiniz. Hal-hazırda bu sektorda çox maraqlı və yüksək maaşlı peşələr yaranıb, mütəxəssis qıtlığı var!
Bu sahədə yeni başlayanlar əsas bu layihələrdən birini və ya bir neçəsini seçib praktika edə bilər, müəyyən vərdişlər əldə edə bilərlər. Bu layihələr müxtəlif biznes sahələri ehtiva edir və güclü AI və ML təməlləri formalaşdırmağa kömək edəcək.
Bu layihəyə bizim bazarda nə dərəcədə ehtiyac var bilmirəm, çünki hər mail xidməti təklif edən şirkətin (Google, Yandex, Yahoo) öz antispam mexanizmləri çoxdan var. Amma ML alqortimlərini öyrənmək və başa düşmək üçün yaxşı ideyadır. Bu layihədə təlim (training dataset) məlumatları üzərində Naive Bayes və Support Vector Machines kimi ML alqoritmləri tətbiq edilir. Əsas məsələ maillərdən xüsusi açar sözləri, müəyyən sözlərin təkrarlanma tezliyi və məktubun formatı incələnir, model qurulur və daha sonra spam məzmun üzərində tətbiq edilir.
Məlumat təhlil dərslərində tələbələrlə tez-tez praktika elədiyimiz Sentimental Təhlil çox sadə və maraqlı təhlildir. Sadə dildə belə izah edim: İstənilən məhsul, video haqqında yazılan rəyləri (comment) bir yerə yığıb Sentiment Analysis alqoritmlərini tətbiq edirik və sonda bu məhsul vəya video haqqında ümumi nəticə ortaya qoyuruq ki, məsələn izləyicilərin (vəya müştərilərin) əksəriyyəti bu məhsul haqda pozitiv fikirdədir, az bir qismi narazı qalıb, digər qismi isə neytraldır. Burda iki vərdiş əldə edirsiniz:
a) Rəyləri bir yerə toplamaq
b) O məlumatı (mətni) təhlil etmək.
Bir problemi qeyd edim ki, əcnəbi dillərdə Sentiment analiz eləmək rahatdır, bizim dildə NLP texnologiyaları zəif inkişaf etdiyi üçün yaxşı nəticə almaq çətindir.
Bu dəqiqə bütün müəllimlərin ən böyük ehtiyacı olan bir şeydir. Tələbələrin imtahan nəticələrini yoxlamaq çox müşkül məsələ olub. Ağır mövzu, ingilis dilində və çox pis xətt bizim işimizi çətinləşdirir. Əlyazısı tanıma layihəsi Computer Vision adlı yeni texnologiyanın fundamental tətbiqlərindən biridir. İdeya, şəkillərdən əlyazısı rəqəm və hərfləri tanımaq, təsnif eləməkdən ibarətdir.
Bu qədər layihənin içərisində ən çox tövsiyyə edəcəyim iş budur. Çünki bazarda bu işə müştəri çoxdur. Hər dükan, mağaza, restoran və böyük şirkətlərin Çağrı mərkəzləri (Call Center) kütləvi zəng və müraciətlərin öhdəsindən gəlmək üçün çoxdan ChatBot tətbiq eləməyə başlayıblar. Milli NLP və ML alqoritmlərini effektiv tətbiq edərək, normal Chatbot inkişaf elətdirə bilsəniz, düşünürəm kifayət qədər müştəri tapa bilərsiniz. Təbii ki, bu bot adi if-else alqoritmi ilə yox, Süni İntellekt dəstəkli agent olmalıdır. Yoxsa adi bot düzəltmək üçün onlayn xidmət verən şirkət sayı həddən çoxdur.
Bu Chatbot müştəri ilə yazışa bilir, forumlarda rəylərə cavab qoya bilir, müxtəlif yönləndirmələr və ötürmələr edir.
Süni İntellekt və Data Science sahəsinin insanlığa bəlkə də ən böyük faydasının dəyə biləcəyi mövzu prediction yəni öncədən xəbər vermə ehtimalıdır. Bu cür layihələr çox çətindir, amma gözəldir. Xüsusən birjada və mərc oyunlarında önəm kəsb edir. Məsələnin özü, keçmiş dataya əsasən ML alqoritmi tətbiq edərək bir sonrakı dövr üçün qiymət ehtimalı veməkdir.
Yeni öyrənənlər ən sadə xətti reqressiya modeli ilə başlayıb, əvvəlcə mütəlif faktorlar və anbar qiyməti arasında münasibəti başa düşməyə çalışmalı, sonra daha dəqiq proqnoz üçün LSTM kimi qəliz modelləri tətbiq edə bilərlər.
Creating a Face Detection System involves developing an AI model to identify and locate human faces within a digital image or video stream. This beginner-friendly project introduces the concepts of object detection and computer vision, utilizing pre-trained models like Haar Cascades or leveraging deep learning frameworks to achieve accurate detection. Face detection is foundational for various applications, including security systems, face recognition, and automated photo tagging, showcasing the versatility and impact of AI in enhancing privacy and user experience.
A Language Translation Model project aims to build an AI system capable of translating text from one language to another. To tackle this challenge, beginners can explore sequence-to-sequence models and attention mechanisms, gaining exposure to natural language processing and machine translation techniques. This project underscores the importance of AI in breaking down language barriers, enabling seamless communication and content accessibility across different languages, which is vital for global information exchange and international collaboration.
Object Detection with TensorFlow is a project centered around identifying and classifying multiple objects within an image or video in real time. Utilizing TensorFlow, an open-source machine learning framework, beginners can implement state-of-the-art models like SSD (Single Shot MultiBox Detector) or YOLO (You Only Look Once) pre-trained on datasets like COCO (Common Objects in Context). This project offers a practical introduction to deep learning and computer vision, highlighting AI's capability in applications ranging from surveillance to augmented reality.
The Movie Recommendation System project involves designing an AI algorithm that suggests movies to users based on their preferences and viewing history. Beginners can employ collaborative filtering techniques, utilizing user-item interaction data to predict potential interests. This project provides a gateway to understanding recommendation systems, a key component of many online platforms, enhancing user engagement by personalizing content suggestions, from streaming services to e-commerce.
Traffic Sign Recognition projects focus on developing AI models that can accurately identify and classify traffic signs from real-world images. This project introduces beginners to the challenges of real-world data variability and the importance of robust computer vision and machine learning techniques. Traffic sign recognition is crucial for autonomous vehicle systems and advanced driver-assistance systems (ADAS), showcasing AI's role in improving road safety and navigation.
Bir sonrakı məqalədə daha irəli səviyyəli Süni İntellekt layihələri barədə danışacağıq. Çox danışmaq olar, çox yazmaq olar, əsas odur bir ideya götürüb, hansısa Data (məlumat) üzərində Maşın öyrənməsi (ML), Dərin incələmə (DL) kimi vərdişləri anlamaq və praktika eləmək önəmlidir!
Comments
Add comment