Yapay Zeka Geliştirmenin Gelişen Manzarası
Yapay zeka geliştirme ekosistemi geçtiğimiz yıl boyunca dikkate değer bir dönüşüm geçirdi. Bir zamanlar ML mühendisleri ve veri bilimcilerinden oluşan uzmanlaşmış ekipler gerektiren şey, teknik uzmanlık yelpazesindeki geliştiriciler için giderek daha erişilebilir hale geliyor. Bu demokratikleşme, karmaşıklığın pahasına gerçekleşmedi; tam tersi. 2025'te yapay zeka geliştiricilerinin kullanımına sunulan araçlar, her zamankinden daha güçlü ve daha ulaşılabilir.
Bu değişim, olgunlaşan yapay zeka sektörünün gelecekteki büyümesinin yalnızca çığır açan araştırmalara değil, aynı zamanda pratik uygulamaya da bağlı olduğunu kabul etmesini yansıtıyor. Şirketler, yapay zekanın değerinin milyonlarca kişi tarafından kullanılan iş akışlarına, ürünlere ve hizmetlere yerleştirildiğinde ortaya çıktığını fark etti. Sonuç olarak, araç geliştiricileri konseptten üretime kadar olan yolculukta sürtünmeyi azaltmaya yoğun bir şekilde odaklandı.
Sonuç, yapay zeka geliştirme yaşam döngüsünün her aşamasını ele alan zengin bir çözüm ekosistemidir. Veri hazırlamadan model eğitimine, dağıtıma, izleme ve yinelemeye kadar, günümüz araçları performans veya kontrolden ödün vermeden birlikte çalışabilirliği, yeniden kullanılabilirliği ve erişilebilirliği önceliklendiriyor.
Yapay zeka geliştirme araçlarının temel kategorilerindeki en önemli gelişmeleri inceleyerek, hem son teknoloji yenilikleri hem de sonuç vermeye devam eden kanıtlanmış çözümleri inceleyelim.
Bu değişim, olgunlaşan yapay zeka sektörünün gelecekteki büyümesinin yalnızca çığır açan araştırmalara değil, aynı zamanda pratik uygulamaya da bağlı olduğunu kabul etmesini yansıtıyor. Şirketler, yapay zekanın değerinin milyonlarca kişi tarafından kullanılan iş akışlarına, ürünlere ve hizmetlere yerleştirildiğinde ortaya çıktığını fark etti. Sonuç olarak, araç geliştiricileri konseptten üretime kadar olan yolculukta sürtünmeyi azaltmaya yoğun bir şekilde odaklandı.
Sonuç, yapay zeka geliştirme yaşam döngüsünün her aşamasını ele alan zengin bir çözüm ekosistemidir. Veri hazırlamadan model eğitimine, dağıtıma, izleme ve yinelemeye kadar, günümüz araçları performans veya kontrolden ödün vermeden birlikte çalışabilirliği, yeniden kullanılabilirliği ve erişilebilirliği önceliklendiriyor.
Yapay zeka geliştirme araçlarının temel kategorilerindeki en önemli gelişmeleri inceleyerek, hem son teknoloji yenilikleri hem de sonuç vermeye devam eden kanıtlanmış çözümleri inceleyelim.
Temel Model Platformları: Yeni Yapı Taşları
Belki de AI geliştirmedeki en dönüştürücü değişim, temel model platformlarının ortaya çıkmasıydı. Bu ekosistemler, sıfırdan eğitim için astronomik hesaplama maliyetleri olmadan özel uygulamalar için özelleştirilebilen, genişletilebilen ve dağıtılabilen son teknoloji önceden eğitilmiş modellere erişim sağlar.
Yenilikler:
OpenAI GPT Geliştirici Platformu, sağlık, hukuk, finansal hizmetler ve bilimsel araştırma gibi belirli alanlar için optimize edilmiş çekirdek mimarilerinin uzmanlaşmış varyantları olan "kompozisyonel modeller" adını verdikleri şeyi sunarak önemli ölçüde gelişti. Bu modeller, uzmanlaşmış alanlarında genel amaçlı versiyonlardan önemli ölçüde daha iyi performans gösteren gelişmiş gerçeklik garantileri ve alan-özel akıl yürütme yetenekleriyle birlikte gelir.
Anthropic'in Claude Studio'su, bu yıl "kontrol edilebilir üretim" yaklaşımıyla önemli bir pazar payı kazandı. En son sundukları, model çıktıları üzerinde benzeri görülmemiş ayrıntılı kontrol içeriyor ve geliştiricilerin ton, yapı, akıl yürütme yaklaşımı ve hatta atıf standartları üzerinde kesin kısıtlamalar belirlemesine olanak tanıyor. Belgelere odaklı yaklaşımları, onları özellikle katı uyumluluk gereksinimleri altında çalışan kurumsal geliştiriciler arasında popüler hale getirdi.
Google'ın Gemini Pro Tools'u nihayet gerçek anlamda çok modlu geliştirme vaadini yerine getirdi. Birleştirilmiş API'leri, metin, görüntü, ses ve video anlayışının uygulamalara sorunsuz bir şekilde entegre edilmesini ve modaliteler arasında etkileyici transfer öğrenimi sağlar. "Mantıksal grafik" görselleştirme aracı, karmaşık çok adımlı süreçler üzerinde çalışan geliştiriciler için vazgeçilmez hale geldi.
Ne İşe Yarar:
Hugging Face Hub, AI geliştirmenin İsviçre Çakısı olmaya devam ediyor ve sektörün en geniş açık kaynaklı model yelpazesini sunmaya devam ediyor. "Model kartları" standardı, model özelliklerini belgelemenin fiili yolu haline geldi ve değerlendirme lider tabloları, genellikle pazarlama iddialarıyla gölgelenen bir alanda önemli bir şeffaflık sağlıyor. Popüler MLOps platformlarıyla entegrasyonları, modellerin keşiften üretime minimum sürtünmeyle geçebileceği anlamına geliyor.
Azure AI Studio, özellikle düzenlenen sektörlerde kurumsal AI geliştirme için tercih edilen platform konumunu sağlamlaştırdı. Kapsamlı güvenlik, uyumluluk ve yönetişim özellikleri, kurumsal endişelerin tüm yelpazesini ele alırken, daha geniş Azure ekosistemiyle sorunsuz entegrasyonu üretime giden yolu basitleştiriyor. Platformun sıkı sürüm kontrolü ve denetlenebilirlik özellikleri onu özellikle finans, sağlık ve hükümet sektörlerinde popüler hale getirmiştir.
Kodsuz ve Az Kodlu Yapay Zeka Geliştirme
"Yapay Zeka uzmanı" ile "normal geliştirici" arasındaki ayrım, araçlar görsel arayüzler ve basitleştirilmiş programlama modelleri aracılığıyla karmaşık ML yeteneklerini erişilebilir hale getirdikçe belirsizleşmeye devam ediyor. Bu demokratikleşme, kuruluşlar genelinde yaratıcılığı serbest bıraktı ve alan uzmanları giderek daha fazla derin teknik uzmanlık olmadan yapay zeka çözümlerini uygulayabiliyor.
Yenilikler:
DataRobot'un AutoML+'ı, otomatik makine öğreniminin geleneksel sınırlarını aştı. En son platformları yalnızca model seçimi ve hiperparametre ayarlamasıyla ilgilenmiyor; özellikleri otomatik olarak tasarlıyor, veri kalitesi sorunlarını tespit ediyor ve çözüyor ve hatta sınıf dengesizliği sorunlarını ele almak için sentetik veri üretiyor. Sistem, her kararın açık açıklamalarını sunarak bir zamanlar kara kutu olan şeyi kullanıcıların gerçek ML uzmanlığı geliştirmelerine yardımcı olan bir eğitim aracına dönüştürüyor.
Mendable AI, bu yıl "doğal dil yapay zeka geliştirme" adını verdikleri şeye öncülük ederek sürpriz bir başarı hikayesi olarak ortaya çıktı. Kullanıcılar istenen uygulama davranışını sade bir İngilizce ile tanımlar ve sistem hem gerekli modelleri hem de uygulama kodunu üretir. Henüz oldukça karmaşık uygulamalar için uygun olmasa da, prototiplemeyi ve kavram kanıtı geliştirmeyi önemli ölçüde hızlandırmıştır.
Microsoft Power AI, uygulama geliştiricileri için ciddi bir araç haline gelmek üzere etki alanını iş analistlerinin ötesine genişletmiştir. Akıllı iş akışları tasarlamak için görsel arayüzü artık özel model entegrasyonunu, karmaşık orkestrasyonu ve dağıtım seçenekleri üzerinde ayrıntılı denetimi desteklemektedir. Kapsamlı izleme yeteneklerinin eklenmesi, onu yalnızca prototipler için değil, üretim uygulamaları için de uygun hale getirmiştir.
Ne İşe Yarar:
Streamlit, Python ile veri ve ML uygulamaları oluşturmanın en hızlı yolu olarak hakimiyetini sürdürmektedir. Reaktif programlama modeli ve kapsamlı bileşen kütüphanesi, onu dahili araçlar ve veri uygulamaları için başvurulan çözüm haline getirmiştir. Bellek açısından verimli veri çerçevesi işleme ve gelişmiş görselleştirme seçenekleri gibi son eklemeler, daha uzmanlaşmış araçlar ortaya çıksa bile onu alakalı tutmuştur.
Gradio, model demoları ve arayüzleri oluşturmadaki basitliğiyle rakipsizdir. Modelleri sezgisel kullanıcı arayüzleriyle hızla sarma yeteneği, paydaşlarla iş paylaşımı ve insan geri bildirimi toplama açısından paha biçilmez hale getirir. Gelişmiş kuyruklama ve kimlik doğrulama özelliklerinin eklenmesi, kullanımını basit demolardan tam teşekküllü dahili uygulamalara kadar genişletti.
Yenilikler:
OpenAI GPT Geliştirici Platformu, sağlık, hukuk, finansal hizmetler ve bilimsel araştırma gibi belirli alanlar için optimize edilmiş çekirdek mimarilerinin uzmanlaşmış varyantları olan "kompozisyonel modeller" adını verdikleri şeyi sunarak önemli ölçüde gelişti. Bu modeller, uzmanlaşmış alanlarında genel amaçlı versiyonlardan önemli ölçüde daha iyi performans gösteren gelişmiş gerçeklik garantileri ve alan-özel akıl yürütme yetenekleriyle birlikte gelir.
Anthropic'in Claude Studio'su, bu yıl "kontrol edilebilir üretim" yaklaşımıyla önemli bir pazar payı kazandı. En son sundukları, model çıktıları üzerinde benzeri görülmemiş ayrıntılı kontrol içeriyor ve geliştiricilerin ton, yapı, akıl yürütme yaklaşımı ve hatta atıf standartları üzerinde kesin kısıtlamalar belirlemesine olanak tanıyor. Belgelere odaklı yaklaşımları, onları özellikle katı uyumluluk gereksinimleri altında çalışan kurumsal geliştiriciler arasında popüler hale getirdi.
Google'ın Gemini Pro Tools'u nihayet gerçek anlamda çok modlu geliştirme vaadini yerine getirdi. Birleştirilmiş API'leri, metin, görüntü, ses ve video anlayışının uygulamalara sorunsuz bir şekilde entegre edilmesini ve modaliteler arasında etkileyici transfer öğrenimi sağlar. "Mantıksal grafik" görselleştirme aracı, karmaşık çok adımlı süreçler üzerinde çalışan geliştiriciler için vazgeçilmez hale geldi.
Ne İşe Yarar:
Hugging Face Hub, AI geliştirmenin İsviçre Çakısı olmaya devam ediyor ve sektörün en geniş açık kaynaklı model yelpazesini sunmaya devam ediyor. "Model kartları" standardı, model özelliklerini belgelemenin fiili yolu haline geldi ve değerlendirme lider tabloları, genellikle pazarlama iddialarıyla gölgelenen bir alanda önemli bir şeffaflık sağlıyor. Popüler MLOps platformlarıyla entegrasyonları, modellerin keşiften üretime minimum sürtünmeyle geçebileceği anlamına geliyor.
Azure AI Studio, özellikle düzenlenen sektörlerde kurumsal AI geliştirme için tercih edilen platform konumunu sağlamlaştırdı. Kapsamlı güvenlik, uyumluluk ve yönetişim özellikleri, kurumsal endişelerin tüm yelpazesini ele alırken, daha geniş Azure ekosistemiyle sorunsuz entegrasyonu üretime giden yolu basitleştiriyor. Platformun sıkı sürüm kontrolü ve denetlenebilirlik özellikleri onu özellikle finans, sağlık ve hükümet sektörlerinde popüler hale getirmiştir.
Kodsuz ve Az Kodlu Yapay Zeka Geliştirme
"Yapay Zeka uzmanı" ile "normal geliştirici" arasındaki ayrım, araçlar görsel arayüzler ve basitleştirilmiş programlama modelleri aracılığıyla karmaşık ML yeteneklerini erişilebilir hale getirdikçe belirsizleşmeye devam ediyor. Bu demokratikleşme, kuruluşlar genelinde yaratıcılığı serbest bıraktı ve alan uzmanları giderek daha fazla derin teknik uzmanlık olmadan yapay zeka çözümlerini uygulayabiliyor.
Yenilikler:
DataRobot'un AutoML+'ı, otomatik makine öğreniminin geleneksel sınırlarını aştı. En son platformları yalnızca model seçimi ve hiperparametre ayarlamasıyla ilgilenmiyor; özellikleri otomatik olarak tasarlıyor, veri kalitesi sorunlarını tespit ediyor ve çözüyor ve hatta sınıf dengesizliği sorunlarını ele almak için sentetik veri üretiyor. Sistem, her kararın açık açıklamalarını sunarak bir zamanlar kara kutu olan şeyi kullanıcıların gerçek ML uzmanlığı geliştirmelerine yardımcı olan bir eğitim aracına dönüştürüyor.
Mendable AI, bu yıl "doğal dil yapay zeka geliştirme" adını verdikleri şeye öncülük ederek sürpriz bir başarı hikayesi olarak ortaya çıktı. Kullanıcılar istenen uygulama davranışını sade bir İngilizce ile tanımlar ve sistem hem gerekli modelleri hem de uygulama kodunu üretir. Henüz oldukça karmaşık uygulamalar için uygun olmasa da, prototiplemeyi ve kavram kanıtı geliştirmeyi önemli ölçüde hızlandırmıştır.
Microsoft Power AI, uygulama geliştiricileri için ciddi bir araç haline gelmek üzere etki alanını iş analistlerinin ötesine genişletmiştir. Akıllı iş akışları tasarlamak için görsel arayüzü artık özel model entegrasyonunu, karmaşık orkestrasyonu ve dağıtım seçenekleri üzerinde ayrıntılı denetimi desteklemektedir. Kapsamlı izleme yeteneklerinin eklenmesi, onu yalnızca prototipler için değil, üretim uygulamaları için de uygun hale getirmiştir.
Ne İşe Yarar:
Streamlit, Python ile veri ve ML uygulamaları oluşturmanın en hızlı yolu olarak hakimiyetini sürdürmektedir. Reaktif programlama modeli ve kapsamlı bileşen kütüphanesi, onu dahili araçlar ve veri uygulamaları için başvurulan çözüm haline getirmiştir. Bellek açısından verimli veri çerçevesi işleme ve gelişmiş görselleştirme seçenekleri gibi son eklemeler, daha uzmanlaşmış araçlar ortaya çıksa bile onu alakalı tutmuştur.
Gradio, model demoları ve arayüzleri oluşturmadaki basitliğiyle rakipsizdir. Modelleri sezgisel kullanıcı arayüzleriyle hızla sarma yeteneği, paydaşlarla iş paylaşımı ve insan geri bildirimi toplama açısından paha biçilmez hale getirir. Gelişmiş kuyruklama ve kimlik doğrulama özelliklerinin eklenmesi, kullanımını basit demolardan tam teşekküllü dahili uygulamalara kadar genişletti.
MLOps: Yapay Zeka Yaşam Döngüsünün Tamamını Yönetmek
Makine Öğrenmesi İşlemleri, yapay zekayı büyük ölçekte dağıtan kuruluşlar için yeni ortaya çıkan bir disiplin olmaktan çıkıp temel bir gereksinime dönüştü. Günümüzün MLOps araçları, izleme, sürümleme ve yönetişim için giderek daha karmaşık yeteneklerle deneyden üretime kadar tüm yaşam döngüsünü ele alıyor.
Yenilikler:
Weights & Biases Enterprise, tüm ML yaşam döngüsünü yönetmek için kapsamlı bir platform sunmak üzere deney takibinin ötesine geçti. En son sürümleri, model soyuna, veri kökenine ve dağıtım geçmişine benzersiz bir görünürlük sağlayan "W&B Governance"ı sunuyor. Platform artık hem mühendisler için teknik bir araç hem de risk ve hukuk ekipleri için bir uyumluluk çözümü olarak hizmet veriyor.
OctoAI Edge, "uyarlanabilir çıkarım" teknolojileriyle uç dağıtımını devrim niteliğinde değiştirdi. Platformları aracılığıyla dağıtılan modeller, cihaz yeteneklerine ve gerçek zamanlı performans ölçümlerine göre hassasiyetlerini ve hesaplama gereksinimlerini otomatik olarak ayarlıyor. Bu çığır açan gelişme, aynı modelin üst düzey sunuculardan kaynak kısıtlamalı IoT cihazlarına kadar değişen cihazlarda optimum şekilde çalışmasını sağlıyor.
Anyscale Ray Pro, dağıtılmış AI iş yükleri için tercih edilen çözüm olarak ortaya çıkmıştır. Yönetilen Ray platformları, kümeler arasında hesaplama dağıtımını basitleştirerek ekiplerin altyapı karmaşıklığını yönetmeden eğitim ve çıkarım ölçeklemesini sağlar. "Birleşik hesaplama" yaklaşımları, heterojen bilgi işlem kaynakları gerektiren çok modlu modeller için özellikle değerli olduğunu kanıtlamıştır.
Ne İşe Yarar:
MLflow, geniş topluluk desteğinden ve büyük bulut sağlayıcılarıyla entegrasyondan yararlanarak en yaygın olarak benimsenen açık kaynaklı MLOps platformu olmaya devam etmektedir. Modüler yaklaşımı, ekiplerin ihtiyaç duyduklarında belirli bileşenleri (izleme, projeler, modeller veya kayıt defteri) benimsemelerine olanak tanırken, dil bağımsız tasarımı çeşitli teknik ekosistemleri destekler.
DVC (Veri Sürüm Kontrolü), geleneksel olarak koda uygulanan aynı titizlikle ML veri kümelerini yönetmek için önemli olmaya devam etmektedir. Veri sürümleme için Git benzeri arayüzü, özellikle veri soyunun uyumluluk gereksinimi olduğu düzenlenmiş ortamlarda, onu yeniden üretilebilir makine öğrenimi için standart haline getirmiştir.
Yenilikler:
Weights & Biases Enterprise, tüm ML yaşam döngüsünü yönetmek için kapsamlı bir platform sunmak üzere deney takibinin ötesine geçti. En son sürümleri, model soyuna, veri kökenine ve dağıtım geçmişine benzersiz bir görünürlük sağlayan "W&B Governance"ı sunuyor. Platform artık hem mühendisler için teknik bir araç hem de risk ve hukuk ekipleri için bir uyumluluk çözümü olarak hizmet veriyor.
OctoAI Edge, "uyarlanabilir çıkarım" teknolojileriyle uç dağıtımını devrim niteliğinde değiştirdi. Platformları aracılığıyla dağıtılan modeller, cihaz yeteneklerine ve gerçek zamanlı performans ölçümlerine göre hassasiyetlerini ve hesaplama gereksinimlerini otomatik olarak ayarlıyor. Bu çığır açan gelişme, aynı modelin üst düzey sunuculardan kaynak kısıtlamalı IoT cihazlarına kadar değişen cihazlarda optimum şekilde çalışmasını sağlıyor.
Anyscale Ray Pro, dağıtılmış AI iş yükleri için tercih edilen çözüm olarak ortaya çıkmıştır. Yönetilen Ray platformları, kümeler arasında hesaplama dağıtımını basitleştirerek ekiplerin altyapı karmaşıklığını yönetmeden eğitim ve çıkarım ölçeklemesini sağlar. "Birleşik hesaplama" yaklaşımları, heterojen bilgi işlem kaynakları gerektiren çok modlu modeller için özellikle değerli olduğunu kanıtlamıştır.
Ne İşe Yarar:
MLflow, geniş topluluk desteğinden ve büyük bulut sağlayıcılarıyla entegrasyondan yararlanarak en yaygın olarak benimsenen açık kaynaklı MLOps platformu olmaya devam etmektedir. Modüler yaklaşımı, ekiplerin ihtiyaç duyduklarında belirli bileşenleri (izleme, projeler, modeller veya kayıt defteri) benimsemelerine olanak tanırken, dil bağımsız tasarımı çeşitli teknik ekosistemleri destekler.
DVC (Veri Sürüm Kontrolü), geleneksel olarak koda uygulanan aynı titizlikle ML veri kümelerini yönetmek için önemli olmaya devam etmektedir. Veri sürümleme için Git benzeri arayüzü, özellikle veri soyunun uyumluluk gereksinimi olduğu düzenlenmiş ortamlarda, onu yeniden üretilebilir makine öğrenimi için standart haline getirmiştir.
Yapay Zeka Geliştirme için Veri Araçları
Veri kalitesinin model performansını temelde sınırladığının kabul edilmesi, AI geliştirme yığınında uzmanlaşmış veri araçlarının önemini artırmıştır. Günümüzün çözümleri hazırlama, etiketleme, sentetik veri oluşturma ve devam eden kalite izleme konularını ele almaktadır.
Yenilikler:
LabelGPT, "örnek yoluyla öğretme" paradigmasıyla veri etiketlemeyi dönüştürdü. Kapsamlı açıklama yönergeleri gerektirmek yerine, sistem küçük bir örnek kümesinden etiketleme kalıplarını öğrenir ve ardından bunları büyük veri kümelerine tutarlı bir şekilde uygular. İnsan değerlendiriciler belirsiz durumlar hakkında geri bildirim sağlayarak sistemin görev anlayışını sürekli olarak iyileştirir.
SyntheticAI, karmaşık sentetik veri oluşturma özelliğiyle veri kıtlığı gibi sürekli bir zorluğa çözüm getirir. Genellikle gerçekçi olmayan örnekler üreten önceki yaklaşımların aksine, fizik tabanlı simülasyonları ve düşmanca teknikleri, modellerin etkili bir şekilde genelleştirebileceği eğitim verileri oluşturur. Platform, gerçek dünya veri toplamanın pahalı veya pratik olmadığı bilgisayar görüşü ve sensör veri uygulamalarında özellikle değerli olduğunu kanıtlamıştır.
Galileo Veri Gözlemevi, ML hatları için sürekli veri kalitesi izlemeyi başlattı. Sistem, üretim verilerindeki dağıtım kaymalarını, anormallikleri ve kalite sorunlarını otomatik olarak algılayarak, model performansı düşmeden önce ekipleri uyarır. Veri kalitesi ölçümlerini doğrudan iş KPI'larına bağlama becerisi, model güvenilirliğinin doğrudan geliri etkilediği kuruluşlar arasında popüler hale getirmiştir.
Ne İşe Yarar:
Snorkel Flow, ekiplerin binlerce örneği manuel olarak açıklama eklemek yerine alan uzmanlığını etiketleme işlevleri olarak kodlamasına olanak tanıyarak programatik etiketlemede mükemmelliğini sürdürmektedir. Yaklaşımı, özellikle NLP görevleri ve doğru açıklama için uzman bilgisinin gerekli olduğu uzmanlaşmış alanlar için etkili olmaya devam etmektedir.
Great Expectations, ML boru hatlarında veri doğrulaması için standart olmaya devam etmektedir. Veri kalitesi beklentilerini tanımlamaya yönelik beyanlı yaklaşımı, çeşitli veri türleri ve alanlarda etkili olduğu kanıtlanmıştır. Popüler orkestrasyon araçlarıyla entegrasyon, kalite kontrollerinin ML yaşam döngüsü boyunca yerleştirilmesini sağlar.
Yenilikler:
LabelGPT, "örnek yoluyla öğretme" paradigmasıyla veri etiketlemeyi dönüştürdü. Kapsamlı açıklama yönergeleri gerektirmek yerine, sistem küçük bir örnek kümesinden etiketleme kalıplarını öğrenir ve ardından bunları büyük veri kümelerine tutarlı bir şekilde uygular. İnsan değerlendiriciler belirsiz durumlar hakkında geri bildirim sağlayarak sistemin görev anlayışını sürekli olarak iyileştirir.
SyntheticAI, karmaşık sentetik veri oluşturma özelliğiyle veri kıtlığı gibi sürekli bir zorluğa çözüm getirir. Genellikle gerçekçi olmayan örnekler üreten önceki yaklaşımların aksine, fizik tabanlı simülasyonları ve düşmanca teknikleri, modellerin etkili bir şekilde genelleştirebileceği eğitim verileri oluşturur. Platform, gerçek dünya veri toplamanın pahalı veya pratik olmadığı bilgisayar görüşü ve sensör veri uygulamalarında özellikle değerli olduğunu kanıtlamıştır.
Galileo Veri Gözlemevi, ML hatları için sürekli veri kalitesi izlemeyi başlattı. Sistem, üretim verilerindeki dağıtım kaymalarını, anormallikleri ve kalite sorunlarını otomatik olarak algılayarak, model performansı düşmeden önce ekipleri uyarır. Veri kalitesi ölçümlerini doğrudan iş KPI'larına bağlama becerisi, model güvenilirliğinin doğrudan geliri etkilediği kuruluşlar arasında popüler hale getirmiştir.
Ne İşe Yarar:
Snorkel Flow, ekiplerin binlerce örneği manuel olarak açıklama eklemek yerine alan uzmanlığını etiketleme işlevleri olarak kodlamasına olanak tanıyarak programatik etiketlemede mükemmelliğini sürdürmektedir. Yaklaşımı, özellikle NLP görevleri ve doğru açıklama için uzman bilgisinin gerekli olduğu uzmanlaşmış alanlar için etkili olmaya devam etmektedir.
Great Expectations, ML boru hatlarında veri doğrulaması için standart olmaya devam etmektedir. Veri kalitesi beklentilerini tanımlamaya yönelik beyanlı yaklaşımı, çeşitli veri türleri ve alanlarda etkili olduğu kanıtlanmıştır. Popüler orkestrasyon araçlarıyla entegrasyon, kalite kontrollerinin ML yaşam döngüsü boyunca yerleştirilmesini sağlar.
Yapay Zeka Yerel Geliştirme Ortamları
Geleneksel geliştirme ortamları, yapay zeka geliştirmenin deneysel, veri odaklı doğası için değil, deterministik yazılım mühendisliği için tasarlanmıştır. Yapay zeka mühendislerinin benzersiz iş akışlarını ele almak için yeni nesil özel olarak oluşturulmuş ortamlar ortaya çıkmıştır.
Yenilikler:
VSCode AI Studio, bir uzantıdan kapsamlı bir yapay zeka yerel geliştirme ortamına dönüşmüştür. Tanıdık VSCode temeli üzerine inşa edilmiş olup, model geliştirme, hata ayıklama ve profilleme için özel yetenekler ekler. "Çalışmalar arasında anlamsal arama" özelliği özellikle iyi karşılanmıştır ve geliştiricilerin deney geçmişlerini doğal dil kullanarak sorgulamalarına olanak tanır.
JupyterLab AI, yapay zekaya özgü geliştirmelerle saygıdeğer not defteri arayüzünü yeniden icat etmiştir. Sistem artık yerleşik deney takibi, veri görselleştirme önerileri ve özellikle model geliştirme iş akışları için tasarlanmış iş birliği özelliklerini içerir. "Yürütülebilir dokümantasyon" eklenmesi, not defterlerinin hem geliştirme araçları hem de ekip bilgi tabanları olarak kullanışlı kalmasını sağlar.
GitHub Copilot Studio, kod tamamlamadan kapsamlı bir yapay zeka çift programlama ortamına dönüşmüştür. Sistem artık proje bağlamını anlıyor ve yalnızca kod parçacıklarını değil, mimari yaklaşımları, test stratejilerini ve potansiyel optimizasyon fırsatlarını da öneriyor. Kodu doğal dilde açıklama yeteneği, onu yeni üyeleri işe alan ekipler için paha biçilmez bir öğretim aracı haline getirdi.
Ne İşe Yarar:
PyCharm AI, AI geliştiricileri için en kapsamlı Python IDE deneyimini sunmaya devam ediyor. ML çerçeveleri, performans profili araçları ve uzaktan geliştirme yetenekleri hakkındaki derin anlayışı, onu keşifsel araştırmadan ziyade üretim düzeyinde AI mühendisliği için özellikle uygun hale getiriyor.
Databricks AI Lakehouse, büyük ölçekli veri ve hesaplama gereksinimleriyle çalışan kuruluşlar için tercih edilen platform olmaya devam ediyor. Veri mühendisliği, analitik ve makine öğrenimine yönelik birleşik yaklaşımı, uçtan uca AI iş akışını basitleştirirken, yönetilen altyapısı operasyonel karmaşıklığı ortadan kaldırıyor.
Yenilikler:
VSCode AI Studio, bir uzantıdan kapsamlı bir yapay zeka yerel geliştirme ortamına dönüşmüştür. Tanıdık VSCode temeli üzerine inşa edilmiş olup, model geliştirme, hata ayıklama ve profilleme için özel yetenekler ekler. "Çalışmalar arasında anlamsal arama" özelliği özellikle iyi karşılanmıştır ve geliştiricilerin deney geçmişlerini doğal dil kullanarak sorgulamalarına olanak tanır.
JupyterLab AI, yapay zekaya özgü geliştirmelerle saygıdeğer not defteri arayüzünü yeniden icat etmiştir. Sistem artık yerleşik deney takibi, veri görselleştirme önerileri ve özellikle model geliştirme iş akışları için tasarlanmış iş birliği özelliklerini içerir. "Yürütülebilir dokümantasyon" eklenmesi, not defterlerinin hem geliştirme araçları hem de ekip bilgi tabanları olarak kullanışlı kalmasını sağlar.
GitHub Copilot Studio, kod tamamlamadan kapsamlı bir yapay zeka çift programlama ortamına dönüşmüştür. Sistem artık proje bağlamını anlıyor ve yalnızca kod parçacıklarını değil, mimari yaklaşımları, test stratejilerini ve potansiyel optimizasyon fırsatlarını da öneriyor. Kodu doğal dilde açıklama yeteneği, onu yeni üyeleri işe alan ekipler için paha biçilmez bir öğretim aracı haline getirdi.
Ne İşe Yarar:
PyCharm AI, AI geliştiricileri için en kapsamlı Python IDE deneyimini sunmaya devam ediyor. ML çerçeveleri, performans profili araçları ve uzaktan geliştirme yetenekleri hakkındaki derin anlayışı, onu keşifsel araştırmadan ziyade üretim düzeyinde AI mühendisliği için özellikle uygun hale getiriyor.
Databricks AI Lakehouse, büyük ölçekli veri ve hesaplama gereksinimleriyle çalışan kuruluşlar için tercih edilen platform olmaya devam ediyor. Veri mühendisliği, analitik ve makine öğrenimine yönelik birleşik yaklaşımı, uçtan uca AI iş akışını basitleştirirken, yönetilen altyapısı operasyonel karmaşıklığı ortadan kaldırıyor.
SİZİN web sitenizde yapay zekayı 60 saniyede
Yapay zekamızın web sitenizi anında nasıl analiz ettiğini ve kişiselleştirilmiş bir sohbet robotu oluşturduğunu görün - kayıt olmadan. Sadece URL'nizi girin ve nasıl çalıştığını izleyin!
60 saniyede hazır
Kodlama gerektirmez
%100 güvenli
Ortaya Çıkan Yapay Zeka Paradigmaları İçin Özel Araçlar
Yapay zeka geliştirme geleneksel gözetimli öğrenme yaklaşımlarının ötesine geçtikçe, takviyeli öğrenme, grafik sinir ağları ve yapay zeka aracı geliştirme gibi yeni paradigmaları desteklemek için özel araçlar ortaya çıktı.
Yenilikler:
AgentForge, otonom yapay zeka aracıları geliştirmek için lider platform olarak ortaya çıktı. Sistem, eylem dizilerini planlayabilen, araçları kullanabilen ve değişen ortamlara uyum sağlayabilen aracılar oluşturmak, test etmek ve dağıtmak için iskele sağlar. Simülasyon ortamları ve değerlendirme çerçeveleri, müşteri hizmetleri, süreç otomasyonu ve yaratıcı görevler için aracılar geliştirmek için onu özellikle değerli hale getirdi.
GraphAI Studio, yapay zekaya yönelik grafik tabanlı yaklaşımların artan önemini ele alıyor. Platform, grafik sinir ağları, bilgi grafikleri ve grafik tabanlı akıl yürütmeyle çalışmayı basitleştirerek bu güçlü teknikleri uzmanlığa sahip olmayan geliştiriciler için erişilebilir hale getiriyor. Görselleştirme araçları ve sorgu oluşturucuları, grafik karmaşıklığını yönetilebilir hale getirdikleri için özellikle övüldü.
RLHF Workbench, insan geri bildirimlerinden takviyeli öğrenme yoluyla modelleri insan tercihleriyle uyumlu hale getirmenin zorlu görevini üstleniyor. Platform, geri bildirim toplamayı, ödül modellerini eğitmeyi ve RLHF boru hatlarını uygulamayı kolaylaştırarak bu gelişmiş tekniği uzmanlaşmış araştırma ekipleri olmayan kuruluşlar için erişilebilir hale getiriyor.
Ne İşe Yarıyor:
Ray RLlib, takviyeli öğrenme için en kapsamlı açık kaynaklı kütüphane olmaya devam ediyor. Ölçeklenebilir mimarisi ve son teknoloji algoritmalarının uygulanması, onu robotikten öneri sistemlerine kadar çeşitli alanlarda üretim RL uygulamaları için temel haline getirdi.
Langchain, LLM destekli uygulamalar oluşturmak için temel araç takımı olarak kendini kanıtladı. Hızlı mühendislik, geri alma ile artırılmış üretim ve düşünce zinciri muhakemesi için bileşenleri, temel modellerle çalışan geliştiriciler için standart yapı taşları haline geldi.
Yenilikler:
AgentForge, otonom yapay zeka aracıları geliştirmek için lider platform olarak ortaya çıktı. Sistem, eylem dizilerini planlayabilen, araçları kullanabilen ve değişen ortamlara uyum sağlayabilen aracılar oluşturmak, test etmek ve dağıtmak için iskele sağlar. Simülasyon ortamları ve değerlendirme çerçeveleri, müşteri hizmetleri, süreç otomasyonu ve yaratıcı görevler için aracılar geliştirmek için onu özellikle değerli hale getirdi.
GraphAI Studio, yapay zekaya yönelik grafik tabanlı yaklaşımların artan önemini ele alıyor. Platform, grafik sinir ağları, bilgi grafikleri ve grafik tabanlı akıl yürütmeyle çalışmayı basitleştirerek bu güçlü teknikleri uzmanlığa sahip olmayan geliştiriciler için erişilebilir hale getiriyor. Görselleştirme araçları ve sorgu oluşturucuları, grafik karmaşıklığını yönetilebilir hale getirdikleri için özellikle övüldü.
RLHF Workbench, insan geri bildirimlerinden takviyeli öğrenme yoluyla modelleri insan tercihleriyle uyumlu hale getirmenin zorlu görevini üstleniyor. Platform, geri bildirim toplamayı, ödül modellerini eğitmeyi ve RLHF boru hatlarını uygulamayı kolaylaştırarak bu gelişmiş tekniği uzmanlaşmış araştırma ekipleri olmayan kuruluşlar için erişilebilir hale getiriyor.
Ne İşe Yarıyor:
Ray RLlib, takviyeli öğrenme için en kapsamlı açık kaynaklı kütüphane olmaya devam ediyor. Ölçeklenebilir mimarisi ve son teknoloji algoritmalarının uygulanması, onu robotikten öneri sistemlerine kadar çeşitli alanlarda üretim RL uygulamaları için temel haline getirdi.
Langchain, LLM destekli uygulamalar oluşturmak için temel araç takımı olarak kendini kanıtladı. Hızlı mühendislik, geri alma ile artırılmış üretim ve düşünce zinciri muhakemesi için bileşenleri, temel modellerle çalışan geliştiriciler için standart yapı taşları haline geldi.
Entegrasyon ve Birlikte Çalışabilirlik
Yapay zeka teknik yığınlara yerleştikçe, mevcut sistemler ve iş akışlarıyla entegrasyonu kolaylaştıran araçlar öne çıktı. Bu çözümler, yapay zeka yeteneklerinin bilindik paradigmalar ve arayüzler aracılığıyla erişilebilir olmasını sağlamaya odaklanıyor.
Yenilikler:
LangServe Enterprise, "LLM'yi mikro hizmet olarak" yaklaşımıyla LLM destekli hizmetlerin dağıtımında devrim yarattı. Platform, model dağıtımı, ölçekleme, izleme ve sürümleme karmaşıklığını ele alarak standart REST API'leri aracılığıyla akıllı yetenekleri ortaya çıkarıyor. Kanarya dağıtımları ve A/B testi desteği, yapay zeka yeteneklerini mevcut uygulamalara kademeli olarak tanıtmak için onu özellikle değerli hale getirdi.
Vercel AI SDK Pro, kapsamlı React ve Next.js bileşenleri kütüphanesi aracılığıyla web uygulamalarına yapay zeka özellikleri eklemeyi basitleştirdi. Sistem, akış yanıtlarını, hız sınırlamasını, geri dönüşleri ve önbelleğe almayı ele alarak ön uç geliştiricilerin arka uç uzmanlığı olmadan karmaşık yapay zeka etkileşimlerini uygulamasına olanak tanıyor.
TensorFlow.js Enterprise, üretim uygulamalarına yüksek performanslı istemci tarafı yapay zeka getirdi. Çerçeve artık farklı cihazlar için otomatik model optimizasyonu, gelişmiş önbelleğe alma stratejileri ve hassas uygulamalar için gizlilik koruma teknikleri içeriyor. Modelleri tamamen cihazda çalıştırma yeteneği, onu katı gizlilik gereksinimleri veya çevrimdışı işlevsellik ihtiyaçları olan uygulamalar için standart haline getirdi.
Ne İşe Yarar:
FastAPI, modelleri REST API'leri aracılığıyla ortaya çıkarmak için geliştirici dostu bir yol olmaya devam ediyor. Otomatik dokümantasyon oluşturma, tür denetimi ve performans özellikleri, onu model sunan uç noktalar oluşturmak için ideal hale getirirken, Python temeli daha geniş ML ekosistemiyle uyumluluğu garanti eder.
Apache Airflow, karmaşık ML iş akışlarını düzenlemede mükemmelliğini sürdürüyor. Operatör modeli ve kapsamlı entegrasyon kütüphanesi, özellikle kurumsal ortamlarda modelleri eğitme, değerlendirme ve dağıtmada yer alan birçok adımı koordine etmek için standart haline getiriyor.
Yenilikler:
LangServe Enterprise, "LLM'yi mikro hizmet olarak" yaklaşımıyla LLM destekli hizmetlerin dağıtımında devrim yarattı. Platform, model dağıtımı, ölçekleme, izleme ve sürümleme karmaşıklığını ele alarak standart REST API'leri aracılığıyla akıllı yetenekleri ortaya çıkarıyor. Kanarya dağıtımları ve A/B testi desteği, yapay zeka yeteneklerini mevcut uygulamalara kademeli olarak tanıtmak için onu özellikle değerli hale getirdi.
Vercel AI SDK Pro, kapsamlı React ve Next.js bileşenleri kütüphanesi aracılığıyla web uygulamalarına yapay zeka özellikleri eklemeyi basitleştirdi. Sistem, akış yanıtlarını, hız sınırlamasını, geri dönüşleri ve önbelleğe almayı ele alarak ön uç geliştiricilerin arka uç uzmanlığı olmadan karmaşık yapay zeka etkileşimlerini uygulamasına olanak tanıyor.
TensorFlow.js Enterprise, üretim uygulamalarına yüksek performanslı istemci tarafı yapay zeka getirdi. Çerçeve artık farklı cihazlar için otomatik model optimizasyonu, gelişmiş önbelleğe alma stratejileri ve hassas uygulamalar için gizlilik koruma teknikleri içeriyor. Modelleri tamamen cihazda çalıştırma yeteneği, onu katı gizlilik gereksinimleri veya çevrimdışı işlevsellik ihtiyaçları olan uygulamalar için standart haline getirdi.
Ne İşe Yarar:
FastAPI, modelleri REST API'leri aracılığıyla ortaya çıkarmak için geliştirici dostu bir yol olmaya devam ediyor. Otomatik dokümantasyon oluşturma, tür denetimi ve performans özellikleri, onu model sunan uç noktalar oluşturmak için ideal hale getirirken, Python temeli daha geniş ML ekosistemiyle uyumluluğu garanti eder.
Apache Airflow, karmaşık ML iş akışlarını düzenlemede mükemmelliğini sürdürüyor. Operatör modeli ve kapsamlı entegrasyon kütüphanesi, özellikle kurumsal ortamlarda modelleri eğitme, değerlendirme ve dağıtmada yer alan birçok adımı koordine etmek için standart haline getiriyor.
Güvenlik ve Sorumlu AI Araçları
Yapay zeka uygulamaları giderek daha hassas görevler ve verilerle ilgilendikçe, güvenliğe, gizliliğe ve sorumlu geliştirmeye odaklanan araçlar geliştirme yığınının temel bileşenleri haline geldi.
Yenilikler:
Robust Intelligence Platform, yapay zeka sistemleri için kapsamlı güvenlik testleri sunar. Platform, anında enjeksiyon saldırılarından veri zehirleme ve kaçınma tekniklerine kadar çeşitli güvenlik açıklarını otomatik olarak belirler. Sürekli izleme yetenekleri, dağıtılan modellere yönelik ortaya çıkan tehditleri tespit ederek kuruluşların saldırı metodolojileri geliştikçe güvenlik duruşlarını sürdürmelerine yardımcı olur.
AI Fairness 360 Enterprise, yapay zeka sistemlerindeki önyargıları tespit etmek ve azaltmak için araştırma aracından üretim platformuna genişledi. Sistem artık önyargının karmaşık şekillerde ortaya çıkabileceği çok modlu sistemler için özel yeteneklerle model türleri arasında otomatik önyargı tespitini destekliyor. Düzeltme önerileri, ekiplerin model performansından ödün vermeden belirlenen sorunları ele almasına yardımcı oluyor.
Privacy Dynamics AI, hassas veriler üzerinde eğitim için karmaşık farklı gizlilik teknikleri sunar. Platform, kuruluşların korunan bilgilerden değer elde etmesini sağlarken gizlilik sızıntısına karşı matematiksel garantiler sağlar. Uyarlanabilir gizlilik bütçelemesi, kullanım durumu gereksinimlerine göre gizlilik korumasını model faydasına karşı otomatik olarak dengeler.
Ne İşe Yarar:
OWASP LLM Güvenlik Doğrulama Standardı, LLM tabanlı uygulamaları güvence altına almak için sektör ölçütü haline geldi. Kapsamlı çerçevesi, veri işleme sürecinden dağıtıma kadar tüm uygulama yaşam döngüsünü kapsar ve geliştiriciler ile güvenlik ekipleri için net yönergeler sağlar. Eşlik eden test aracı, standardın gereksinimlerine göre doğrulamayı otomatikleştirir.
AWS Security Hub for ML, ML iş akışları için bulut tabanlı güvenlikte liderliğini sürdürüyor. Entegre yaklaşımı, altyapı güvenliği, erişim kontrolü, şifreleme ve uyumluluk izlemeyi kapsar ve AWS'de modeller dağıtan ekipler için güvenlik yönetimini basitleştirir.
Yenilikler:
Robust Intelligence Platform, yapay zeka sistemleri için kapsamlı güvenlik testleri sunar. Platform, anında enjeksiyon saldırılarından veri zehirleme ve kaçınma tekniklerine kadar çeşitli güvenlik açıklarını otomatik olarak belirler. Sürekli izleme yetenekleri, dağıtılan modellere yönelik ortaya çıkan tehditleri tespit ederek kuruluşların saldırı metodolojileri geliştikçe güvenlik duruşlarını sürdürmelerine yardımcı olur.
AI Fairness 360 Enterprise, yapay zeka sistemlerindeki önyargıları tespit etmek ve azaltmak için araştırma aracından üretim platformuna genişledi. Sistem artık önyargının karmaşık şekillerde ortaya çıkabileceği çok modlu sistemler için özel yeteneklerle model türleri arasında otomatik önyargı tespitini destekliyor. Düzeltme önerileri, ekiplerin model performansından ödün vermeden belirlenen sorunları ele almasına yardımcı oluyor.
Privacy Dynamics AI, hassas veriler üzerinde eğitim için karmaşık farklı gizlilik teknikleri sunar. Platform, kuruluşların korunan bilgilerden değer elde etmesini sağlarken gizlilik sızıntısına karşı matematiksel garantiler sağlar. Uyarlanabilir gizlilik bütçelemesi, kullanım durumu gereksinimlerine göre gizlilik korumasını model faydasına karşı otomatik olarak dengeler.
Ne İşe Yarar:
OWASP LLM Güvenlik Doğrulama Standardı, LLM tabanlı uygulamaları güvence altına almak için sektör ölçütü haline geldi. Kapsamlı çerçevesi, veri işleme sürecinden dağıtıma kadar tüm uygulama yaşam döngüsünü kapsar ve geliştiriciler ile güvenlik ekipleri için net yönergeler sağlar. Eşlik eden test aracı, standardın gereksinimlerine göre doğrulamayı otomatikleştirir.
AWS Security Hub for ML, ML iş akışları için bulut tabanlı güvenlikte liderliğini sürdürüyor. Entegre yaklaşımı, altyapı güvenliği, erişim kontrolü, şifreleme ve uyumluluk izlemeyi kapsar ve AWS'de modeller dağıtan ekipler için güvenlik yönetimini basitleştirir.
Sonuç: 2025 için AI Geliştirme Yığınınızı Oluşturun
2025'te AI geliştirme araçlarının manzarasına baktığımızda, birkaç net model ortaya çıkıyor:
İzole yerine entegrasyon: En başarılı araçlar, AI geliştirmenin izole bir şekilde gerçekleşmediğini kabul eder. Mevcut geliştirme iş akışları, veri sistemleri ve operasyonel süreçlerle entegrasyonu önceliklendirirler.
Kaçış kapaklı soyutlamalar: Etkili araçlar, geliştiricilerin gerektiğinde daha düşük seviyeli kontrollere erişmesini sağlarken, ortak görevleri basitleştiren üst düzey soyutlamalar sağlar. Bu denge hem hızlı geliştirmeyi hem de hassas kontrolü mümkün kılar.
Tasarıma göre sorumluluk: Önde gelen araçlar artık güvenlik, gizlilik ve adalet hususlarını sonradan akla gelen şeyler yerine birinci sınıf özellikler olarak içeriyor. Bu değişim, sorumlu AI geliştirmenin hem etik bir zorunluluk hem de bir iş gerekliliği olduğu yönündeki endüstrinin artan kabulünü yansıtıyor.
İşbirlikçi zeka: En yenilikçi araçlar, geliştirici üretkenliğini artırmak için AI'nın kendisinden yararlanır ve AI'nın daha iyi AI oluşturmaya yardımcı olduğu erdemli bir döngü yaratır. Kod oluşturmadan veri kalitesi önerilerine kadar, bu yardımcı özellikler insan yeteneklerini çoğaltır.
2025 ve sonrası için AI geliştirme yığınınızı oluştururken, yalnızca bireysel araç yeteneklerini değil, bunların tutarlı bir iş akışına nasıl dönüştüğünü de göz önünde bulundurun. En etkili kuruluşlar genellikle şunları birleştirir:
Güçlü önceden eğitilmiş yetenekler sağlayan temel model platformları
Hızlı prototipleme ve alan uzmanı güçlendirmesi için kodsuz/düşük kodlu araçlar
Tüm geliştirme yaşam döngüsünü yönetmek için kapsamlı MLOps
Alanınızın ve kullanım durumlarınızın benzersiz gereksinimlerini ele alan uzmanlaşmış araçlar
AI yeteneklerini mevcut sistemlere bağlayan entegrasyon çözümleri
Risk profilinize uygun güvenlik ve sorumluluk araçları
Belirli araç seçimleri kuruluşunuzun teknik ekosistemine, kullanım durumlarına ve ekip uzmanlığına bağlı olsa da, bu genel bakışta vurgulanan çerçeveler ve platformlar AI geliştirmedeki mevcut durumu temsil eder. Bu yetenekleri dikkatlice birleştirerek, geliştirme ekipleri altyapı zorluklarına daha az ve gerçek iş ve kullanıcı değeri sağlayan AI çözümleri oluşturmaya daha fazla odaklanabilir.
Günümüzde mevcut araçlar, yapay zeka geliştirmeyi her zamankinden daha erişilebilir, güvenilir ve üretken hale getirerek, sadece birkaç yıl önce oluşturulması aşırı derecede karmaşık olacak yeni nesil akıllı uygulamaların geliştirilmesine olanak sağlıyor.
İzole yerine entegrasyon: En başarılı araçlar, AI geliştirmenin izole bir şekilde gerçekleşmediğini kabul eder. Mevcut geliştirme iş akışları, veri sistemleri ve operasyonel süreçlerle entegrasyonu önceliklendirirler.
Kaçış kapaklı soyutlamalar: Etkili araçlar, geliştiricilerin gerektiğinde daha düşük seviyeli kontrollere erişmesini sağlarken, ortak görevleri basitleştiren üst düzey soyutlamalar sağlar. Bu denge hem hızlı geliştirmeyi hem de hassas kontrolü mümkün kılar.
Tasarıma göre sorumluluk: Önde gelen araçlar artık güvenlik, gizlilik ve adalet hususlarını sonradan akla gelen şeyler yerine birinci sınıf özellikler olarak içeriyor. Bu değişim, sorumlu AI geliştirmenin hem etik bir zorunluluk hem de bir iş gerekliliği olduğu yönündeki endüstrinin artan kabulünü yansıtıyor.
İşbirlikçi zeka: En yenilikçi araçlar, geliştirici üretkenliğini artırmak için AI'nın kendisinden yararlanır ve AI'nın daha iyi AI oluşturmaya yardımcı olduğu erdemli bir döngü yaratır. Kod oluşturmadan veri kalitesi önerilerine kadar, bu yardımcı özellikler insan yeteneklerini çoğaltır.
2025 ve sonrası için AI geliştirme yığınınızı oluştururken, yalnızca bireysel araç yeteneklerini değil, bunların tutarlı bir iş akışına nasıl dönüştüğünü de göz önünde bulundurun. En etkili kuruluşlar genellikle şunları birleştirir:
Güçlü önceden eğitilmiş yetenekler sağlayan temel model platformları
Hızlı prototipleme ve alan uzmanı güçlendirmesi için kodsuz/düşük kodlu araçlar
Tüm geliştirme yaşam döngüsünü yönetmek için kapsamlı MLOps
Alanınızın ve kullanım durumlarınızın benzersiz gereksinimlerini ele alan uzmanlaşmış araçlar
AI yeteneklerini mevcut sistemlere bağlayan entegrasyon çözümleri
Risk profilinize uygun güvenlik ve sorumluluk araçları
Belirli araç seçimleri kuruluşunuzun teknik ekosistemine, kullanım durumlarına ve ekip uzmanlığına bağlı olsa da, bu genel bakışta vurgulanan çerçeveler ve platformlar AI geliştirmedeki mevcut durumu temsil eder. Bu yetenekleri dikkatlice birleştirerek, geliştirme ekipleri altyapı zorluklarına daha az ve gerçek iş ve kullanıcı değeri sağlayan AI çözümleri oluşturmaya daha fazla odaklanabilir.
Günümüzde mevcut araçlar, yapay zeka geliştirmeyi her zamankinden daha erişilebilir, güvenilir ve üretken hale getirerek, sadece birkaç yıl önce oluşturulması aşırı derecede karmaşık olacak yeni nesil akıllı uygulamaların geliştirilmesine olanak sağlıyor.
