Yapay zeka (AI), öğrenme ve sınıflandırma gibi görevlerde anahtar kelimeler kullanır. Örneğin, bir e-posta spam filtresinde, e-postaların spam olup olmadığını belirlemek için anahtar kelimeler kullanılır.
AI sistemlerindeki anahtar kelimeler genellikle metin işleme ve makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak elde edilir. İlk olarak, metin veri seti taranır ve anahtar kelimeler belirlenir. Ardından, bu anahtar kelimeler veri setini sınıflandırmak veya etiketlemek için kullanılır.
Anahtar kelimeleri tanımlamaya yönelik yaygın yöntemler şunları içerir:
Önemli kelimeler: Bu yöntemde metinde en çok geçen kelimeler belirlenir. Bu kelimeler metnin içeriğinin bir özetini verir. N-gramlar: Bu yöntemde belirli bir uzunluktaki kelime grupları (2 veya 3 kelime gibi) metin içinde tanımlanır. Bu gruplar metnin içeriğinin bir özetini verebilir. Duygu analizi: Bu yöntemde metindeki duygu veya düşünceleri ifade eden kelimeler belirlenir. Örneğin, bir yorumda "mükemmel" veya "kötü" gibi kelimeler, yorumun genel duygusunu ifade eder. AI sistemlerinde anahtar kelimelerin kullanılması, veri setlerinin daha iyi anlaşılmasını ve daha doğru sonuçların elde edilmesini sağlar. Ancak anahtar kelimeleri belirlemede kullanılan yöntemlerin doğruluğu ve etkinliği veri setinin boyutuna, kalitesine ve özelliklerine göre değişebilmektedir.
Anahtar sözcüklerle görüntüler oluşturan yapay zeka açısından, genellikle metin işleme ve görüntü tanıma algoritmalarını entegre eder. Bu sistemler, kullanıcı tarafından girilen anahtar sözcüklere dayalı olarak görüntüler oluşturabilir veya mevcut görüntüleri etiketleyebilir. Anahtar kelimeleri tanımlama metodolojileri yukarıda belirtilenlere benzer olabilir. Bu sistemler ayrıca aynı görüntüyü farklı anahtar kelimelerle etiketleyebilir. Ancak bu sistemlerin doğruluğu ve etkinliği, veri setinin boyutuna, kalitesine ve özelliklerine, algoritmaların seçimine ve eğitimine bağlı olarak değişebilmektedir.
Generative Pre-training Transformer 3 (GPT-3) tabanlı modeller olarak adlandırılan, anahtar kelimelerle görüntüler oluşturan yapay zeka (AI) sistemleri, genellikle doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarla görme algoritmalarının bir kombinasyonunu kullanır. Bu modeller, her görüntünün metinsel bir açıklamayla ilişkilendirildiği geniş bir görüntü ve altyazı veri kümesi üzerinde eğitilir.
Model, metinden görüntü temsillerine eşlemeyi öğrenerek bir metin isteminden bir görüntü oluşturmayı öğrenir. Metin istemi, istenen görüntüyü açıklayan tek bir kelime veya bir cümle olabilir. Model, daha sonra bir görüntü oluşturmak için kullanılan bir özellik vektörü oluşturmak için giriş metnini kullanır.
Sözcüklerle görüntü oluşturan yapay zeka (VQA) sistemleri, genellikle metin işleme ve görüntü tanıma algoritmaları arasında anahtar sözcüklerin kullanımını entegre eder. Bu sistemler, kullanıcı tarafından girdi olarak verilen sözcükleri kullanarak görüntüler oluşturabilir veya mevcut görüntüleri etiketleyebilir.
Anahtar kelimeleri belirlemek için kullanılan yöntemler arasında en yaygın olanları şunlardır:
Metin işleme: Bu yöntemde kullanıcı tarafından girdi olarak verilen kelimeler analiz edilerek anahtar kelimeler belirlenir. Örneğin "köpek" ve "park" gibi kelimeler görüntünün içeriğini belirleyebilir.
Görüntü tanıma: Bu yöntemde sistem var olan görüntüleri tarar ve içerdikleri nesneleri veya nesneleri tanımlar. Örneğin "köpek" ve "park" gibi kelimeler görüntünün içeriğini belirleyebilir.
Metin işleme ve görüntü tanıma algoritmalarının bir kombinasyonunu kullanan MYK sistemleri, görüntüler oluşturabilir veya mevcut görüntüleri etiketleyebilir. Örneğin, "köpek" ve "park" gibi kelimeler kullanılarak, sistem bir köpeğin görüntüsünü oluşturabilir veya bir parkta çekilmiş bir görüntüyü tanımlayabilir.
Bu sistemler, "köpek" ve "park" gibi anahtar kelimelerle etiketlenen bir görsel için aynı görseli "köpek" ve "doğa" gibi farklı anahtar kelimelerle de etiketleyebilir.
Görüntü oluşturma süreci iki ana aşamaya ayrılabilir: metin kodlama ve görüntü çözme. Metin kodlama aşamasında, giriş metni önce simgeleştirilir, ardından metni temsil eden bir özellik vektörü elde etmek için bir dizi NLP katmanından geçirilir. Görüntü kod çözme aşamasında, özellik vektörü bir görüntü oluşturmak için bir dizi bilgisayarlı görü katmanından geçirilir.
Bu görevdeki en önemli zorluklardan biri, hem gerçekçi hem de giriş metniyle anlamsal olarak tutarlı görüntüler oluşturmaktır. Bunu başarmak için model, metin ve görüntü verilerinin altında yatan semantiği öğrenmek üzere eğitilir.
Model ayrıca, daha gerçekçi veya anlamsal olarak tutarlı görüntüler oluşturmak gibi belirli bir görevdeki performansı artırmak için ek verilerle ince ayar yapılabilir. Ek olarak, modele bir metin isteminin verildiği ve bir veri kümesinden en benzer görüntüleri aldığı metinden görüntüye alma gibi farklı görevler için kullanılabilir.
Sonuç olarak, anahtar sözcüklerle görüntüler oluşturan AI sistemleri, metinden görüntü temsillerine eşleyerek hem gerçekçi hem de giriş metniyle anlamsal olarak tutarlı görüntüler oluşturmak için NLP ve bilgisayar görme algoritmalarının bir kombinasyonunu kullanır. Bu modeller, büyük bir görüntü ve altyazı veri kümesi üzerinde eğitilir ve metinden görüntüye alma gibi belirli görevler için ince ayar yapılabilir.
