Dijital platformlar tarafından üretilen verilerin artması, iş ortamlarını da dönüştürdü. Yüksek bilgi akışıyla birlikte, işletmelerin iyi bilgiye dayalı kararlar almak için verileri yorumlaması ve analiz etmesi de kaçınılmaz oldu. Bu noktada yapay zeka (AI) da, bu sürecin basitleştirilmesinde çok önemli bir rol oynadı.
Özellikle OpenAI’nin ChatGPT’si, analitik verileri etkili bir şekilde yorumlamaya yardımcı olabilecek çok güçlü bir araç olarak karşımıza çıktı.
Peki ChatGPT nedir, önce bu sorunun cevabı ile başlayalım.
ChatGPT Nedir?
ChatGPT, doğal dil girişini anlamak ve bunlara yanıt vermek için derin bir sinir ağı kullanan bir makine öğrenimi modelidir. Bu, tıpkı bir insan gibi yazılı veya sözlü dili anlayabileceği ve uygun yanıtlar verebileceği anlamına gelir. ChatGPT, insan iletişiminin farklarını anlamasına yardımcı olmak için çok sayıda dil örneği veri kümesi üzerinde eğitilmiş GPT-3 mimarisine dayalıdır.
ChatGPT, esnek ve uyarlanabilir olacak şekilde tasarlanmıştır, bu da farklı işletme ve sektörlerin ihtiyaçlarına uyacak şekilde özelleştirilebileceği anlamına gelir. Örneğin, bir perakende şirketi ChatGPT’yi müşterilerine kişiselleştirilmiş ürün önerileri sağlamak için kullanabilirken, bir sağlık hizmeti sağlayıcısı bunu yaygın tıbbi soruları yanıtlamak veya randevu hatırlatmaları sağlamak için kullanabilir.
ChatGPT’nin en önemli avantajlarından biri, öğrenme ve zaman içinde uyum sağlama yeteneğidir. Daha fazla kullanıcıyla etkileşime girdikçe yanıtlarını hassaslaştırabilir ve daha doğru ve etkili hale gelebilir. Bu, marka sadakati oluşturmaya ve müşteri memnuniyetini artırmaya yardımcı olabileceği, ayrıca kullanıcılarla giderek daha fazla kişiselleştirilmiş ve değerli etkileşimler sağlayabileceği anlamına gelir.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Veri Biliminde ChatGPT Kullanımı
ChatGPT’de kullanılan üretken yapay zeka, ekiplerin işbirliği yapması ve projeleri yürütmesi için yenilikçi yollar sunarak veri bilimi ekiplerinin çalışma ve etkileşim kurma şeklini dönüştürecek. Yani bu modeller geliştikçe, ekiplerin veri bilimi projelerini yürütme biçimi üzerindeki potansiyel etkileri oldukça önemli olacak.
Örneğin, ChatGPT, üniversite sınavlarında, avukatlar için yapılan baro sınavında ve tıp fakültesi giriş sınavlarında başarılı olmak gibi şimdiden dikkate değer başarılar sergiledi. Bu soruları yanıtlamak, sadece “Yanıtı Google’da aramanın” ötesine geçti, ancak hala birçok kavram ve olgunun entegrasyonu gerekli. Gelecekte daha özel modeller ortaya çıktıkça, şüphesiz çeşitli endüstriler de yapay zekadan fazlasıyla etkilenecek.
Peki, ChatGPT (veya Bard gibi benzer bir araç) ekiplerin veri bilimi yürütme şeklini nasıl etkileyecek?
Bu sorunun iki boyutu var. İlk olarak, ChatGPT’nin etkisini hem veri bilimi yaşam döngüsü hem de ekip işbirliği perspektifinden inceleyerek, veri bilimcilerin ve diğer ekip üyelerinin ChatGPT’yi daha hızlı bir şekilde daha iyi içgörüler sunmak için nasıl kullanabileceğini değerlendirebilecek.
Veri Bilimi Yaşam Döngüsü Boyunca ChatGPT’yi Kullanma
CRISP-DM tarafından tanımlanan aşamaları izleyerek ChatGPT gibi bir aracın veri bilimi yaşam döngüsü boyunca nasıl kullanılabileceğini aşağıdaki listede bulabilirsiniz:
1. İşi Anlama
ChatGPT, veri bilimi ekiplerinin paydaşlarla daha etkili bir şekilde etkileşim kurmasına yardımcı olarak sorunun ve tahmine dayalı modellerin olası kullanımının daha iyi anlaşılmasını sağlar. Gelecekte, sohbet robotları, modelin nasıl kullanılabileceği ve modelden yararlanmak için hangi organizasyonel süreç değişikliklerinin gerekli olacağı gibi proje gereksinimlerini keşfetmek için paydaşlarla etkileşime girebilir.
2. Verileri Anlama
Bir sohbet robotu, hangi verilerin mevcut olduğunu ve farklı veri alanlarının anlamı ve veri kalitesi gibi diğer veri özniteliklerini daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için veri mimarlarıyla veya veri mimarına yardımcı olan farklı bir sohbet robotuyla da etkileşime girebilir.
3. Veri Hazırlama
ChatGPT, verilerin nasıl dönüştürüleceğine ve depolanacağına ilişkin öneriler sağlamak (veya bu veri dönüştürme görevlerini aktif olarak yapmak) için kullanılabilir. Ayrıca veri kümelerini birleştirmek için kod üretebilir ve örneğin verileri modelleme için kullanılabilecek bir veri çerçevesine dönüştürebilir. Ayrıca ChatGPT, fikirler sunabilir. ChatGPT gibi teknolojiler, özellikle daha az deneyimli programcılar için yazılım geliştirmede önemli verimlilik iyileştirmeleri göstermiştir. Örneğin, yakın zamanda bir “AI programcısı” ile eşleştirilen yazılım geliştiricilerin (bir kontrol grubuna kıyasla) %56 daha üretken olduğu bulunmuştur.
Bu nedenle ChatGPT, gerekli veri hazırlama kodlamasını hızlandırmaya da yardımcı olabilir. Ancak bu büyük dil modellerinin hatalı kod üretebildiği de görülmüştür. Sonuç olarak, öngörülebilir bir gelecekte, bir botun daha verimli kod geliştirmek için bir kişiyle işbirliği yaptığı bir çift programlama kurulumu yapılabilir. Uzun vadede botun yalnızca üst düzey talimatlarla kod üretebilmesi kesinlikle mümkün olsa da, bu aşamada “döngüdeki bir insan” hala açıkça gereklidir.
4. Modelleme
ChatGPT’nin mevcut sürümleri, makine öğrenimi kodu geliştirmede yardımcı olabilir (ör. Python veya R’de). Bu nedenle, bir veri bilimi projesinde ChatGPT’den yararlanmanın basit bir yolu, verileri temizlemek ve depolamak, görselleştirmeler oluşturmak ve makine öğrenimi modelleri oluşturmak için R ve Python kodu yazmayı hızlandırmaktır.
5. Değerlendirme
Bir modelin doğruluğunu belirlemek zor olabilir. Başka bir deyişle, bir modelin “doğru” olup olmadığını anlamak genellikle zor bir iştir. Yaygın bir yaklaşım, modeli eğitmek için kullanılmayan verilerle modeli test etmektir (yani, modeli geriye dönük test etme). Bir sohbet robotu, modelde önyargı olup olmadığını keşfetmek de dahil olmak üzere kapsamlı bir değerlendirme yapılmasına yardımcı olabilir. ChatGPT-4 gibi sohbet robotlarının mevcut sürümleri gerçek model değerlendirmesini gerçekleştiremese de, ekiplerin bir modeli uygun şekilde değerlendirmesine ve sonuçları paydaşlara iletmesine yardımcı olacak bir çerçeve sağlayabilir.
6. Dağıtım
Dağıtım gereksinimleri, işletmeye ve veri bilimi proje içeriğine bağlı olarak büyük ölçüde değişir. Dağıtım, bir işletmenin süreçlerini değiştirmesini gerektirebilir ve bu, işletmenin makine öğrenimi içgörülerinden etkin bir şekilde yararlanabilmesi için gerekli olabilir. Bu durumda, bir sohbet botu, insanların rollerinin nasıl geliştiğini ve makine öğrenimi içgörülerinden en iyi şekilde nasıl yararlanılacağını anlamalarına yardımcı olur. Bir makine öğrenimi sisteminin devreye alınması için BT altyapısına ve desteğine ihtiyaç duyması da mümkündür. Bu durumda bir bot, mühendislerin yeni makine öğrenimi çözümü için sağlam bir altyapıyı yapılandırmasına ve dağıtmasına yardımcı olabilir.
Veri Bilimi Projelerinde Süreç Uzmanı Olarak ChatGPT
ChatGPT, veri bilimi projelerini kolaylaştırmak için değerli bir kaynak olarak hizmet edebilir. Örneğin, ChatGPT tüm blog gönderilerinizi (ayrıca akademik makaleler ve Youtube Videoları gibi veri bilimi projelerini etkili bir şekilde yürütmeye odaklanan diğer birçok bilgiyi) okuyabilir. Bu verilerden yararlanarak ChatGPT veya özel bir ChatGPT modeli, veri bilimi sürecinde ekiplere rehberlik etmek için bu bilgiyi kullanmak üzere eğitilebilir.
Örneğin, bir bot aşağıdakiler için yararlı olabilir:
1. Süreç uzmanı olarak hareket etme
Örneğin, bir sohbet robotu, günlük toplantılarınızı planlayabilir ve bu toplantıyı yolunda tutabilir ve ayrıca toplantıdaki önemli eylem öğelerini belgeleyebilir. Bu öğeler daha sonra önceliklendirilebilir ve izlenebilir.
2. İletişimi teşvik etme
Bir chatbot, bir ürün sahibi, ekip ve paydaşlar arasında etkili iletişimi güçlendirmeye yardımcı olabilir. Örneğin, ekibin tahmine dayalı bir modelin belirli bir organizasyon bağlamında nasıl kullanılabileceğini daha iyi anlamasına yardımcı olmak için yararlı olabilir.
3. Süreç iyileştirmeye katkıda bulunma
Bir chatbot, iletişim ve koordinasyonun kolaylaştırıcısı olarak ekibin daha verimli çalışmasının yollarını belirleyip önerebileceği için geçmişe dönük toplantılara katılabilir.
4. Etik gözetim için destek sağlama
Yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin artan yaygınlığıyla birlikte, bunların etik ve sorumlu kullanımlarına ilişkin endişeler arttı. Bu yüzden adalet, şeffaflık ve mahremiyet gibi konuları göz önünde bulundurarak bu modellerin sorumlu bir şekilde oluşturulmasını, dağıtılmasını ve izlenmesini sağlamak için veri bilimcilere ihtiyaç var. Bir sohbet robotu, veri bilimcilerin potansiyel etik kaygıları belirlemesine yardımcı olabilir ve bunları ele almak için en iyi uygulamaları önerebilir.
Kısacası, bir süreç uzmanı olarak hareket eden ChatGPT, veri bilimi projelerinin verimliliğini ve etkililiğini önemli ölçüde artırabilir, ekiplerin doğru yolda kalmasını, iyi iletişim kurmasını ve süreçlerini sürekli iyileştirmesini sağlayabilir.
Büyük Dil Modellerinin Veri Bilimi Projelerine Olan İhtiyaç Üzerindeki Etkisi
ChatGPT ve benzeri araçlar veri bilimi sürecini hızlandırabilirken, üretken makine öğrenimi modellerinin ortaya çıkmasının veri bilimi projelerine olan talebi nasıl etkileyebileceğini düşünmeniz de önemlidir.
Peki daha küçük, daha odaklı makine öğrenimi modelleri oluşturma ve dağıtma yeteneğine sahip bu sohbet robotları, veri bilimi projelerine olan ihtiyacı azaltacak mı?
Bir ChatGPT modeli, neredeyse tüm senaryoları ele almak için yeterli olabilir. ChatGPT, işletme sorununu anlamak, mevcut verileri belirlemek ve ardından özel bir model (duruma bağlı olarak üretken bir yapay zeka modeli veya daha spesifik bir model) oluşturmak için yineleme yapmak üzere etkileşimli tartışmalara öncülük edebilir.
Bununla birlikte, daha makul bir senaryo, her biri belirli veri kümeleri üzerinde eğitilmiş birden çok üretici yapay zeka modelinin devreye alınmasıdır. Örneğin, çeşitli vergi yasalarını tek bir sözde vergi modelinde birleştirmekten kaçınmak için bir muhasebe sürümünün belirli bir vergi yargı alanından gelen veriler üzerinde eğitilmesi gerekebilir.
Kısacası, ChatGPT gibi üretken makine öğrenimi modellerinin ortaya çıkmasının, veri bilimi projelerinde düşüşten ziyade artışa yol açması daha olasıdır. Bunun nedeni, bu modellerin çeşitli alanlarda kullanılabilecek yeni yetenek ve fırsatlar sunarak yeniliği teşvik etmesi ve veri biliminin potansiyel uygulamalarını genişletmesidir.
Potansiyel Geleceğe Karşı ChatGPT Şimdiki Durumu
ChatGPT’nin mevcut sürümü bu görevlerin tümünü yerine getiremese de, gelecekteki yinelemelerin bunu gerçekleştirmesi kesinlikle mümkündür. Önümüzdeki yıllarda ChatGPT’nin ve rakip araçların gelişimi de dahil olmak üzere yeni nesil makine öğrenimi modellerinin etkisi önemli olacaktır. Ancak, bu gelişmeler için zaman çizelgesi belirsizliğini korumaktadır.
Başlangıçta, ChatGPT gibi araçlar, özellikle ChatGPT’nin hâlihazırda oluşturabileceği önerilerden yararlanacak olan genç veri bilimcileri daha verimli hale getirecektir. Ayrıca, projeyi belgelemeye de yardımcı olabilir.
Ancak yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesi ve kullanılmasında ekip işbirliğinin geleceği açık bir soru olmaya devam etmektedir. Bununla birlikte, daha güçlü makine öğrenimi modellerinin ortaya çıkışı, en azından öngörülebilir gelecekte, bir veri bilimi ekibine olan ihtiyacı ortadan kaldırmaz. Veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve diğerleri, etkili tahmine dayalı modellerin oluşturulmasını ve kullanılmasını sağlamak için yine de birlikte çalışmaya ihtiyaç duyacaktır.
Veri Analizinde ChatGPT’nin Geleceği
ChatGPT gibi yapay zeka teknolojileri gelişmeye devam ettikçe, veri analizi ortamında daha fazla devrim yaratacak daha güçlü ve doğru dil modelleri bekleyebiliriz.
Peki gelecekte, ChatGPT neler yapabilir?
- Görüntüler ve ses dahil olmak üzere daha karmaşık veri türlerini anlayıp işlemek.
- Daha derin içgörü ve tahminler sağlamak için bilgisayar görüşü gibi diğer yapay zeka teknolojileriyle sorunsuz bir şekilde çalışmak.
- Gerçek zamanlı, etkileşimli veri analizi yardımı sunarak süreci daha çevik ve verimli hale getirmek.
Veri Analizinde ChatGPT’yi Etkili Kullanmak İçin İpuçları
Veri analizi görevlerinizde ChatGPT’den en iyi şekilde yararlanmak için aşağıdaki ipuçlarını göz önünde bulundurmanız gerekir:
- Doğru ve alakalı yanıtlar sağlamak için istemlerinizde net olun.
- Modelin verileri daha iyi anlamasına yardımcı olmak için gerektiğinde bağlam veya arka plan bilgisi sağlayın.
- ChatGPT’nin çıktısının doğruluğunu ve alaka düzeyini düzenli olarak değerlendirin ve istemlerinize gerektiği gibi ince ayar yapın.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Veri Analizi için ChatGPT Kullanmanın Sınırlamaları
ChatGPT güçlü bir araç olsa da, sınırlamalarının farkında olmanız önemlidir. Bu sınırlamalar aşağıdaki şekildedir:
- ChatGPT’nin bilgisi, üzerinde eğitildiği verilere dayanmaktadır ve güncel olmayabilir veya çok niş konuları kapsamayabilir.
- Model bazen akla yatkın görünen ancak yanlış veya ilgisiz yanıtlar üretebilir.
- ChatGPT, alan uzmanlığının yerine geçmez ve mevcut veri analizi becerilerinize ek olarak kullanılmalıdır.
Özetle diyebiliriz ki, ChatGPT, veri analizi sürecinizi önemli ölçüde iyileştirebilen, daha hızlı, daha verimli ve daha anlayışlı hale getiren güçlü bir yapay zeka aracıdır. Doğal dil işleme yeteneklerinden yararlanarak verileri temizleyebilir ve önceden işleyebilir, tanımlayıcı analitik raporlar oluşturabilir, keşif amaçlı veri analizini geliştirebilir, tahmine dayalı modellemeye yardımcı olabilir, pano yorumunu otomatikleştirebilir ve ekibinizle iletişimi kolaylaştırmanıza olanak tanır.
