Yüksek Lisans ve Üretken Yapay Zeka Kullanan Küresel Markalara İlişkin 9 Harika Örnek Olay İncelemesi

By Olga Rotanenko, Commercial Director at Mindy Support

Şirketler rakiplerinin önüne geçmek için en son yapay zeka teknolojisini kullanıyor. Müşteri hizmetlerini geliştiriyor, içerik üretiminde devrim yaratıyor ve karmaşık veri analizini basitleştiriyorlar.

Bu makale, gerçek hayattaki üretken yapay zeka örneklerine ve en iyi şirketlerin yüksek lisans ve yüksek lisans programlarını nasıl kullandığına ilişkin örnek olay incelemelerine bakmaktadır. üretken yapay zeka yeni fikirler bulmak, üretkenliği artırmak ve büyümek için çalışmalarında.

Yüksek Lisans ve Üretken Yapay Zekanın Gerçek Dünyadan Örnekleri:

Amazon'un Gelişmiş Müşteri Hizmetlerine Yolculuğu

Çocuklar dahil herkesin tanıdığı e-ticaret dünyasının devi Amazon, sadece alışverişten ibaret değil. Aynı zamanda büyük dil modelleri (LLM'ler) gibi en son teknolojilerin kullanılmasında da liderdir. Amazon'un sohbet robotları, LLM teknolojisinden yararlanarak doğal dili anlayıp işleyebilir ve müşterilere soru ve endişelerine hızlı ve ilgili yanıtlar sunabilir. Bu entegrasyon, sorunlar daha hızlı ve daha hassas bir şekilde çözüldüğü için müşteri memnuniyetinin artmasına yol açtı.

\Amazon, yapay zekanın tam olarak anlayamayabileceği karmaşık veya incelikli konuların ele alınmasında insan temsilcilerinin öneminin farkındadır. Bu hibrit yaklaşım, hem yapay zekanın hem de insan zekasının güçlü yönlerini birleştirerek dengeli ve etkili bir müşteri hizmetleri operasyonu sağlıyor.

Kullanılan Teknoloji: Amazon Lex

Coca-Cola'nın Yenilikçi Pazarlaması

Gelelim en ikonik markalardan biri olan ve pazarlama çalışmalarına her zaman öncelik veren Coca-Cola'ya. Şirket, GPT-4 gibi gelişmiş dil modellerini entegre ederek ilgi çekici sosyal medya gönderilerinden ilgi çekici pazarlama metinlerine ve bilgilendirici makalelere kadar çok çeşitli yüksek kaliteli içerik oluşturmayı başardı. GPT-4'ün insan benzeri metin oluşturma yeteneği, Coca-Cola'nın birden fazla platformda tutarlı ve özgün bir marka sesi sağlamasına olanak tanır.

\İçerik oluşturmanın ötesinde Coca-Cola, tüketici tercihleri ve pazar eğilimleri hakkında değerli bilgiler elde etmek için GPT-4'ten yararlandı. GPT-4, çok miktarda veriyi analiz ederek ve kapsamlı raporlar oluşturarak şirketin tüketici davranışında ortaya çıkan kalıpları ve değişimleri anlamasına yardımcı oluyor.

Kullanılan Teknoloji: OpenAI'nin GPT-4'ü

JPMorgan Chase'in Veri Analizi Devrimi

JP Morgan Chase, finansal operasyonlarında doğruluğu ve verimliliği artırmak için IBM Watson'ı etkili bir şekilde kullandı ve hem performans hem de müşteri memnuniyetinde önemli gelişmelere yol açtı.

Örneğin, Watson'ın doğal dil işlemesi (NLP), bankanın yasal belgeler ve mali raporlar gibi büyük miktarlardaki yapısal olmayan verileri yüksek hassasiyetle hızlı bir şekilde analiz etmesine olanak tanır. Bu otomasyon, yalnızca karmaşık bilgilerin işlenmesi için gereken süreyi azaltmakla kalmaz, aynı zamanda insan hatası riskini de en aza indirerek daha doğru ve güvenilir sonuçlar sağlar.

Ayrıca JP Morgan Chase, risk yönetimi ve dolandırıcılık tespit sistemlerini desteklemek için IBM Watson'dan yararlandı. Watson'ın makine öğrenimi algoritmaları, işlem verilerini sürekli olarak analiz eder ve dolandırıcılık faaliyetini gösterebilecek olağandışı kalıpları belirler.

Kullanılan Teknoloji: IBM Watson

Netflix'in Kişiselleştirilmiş Önerileri

Netflix sevenler burada mı? Atıştırmalıklarla kanepede uzanıp en sevdiğiniz dizi ve filmlerin keyfini çıkardığınızı hayal edin. Netflix, öneri sistemini geliştirmek için ileri teknolojiyi kullanarak tercihlerinizi ciddiye alır. Netflix, izleme geçmişi ve etkileşim kalıpları gibi kapsamlı kullanıcı verilerini analiz ederek bireysel zevklere ilişkin derinlemesine bir anlayış kazanır. Bu, onların benzersiz ilgi alanlarınızla yakından eşleşen içerik önermelerine olanak tanıyarak genel deneyiminizi ve memnuniyetinizi artırır. Bu kişiselleştirilmiş yaklaşım yalnızca izleyicilerin ilgisini canlı tutmakla kalmıyor, aynı zamanda kendi başlarına bulamadıkları yeni içerikleri keşfetmelerine de yardımcı oluyor.

Kullanılan Teknoloji: BERT gibi LLM'ler tarafından geliştirilmiş özel öneri algoritmaları.

Spotify'ın Müzik Öneri Sistemi

İtiraf edin, ya Spotify ya da Apple Music kullanıcısısınız. Size bir sır vereceğim: Ben bir Spotify kızıyım. Netflix gibi Spotify da müzik önerme ve keşfetme özelliklerini geliştirmek için büyük dil modellerinden (LLM'ler) yararlanıyor. Bu modeller, kullanıcının dinleme alışkanlıklarını, çalma listelerini ve platformla olan etkileşimlerini analiz ederek Spotify'ın bireysel müzik tercihlerini anlamasına ve kullanıcıların hangi şarkılardan veya sanatçılardan keyif alacağını tahmin etmesine olanak tanıyor. Bu kişiselleştirilmiş yaklaşım, kullanıcılara sevebilecekleri yeni müzikleri tanıtmakla kalmıyor, aynı zamanda platformla etkileşimde kalmalarını da sağlıyor. Bu, tam olarak ne duymak istediğinizi siz duymadan önce bilen kişisel bir DJ'e sahip olmak gibi bir şey.

Kullanılan Teknoloji: Tescilli yapay zeka modelleri ve BERT tabanlı sistemler

New York Times'ın İçerik Kişiselleştirmesi

Önde gelen küresel medya kuruluşu New York Times, reklam stratejilerini optimize etmek için üretken yapay zekadan yararlanıyor. Bu teknoloji, reklamın mesajına göre reklam kampanyaları için en iyi yerleşimleri önererek reklamverenlerin etkilerini en üst düzeye çıkarmalarına olanak tanır. Ayrıca daha önce ulaşılması zor olan niş kitlelerin belirlenmesine ve hedeflenmesine yardımcı olarak daha kesin ve etkili bir pazarlama yaklaşımı sağlar. Bu yapay zeka aracı, kitle segmentasyonunu ve reklam yerleşimini iyileştirerek yalnızca kampanya performansını artırmakla kalmaz, aynı zamanda reklamverenlerin yatırım getirisini de artırır. Bu yenilik gösteriyor

Kullanılan Teknoloji: OpenAI'nin GPT-3'ü

Super Bowl Reklam Kampanyaları

"Kimin kazandığı ya da kaybettiği önemli değilse, neden PUAN'ı koruyorlar?" Amerika'nın en büyük antrenörlerinden biri olan Vince Lombardi'nin bu ünlü sözü, Super Bowl'u spor eğlencesinin zirvesinde tutan rekabetçi ruhu mükemmel bir şekilde yansıtıyor. Milyonlarca izleyicinin izlediği Super Bowl, bir veri altın madenidir. Üretken yapay zeka, tercihlerine ve davranışlarına göre farklı kitle segmentlerinde yankı uyandıran, hedefi yüksek reklamlar oluşturmak için bu büyük miktardaki izleyici verilerini analiz edebilir. Bu teknoloji yalnızca reklamların alaka düzeyini ve etkisini artırmakla kalmıyor, aynı zamanda markaların hedef kitleleriyle daha derin bağlantı kurmasına da yardımcı oluyor. Super Bowl geliştikçe onu bir pazarlama merkezi haline getiren araçlar ve stratejiler de gelişiyor.

Kullanılan Teknoloji: İçerik oluşturma ve analiz için çeşitli Yüksek Lisanslar

IBM'in Sağlık Hizmetlerinde Watson'ı

Sağlık sektöründe IBM Watson, klinik karar desteğinde devrim yaratmak için büyük dil modellerinden (LLM'ler) yararlanıyor. Watson, çok miktarda tıbbi literatürü ve hasta verilerini analiz ederek kanıta dayalı tanı ve tedavi önerileri sağlar. Bu gelişmiş yapay zeka teknolojisi, sağlık profesyonellerinin daha bilinçli kararlar almasına, hasta sonuçlarını iyileştirmesine ve teşhis sürecini kolaylaştırmasına yardımcı olur. Ayrıca Watson, sağlık hizmetlerinde ortaya çıkan trendleri ve kalıpları tespit ederek hastalıkların erken tespitine ve önlenmesine katkıda bulunabilir.

Kullanılan Teknoloji: IBM Watson Health

LLM'lerde Başarıya Ulaşmak için En Son Teknolojiden Yararlanmak

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) bir dizi teknoloji ve teknikten yararlanır. İşte ilgili bazı önemli teknolojilerin bir özeti:

1. Derin Öğrenme: Yüksek Lisans'ın arkasındaki temel teknoloji. Bu modeller, metni işlemek ve oluşturmak için birçok katmana sahip sinir ağlarını kullanır.
2. Transformatörler: Vaswani ve diğerleri tarafından tanıtılan bir tür sinir ağı mimarisi. "İhtiyacınız Olan Tek Şey Dikkat" başlıklı makalede. Transformatörler, metindeki uzun vadeli bağımlılıkları ele almak için çok önemlidir ve birçok Yüksek Lisans'ın temelini oluşturur.
3. Dikkat Mekanizması: Dili oluştururken veya anlarken modelin giriş metninin farklı bölümlerine odaklanmasına yardımcı olan bir dönüştürücü bileşeni.
4. Ön eğitim ve İnce ayar:
   • Ön eğitim: LLM'ler başlangıçta genel dil kalıplarını öğrenmek için geniş bir metin verisi topluluğu üzerinde eğitilir.
   • İnce ayar: Ön eğitimden sonra modeller, belirli görevlerde veya alanlarda uzmanlaşmak için belirli veri kümeleri üzerinde daha fazla eğitilir.
5. Tokenizasyon: Metni modelin işleyebileceği daha küçük birimlere (belirteçlere) ayırma işlemi. Bayt Çifti Kodlama (BPE) veya WordPiece gibi teknikler sıklıkla kullanılır.
6. Doğal Dil İşleme (NLP) Teknikleri: İnsan dilini işlemek ve anlamak için kullanılan, ayrıştırma, konuşma bölümü etiketleme ve adlandırılmış varlık tanıma dahil olmak üzere çeşitli teknikler ve algoritmalar.
7. Değerlendirme Metrikleri: Şaşkınlık, BLEU puanı ve diğerleri gibi metrikler, dil modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılır.
8. Etik ve Güvenlik Mekanizmaları: Zararlı çıktıları önleyecek mekanizmalar da dahil olmak üzere, modellerin sorumlu ve etik bir şekilde kullanılmasını sağlamaya yönelik teknolojiler ve yönergeler.

Çözüm

Yüksek Lisans'ların dünya çapında nasıl ses getirdiğini zaten görebilirsiniz ve yarın, önde gelen şirketlerin çabalarını artırmak için bunları benimsemesiyle daha da bütünsel hale gelecekler. Amazon'un müşteri hizmetlerini geliştiren sohbet robotlarından Coca-Cola'nın yaratıcı içeriğine ve JP Morgan Chase'in IBM Watson ile yaptığı finansal optimizasyona kadar bu teknolojiler inovasyonu ve verimliliği artırıyor. Netflix'in kişiselleştirilmiş önerileri ve Salesforce'un otomatik raporları, yapay zekanın kişiye özel deneyimler ve analizler üzerindeki etkisini gösteriyor. Daha fazla şirket bu araçları benimsedikçe yalnızca operasyonlarını iyileştirmekle kalmıyor, aynı zamanda yapay zeka başarısı için yeni standartlar da belirliyor. Temel çıkarımlar, sürekli öğrenmeye, insan-yapay zeka işbirliğine ve etik uygulamalara olan ihtiyacı vurgulayarak gelecekteki atılımlara zemin hazırlıyor.

kaydeden Olga Rotanenko

Mindy Support'ta Ticari Direktör