Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) - Farklar?

Tüm büyük şirketler, akıllı makineler ve uygulamalar oluşturmak için yapay zeka ve makine öğrenimi yeniliklerini kullanır. Bugün Yapay zeka ve makine öğrenimi, şu anda ticaret dünyasında en popüler ileri teknolojilerdir. Ve bu terimler dünyanın her yerindeki iş görüşmelerine hakim olmasına rağmen, birçok insan bunları ayırt etmekte güçlük çekiyor.

Yapay zeka ve makine öğrenimi birbirine bağlıdır ve yakından ilişkilidir. Bu yakın ilişki nedeniyle, iki teknolojinin nasıl farklı olduğunu öğrenmek için aralarındaki ara bağlantıya bakacağız. Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesi olarak kabul edilir ve birkaç yönden farklıdır.

Bu blog, AI ve makine öğrenimini ve bunların birbirinden nasıl farklı olduğunu anlamanıza yardımcı olacak.

AI nedir?

AI, normalde insanlar tarafından yapılan görevleri gerçekleştirebilen bir bilgisayar sistemidir. "AI" terimi, teknolojinin kendisine de atıfta bulunabilir veya herhangi bir makine öğrenimi algoritması veya tekniğine atıfta bulunmak için kullanılabilir.

Algoritmaları çalıştırmadan önce açıkça kodlamanızı (ve çalıştıktan sonra izlemenizi) gerektiren Java ve Python gibi geleneksel programlama dillerinin aksine, makine öğrenimi, modellerinizi hiç kod yazmadan eğitmenize olanak tanır!

Bu, modelinizi tasarlarken size daha fazla esneklik sağlar çünkü gerçekliğin doğru bir temsilini oluşturmanın birçok farklı yolu vardır – sosyal medya platformları veya tıbbi kayıtlar gibi farklı kaynaklardan veri setleri; sonuçların metin dosyaları veya resimler/videolar (görselleştirme için) gibi birden çok formatta çıktı alınması; her birinde belirli değerler aramak yerine içeriklerine göre bu çıktılar arasındaki kalıpları tespit etmek.

Okuyun: Yapay Zeka: Tanım, Türler, Örnekler, Teknolojiler

AI nasıl çalışır?

AI, muazzam miktarda bilgiyi hızlı, tekrarlayan işleme ve keskin algoritmalarla birleştirerek çalışır ve yazılımın kayıtlardaki kalıplardan veya işlevlerden robotik olarak öğrenmesine izin verir.

AI, birçok teori, teknik ve teknolojinin yanı sıra sonraki baskın alt alanları içeren geniş bir gözlem disiplinidir: Sistem öğrenimi, analitik model oluşturmayı otomatikleştirir.

Nereye bakılacağı veya ne yapılacağı konusunda özel olarak programlanmadan verilerdeki gizli içgörüleri ortaya çıkarmak için insan beyni, kayıtlar, yöneylem araştırması ve fizikten gelen stratejileri kullanır.

Derin öğrenme, bilgisayar teknolojisindeki, elektrikteki ve ilerleyen eğitim tekniklerindeki gelişmelerden yararlanarak büyük miktarda verideki karmaşık kalıpları incelemek için birçok işleme cihazı katmanına sahip büyük sinir ağlarını kullanır.

Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların konuşmayla birlikte insan dilini analiz etme, anlama ve üretme kapasitesidir.

Grafik işleme aygıtları, tekrarlayan işlemler için gereken ağır bilgi işlem enerjisini sağladıkları için yapay zekanın anahtarıdır. İşletmeler, emlak veya CMS uygulaması gibi bir uygulama oluşturmak için özel bir PHP geliştiricisi işe alarak bu son teknolojiye dahil olabilir.

Yapay zeka uygulamaları:

• AI, sağlık, perakende, finans ve üretim dahil olmak üzere birçok farklı sektörde kullanılabilir.
• AI, rutin ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için kullanılır.
• AI, geçmiş deneyimlerden toplanan verilere veya gerçek dünyadaki durumların gözlemlerine dayanarak kararlar vermek için kullanılabilir. Bu, hatalarından ders almasına ve etrafındaki dünyaya daha aşina hale geldikçe zamanla daha doğru hale gelmesine olanak tanır.
• Ayrıca, makinelerin açıkça programlanmadan öğrenmesine izin veren kendi kendine öğrenme algoritmaları aracılığıyla kendi kendine öğrenme yeteneğine de sahiptir.

Öğrenin: Yapay Zekanın Lojistikte Çözebileceği En Önemli 7 Sorun

Makine öğrenimi nedir?

Alan Turing, 1950'de makinelerin "akıllı" mı yoksa "akılsız" mı olduğunu belirlemek için standart test haline gelen Turing Testi'ni önerdi. Gerçek insanları kendisinin de bir insan olduğuna ikna edebilen makine, zeki kabul ediliyordu. Kısa bir süre sonra, Dartmouth College yaz araştırma programı yapay zekanın resmi doğum yeri oldu.

Bu noktadan itibaren “akıllı” makine öğrenimi algoritmaları ve bilgisayar programları ortaya çıkmaya başladı. İnsanların seyahatlerini planlamaktan insanlarla satranç oyunları oynamaya kadar değişen görevleri yerine getirme yeteneğine sahiptirler.

Makine öğrenimi, yapay zekanın (AI) bir alt alanı olarak düşünülebilir. Makine öğreniminde, bilgisayarlar doğrudan programlanmadan verilerden otomatik olarak öğrenebilirler. İşlem, bilgisayara büyük miktarda bilgi beslemeyi ve ardından bu verileri kendi başına analiz etmesine izin vermeyi içerir. Bu, geçmiş olayları temel alarak gelecekteki olayları tahmin etmek veya büyük veri kümelerinde kalıplar bulmak gibi birçok amaç için kullanılabilir.

Makine öğrenimi nasıl çalışır?

Makine Öğrenimi teknikleri genel olarak dört kategoriye ayrılır:

1. Denetimli öğrenme

Bir makine örnek verilere sahip olduğunda denetimli öğrenme kullanılabilir. Modelin doğruluğunu kontrol etmek için etiketler ve etiketler kullanılabilir. Denetimli öğrenme tekniği, gelecekteki olayları tahmin etmek için geçmiş deneyimleri ve etiketli örnekleri kullanır. Öğrenme süreci boyunca algoritmaları kullanarak hataları tahmin eder ve düzeltir.

2. Denetimsiz öğrenme

Denetimsiz öğrenme, bir makineyi yalnızca birkaç girdi örneği veya etiketiyle ve çıktı hakkında hiçbir bilgi sahibi olmaksızın eğitmeyi içerir. Eğitim verileri sınıflandırılmadığı veya etiketlenmediği için, bir makine gözetimli öğrenmeyle karşılaştırıldığında her zaman doğru sonuçlar vermeyebilir.

Denetimsiz öğrenme iş dünyasında daha az yaygın olmasına rağmen, veri keşfine yardımcı olur ve etiketlenmemiş verilerdeki gizli yapıları açıklamak için veri kümelerinden çıkarımlar yapabilir.

3. Takviyeli Öğrenme

Takviyeli Öğrenme, geri bildirime dayalı bir makine öğrenimi tekniğidir. Bu tür bir öğrenmede aracılar çevrelerini keşfetmeli, eylemler gerçekleştirmeli ve eylemlerine dayalı olarak geri bildirim olarak ödüller almalıdır.

Her iyi eylem için olumlu bir ödül ve her kötü eylem için olumsuz bir ödül alırlar. Bir Takviye öğrenme temsilcisinin amacı, olumlu ödülleri en üst düzeye çıkarmaktır. Etiketli veri olmadığı için aracı yalnızca deneyim yoluyla öğrenebilir.

4. Yarı denetimli öğrenme

Yarı denetimli öğrenme, denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki boşluğu dolduran bir tekniktir. Etiketlenmemiş verilerin yanı sıra az sayıda etiket içeren veri kümelerinde çalışır. Bununla birlikte, genellikle etiketlenmemiş veriler içerir. Sonuç olarak, etiketler pahalı olduğu için makine öğrenimi modelinin maliyetini düşürür, ancak kurumsal amaçlar için birkaç etiketi olabilir.

Makine öğrenimi uygulamaları:

Makine öğrenimi çok çeşitli uygulamalar için kullanılabilir. İşte bazı örnekler:

1. Sağlık:

Makine öğrenimi, doktorların hastalıkları teşhis etmesine ve hasta sonuçlarını tahmin etmesine yardımcı olur. Ayrıca, yeni ilaçlar bularak veya hangi hastaların diğerlerinden daha iyi yanıt vereceğini belirleyerek tedavileri iyileştirmelerine olanak tanır.

2. Finans:

Finans alanı, yatırımcıların ister hisse senedi veya tahvil seçiyor ister çevrimiçi sigorta poliçesi satın alıyor olsun, yatırımları hakkında daha bilinçli kararlar almalarına yardımcı olmak için makine öğrenimini kullanır.

3. Eğitim:

Makine öğrenimi, şu anda geliştirilmekte olan büyük veri analizi araçlarını kullanarak, öğretmenlerin daha etkili öğretim vermelerine ve dünyanın dört bir yanındaki sınıflarda öğrencilerin öğrenme kalitesini artırmalarına yardımcı olmak için kullanılabilir.

Örneğin, OMR gibi normal yöntemler yerine öğrencilere not vermek için kullanılabilir.

4. Güvenlik:

Makine Öğrenimi, siber tehditleri tespit etme, mevcut antivirüs yazılımlarını iyileştirme, siber suçlarla mücadele vb. dahil olmak üzere siber güvenlik alanında çok sayıda uygulamaya sahiptir.

Yapay zeka ve makine öğrenimi nasıl benzer?

AI ve makine öğrenimi benzerdir çünkü her ikisi de çok çeşitli disiplinleri kapsayan daha geniş bilgisayar bilimi alanına girer. Bilgisayar bilimcileri sorunları çözmek, görevleri otomatikleştirmek ve gelecekteki olaylar hakkında tahminler yapmak için yapay zekayı kullanır. Ayrıca, deneyimlerden veya diğer veri kaynaklarından (insan girdisi gibi) öğrenebilecekleri algoritmalar tasarlamalarına yardımcı olması için makine öğrenimini kullanırlar.

Hem yapay zeka hem de makine öğrenimi, otomatikleştirilmiş sürüş sistemleri ve müşteri hizmetleri sohbet robotları gibi farklı uygulamaların bir parçası olarak yıllardır kullanılmaktadır; ancak, bu tekniklerin tam olarak nasıl çalıştığı hakkında hala bilmediğimiz çok şey var!

AI ve ML arasındaki temel farklar nelerdir?

AI, akıllı olarak kabul edeceğimiz şekilde davranan makineler yapmak için kullanılabilen bir makine öğrenimi türüdür. Makine öğrenimi algoritmaları istatistiksel modellere dayalıdır, ancak yalnızca istatistiklerle sınırlı olmaları gerekmez; çözmelerini istediğiniz herhangi bir soruna uygulanabilirler.

Makine öğrenimi, hisse senedi fiyatları veya hava durumu modelleri gibi şeyler hakkında tahminler yapmak veya kararlar almak için verileri ve algoritmaları (kurallar olan) kullanan bir tür yapay zekadır. Makine öğrenimi büyük miktarda bilgiyle ilgilenir, dolayısıyla yapay zekadan daha geneldir; bu, yapay zekaya kıyasla makine öğrenimi kullanılırken daha az belirsizlik olduğu anlamına gelir.

Ayrıca, diğer yapay zeka türlerinden daha fazla matematik içerme eğilimindedir çünkü günümüzde çoğu program tarafından kullanılanlar gibi yalnızca basit kurallara güvenmek yerine bilgisayarların soyut düşünme yeteneğini gerektirir!

Çözüm

Yapay zeka ve makine öğreniminin iki farklı şey olduğu açıktır, ancak tam olarak ne oldukları ve nasıl farklı oldukları biraz karışıktır. AI, akıllı davranış yeteneğine sahip makineler yaratmayı amaçlayan yapay zeka alanıdır. Makine öğrenimi, açıkça programlanmış talimatlar olmadan verilerden öğrenebilen algoritmalara odaklanan bir yapay zeka alt kümesidir.

Bununla birlikte, hem yapay zeka hem de makine öğrenimi hakkında, özellikle de farklılıkları ve benzerlikleri söz konusu olduğunda, hala birçok yanıtlanmamış soru var. Ancak kesin olan bir şey var: Bu teknolojiler gelişmeye devam edecek, bu da onların üzerinde kalmanız gerektiği anlamına geliyor.

SSS

1 . AI nedir?

AI veya yapay zeka, normalde insanlar tarafından yapılan görevleri gerçekleştirebilen bir bilgisayar sistemidir.

2. Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi, yapay zekanın (AI) bir alt alanı olarak düşünülebilir. Makine öğreniminde, bilgisayarlar doğrudan programlanmadan verilerden otomatik olarak öğrenebilirler.

3. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi örnekleri nelerdir?

Makine Öğrenimi ve yapay zekanın en önemli örneklerinden biri de görüntü tanımadır. Temelde dijital bir görüntüdeki bir özelliği veya nesneyi tanımlama ve tespit etme yöntemidir.

Ayrıca bu teknik, örüntü tanıma, yüz algılama, yüz tanıma, optik karakter tanıma ve diğerleri gibi diğer analiz türlerine uygulanabilir.