Yapay zekada veri standardizasyonu: kanonik formlardan normalleştirilmiş modellere

‍

Giriş

Standartlaştırılmış veri temsili, etkili yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve uygulanması için gereklidir. 'Kanonik form' veya 'normalleştirilmiş model' olarak da adlandırılan bu standardizasyon, verilerin, algoritmaların ve yapıların tek tip, basitleştirilmiş ve optimize edilmiş temsillerini oluşturur.

‍

Matematiksel ve bilgisayar bilimi ilkelerine dayanan bu yaklaşım, özellikle modern teknolojilerin artan karmaşıklığı ve entegrasyonu göz önüne alındığında, yapay zeka alanında çok önemlidir.

‍

‍

Yapay zekada veri standardizasyonu kavramı

'Kanonik' terimi, yaygın olarak kabul edilen bir kuralı veya standardı belirten 'kanon' kavramından türetilmiştir. Bilgisayar biliminde 'kanonikleştirme', birkaç olası gösterime sahip verileri 'standart' veya 'normalleştirilmiş' bir forma dönüştürme işlemidir[^1]. Wikipedia'da açıklandığı gibi, bu işlem farklı gösterimleri eşdeğerlik açısından karşılaştırırken, tekrarlayan hesaplamaları azaltırken veya anlamlı bir düzen uygularken gereklidir[^2].

‍

2025 yılında, yapay zekanın çok sayıda sektöre yayılmasıyla birlikte, standart veri modelleri (veya Kanonik Veri Modelleri - CDM) çok önemli araçlar haline gelmiştir:

• Farklı kaynaklardan gelen verilerin sorunsuz entegrasyonunun kolaylaştırılması
• Farklı sistemler ve uygulamalar arasında birlikte çalışabilirliğin sağlanması
• Yapay zeka sistemlerinde veri işleme ve analizin basitleştirilmesi[^3].

Standart bir veri modeli, sistemler arasında doğrudan noktadan noktaya iletişime dayanmak yerine ortak bir format sunarak farklı sistemler arasında bir aracı işlevi görür[^4].

‍

Modern yapay zeka mimarilerinde pratik uygulamalar

1. Veri entegrasyonu ve birlikte çalışabilirlik

‍

Modern iş sistemlerinde, farklı kaynaklardan gelen verilerin entegrasyonu önemli bir zorluk teşkil etmektedir. Standart veri modelleri, varlıkları ve ilişkileri en basit haliyle temsil etmek için bir çerçeve sağlayarak heterojen sistemler arasındaki iletişimi kolaylaştırır[^5].

‍

Örneğin, bir çevrimiçi öğrenme uygulaması, her biri kendi format ve yapılarına sahip olan öğrenci kaydı, kurs kaydı ve ödeme sistemi alt sistemlerinden gelen verileri entegre edebilir. Standartlaştırılmış bir şablon, XML, JSON veya diğerleri gibi üzerinde anlaşılmış bir formatta ortak alanları (öğrenci adı, kimliği, e-posta vb.) tanımlayabilir ve gereken veri çevirilerinin sayısını önemli ölçüde azaltabilir[^6].

‍

2. Makine öğreniminde optimizasyon

Standartlaştırılmış formlar, birçok makine öğrenimi algoritmasının merkezinde yer alan optimizasyon problemlerinde çok önemli bir rol oynamaktadır. 2025 yılında, en gelişmiş yapay zeka modelleri aşağıdakiler için birleşik temsiller kullanmaktadır:

• Kısıtlamaların ve amaç fonksiyonlarının standart formatlarda yapılandırılması
• Hesaplama süreçlerinin basitleştirilmesi
• Karmaşık problemlerin çözümünde verimliliğin artırılması[^7]

3. Sinir ağları ve gelişmiş derin öğrenme

2025 yılına kadar, YZ mimarilerinin evrimi, 'sınır' modellerin muhakeme yeteneklerinde ve kalitesinde önemli ilerlemelere yol açmıştır[^8]. Microsoft'a göre bu gelişmeler, aşağıdakilere uygulanan standartlaştırılmış formlara dayanmaktadır:

‍

• Ağırlık Normalizasyonu Kullanılarak Optimize Edilmiş Sinir Ağları
• İnsan düşüncesine benzer mantıksal adımlarla karmaşık sorunları çözen gelişmiş muhakeme becerilerine sahip modeller
• Varyasyonel serbest enerjiyi en aza indirerek model kanıtını optimize eden aktif çıkarım sistemleri[^9].

Bu standartlaştırılmış yaklaşımlar, parametre sayısını önemli ölçüde azaltmayı, hesaplama verimliliğini artırmayı ve büyük verilerin artan karmaşıklığını daha iyi yönetmeyi mümkün kılmaktadır.

4. Özellik temsili ve boyutsallık azaltma

‍

Standartlaştırılmış gösterimler de yaygın olarak kullanılmaktadır:

• Özellik gösterimi problemlerini matris yakınlığı problemlerine dönüştürme
• Yapılandırılmış gömme öğrenimi için minimizasyon tekniklerinin uygulanması
• Temel bileşen analizi (PCA) gibi boyut azaltma yöntemlerini uygulama

Bu yaklaşımlar, hesaplama karmaşıklığını azaltırken verilerin temel özelliklerini korumayı mümkün kılar[^10].

‍

Yapay zeka yazılımlarında standartlaştırılmış gösterimlerin avantajları

‍

Yapay zekada standartlaştırılmış modellerin uygulanması çok sayıda avantaj sunmaktadır:

1. Tekdüzelik: Veri ve algoritmaları temsil etmek ve işlemek için tutarlı bir çerçeve sağlar
2. Verimlilik: hesaplama süreçlerini basitleştirir ve kaynak kullanımını optimize eder
3. Birlikte Çalışabilirlik: Farklı sistemlerin ve bileşenlerin sorunsuz bir şekilde birlikte çalışabilme yeteneğini geliştirir
4. Ölçeklenebilirlik: Karmaşık veri yapılarının ve büyük ölçekli uygulamaların işlenmesini kolaylaştırır
5. Optimizasyon: Modellerin ve algoritmaların daha etkin optimizasyonunu sağlar
6. Sıkıştırma: Kaynak kısıtlı ortamlarda yapay zekayı uygulamak için çok önemli olan model sıkıştırma tekniklerini destekler[^11].

‍

2025'teki uygulamalar: Yapay zekada somut standardizasyon vakaları

‍

Gelişmiş görsel tanıma

Moda endüstrisindeki şirketler, giysileri otomatik olarak sınıflandırmak için standartlaştırılmış konvolüsyonel modeller kullanmaktadır. Bu modeller, yüksek doğruluğu korurken parametrelerde azalmaya izin verir ve sınırlı kaynaklara sahip cihazlarda uygulamaya olanak tanır[^12].

Çok dilli doğal dil işleme

Bankacılık hizmetleri, müşteri yorumlarında duygu analizi için standartlaştırılmış dil modelleri uygulamaktadır. Bu temsiller, diyalektik ve çok dilli varyantların etkili bir şekilde ele alınmasına olanak tanıyarak analizin doğruluğunu önemli ölçüde artırır[^13].

Tedarik zincirlerinin optimize edilmesi

Otomotiv üreticileri tedarik zinciri yönetimi için standartlaştırılmış optimizasyon algoritmaları kullanmaktadır. Bu yaklaşım hesaplama süresini azaltır ve gerçek zamanlı ayarlamalar yapılmasını sağlayarak genel operasyonel verimliliği artırır[^14].

Gelişmiş tıbbi teşhis

Hastaneler, tıbbi görüntülerin yorumlanması için standartlaştırılmış gösterimlere dayalı karar destek sistemleri uygulamaktadır. Bu standardizasyon, farklı departmanlar arasında birlikte çalışabilirliği geliştirir ve teşhis doğruluğunu artırarak daha zamanında ve kişiselleştirilmiş tedavilere yol açar[^15].

‍

Yapay Zeka Alanında Gelecekteki Standardizasyon Eğilimleri

2025 yılında, yapay zeka için veri standardizasyonunda ortaya çıkan birkaç eğilim görüyoruz:

1. Aracı tabanlı YZ: MIT Sloan Management Review'a göre, aracı tabanlı YZ - görevleri bağımsız olarak yerine getiren sistemler - 2025'in en önemli trendlerinden biri olarak kabul edilmektedir. Bu otonom ve işbirlikçi sistemler, birbirleriyle etkili bir şekilde iletişim kurmak için standartlaştırılmış temsillere ihtiyaç duymaktadır[^16].
2. Yapılandırılmamış verilere daha fazla odaklanma: Üretken yapay zekaya olan ilgi, yapılandırılmamış verilere daha fazla odaklanılmasına yol açmıştır. Yakın zamanda yapılan bir ankete göre, yapay zeka ve veri liderlerinin %94'ü, yapay zekaya olan ilginin verilere, özellikle de metin, görüntü ve video gibi yapılandırılmamış verilere daha fazla odaklanılmasına yol açtığını söylüyor[^17].
3. Gelişmiş muhakeme modelleri: Microsoft ve Morgan Stanley tarafından vurgulandığı gibi, gelişmiş muhakeme yeteneklerine sahip modeller, karmaşık sorunları insan düşüncesine benzer mantıksal adımlarla çözmek için standartlaştırılmış temsiller kullanır ve bu da onları özellikle bilim, programlama, matematik ve tıp gibi alanlarda yararlı kılar[^18][^19].
4. Düzenleyici standardizasyon: AB YZ Yasası ve diğer mevzuatın yürürlüğe girmesiyle birlikte standardizasyon uygulamaları, YZ geliştirmenin etik, şeffaf ve mevcut düzenlemelerle uyumlu olmasını sağlamada giderek daha önemli bir rol üstlenmektedir[^20].
5. Enerji verimliliği: Standartlaştırılmış modeller, YZ sistemlerinin enerji verimliliğini artırmaya yardımcı olmaktadır; bu, YZ'nin çevresel etkisi konusunda artan endişeler göz önüne alındığında çok önemli bir husustur[^21].

Sonuç

Standartlaştırılmış temsiller, sistemlerin çeşitli yönlerini optimize etmek için temel bir yaklaşımdır. Veri modellerinden sinir ağı mimarilerine kadar bu formlar, yapay zeka teknolojilerini ilerletmek için gerekli olan yapılandırılmış, verimli ve birlikte çalışabilir bir çerçeve sağlar.

‍

YZ'de standardizasyon uygulamalarının benimsenmesi, üretim, finans ve sağlık hizmetleri gibi kilit sektörlerde inovasyonu teşvik etmekte ve YZ'nin geliştirilmesi ve uygulanmasının ön plana çıkmasına yardımcı olmaktadır. Gelecekteki zorluk, hızlı inovasyonu standardizasyon ve düzenleme ihtiyacı ile dengelemek, YZ'nin etik ilkeler ve paylaşılan değerler tarafından yönlendirilen insanlığın hizmetinde bir araç olarak kalmasını sağlamak olacaktır[^22].

‍

Bu alan geliştikçe, araştırmacıların, geliştiricilerin ve politika yapıcıların, standartlaştırılmış yapay zekanın tam potansiyelini gerçekleştirebileceği ve aynı zamanda halkın güvenini ve itimadını koruyabileceği bir geleceği şekillendirmek için yakın bir şekilde birlikte çalışmaları çok önemli olacaktır.

‍

Kaynaklar

[^1]: "Kanonikleştirme - Vikipedi", https://en.wikipedia.org/wiki/Canonicalization

[^2]: "Kanonik biçim - Vikipedi", https://en.wikipedia.org/wiki/Canonical_form

[^3]: "Kanonik Veri Modeli Nedir? CDM'ler Açıklandı - BMC Software | Bloglar", https://www.bmc.com/blogs/canonical-data-model/

[^4]: "Kanonik model - Vikipedi", https://en.wikipedia.org/wiki/Canonical_model

[^5]: "Kanonik Modeller ve Veri Mimarisi: Tanım, Faydalar, Tasarım", https://recordlinker.com/canonical-data-model/

[^6]: "Canonical Data Models (CDMs) Explained | Splunk", https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/cdm-canonical-data-model.html

[^7]: "Data Normalization Explained: An In-Depth Guide | Splunk", https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/data-normalization.html

[^8]: "What's next for AI in 2025 | MIT Technology Review", https://www.technologyreview.com/2025/01/08/1109188/whats-next-for-ai-in-2025/

[^9]: "6 AI trends you'll see more of in 2025", https://news.microsoft.com/source/features/ai/6-ai-trends-youll-see-more-of-in-2025/

[^10]: "Kanonik Modeller: Veri Temsilinin Standartlaştırılması", https://elsevier.blog/canonical-models-data-representation/

[^11]: "Kanonik Veri Modeli - Tanım ve Genel Bakış", https://www.snaplogic.com/glossary/canonical-data-model

[^12]: "2025'te Yapay Zeka: Yapı Taşları Yerinde | Sequoia Capital", https://www.sequoiacap.com/article/ai-in-2025/

[^13]: "The State of AI 2025: 12 Eye-Opening Graphs - IEEE Spectrum", https://spectrum.ieee.org/ai-index-2025

[^14]: "Yapay zekanın sağlık hizmetleri üzerindeki etkisi katlanarak büyümeye hazırlanıyor", https://stats.acsh.org/story/artificial-intelligence-in-2025-key-developments

[^15]: "İşyerinde yapay zeka: 2025 için bir rapor | McKinsey", https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work

[^16]: "Five Trends in AI and Data Science for 2025 | MIT Sloan Management Review", https://sloanreview.mit.edu/article/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2025/

[^17]: "2025 and the Next Chapter(s) of AI | Google Cloud Blog", https://cloud.google.com/transform/2025-and-the-next-chapters-of-ai

[^18]: "5 AI Trends Shaping Innovation and ROI in 2025 | Morgan Stanley", https://www.morganstanley.com/insights/articles/ai-trends-reasoning-frontier-models-2025-tmt

[^19]: "8 AI Trends To Look Out For in 2025", https://www.synthesia.io/post/ai-trends

[^20]: "Ocak 2025 Yapay Zeka Gelişmeleri - Trump Yönetimine Geçiş | Inside Government Contracts", https://www.insidegovernmentcontracts.com/2025/02/january-2025-ai-developments-transitioning-to-the-trump-administration/

[^21]: "2025 Ulusal Yapay Zeka (AI) Araştırma ve Geliştirme (Ar-Ge) Stratejik Planının Geliştirilmesine İlişkin Bilgi Talebi", https://www.federalregister.gov/documents/2025/04/29/2025-07332/request-for-information-on-the-development-of-a-2025-national-artificial-intelligence-ai-research

[^22]: "Yapay Zeka (AI) Eylem Planının Geliştirilmesine İlişkin Bilgi Talebi", https://www.federalregister.gov/documents/2025/02/06/2025-02305/request-for-information-on-the-development-of-an-artificial-intelligence-ai-action-plan