No hype, we make it work.
AI Business, işletmelerin yapay zekanın dönüştürücü gücünden faydalanarak inovasyonu artırmalarını, operasyonel verimliliği geliştirmelerini ve üstün müşteri deneyimleri sunmalarını sağlayan kritik bir süreçtir. Etkili yapay zeka çözümleri, kurumların eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmesini, karmaşık süreçleri otomatikleştirmesini ve hızla değişen pazarda rekabetin önünde kalmasını mümkün kılar.
Treomind olarak, kurumların inovasyon yapmalarını, süreçlerini optimize etmelerini ve operasyonlarını dönüştürmelerini uçtan uca yapay zeka çözümlerimizle destekliyoruz. Pazar dinamiklerinin ve tüketici davranışlarının sürekli değiştiği bir dünyada, yapay zekadan faydalanmak rekabet avantajını sürdürebilmek için kritik öneme sahiptir.
Treomind’ın AI İş Birimi, stratejik planlamadan model geliştirmeye, sorunsuz yaygınlaştırmadan sürekli iyileştirmeye kadar tüm süreci kapsayan hizmetler sunar. Bu sayede güvenli, ölçeklenebilir ve somut iş sonuçları üreten yapay zeka uygulamaları hayata geçirilir.
Karar Alma Sürecini Hızlandırın
Treomind’ın kapsamlı çözümleriyle gerçek zamanlı içgörülerden, öngörüsel modellemelerden ve üretken yapay zeka yeteneklerinden faydalanarak daha hızlı ve yapay zeka destekli kararlar alın.
Yapay Zeka Performansını Artırın
Gelişmiş üretken yapay zeka modelleri, güvenli veri akışları ve sağlam mühendislik uygulamalarıyla AI projelerinizi üst seviyeye taşıyın. Her stratejik adımda tutarlı ve güvenilir sonuçlar elde edin.
Her Veriyi Üretken Yapay Zeka ile İşleyin
İleri düzey üretken yapay zekadan yararlanarak her veri parçasını eyleme geçirilebilir içgörülere, yaratıcı yeniliklere ve stratejik zekaya dönüştürün. İş süreçlerinizde hiçbir detayı gözden kaçırmayın.
Treomind Yapay Zeka Birimi
Treomind Yapay Zeka Birimi, dijital dönüşüm sürecindeki işletmelere yenilikçi, ölçeklenebilir ve entegre çözümler sunmak üzere yapılandırılmıştır. Birimimiz iki uzman ekipten oluşur: biri Derin Öğrenme, Makine Öğrenmesi ve Optimizasyon gibi yapay zeka alanlarına, diğeri ise Üretken Yapay Zeka (Gen AI) teknolojilerine odaklanır. Bu iki ekip, fikir aşamasından proje teslimine kadar tüm süreçleri, mevcut sistemler ve belirlenen zaman çizelgeleri doğrultusunda birlikte yönetir.
Hizmet kataloğumuz; problem tanımı, paydaş analizi, veri toplama, model eğitimi ve entegrasyon gibi her aşamayı titizlikle planlayarak, müşterilerimiz için maksimum güven ve verimlilik sağlamayı hedefler. Hem kurum içi (on-premise) hem de bulut tabanlı altyapı çözümleriyle yüksek performans ve veri güvenliği garanti altına alınır.
Treomind Yapay Zeka Birimi, işletmenizin ihtiyaçlarına özel esnek ve modüler çözümler sunarak rekabet avantajınızı artırmayı amaçlar. Yenilikçi yaklaşımlar ve sürekli güncellenen teknolojik altyapımızla stratejik hedeflerinize daha hızlı ulaşmanızı sağlar, dijital dönüşüm yolculuğunuzda güçlü bir itici güç olur.
Nasıl Çalışıyoruz?
Treomind olarak, yapay zeka ve üretken yapay zeka çözümlerinde sunduğumuz tüm hizmetleri baştan sona standart bir sistem içinde yapılandırıyoruz. Bu yaklaşım, her aşamanın belirlenmiş zaman çizelgeleriyle eksiksiz ve güvenilir bir şekilde müşterilerimize sunulmasını sağlar. Hizmet kataloğumuz, fikir aşamasından iş hedeflerinin anlaşılmasına, tasarım sprintlerinden uygulama, test, yaygınlaştırma ve sürekli izlemeye kadar tüm adımları kapsayan sistematik yöntemlerle titizlikle planlanır ve uygulanır.
Standartlaştırılmış Sistem ve Belirli Zaman Çizelgeleriyle Hizmet Teslimi
Fikir ve İş Hedeflerinin Anlaşılması: Problem tanımı, paydaş analizi, iş gereksinimlerinin belirlenmesi, fizibilite ve rekabet analizleri, değer önerisinin oluşturulması gibi temel adımlar projelerimizin sağlam bir temele oturmasını sağlar.
Tasarım Sprinti Süreci: Kullanım senaryoları ve proje kapsamı netleştirilir, sprint yol haritaları oluşturulur, veri ve donanım gereksinimleri analiz edilerek kısa sürede somut ve uygulanabilir çözümler üretilir.
Onboarding ve Gerçekleştirme: Kaynak tahsisi, bütçe ve zaman planlaması, teknik mimari tasarımı, donanım ölçeklendirme ve veri toplama stratejilerinin uygulanması gibi adımlar proje başlangıcından müşteri onayına kadar sistematik şekilde güvence altına alınır.
Uygulama ve Entegrasyon: Kullanıcı arayüzleri, model eğitimi ve ince ayar süreçleri, API entegrasyonu, altyapı optimizasyonu ve ölçeklenebilir yaygınlaştırma adımları belirlenen zaman çizelgeleri içinde hayata geçirilir.
Test, Yaygınlaştırma ve İzleme: Fonksiyonel testlerden performans değerlendirmelerine, kullanıcı geri bildirimlerinden hata analizlerine kadar tüm süreçler belirli teslimat süreleri içinde yürütülür. Bu da sürekli iyileştirme ve güvenlik standartlarına bağlılık sağlar.
Platforma Özel ve Destekleyici Hizmetler: Altyapı kurulumundan makine öğrenmesi, OCR, IoT entegrasyonları ve ileri teknoloji çözümlerine kadar uzanan kapsamlı hizmet yelpazemiz, müşteri beklentilerini her aşamada karşılayacak şekilde belirlenmiş SLA’ler doğrultusunda sunulur.
Yapay Zeka Yönetişimi ve Güvenlik: Model açıklanabilirliği, veri kalitesi, versiyon kontrolü, adalet ve önyargı tespiti gibi kritik yönetişim hizmetleri, sürekli izleme ve otomatik güncellemelerle sistematik olarak yönetilir.
AI & Gen AI Kataloğu
Fikir Geliştirme ve İş Hedeflerinin Anlaşılması
Yapay Zeka ve Üretken Yapay Zeka Tasarım Sprinti
Uyum Süreci / Gerçekleştirme
Uygulama (Yapay Zeka ve Üretken Yapay Zeka)
Uygulama Testi ve Geri Bildirim
Yaygınlaştırma (Deployment)
İzleme Hizmetleri
Platformlara Özel Hizmetler
Müşteri Yazılım ve Donanım Platformlarına Özel Hizmetler
Yapay Zeka Yönetişimi Hizmetleri
İLETİŞİM
Sorularınız veya fikirleriniz mi var? Hadi iletişime geçelim ve yapay zeka ile teknolojinin geleceğini birlikte şekillendirelim!
SSS
Yapay Zeka (Artificial Intelligence) Nedir?
Yapay zeka, makinelerin insan bilişsel yetilerini taklit edebilme kapasitesini ifade eder. Bu yetiler arasında öğrenme, akıl yürütme, problem çözme, algılama ve karar verme bulunur. Yapay zeka, makine öğrenmesi, doğal dil işleme, bilgisayarlı görü ve robotik gibi çeşitli alt alanları kapsar. Günlük yaşamda kullandığımız sanal asistanlar, arama motorları ve öneri sistemleri gibi birçok uygulama yapay zekayı içerir. Ancak bu uygulamalar genellikle belirli görevlerde uzmanlaşmış dar yapay zeka sistemleridir ve genel insan zekasını yansıtmazlar.
Üretken Yapay Zeka (Gen AI) nedir?
Üretken yapay zeka (Generative AI), derin öğrenme modellerini kullanarak metin, görsel, müzik gibi çeşitli veri türlerini anlamak ve üretmek üzere eğitilen yapay zekanın bir alt alanıdır. Girdi verileri ve komutlar (prompt) temel alınarak çalışır. Büyük veri kümeleri üzerinde örüntüleri öğrenir ve minimum insan müdahalesiyle yenilikçi çıktılar üretebilir.
İnce ayar (fine-tuning) nedir ve ne zaman gereklidir?
İnce ayar, geniş veri kümeleri üzerinde eğitilmiş bir derin öğrenme modelinin, daha özel ve genellikle daha küçük bir veri kümesiyle yeniden eğitilmesidir. Bu süreç, modelin belirli bir görev veya alana uyarlanmasını sağlar. İlk eğitimde edinilen genel bilgiler alınır ve özel görevler için performans artırmak amacıyla rafine edilir.
İnce ayar ne zaman gereklidir?
Alan Bazlı Uyarlama: Eğer hedeflenen alan, modelin başlangıçta eğitildiği veriden önemli ölçüde farklıysa, ince ayar modelin bu yeni alana adapte olmasına yardımcı olur.
Doğruluk Artışı: Yüksek doğruluk gereken uygulamalarda, görev özelinde yapılan ince ayar daha güvenilir ve isabetli tahminler sağlar.
Kaynak Verimliliği: Sıfırdan model eğitmek yüksek kaynak tüketimine neden olurken, ince ayar yöntemi önceden öğrenilmiş bilgileri kullanarak daha verimli bir geliştirme sağlar.
Özelleştirme: Belirli bir kullanım senaryosu (ör. bir lehçede çeviri, niş pazarda duygu analizi veya özel bir ortamda nesne tanıma) için özelleştirilmiş bir modele ihtiyaç duyulduğunda, ince ayar kritik rol oynar. Bu sayede genel amaçlı öğrenme yetenekleri ile kurumun özel ihtiyaçları arasında etkili bir köprü kurulur.
Üretken Yapay Zeka nasıl çalışır?
Üretken yapay zeka modelleri, temel olarak derin öğrenme mimarilerine, özellikle transformer yapılarına dayanır. Süreç genellikle iki ana aşamadan oluşur:
Ön Eğitim (Pre-training): Model, genellikle internetten toplanan devasa veri kümelerini kullanarak bir sonraki token’ı (kelime, piksel ya da ses) tahmin etmeyi öğrenir. Bu sayede dil veya görsel örüntüler hakkında güçlü istatistiksel çıkarımlar yapar.
İnce Ayar (Fine-tuning): Model, daha özenle seçilmiş verilerle görev bazlı olarak yeniden eğitilir. Bu aşamada insan geri bildirimiyle pekiştirmeli öğrenme (RLHF) gibi yöntemler kullanılarak çıktılar insan beklentileriyle hizalanır.
Ancak tüm bu ilerlemelere rağmen hâlâ bazı zorluklar vardır. Örneğin, “halüsinasyon” adı verilen durumlarda yapay zeka, gerçeğe benzer ancak yanlış bilgiler üretebilir. Ayrıca, modelin eğitildiği veri kümelerindeki önyargılar da çıktılara yansıyabilir.
Üretken Yapay Zekanın başlıca kullanım alanları nelerdir?
İçerik Üretimi: Makale, rapor, sosyal medya içeriği ve yaratıcı yazılar gibi çıktılar üretmek.
Müşteri Hizmetleri: 7/24 hizmet sunan chatbot ve sanal asistanları desteklemek.
Tasarım ve Sanat: Metin komutlarından yüksek kaliteli görseller üretmek; grafik tasarım, reklamcılık ve eğlence alanlarına katkı sağlamak.
Sağlık Sektörü: Görüntü analizi yapmak ve kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştirmeye yardımcı olmak.
Yazılım Geliştirme: GitHub Copilot gibi araçlar sayesinde kod yazımı ve hata ayıklama süreçlerine destek vermek.
Bu kullanım alanları, üretken yapay zekanın yalnızca tekrarlayan işleri otomatikleştirmekle kalmayıp aynı zamanda insan yaratıcılığını artırarak sorunlara yeni çözümler ve bakış açıları sunduğunu gösterir.
Sınırlamalar ve etik kaygılar nelerdir?
Üretken yapay zeka etkileyici yeteneklere sahip olsa da önemli sınırlamalara ve etik sorunlara sahiptir.
Halüsinasyon Riski: Model bazen ikna edici ama gerçekte yanlış olan bilgiler üretebilir.
Önyargı Sorunu: Eğitim verileri genellikle geniş ve filtrelenmemiş olduğundan, cinsiyet, ırk ya da kültür gibi konularda toplumsal önyargıları yansıtabilir veya pekiştirebilir.
Fikri Mülkiyet: Modeller, telif hakkıyla korunan içeriklere benzer çıktılar üretebilir ve bu durum, yasal belirsizlikler yaratır.
Güvenlik Riski: Verinin sızması, kötüye kullanımı ya da hassas bilgilerin istemeden paylaşılması gibi riskler, üretken yapay zekanın kurumsal entegrasyonunda dikkate alınması gereken ciddi konulardır.