Yapay Zekâ Ne Tür Verilerle Çalışır?

Yapay zekâ (AI), kendi başına bilgi üretmez; veriden öğrenir. Bu nedenle bir yapay zekâ sisteminin başarısı, kullanılan algoritmadan çok, beslendiği verinin türü ve kalitesiyle doğrudan ilişkilidir. “AI neden yanlış sonuç veriyor?” sorusunun cevabı çoğu zaman modelde değil, veridedir. Yapay zekânın hangi veri türleriyle çalıştığını anlamak, onu doğru yerde ve doğru beklentiyle kullanmanın temelidir.

Yapay Zekâ İçin Veri Neden Bu Kadar Önemli?

Yapay zekâ, insan gibi anlam çıkarmaz; verideki örüntüleri ve ilişkileri istatistiksel olarak öğrenir. Veri ne kadar temsil edici ve temizse, öğrenme de o kadar sağlıklı olur.

Yapay zekânın zekâsı, verinin aynasıdır.

1. Yapısal (Structured) Veriler

Yapısal veriler, tablo formatında düzenli ve tanımlı alanlara sahip verilerdir. Kurumsal sistemlerde en yaygın veri türüdür.

Veritabanı tabloları
Finansal kayıtlar
Müşteri ve işlem verileri
Zaman serileri

Bu veriler tahmin, sınıflandırma ve optimizasyon problemleri için idealdir.

2. Yarı Yapısal (Semi-Structured) Veriler

Yarı yapısal veriler, tamamen tablo düzeninde olmayan ancak belirli bir şemaya sahip veri türleridir.

JSON ve XML dosyaları
Log kayıtları
API çıktıları

Modern AI sistemleri bu veri türüyle sıkça çalışır, özellikle operasyon ve güvenlik alanlarında.

3. Yapısal Olmayan (Unstructured) Veriler

Yapısal olmayan veriler, önceden tanımlı bir formatı olmayan veri türleridir. Günümüzde üretilen verinin büyük kısmı bu gruba girer.

Metin ve dokümanlar
E-postalar
Sosyal medya içerikleri
PDF, Word, sunum dosyaları

Doğal dil işleme (NLP) ve Generative AI bu veri türüyle çalışır.

4. Görüntü ve Video Verileri

Görüntü ve video verileri, bilgisayarlı görü (Computer Vision) alanının temel girdisidir. Yapay zekâ bu verilerde piksel düzeyinde öğrenme yapar.

Kamera ve güvenlik kayıtları
Ürün ve kalite kontrol görüntüleri
Tıbbi görüntüler (röntgen, MR)

Bu veriler yüksek hesaplama gücü gerektirir.

5. Ses ve Konuşma Verileri

Ses verileri, konuşma tanıma ve sesli asistan sistemlerinde kullanılır. Yapay zekâ, dalga formlarını ve frekansları analiz eder.

Çağrı merkezi kayıtları
Sesli komutlar
Toplantı ve görüşme kayıtları

6. Sensör ve IoT Verileri

Sensörlerden gelen veriler genellikle yüksek hacimli ve gerçek zamanlıdır. Yapay zekâ bu verilerle anlık karar ve öngörü üretir.

Üretim hatları sensörleri
Akıllı cihaz verileri
Enerji ve çevre ölçümleri

Bu verilerde hız, doğruluktan daha kritik olabilir.

Etiketli ve Etiketsiz Veri Farkı

Yapay zekâ verileri sadece türüne göre değil, etiketli olup olmamasına göre de ayırır.

Etiketli veri: Doğru cevabı bilinen veri (denetimli öğrenme)
Etiketsiz veri: Sadece ham veri (denetimsiz öğrenme)

Etiketli veri pahalıdır, etiketsiz veri keşif için kullanılır.

Veri Kalitesi Neden Türden Daha Önemlidir?

Her veri türüyle AI çalışabilir; ancak kötü veriyle çalışan AI yanlış öğrenir.

Eksik ve hatalı kayıtlar
Yanlı veri setleri
Güncelliğini yitirmiş bilgiler

Kalitesiz veri, en iyi modeli bile başarısız kılar.

Yaygın Yanılgılar

Ne kadar çok veri, o kadar iyi AI
Yalnızca büyük veriyle AI olur
Veri türü fark etmez
Model her şeyi telafi eder

Sonuç

Yapay zekâ; yapısal tablolardan metinlere, görüntülerden sensör verilerine kadar çok farklı veri türleriyle çalışabilir. Ancak asıl belirleyici olan veri türü değil; verinin doğruluğu, temsil gücü ve bağlamıdır. Başarılı AI projeleri, “hangi modeli kullandık?” sorusundan önce “hangi veriye güveniyoruz?” sorusuna net cevap verebilen projelerdir. Yapay zekâ veriyle başlar, veriyle biter.