Bulut bilişim alanında Microsoft stratejisi

07/07/2024 10 min read

Yapay zeka, çağdaş teknolojilerin temellerinden biridir ve bulut bilişimin uygulanmasından bahsederken önemli bir rol oynamaktadır. Teknoloji devlerinden biri olan Microsoft, bu sorunu başarılı bir şekilde ele almış ve yapay zekayı ana işi olan bulut bilişime dahil ederek hizmetleri daha akıllı, esnek ve kullanımı kolay hale getirmiştir. Bu makale, Microsoft tarafından sunulan programda yapay zekanın önemini ve bu sistemin daha da geliştirilmesi olasılıklarını tartışmaktadır.

Microsoft bulut bilişim ve Yapay Zeka yaklaşımına genel bir bakış

Azure, Microsoft’un şu anda en büyük ve en popüler bulut çözümleri arasında yer alan bulut bilişim hizmetidir. Bilgisayar, depolama ve ağ için bir dizi hizmetin yanı sıra yapay zeka ve makine öğrenimi için bir dizi araca sahiptir. Yapay zeka sadece Azure için bir geliştirme değil, aynı zamanda Microsoft’un şirketlerin nasıl yönetildiği ve yeni şeylerin nasıl geliştirildiği konusunda bir devrim sağlamak için aldığı bir yöndür.

Microsoft’un yapay zeka ve bulut hizmetleri nasıl gelişti?

Microsoft, yapay zeka alanında onlarca yıldır faaliyet gösteriyor ve bu alandaki liderler arasında yer alıyor. Makine öğrenimi, doğal dil işleme ve bilgisayar görüşü gibi teknolojiler geliştikçe, şirket yapay zekayı bulut hizmetlerine aşamalı olarak uygulamıştır. Bu tür değişiklikler, endüstrilerin yapay zeka araştırmalarına daha fazla fon ayırdığını, yapay zeka güçlerini artırmak amacıyla diğer firmaları satın aldığını veya onlarla ortaklık kurduğunu görmüştür.

Stratejik Hedefler

Yapay zekanın Microsoft’un bulut bilişim planı ile yoğunlaştırılmasındaki temel amaç, işletmeleri yapay zekanın özünden yararlanacak araçlarla donatmaktır. Bu, yapay zekayı işletmeye yaklaştırmayı ve farklı dijital olgunluk seviyelerine sahip çok sayıda uygulama ve sektörde kolayca uygulanabilir hale getirmeyi içerir.

Microsoft’un bulut mimarisindeki başlıca yapay zeka unsurları

Microsoft’un yapay zeka bulut hizmetleri planı, performansı ve kullanılabilirliği artırmayı amaçlayan çeşitli unsurları kapsamaktadır. Bu bileşenler yapay zeka hizmetleri, makine öğrenimi platformları, bilişsel hizmetler ve yapay zekayı destekleyen altyapıdır.

Azure Yapay Zeka Hizmetleri

Azure AI Hizmetleri, geliştiricilerin yapay zeka uzmanı olmalarına gerek kalmadan uygulamalarını akıllı hale getirmek için kullanabilecekleri hazır tekniklerdir. Bu hizmetler şunları içerir:

Azure Makine Öğrenimi: Kullanıcıların büyük veriler için makine öğrenimi modellerini kodlamasını, eğitmesini ve başlatmasını sağlayan bir şemsiye çözümdür. Birden fazla çerçeve ve dili destekler ve büyük esneklik ve basitliğe sahiptir.
Azure Bilişsel Hizmetler: Sistemlere akıllı, ilgi çekici ve keşfedilebilir bir uygulama eklemek için bir geliştirici tarafından kullanılabilecek API’lerin, SDK’ların ve hizmetlerin bir listesi. Bunlardan bazıları görme, dil, konuşma, kararların yönetimi ve diğer hizmetlerle ilgilidir.
Azure Bot Hizmeti: Kullanıcılarla metin, ses veya multimedya aracılığıyla etkileşim kuran doğal dil konuşma botları oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için bir geliştirme ortamı.

Makine Öğrenimi Platformları

Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML): Bu özellik, birkaç önemsiz görevi otomatikleştirerek bir makine öğrenimi modeli geliştirme görevini artırır ve aynı zamanda kullanıcıları model seçimi ve hiperparametrelerin ayarlanması konusunda destekler.
Azure Databricks: Azure üzerinde çalışmak üzere özel olarak tasarlanmış, büyük veri ve yapay zeka uygulamaları geliştirme yeteneklerini artıran Apache Spark tabanlı bir analiz platformu.
Azure Synapse Analytics: Anlık iş zekası ve makine öğrenimi sorgularını yerine getirmek için veri alma ve hazırlama, veri ambarı, veri yönetimi ve hizmet katmanlarını tek bir çözümde birleştiren isteğe bağlı bir büyük veri analitiği hizmeti.

Bilişsel Hizmetler

Azure Bilişsel hizmetleri, bir dizi RESTful API aracılığıyla Makine Öğrenimi konusunda uzman olmayan geliştiricilere yapay zeka sağlar.

Görme: Bilgisayar görüşü ve özel görüş, Yüz API’si ve Form tanıyıcı, görüntü ve video analizi özellikleri sunan hizmetlerdir.
Konuşma: Karmaşık konuşma işlemeyi desteklemek için Konuşmadan Metne, Metinden Konuşmaya, Konuşma Çevirileri ve Konuşmacı Tanıma gibi özellikler.
Dil: Metin Analizi, Çevirmen Metin Analizi, Çevirmen, Soru-Cevap Oluşturucu ve LUIS, Doğal Dil İşleme hizmetleri, metin analizinde bilgi edinmeye ve sohbet botları oluşturmaya yardımcı olur.
Karar: Bu API’ler, müşterilere daha doğru kararlar sağlayan Kişiselleştirici, İçerik Moderatörü ve Anomali Dedektörünü içerir.

Yapay Zeka Altyapısı

Microsoft, Azure üzerinde aşağıdakileri içeren sağlam bir yapay zeka altyapısı sağlar:

Yüksek Performanslı Bilgi İşlem (HPC): Azure, GPU’lar, FPGA’lar ve diğerleri gibi sofistike bileşenlerle donatılmış Derin Yapay Zeka modellerini eğitmek için yetenekli ve verimli platformlar sağlar.
Yapay Zeka Süper Bilgisayarı: Microsoft, yapay zeka ile ilgili görevlerdeki ağır iş yüklerinin yanı sıra yapay zeka eğitimi için Azure’un bir parçası olarak en büyük yapay zeka süper bilgisayarlarından birini geliştirdi.
Edge AI: Azure IoT ve Azure Stack Edge, yapay zekayı nesnelerin ucunda işler ve kaynağa kadar gerçek zamanlı veri işlemeye izin verir.

Uygulamalar ve Kullanım Örnekleri

Yapay zeka, Microsoft bulut platformuna eklenerek çeşitli sektörler için farklı fırsatlar oluşturmuştur. Yapay zekanın Microsoft’un bulut bilişim platformuyla birleşmesi, farklı sektörler tarafından erişilebilecek çeşitli fırsatları genişletti. İşte bazı önemli uygulamalar ve kullanım örnekleri:

Sağlık Hizmetleri

Yapay zekanın sağlık hizmetleri bulut çözümlerine dahil edilmesi, hasta bakım kalitesini artırabilir. Sağlık hizmetleri alanında gelişmiş bulut çözümlerinin kullanılması hastalara, klinik sonuçlarına, operasyonel ve araştırma çalışmalarına fayda sağlayabilir. Örnekler şunları içerir:

Tıbbi Görüntüleme: Tıbbi görüntülerden hastalıkların teşhis edilmesi sürecini desteklemek için Azure bulutunun kullanılması ve Bilgisayarla Görme için Azure Bilişsel Hizmetlerinin uygulanması.
Tahmine Dayalı Analitik: Tedavileri için en iyi mekanizmaların geliştirilmesine yardımcı olmak amacıyla çeşitli hastaların yeniden hastaneye yatma olasılığını tahmin etmek için Azure Machine Learning’in yapay zeka ve büyük veri analitiğini kullanma.
Doğal Dil İşleme: Hastaların sağlık sonuçlarını optimize etmeye yönelik yararlı bilgiler için bunları analiz etmek üzere EHR’lerde metin madenciliğinden yararlanma.

Perakende

Perakende yapay zekası, ‘kişisel alışveriş deneyimi’ algısı yaratmaya, tedarik zincirini otomatikleştirmeye ve satışları artırmaya yardımcı olabilir. Temel kullanım alanları şunlardır:

Kişiselleştirilmiş Öneriler: Müşterilerin faaliyetlerini incelemek ve onlara ilgili ürünleri sunmak için Azure platformunun yapay zeka gücünden yararlanma.
Envanter Yönetimi: Talebi tahmin etmek ve envanter edinimini daha verimli bir şekilde yönetmek için yapay sinir ağlarını kullanma.
Müşteri Hizmetleri: Müşteri destek hizmeti saatlerini azaltmak ve hizmet sunumunun etkinliğini artırmak için akıllı konuşma arayüzlerinin kullanımının benimsenmesi.

Finans

Finans firmaları risk yönetimi, süreç optimizasyonu ve özelleştirilmiş müşteri hizmetleri için yapay zeka ve bulut teknolojisini kullanabilir. Kullanım örnekleri şunları içerir:

Dolandırıcılık Tespiti: Dolandırıcılığı gerçek zamanlı olarak tespit etmek için Azure’da barındırılan makine öğrenimi modellerini kullanma.
Otomatik Ticaret: Piyasa verilerini ayrıştırmak için yapay zeka kullanmak, ardından algoritmaları kullanarak işlemleri bağımsız olarak yönetmek.
Müşteri İçgörüleri: Hizmet sunumunu iyileştirmek için anlamlı bilgiler üretmek üzere doğal dil işleme kullanılarak müşterilerden gelen ham verilerin işlenmesi söz konusudur.

Üretim

Yapay zeka özelliklerine sahip bulut çözümleri, üretimdeki verimsizlikleri ve hata hatalarını tespit edebilir ve aynı zamanda kalite güvencesini ve genel tedarik zincirini dönüştürebilir. Kullanım alanları şunlardır:

Kestirimci Bakım: Makinelerin belirli bir zamanda arızalanma olasılığının tahmininde IoT ve makine öğrenimi uygulamasını kullanarak kestirimci bakım.
Kalite Kontrol: Denetlenen ürünlerin ve nesne görüntülerinin gerekli kalitesini kontrol etmek için bilgisayarla görme.
Tedarik Zinciri Optimizasyonu: Ürünleri tedarik zinciri boyunca hareket ettirmenin ve envanter seviyelerini yönetmenin en verimli yollarını belirlemek amacıyla tedarik zinciri verilerini analiz etmek için yapay zekanın kullanılması.

Gelecek Beklentileri ve Zorluklar

Microsoft, daha da ilerlemeye hazırlanırken bulut bilişim uzmanlığında olağanüstü bir büyüme sergiledi. Bununla birlikte, göz önünde bulundurulması gereken çeşitli beklentiler ve zorluklar vardır:

Gelecek Beklentileri

Geliştirilmiş yapay zeka yetenekleri: Gelecek perspektifinden bakıldığında, yapay zeka teknolojisi geliştikçe, Azure’da daha sofistike ve belirli alanlara göre ayarlanmış yapay zeka hizmetleri ortaya çıkacak, böylece yapay zeka kullanımı daha da kolaylaşacak ve iş süreçleriyle daha entegre hale gelecektir.
Yapay zekanın demokratikleştirilmesi: Microsoft herkes ve her şey için yapay zeka istiyor, hatta küçük ve orta ölçekli şirketlerin bile bu teknolojiyi iş kollarına dahil edebilmelerini sağlayacak kadar ileri gidiyor.
Gelişmekte Olan Teknolojilerle Entegrasyon: Yapay zekanın 5G, IoT, blok zinciri gibi gelişmekte olan diğer teknolojilerle entegrasyonu, potansiyelini artıracak ve birçok yenilikçi gelişmeye neden olacaktır.

Zorluklar

Veri Gizliliği ve Güvenliği: Yapay zeka modellerinde tüketilen bilgilerin korunması, kullanım senaryoları daha da geliştirildikçe daha savunmasız hale geldiğinden önemli bir zorluktur.
Etik yapay zeka: Yapay zeka teknolojisine ilişkin olarak önyargılı ve adil olmayan kararlar, çalışmalarını ve eylemlerini açıklayamama gibi çeşitli etik kaygılar bulunmaktadır, bu nedenle yapay zeka teknolojilerinin toplumsal kabulünü sağlamak çok önemlidir.
Beceri Açığı: Yapay zekâ ve veri bilimi konusunda uzmanlaşmış profesyonellerin beceri taleplerinde boşluklar vardır ve akademide sermaye yatırımları gerektirdiğinden bunları hemen ele almak kolay değildir.

Özet

Yapay zeka, Microsoft bulut işinin merkezinde yer alıyor ve Azure Bulutu’nu dijital dönüşümü yeniden güçlendirebilecek ve sektörler arasında iş hızını artırabilecek akıllı, zeki bir buluta dönüştürüyor. Böylece, uçtan uca yapay zeka hizmetleri için One Microsoft planı, veri merkezleri ve sorumlu yapay zekanın temel değeri ile Microsoft, önümüzdeki devrim dönemine hükmetmeye hazır.

Son olarak, en sık sorulan soruları ve yanıtlarını sizler için hazırladık

Microsoft Yapay Zekayı nasıl kullandı?

Microsoft, kullanıcı deneyimlerini, üretkenliği ve karar alma süreçlerini iyileştirmek amacıyla Microsoft Office, Azure bulut hizmetleri ve Dynamics 365 dahil olmak üzere çeşitli ürün ve hizmetleri geliştirmek için yapay zekadan yararlanmıştır.

Yapay Zekanın Faydaları

Yapay zeka, otomasyon yoluyla artan verimlilik, veri analizi ile gelişmiş karar verme ve çeşitli görevlerde gelişmiş doğruluk ve hassasiyet dahil olmak üzere çok sayıda fayda sunmaktadır. Ayrıca yapay zeka, diğer uygulamaların yanı sıra kişiselleştirilmiş deneyimler sağlayabilir, tıbbi teşhise yardımcı olabilir ve otonom araçları geliştirebilir.

Teknoloji devleri yapay zekayı nasıl kullanıyor?

Google, Amazon, Facebook ve Microsoft gibi teknoloji devleri, sürücüsüz otomobiller, yüz tanıma ve doğal dil işleme dahil olmak üzere çeşitli ürün ve hizmetleri geliştirmek için yapay zekadan yararlanıyor. Ayrıca e-ticaret, sağlık ve finans gibi sektörlerde verimliliği, karar alma süreçlerini ve müşteri deneyimlerini iyileştirmek için de yapay zekadan faydalanıyorlar.

En yeni Microsoft araçları

Microsoft, e-posta ve teklif yazma gibi görevlerde yardımcı olarak üretkenliği artıran Microsoft 365 için Copilot ve çarpıcı sosyal medya gönderileri ve grafikleri oluşturmak için yapay zeka kullanan bir grafik tasarım uygulaması olan Microsoft Designer dahil olmak üzere yapay zeka destekli birkaç yeni araç tanıttı. Ayrıca Microsoft Edge, yapay zeka destekli alışveriş araçlarına ve çoklu görevler için özelleştirilebilir bir kenar çubuğuna sahiptir.

Yapay zeka nasıl kullanılır?

Yapay zekayı etkin bir şekilde kullanmak için kuruluşlar belirli iş sorunlarını tanımlamalı, ilgili verileri toplamalı, uygun yapay zeka modellerini ve araçlarını seçmeli ve yapay zeka sistemlerini sürekli olarak izlemeli ve optimize etmelidir. Alan uzmanları ve yapay zeka uzmanları arasındaki işbirliği, başarılı bir yapay zeka uygulaması için çok önemlidir.