Production'daki AI sistemlerinin altındaki veri işini üstleniyoruz. Dataset toplamadan annotasyona, hazırlıktan pipeline geliştirmeye kadar her adımı kalite kanıtı ve data lineage kaydıyla birlikte yürütüyoruz.

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı. Kendi işimizi production'daki 100'den fazla AI workflow'u üzerinden yürütüyoruz.

Tüm referansları gör

6 hizmet toplama, annotasyon, hazırlık, mimari, hat kurulumu ve gözlemlenebilirliği kapsıyor. AI iş yükünü geride tutan veri kararını seçin.

Geliştirin ve Entegre Edin

Yapay Zeka VeriSeti Toplama

Önce datasetin kimi ve hangi koşulları temsil etmesi gerektiğini tanımlıyoruz. Kayıtlar geldikçe kaynak, önerilen kullanım dayanağı, rıza kanıtı, toplama kuralı ve ret geçmişi veriden ayrılmıyor.

AI veri işi henüz kayıtlara başlamadıysa hedef evreni, kritik kesitleri, kaynak haklarını ve rıza kanıtını tanımlayan dataset toplamayla başlayın.

Veri Annotasyonuve Etiketleme

Production kuyruğunu açmadan önce her etiketin hangi kararı gerektirdiğini tanımlıyoruz. Ontoloji, örnekler, belirsizlik kuralları, etiketleyici kalibrasyonu, kalite örneklemi ve uzman kararları sonradan da incelenebilir kalıyor.

Veri hazır, fakat etiket kararları kişiler arasında değişiyorsa ontoloji, kalibrasyon ve uzman karar günlüğü olan annotasyon çalışmasını seçin.

Yapay Zeka VeriHazırlama ve Doğrulama

Onaylı ham sürümü belirli bir eğitim ya da değerlendirme işi için hazırlıyoruz. Temizlik kuralı, çıkarılan kayıt, veri bölmesi ve doğrulama sonucu hangi dataset sürümünü değiştirdiyse onunla bağlı kalıyor.

Onaylı ham dataset eğitim veya değerlendirme için dönüşecekse temizlik, veri bölmesi, sızıntı kontrolü ve sürüm manifestosunu birlikte hazırlayın.

Yapay Zeka VeriStratejisi ve Mimarisi

AI verisinin bugün kimde olduğunu, nasıl erişildiğini, hangi kalite kontrollerinden geçtiğini ve data lineage kaydının nerede tutulduğunu çıkarıyoruz. Hedef mimari seçeneklerini bu tabloya göre karşılaştırıyor, kararı mimari yetkilinize bırakıyoruz.

AI verisi farklı ekip ve sistemlere dağılmış, hedef mimari seçenekleri çelişiyorsa data lineage ve sorumluluk kanıtıyla veri stratejisini belirleyin.

Yapay Zeka VeriHattı Mühendisliği

Kaynaktan teslimata kadar üzerinde anlaştığımız tek bir veri yolunu kuruyor, temsili girdilerde ve bilinen hata koşullarında nasıl davrandığını test ediyoruz. İşi devralan ekip çalışan dilimi, işletme sınırlarını ve rehberi birlikte alıyor.

Veri kararı belli ama akış manuel adımlara ve denenmemiş hata yollarına bağlıysa kaynaktan teslimata çalışan pipeline dilimini seçin.

Yapay Zeka için Veri Kalitesi,Data Lineage ve Observability

Önemli veri değişikliklerini kaynak sinyalinden etkilenen AI sistemine ve müdahale edecek kişiye kadar izliyoruz. Belirlenen sınırlar, bağımlılıklar, olay kayıtları ve sonraki kararın kanıtı aynı operasyon görünümünde kalıyor.

Production AI verisindeki değişiklik hangi sistemi etkiliyor ve kimin müdahale edeceği bilinmiyorsa sinyalden tüketiciye observability karnesi kurun.

Kritik bir kesitin az temsil edilmesi, etiketlerdeki görüş ayrılığı, değişen bir kaynak ya da kaydı tutulmamış dönüşüm model davranışını etkileyebilir. Ekibiniz çıktıya bakarken bu veri izini de görebilsin diye kanıtı açık tutuyoruz.

Kayıtlar toplanmadan, dönüştürülmeden ya da büyük bir annotasyon kuyruğuna girmeden önce hedef kullanımı, kaynakları, sorumluları, çalışma kurallarını ve kabul koşullarını netleştiriyoruz. Sonraki her değişikliği sürümü ve gerekçesiyle kaydediyoruz.

Veri sözleşmesi; toplama, etiketleme ya da pipeline'lar ölçeklenmeden önce netleşiyor.

Model ya da değerlendirme görevini, hedeflenen kullanımı, kaynakları, hakları, şemayı, önemli kesitleri, kalite kurallarını ve sonucu kabul edebilecek kişiyi tanımlıyor; ardından toplama, dönüştürme, bölme ve etiketleme işlerini kaynak bilgisini, izinleri, kılavuz sürümlerini ve istisnaları işe iliştiren kayıtlı adımlarla yürütüyoruz. Kapsamı, tekrarları, sızıntıyı, etiket görüş ayrılığını, veri izini, güncelliği ve göreve özgü kontrolleri tek bir performans sayısına indirgemek yerine kullanım senaryosu için gerçekten önemli kesitlerde inceliyoruz. Kabul edilen varlık sürümleniyor ve pipeline'ı, kontrolleri, bilinen sınırlamaları, işletim rehberi ve sahipliğiyle devrediliyor; böylece sonraki sistem kararları yeniden türetmek yerine devralıyor.

Her adımın kaynağı, kararı ve sorumlusu kayıtta kalıyor

Amacı ve sorumluyu belirle
Model veya değerlendirme görevini, hedef kullanımı, kaynakları, hakları, şemayı, önemli kesitleri, kalite kurallarını ve sonucu onaylayacak kişiyi tanımlıyoruz.
Topla, hazırla veya etiketle
Veriyi kayıtlı adımlarla topluyor, dönüştürüyor, bölüyor ya da etiketliyoruz. Köken, izinler, yönerge sürümleri ve istisnalar çalışmayla birlikte ilerliyor.
Önemli veri davranışını test et
Kapsamı, tekrarları, sızıntıyı, etiket görüş ayrılığını, soy ağacını, güncelliği ve göreve özgü kontrolleri kullanım için önemli kesitlerde inceliyoruz.
Sürümle ve devret
Kabul edilen veri varlığını, hattı, kontrolleri, bilinen sınırlılıkları, işletme rehberini ve sonraki sistemin ihtiyaç duyduğu sorumlulukları birlikte teslim ediyoruz.

Zeo'da operasyonda çalışan her danışmanın güvenli LLM erişimi ve eğitimi var, AI günlük işin içinde duruyor. Beşi AI Bootcamp'imizden geçti ve neyin değişmesini beklediğini yazdı.

Generative AI, günlük hayatımızı ve temas ettiği her sektörü değiştirebilecek çok büyük bir potansiyele sahip. Teknoloji geliştikçe yaratıcılık, problem çözme ve inovasyon tarafındaki kullanım alanları da genişliyor. Gerçekçi görsel, video ve müzik üretiminden ilaç araştırmalarına ve tasarıma kadar birbirinden oldukça farklı alanlar bunun içinde yer alıyor. Bu kapsamın büyümeye devam edeceğini ve birçok sektörde derin bir etki yaratacağını düşünüyorum. E-ticaret, sağlık, finans ve başka sektörler, generative AI'ı ilgi çekici ve kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmak, iş süreçlerini optimize etmek için kullanabilecek.

Benzersiz içerik ve çözümler üretebilmesi yeni olasılıkların önünü açacak, verimliliği artıracak.

Ozan Ketenci

Generative AI, SEO ve dijital pazarlamayla birlikte başka sektörleri de dönüştürme potansiyeline sahip ve yakın gelecekte hayatımızda önemli bir rol oynayacak. Kişiselleştirilmiş deneyimler, daha etkili pazarlama, veriyi daha hızlı yorumlama ve daha hızlı aksiyon alma gibi kullanım biçimleri göreceğiz. Ürün ve hizmetler gelişecek, müşteri iletişimi gibi iş süreçleri daha verimli hale gelecek. Bu gelişmelere ayak uyduramayan kurumlar, AI'ı işine dahil eden şirketlerin gerisinde kalacak.

Kendi sektörünüzde kullanabileceğiniz AI uygulamalarını vakit kaybetmeden planlamaya başlamalısınız.

Samet Özsüleyman

Generative AI'la birlikte bilgisayar devrimi kadar etkili olabilecek bir dönüşüme tanıklık ediyoruz. Bu, iş hayatı ve endüstriler için tarihi bir an. Bugün çoğumuz için teknoloji hâlâ ChatGPT gibi büyük generative AI arayüzlerini işte veya günlük hayatta kullanmakla sınırlı görünüyor. Oysa bu, teknolojinin potansiyelinin yalnızca yüzeyi. Modelleri içerik üretiminin ötesinde kendi workflow'larına ve müşteri süreçlerine dahil eden işletmeler, önümüzdeki yıllarda çok büyük rekabet avantajları elde edecek.

Generative AI'ın en kısa sürede tüm yönetim kurullarının gündemine girmesi gerektiğine inanıyorum.

Hande Parmaksız

AI'ı bugün ve geleceğin en heyecan verici teknolojisi olarak görüyorum. Potansiyelinin sınırsız olduğuna inanıyorum. Henüz buzdağının görünen kısmındayız. AI hızla gelişiyor ve farklı sektörlerde neler yapabileceğinin önemli bir bölümü hâlâ keşfedilmiş değil. Dijital işlerde şimdiden büyük bir etki yarattı, ilerleyen yıllarda başka endüstrileri yeniden şekillendiren atılımlar göreceğiz.

AI'ın potansiyeli büyümeye devam edecek. Hiçbir sektör verimlilik ve ilerleme açısından sunduğu bu fırsatı göz ardı edemez. Her yeni adımda başka boyutlar keşfedecek ve AI'ın doyum noktası olmadığını göreceğiz.

Can Mutioğlu

Büyük teknoloji şirketlerinin generative AI alanındaki çalışmalarının önümüzdeki yıllarda çok daha geniş bir etki yaratması muhtemel. Sanat ve tasarım gibi yaratıcı sektörlerde, ayrıca sağlık ve finans gibi hassas alanlarda yeni çalışma biçimlerinin ortaya çıkmasını bekliyorum. Teknoloji günlük hayata girdikçe etik ve risk sorularını da beraberinde getiriyor. Yeni gelişmeleri yakından takip edip deneyimleyebilmek, generative AI'ı benim için son yılların en heyecan verici potansiyeli haline getiriyor.

Gelecekte generative AI'ın toplumun yararına daha fazla kullanıldığını görmeyi sabırsızlıkla bekliyorum.

Ezgi Gülsen Yaylı

AI, e-ticaret ve içerik üretimi üzerine üç Digitalzone konuşmasını izleyebilirsiniz.

Gelecek Tahmininizden Daha Hızlı Gelecek

Yiğit Konur, Wope

E-Ticaret Şirketleri için Yapay Zekanın Etkili Kullanımı

Burak Pehlivan, Wope

Yapay Zeka ile Google Algoritmalarına Uyumlu İçerik Üretmek

Mert Erkal, Stradiji

Zeo'da agent, chatbot ve RAG sistemlerini kıdemli mühendisler kuruyor ve canlıya çıktıktan sonra işletmeyi de onlar sürdürüyor. Aşağıdaki danışmanlar bu sayfanın kapsadığı işe göre eşleşen o ekip.