Çeşitli komutları yerine getirebilen, görevleri gerçekleştirmelerini sağlayan çoklu algoritmaların birleşimi olan yapay zeka teknolojisi; öğrenme, dil algılama, problem çözme, anlama gibi çeşitli bilişsel işlevler içermektedir. Temelinin 1950’li yıllara dayandığı bilinen yapay zeka teknolojisinin ilk adımlarının Alan Turing’in bu dönemde ortaya attığı "makine düşünebilir mi?" sorusu ile atıldığı kabul edilmektedir. Günlük hayatı direkt olarak etkileyen, eğlence amaçlı olabildiği gibi iş geliştirme süreçleri içinde de birçok farklı alanda yararlanılabilen yapay zeka modeli direkt olarak çeşitli alt disiplinleri de etkilemektedir.
Yapay zeka teknolojisi robotik, uzman sistemler, bilgisayarla görü gibi çeşitli alt dallar içermektedir. Makine öğrenimi süreci, bilgisayarların verilerden öğrenerek performanslarını yükseltmeyi sağlayan yapay zeka alt dallarından biridir. Oldukça geniş uygulama alanlarına sahip olan makine öğrenimi üç alt başlığa ayrılmaktadır. Bunlar makine öğrenimi, denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme modelleridir.
Model eğitimi ya da yapay zeka model eğitimi bir süreci ifade etmek için kullanılmaktadır. Seçilen algoritmalar, veri kümelerini sindirir ve uygun olan kat sayı değerlerini belirler. Bu sayede model oluşur ve bu da tahminler için bir model meydana geldiğini ifade eder. Yapay zeka eğitim modeli de bu süreci ifade eder. Sonuçları incelemek, algoritma verilerini beslemek, etkinliği ve doğruları arttırabilmek adına algoritmaların gelen verilen tamamını yakalayan büyük oranlarda veriye ihtiyaç duyulur.
Yapay zeka modeli eğitimi, sistemin sorguları doğru şekilde yanıtlayabilmesi adına kendini geliştirmeye destek olmak amacı ile düzenlenmiş olan verileri seçili algoritmalar ile besleme süreçleridir. Bu modellerin test edilmesi ve eğitilmesi geri bildirimlere ve sonuçlara dayalı olan yinelemesi olan süreçlerdir.
Seçilen algoritmalar, en uygun olan kat sayı değerlerini belirleyebilmek hedefi ile veri kümelerini analiz ettiği zaman tahminler için yepyeni bir model meydana getirir. Yaşanan tüm bu süreci ifade eden yapay zeka model eğitimi, şu süreçlerden oluşmaktadır:
Yapay zeka eğitimi, sonuç türleri, karmaşıklık, yetenekler ve işlem gücü bakımından farklılık gösteren biçimlerde gelmektedir. Gereğinden fazla kaynak tüketme olasılığı bulunan bu yöntem diğer durumlarda daha nitel bir sonuç gerektirebilir. Farklı türleri bulunan yapay zeka eğitim modeli yöntemleri ise şu şekildedir:
Yapay zeka model eğitiminde veri kaynaklarının kalitesi son derece önemlidir. Bir yapay zeka modelinde büyük oranlarda incelenmemiş homojen ve düşük kaliteli veri kümeleri olursa elde edilen sonuçların kalitesi de düşük olur. Bu nedenle eldeki modele bağlı olarak iyi veri de çeşitlilik gösterir.
Ayrıca veri çeşitliliği de önemlidir çünkü yapay zeka model eğitiminde daha yüksek oranda doğruluk sağlar. Gerçek dünyada olduğu gibi yapay zeka alanında da farklı denetimler daha derin bilgi birikimleri sayesinde yetenekleri geliştirmektedir ve bu da karar verimliliğinin artmasını sağlar.