Zero Shot Learning
Zero Shot Learning (Sıfır Vuruşlu Öğrenme), yapay öğrenme alanında son yıllarda önemli bir gelişme olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu teknik, makine öğrenimi sistemlerinin doğru sonuca ulaşmak için sıfır veya çok az çekim gerektirmesi ile tanımlanmaktadır. Görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve doğal dil işleme gibi alanlarda başarıyla uygulanmış olan Zero-Shot Learning, herhangi bir veri veya etiket olmadan da öğrenme yeteneği kazanması nedeniyle oldukça ilgi çekmektedir.
Bu makalede, Zero Shot Learning teknolojisinin çalışma prensipleri ve uygulama alanları hakkında ayrıntılı bilgi verilecektir. Ayrıca, bu teknolojinin konuşma zekasını nasıl etkilediği ve işletmeler için sağladığı faydalar da ele alınacaktır. Makalenin sonunda, Zero-Shot Learning’in yapay öğrenme alanındaki önemi ve potansiyeli üzerine bir değerlendirme yapılacaktır.
Zero Shot Learning, yapay öğrenme üzerinde halihazırda büyük bir etkiye sahip olan nispeten yeni bir tekniktir. Böyle adlandırılma nedeni, bu yöntemle sinir ağları gibi makine öğrenimi sistemlerinin “doğru” cevaba ulaşmak için sıfır veya çok az “çekim” gerektirmesidir. Öncelikli olarak görüntü sınıflandırma ve nesne algılama ve doğal dil işleme gibi alanlarda zemin kazandı ve makine öğreniminde “çok fazla veri” ve “yeterli veri” olmaması gibi ikiz zorlukları ele aldı.
Ancak Zero Shot Learning potansiyeli, statik görsel veya dilsel alanların çok ötesine uzanır. Bununla birlikte, hemen hemen her endüstri ve alandaki uygulamalarla birlikte birçok başka kullanım durumu ortaya çıkıyor, en azından insanların çoğu insan etkinliğine – konuşmaya yaklaşma şeklini yeniden tasavvur etmekle kalmıyor.
Zero Shot Öğrenme Nasıl Çalışır?
Zero Shot Learning, modellerin daha önce tanıtılmadıkları şeyleri tanımayı öğrenmelerine olanak tanır. Daha sonra denetimli modelleri eğitmek için kullanılan devasa veri kümelerini kaynak bulma ve etiketlemenin geleneksel yönteminden ziyade, Zero-Shot Öğrenme biraz sihirli görünüyor. Modelin, onu tanımayı öğrenmek için bir şeyin ne olduğunun gösterilmesine gerek yoktur. İster bir kediyi ister karsinomu tanımlaması için eğitiyor olun, model yorumlamak ve sonuç çıkarmak için verilerle ilişkili farklı türde yardımcı bilgiler kullanır.
Zero-Shot Öğrenmeyi yapay öğrenme ağlarıyla özümsemek, çok çeşitli alanlarda geliştiriciler için birçok avantaja sahiptir. İlk olarak, en yoğun emek gerektiren aşamaları, veri hazırlamayı ve özel, denetimli modellerin oluşturulmasını azalttığı için makine öğrenimi projelerini önemli ölçüde hızlandırır.
İkincisi, geliştiriciler Zero-Shot öğrenmenin temellerini öğrendiklerinde, elde edebilecekleri şey radikal bir şekilde genişler. Geliştiriciler, mütevazi bir başlangıç bilgi açığı kapatıldığında, sıfır vuruşlu öğrenme tekniklerinin, kuruluşların yapay öğrenme ile elde edebilecekleri şeylerle çok, çok daha büyük hayaller kurmasını sağladığını giderek daha fazla takdir ediyor.
Son olarak, bu teknik, modellerin geniş bir yelpazedeki durumları anlayacak kadar genel olmakla aynı zamanda bu geniş bağlamda anlamı veya ilgili bilgiyi tam olarak belirleyebilmek arasındaki ince bir çizgide yürümesi gerektiğinde çok kullanışlıdır. Dahası, bu süreç gerçek zamanlı olarak gerçekleşebilir.
Zero Shot Learning, Konuşma Zekasını Nasıl İyileştirir?
Gerçek zamanlı olarak geniş bir yelpazeden doğru anlamı seçebilme yeteneği, Zero-Shot Öğrenmenin konuşma sanatını değiştirdiği anlamına gelir. Spesifik olarak, öncü işletmeler, genellikle müşteri desteği ve satış gibi yüksek değerli etkileşimlerdeki sonuçları iyileştirmek için Zero-Shot öğrenmeyi uygulamanın yollarını bulmuşlardır. Bu senaryolarda, yapay zeka tarafından desteklenen insanlara, müşterinin sağladığı bilgilere daha iyi yanıt verme, anlaşmaları daha hızlı tamamlama ve daha yüksek müşteri memnuniyeti sağlama konusunda koçluk yapılır.
Satış Fırsatları Yaratmak
Zero Shot Learning kullanılarak geliştirilen konuşma tabanlı yapay zeka, bir müşteri adayının veya müşterinin fiyatlandırma hakkında her konuşması gibi satış fırsatlarını tanımak için halihazırda kullanılıyor. Konunun kendisini sunabileceği yüzlerce farklı yol vardır – “Bütçem kısıtlı”, “Bu ne kadara mal olur?”, “Bütçem yok”, “Fiyat çok yüksek” vb. üzerinde. Veri bilimcilerinin verileri toplaması, sistemi eğitmesi, ardından test etmesi, değerlendirmesi ve sıfır vuruşlu öğrenmeyi kullanarak kıyaslaması gereken geleneksel denetimli modellerin aksine, sistem kendini çok hızlı bir şekilde eğitmeye başlar.
Belirli konuların ne zaman mevcut olduğunu belirlemenin ötesine geçen gerçek zamanlı akışlardaki izleyiciler, belirli durumlara yanıt olarak önerilerde bulunabilir. Bir finansal hizmetler şirketindeki bir müşteri hizmetleri veya satış acentesi ile yapılan bir arama sırasında, bir takipçi bir kişinin mali sıkıntı içinde olduğunu tespit ederse, bu bilgilere uygun bir yanıt sunabilir.
Yapay Zeka Destekli İnsan Etkileşimleri Geliştirme
Koçluk ve eğitim, bu tür konuşmaya dayalı senaryolarda Zero-Shot öğrenme için en umut verici uygulamalar arasındadır. Bu durumlarda, AI insanlarla birlikte çalışarak rollerini daha iyi yerine getirmelerine yardımcı olur.
Bunun çalışmasının iki ana yolu vardır. Müşteri-aracı araması yapıldıktan sonra sistem, etkileşimi özetleyen, önceden kararlaştırılan KPI’ya göre nasıl yürütüldüğünü derecelendiren ve önerilerde bulunan bir rapor oluşturabilir. Diğer yaklaşım, sistemin çağrı sırasında içeriğe dayalı hedeflenen önerilerle gerçek zamanlı olarak yanıt vermesi ve aracıları çağrıları ele almanın en uygun yolu konusunda etkin bir şekilde eğitmesidir.
Zero Shot Learning ile İş Başında Eğitim
Bu şekilde, Zero-Shot öğrenme sistemleri, şimdiye kadar, personele ihtiyaçları belirleme ve bunlara yanıt verme konusunda onlara en iyi şekilde koçluk yapmayı amaçlayan satış senaryolarıyla desteklenen zahmetli, pahalı eğitimlere güvenen satış ekipleri için önemli, sürekli bir zorluğu ele alıyor. müşterinin.
Eğitim, işletmeler, özellikle de yüksek kayıplı satış ortamları için büyük bir yatırımı temsil eder. Satış personeli cirosu, son zamanlarda diğer rollerden yaklaşık yüzde 10 puan daha yüksek. Endüstri araştırmaları, en büyük şirketler arasında bile satış temsilcilerinin, işten ayrılmadan sadece 18 ay önce işte kalma eğiliminde olduğunu gösteriyor. Özellikle başlangıçta onları eğitmenin ortalama üç ay sürdüğünü düşündüğünüzde endişe verici bir eğilim. Sıfır atış çıkarım sistemleri yalnızca başlangıç eğitimine yardımcı olmakla kalmaz, tartışmasız en güçlü özelliği, satış temsilcisinin – ve şirketin – başarılı olmasına yardımcı olan iş başında öneriler sunma yetenekleridir.
Eğitimin Ötesinde Kariyer Koçluğuna
Yapay zeka destekli koçluk yoluyla çıktı ve performansı iyileştirme yeteneği sadece şirketlere fayda sağlamakla kalmaz, aynı zamanda bir çalışanın kişisel kariyer yörüngesini hızlandırmak için de uyarlanabilir. Kişisel 360 hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olmak için bir çalışanla birlikte sıfır atışlı bir öğrenme sisteminin çalıştığı bir senaryo düşünün. “Yüzde x daha fazla müşteri adayını dönüştür” gibi bir hedef, yalnızca çalışanın kaçırabileceği fırsatları tespit etmeye ve geliştirmeye yönelik bir makine öğrenimi modeliyle desteklendiğinde daha ulaşılabilir hale gelir.
Görüşmeleri Öngörülere Dönüştürme
Zero-Shot öğrenme nispeten yeni bir tekniktir ve biz onun tüm uygulama alanlarını yeni yeni anlamaya başlıyoruz. Özellikle geniş bir bağlamda anlamı saptamak için modellerin eğitilmesi gereken durumlar için uygun olan konuşma zekası, önde gelen bir geliştirme alanı olarak hızla ortaya çıkıyor. Veri bilimcileri, geliştiriciler ve zamana duyarlı, maliyet bilincine sahip iş liderleri için, konuşma tabanlı zeka sistemleri hiçbir uzman model eğitimi gerektirmez, süreçleri hızlandırır ve teslim sürelerini kısaltır.
Sonuç Bağlamı
Zero Shot Learning, yapay öğrenme alanında önemli bir yere sahip olan bir teknik olarak karşımıza çıkıyor. Bu teknik, sıfır veya çok az çekimle doğru cevaba ulaşabilen makine öğrenme sistemlerinin geliştirilmesine olanak sağlıyor. Geleneksel yöntemlerin aksine, devasa veri kümelerinin kaynak bulma ve etiketleme aşamasını atlayarak, modelin daha önce tanıtılmamış şeyleri tanımayı öğrenmesine olanak tanıyor.
Zero Shot Learning, özellikle görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve doğal dil işleme alanlarında yaygın olarak kullanılıyor. Ancak potansiyeli, statik görsel veya dilsel alanların çok ötesinde, hemen hemen her endüstri ve alanda uygulama imkanı sunuyor. Konuşma sanatını da etkileyen bu teknik, öncü işletmeler tarafından müşteri desteği, satış ve daha yüksek müşteri memnuniyeti gibi birçok alanda kullanılıyor.
Zero Shot Learning, veri hazırlama ve özel modellerin oluşturulması gibi en yoğun emek gerektiren aşamaları azaltarak, makine öğrenimi projelerini hızlandırıyor. Ayrıca, geniş bir yelpazede durumları anlayacak kadar genel olmakla birlikte, geniş bağlamda anlamı veya ilgili bilgiyi tam olarak belirleyebilmek arasındaki ince çizgide yürümesi gerektiğinde de çok kullanışlıdır.
Sonuç olarak, Zero Shot Learning, yapay zeka alanında yeni kapılar açan, geleneksel yöntemlerin ötesinde bir tekniktir. İleriye dönük olarak, bu teknik sayesinde, yapay zeka uygulamalarının daha da yaygınlaşacağı ve birçok alanda kullanılabileceği öngörülmektedir.
