Yapay Zeka Girişimleri Neden Kendi Verilerini Topluyor?
Giriş: Yapay Zekada Verinin Gücü
Yapay zeka (YZ) girişimleri, son yıllarda veriye bakış açılarını kökten değiştirdi. Eskiden internette freely paylaşılan içerikler veya düşük ücretli etiketleyicilerden elde edilen verilerle yetinilirken, bugün şirketler yüksek kaliteli, özgün ve özel veri setleri toplamak için ciddi yatırımlar yapıyor. Bu yeni yaklaşım hem rekabet avantajı sağlıyor hem de modellerin gerçek hayat problemlerini çözmede daha başarılı olmasını sağlıyor.
Gerçek Hayattan Veri Toplama: Sanatçılardan Elektrikçilere
ABD’de bir yaz boyunca, sanatçı Taylor ve arkadaşı başlarına GoPro kameralar takarak günlük aktivitelerini kaydettiler: yemek yapmak, temizlik, sanat çalışmaları… Amaç, Turing Labs adındaki bir YZ şirketinin görsel algı modelini eğitmek için çok açılı, gerçekçi veri sağlamaktı. Taylor, bu işin yorucu ama iyi ücretli olduğundan bahsediyor ve "Kafanızda kızarıklık kalıyor, dinlenmeden olmuyor" diyor.
Turing Labs sadece sanatçılarla değil; aşçılar, inşaat işçileri ve elektrikçiler gibi çeşitli meslek gruplarıyla da çalışıyor. Şirketin Baş Yapay Zeka Yöneticisi Sudarshan Sivaraman'a göre, "Farklı mavi yakalı iş kollarından veri topluyoruz, böylece eğitim aşamasında çeşitliliği sağlıyoruz."
Veri Kalitesi: Miktardan Daha Önemli
Eskiden büyük veri setleri peşinde koşan şirketler artık az ama öz, yüksek kaliteli ve insan eliyle özenle etiketlenmiş veriye yatırım yapıyor. E-posta sıralama ve otomatik yanıt üzerinde çalışan Fyxer şirketi, küçük ve odaklı veri setlerinin model başarısında belirleyici olduğunu keşfetti. Fyxer'ın kurucusu Richard Hollingsworth, "Verinin miktarından çok kalitesi önemli," diyor. Bu yüzden deneyimli yönetici asistanları, mühendislerden daha kalabalık bir şekilde modele veri sağladı.
Sentezlenmiş ve Gerçek Veri Dengesi
Turing Labs, eğitim verisinin %75-80’ini orijinal GoPro videolarından türetilen sentetik verilerle oluşturuyor. Ancak, Sivaraman'a göre, "Eğer ön eğitim verisi kaliteli değilse, sentetik veriyle ne yaparsanız yapın iyi sonuç alamazsınız." Yani, özgün ve kaliteli veri, tüm sürecin temelini oluşturuyor.
Rekabet Avantajı: Özel Veri Setleri
YZ girişimleri için veri toplamanın bir diğer önemli nedeni de rekabet avantajı yaratmak. Fyxer’ın kurucusu Hollingsworth, "Açık kaynak bir modeli herkes ürününe entegre edebilir, ama o modeli nitelikli verilerle eğitmek herkesin harcı değil," diyerek özgün veri toplamanın bir tür "gizli silah" olduğunu vurguluyor.
Sonuç: YZ'de Gelecek, Kaliteli ve Özgün Veride
YZ şirketleri artık ham veri gücünün ötesine geçerek, insan odaklı, özenle toplanmış ve çeşitli veri setlerine yöneliyor. Bu yaklaşım, hem modellerin gerçek hayatta daha başarılı olmasını sağlıyor hem de şirketlerin rekabetçi kalmasını kolaylaştırıyor.
