Amazon, Comprehend’e Özelleştirilmiş Dil Listeleri Ekledi

Geçtiğimiz yıl Amazon, şirketlerin bir bilgi derecesinden gelen ortak kelimeleri ve cümleleri çıkarmasına yardımcı olan doğal bir dil işleme aracı olan Comprehend’ı duyurdu. Bugün, müşteri konferansının bir hafta öncesinde, Amazon, yazılım geliştiricilerin, makine öğrenimi alan bilgisi olmaksızın, özel kelimeler ve kelime öbekleri listeleri oluşturmasına olanak tanıdığını kavramaya yönelik bir geliştirmeyi duyurdu.

Günümüzde, yapay zeka geliştiricilerin, doğal dil terimlerini tanımlamaları ve takımlarına, işlerine ya da endüstrilerine uzmanlaşan metinleri sınıflandırmasına izin vermelerini sağlamaktalar.

Bunun en önemli özelliği, Amazon’un tüm karmaşıklığı ele almasıdır ve yazılım geliştiricilerin derin makine öğrenmesi veya doğal dil işleme arka planı olmadan özelleştirilmiş listeler eklemelerine olanak tanır. Wood, Comprehend, özelleştirilmiş makine öğrenimi modellerini oluşturmak, eğitmek ve barındırmak için ağır yükleri yapacak ve bu modelleri özel bir API aracılığıyla kullanıma sunacaktır

Bu iki parça içerir. İlk olarak yazılım geliştiriciler özel varlıkların listesini tanımlar. Bu bir hukuk firmasında yasal bir dil veya bir otomobil şirketinde parça numaralarının bir listesi olabilir. Tüm geliştiricinin yapması gereken, bu varlıkların listesini ortaya koymaktır. Amazon, özelleştirilmiş dili tanımlamayı öğrenir ve listeye göre özel, özelleştirilmiş bir model oluşturur.
Amazon, sahnelerin arkasındaki ayrıntılara dikkat ederken, özelleştirilmiş makine öğrenimi modelleri oluşturmanın bir yolunu sunuyor. En iyi ihtimalle, bulut şirketleri kompleksi basitleştirir ve birçok geliştiricinin kendi başlarına gerçekleştirmesi için çok zor olabilecek servis setlerine erişim sağlarlar. Herhangi bir makine öğrenimi bilgisine sahip olmadan özelleştirilmiş modeller oluşturmanın bir yolunu bulmayı denenmektedir.

TRAI

Recent Posts

TRAI 9. Yıl Çalıştayı’nda Ana Gündem Ajan Tabanlı Yapay Zeka Oldu

Türkiye’nin yapay zeka merkezi olarak, ekosistemi bir araya getirdiğimiz 9. Yıl Çalıştayı’nı gerçekleştirdik. Çalıştay boyunca…

4 gün ago

OpenAI, ChatGPT’nin yeni görsel üretim modelini duyurdu

OpenAI, ChatGPT’ye entegre yeni görsel üretim modeli ChatGPT Images 2.0’ı duyurdu. 21 Nisan 2026 tarihli…

4 gün ago

TRAI Meet-Up #104: Veri Merkezi, Bulut ve Altyapı Dönüşümünde Öne Çıkan Başlıklar

2017 yılından beri her ayın üçüncü çarşamba akşamı düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 104. etkinliğini İTÜ…

1 hafta ago

Stanford AI Index 2026: Yapay zekada büyüme sürüyor, denetim yavaş kalıyor

Stanford Üniversitesi İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü’nün (HAI) yayımladığı AI Index Report 2026, yapay zekanın…

1 hafta ago

TRAI Girişim Haritası’ndaki Yapay Zeka Startup Sayısı 482’ye Ulaştı

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI) olarak 2017’den bu yana sürdürdüğümüz haritalama çalışması, Türkiye’de yapay zeka…

3 hafta ago

Türkiye’nin Yapay Zeka Sınavı: Fırsat Penceresi Kapanmadan Ne Yapmalıyız?

Yapay zeka artık geleceğin konusu değil. Bugünün ekonomi, rekabet ve kalkınma meselesi. Dünyada oyunun kuralları…

3 hafta ago