Herkese merhaba,

Power Platform’un derinlerine inmeye devam ediyoruz. Bu yazımda Power Platform’un temel ögelerinden 3. ve sonuncusu -ki bence en güzeli, en eğlencelisi- AI Builder’dan bahsedeceğim. Bu yazıyı okumadan önce Power Platform yazımı okumanızı tavsiye ederim. Ayrıca diğer iki öge için de şu yazılara bakabilirsiniz.

Yine işe AI Builder’ın Microsoft tanımıyla başlayalım. Microsoft’a göre AI Builder,  işletmenizin performansını artırmaya yardımcı olmak için işlemlerinizi otomatikleştirmenize ve sonuçları tahmin etmenize olanak tanıyan bir Microsoft Power Platform özelliğidir şeklinde tanımlanmıştır.

AI Builder, uygulamalarınıza kod yazmadan ya da veribilimci olmanıza gerek kalmadan AI yeteneği katmanızı sağlar. AI Builder’ı Power Platform ürünlerinden Power Apps ve Power Automate‘de görebilirsiniz. Tahmin edeceğiniz üzere bu güzelliğin bedeli lisansa sahip olmak. Lisansınız yoksa bu özelliği kullanaıyorsunuz maalesef ancak 30 gün boyunca ücretsiz deneme hakkı veriyor.

AI Builder’da ihtiyacınıza göre uygulamanıza yapay zekayı kullanabilmeniz için makine öğrenmesini kullanan bir algoritma olan AI modellere gerek duyarsınız. AI Builder’ın içinde default olarak gelen pek çok hazır AI Model zaten var. İhtiyaçlarınız bu modeller tarafından karşılanmıyorsa kendiniz için spesifik bir AI model oluşturabilirsiniz.

AI Builder’a doğrudan ulaşabileceğiniz iki uygulama var: Power Apps ve Power Automate. Merak etmeyin iki uygulama da aynı kapıya açılıyor. İki uygulamanın da sol menüsünde yer alan AI Builder altında iki alt enü var: Build ve Models. Models sizin daha önceden kullandığınız modelleri gösterir, Build ise AI modeli oluşturacağınız ya da mevcut modellere ulaşacağınız menüdür.

Power Apps > AI Builder > Build adresinde beni hazır AI Modelleri karşılıyor.

Kartvizit okuyucu, Dil Tanımlama, Yazı Cevirme gibi pek çok Model hazır olarak sunulmakta.

Kendi modelinizi oluşturmak isterseniz size AI Modeli kategorisi sunmakta. Bu kategoriler;

• Category classification (kategori sınıflandırma); yazıları anlamlarına göre kategorize eder
• Object detection (nesne belirleme); resimdeki nesneleri belirleme
• Entity Extraction (varlık çıkarma); verilerden işinizle ilgili belirli bilgileri tanır
• Form processing (form işleme); standart bir dokümanda okuma ve kaydetme bilgileri
• Prediction (Tahmin); Olacakları tahmin etme

Pre-build AI Modelleri kullanmak yerine kendi modelinizi kurup kullanmak isterseniz doğru sonuçlar almak için modelin çok iyi geliştirilmiş (öğretilmiş ya da trained) olmalıdır. Bunun için de yeteri kadar verinizin olması ve modele öğretilmesi gerekmektedir. Böylece modele nasıl tahmin yapılacağı gösterilmiş ve doğruya yakın tahminleme yapılmış olur.

Mesela Nesne tanımı için minimum 15 adet resim gerekmektedir. Ancak tavsiye edilen resim sayısı aslında 50’dir. Taktir edersiniz ki 50 resim ile daha iyi bir tahminleme yapıabilir.

Ne kadar doğru veri o kadar doğru sonuç!