İnsanlar genellikle "makine öğrenimi" ve "yapay zeka" (AI) terimlerini eşit olarak kullanır, ancak ikisi arasında önemli farklılıklar vardır. Bunların ne olduğunu ve yapay zekanın dünyamızı nasıl değiştirdiğini öğrenin. Bu makalede, yapay zeka ve makine öğrenimi, örnekleri, sembolik yapay zeka ve makine öğrenimi, veri bilimi ve yapay zeka ve makine öğrenimi ve makine öğrenimi türleri hakkında daha fazla bilgi edineceksiniz.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
AI, en basit ifadeyle, analiz, akıl yürütme ve öğrenme gibi karmaşık görevleri yapabilmek için insanların düşünme şeklini taklit eden bilgisayar yazılımıdır. Öte yandan makine öğrenimi, bu tür karmaşık işleri yapabilen modeller yapmak için veriler üzerinde eğitilmiş algoritmaları kullanan bir yapay zeka dalıdır. Günümüzde çoğu AI, makine öğrenimi ile çalışmayı içerir, bu nedenle kelimeler sıklıkla birbirinin yerine kullanılır. Ancak yapay zeka, bilgisayar yazılımları ve sistemleri insanlar gibi akıl yürütmeye yönelik büyük fikirken, makine öğrenimi bunu yapmanın yollarından yalnızca biridir.
Yapay Zeka (AI)
Yapay zeka, insan gibi davranabilen bilgisayar sistemleri yapmak için kullanılan bir bilgisayar bilimi dalıdır. "Yapay" ve "zeka" kelimelerinden oluşur ve "insan tarafından yaratılmış düşünme gücü" anlamına gelir. Yani yapay zekanın insan gibi hareket edebilen akıllı sistemler yapmamızı sağlayan bir teknoloji türü olduğunu söyleyebiliriz. Yapay Zeka sisteminin önceden tasarlanması gerekmez. Bunun yerine kendi kendine çalışabilen algoritmalar kullanır. Takviyeli Öğrenme Algoritması ve derin öğrenme sinir ağları gibi makine öğrenimi yöntemlerini kullanır. AI, Siri, Google'ın AlphaGo'su, AI ile satranç oynamak vb. Gibi birçok yerde kullanılır.
Makine Öğrenmesi (ML)
Makine öğrenimi, verilerden öğrenme sürecidir. Açıkça programlanmaya gerek kalmadan bilgisayarların geçmiş verilerden veya deneyimlerden bilgi toplamasına izin veren bir yapay zeka dalı olarak tanımlanabilir. Makine öğrenimi, bir bilgisayar sisteminin tahminlerde bulunmak veya özel olarak programlanmadan bazı seçimler yapmak için geçmiş verileri kullanmasına yardımcı olur. Bir makine öğrenimi modelinin, doğru sonuçlar elde etmek veya bu verilere dayanarak tahminler formüle etmek için çok sayıda yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış veri kullanması gerekir.
AI ve ML Örnekleri
AI ve ML Örnekleri aşağıdadır
AI Örnekleri
Yapay zeka işleri çok iyi yapabiliyor ama henüz insanlarla duygusal düzeyde bağ kurabilecek noktaya gelmedi. Yine de, işte bazı yapay zeka örnekleri.
#1. robotik
Endüstriyel bir robot, AI'nın mükemmel bir örneğidir. Endüstriyel robotlar, kendi doğruluklarını ve performanslarını kontrol edebilir ve maliyetli arıza sürelerini önlemek için ne zaman onarıma ihtiyaç duyduklarını da algılayabilirler. Daha önce hiç bulunmadığı yerlerde de hareket edebilir.
2 numara. Kişisel Asistanlar
İnsan-yapay zeka arabirim araçları olan kişisel asistan araçları, başka bir tür yapay zekadır. Google Home, Apple'dan Siri, Amazon'dan Alexa ve Microsoft'tan Cortana en ünlü kişisel asistanlardır. Kullanıcılar bu kişisel asistanları bilgi bulmak, otel rezervasyonu yapmak, takvimlerine etkinlik eklemek, sorularına yanıt almak, toplantı ayarlamak, metin veya e-posta göndermek vb. için kullanabilir.
Makine Öğrenimi Örnekleri
Makine öğrenimi veya ML, konu uzmanlarından kodlama veya yardım almadan verilerden otomatik olarak öğrenebilen bir yapay zeka türüdür. İşte bazı ML örnekleri.
1 numara. Ürün Önerileri
Çoğu e-ticaret sitesinde, geçmiş verilere dayalı olarak farklı ürünler hakkında önerilerde bulunmak için makine öğrenimini kullanan araçlar bulunur. Örneğin, Amazon'da makine öğrenimi ile ilgili kitaplar arar ve bunlardan birini satın alırsanız, belirli bir süre sonra geri döndüğünüzde Amazon'un ana sayfası size makine öğrenimi ile ilgili diğer kitapların bir listesini gösterir. Ayrıca, beğendiklerinize, alışveriş sepetinize koyduklarınıza ve benzer şeyler yaptığınıza göre ne alacağınızı da söyler.
2 numara. E-posta Spam ve Kötü Amaçlı Yazılım Filtreleme
İstenmeyen toplu iş e-postaları ("spam" olarak adlandırılır), interneti kullanan kişiler için büyük bir sorundur. Günümüzde e-posta servis sağlayıcılarının çoğu, spam e-postaları ve sahte mesajları nasıl tespit edeceklerini otomatik olarak öğrenmek için makine öğrenimi araçlarını kullanıyor. Örneğin, Gmail ve Yahoo posta spam engelleyicileri, spam e-postaları aramak için önceden belirlenmiş kuralları kullanmaktan daha fazlasını yapar. İstenmeyen postaları sıralamaya devam ederken, öğrendiklerine dayalı olarak kendi yeni kurallarını buluyorlar.
Sembolik Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
Sembolik Yapay Zeka (AI), sayılar yerine sembolleri veya fikirleri işlemek ve manipüle etmekle ilgilenen bir AI dalıdır. Sembolik yapay zekanın amacı, mantıksal kurallara dayalı akıl yürütmenin yanı sıra verileri ifade edip manipüle ederek insanlar gibi düşünebilen ve akıl yürütebilen akıllı sistemler yapmaktır.
Makine öğrenimine karşı sembolik yapay zeka, çok fazla eğitim verisine ihtiyaç duymadığı için makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi yöntemlerden farklı olduğu anlamına gelir. Sembolik AI ise bilgiyi temsil etme ve akıl yürütme üzerine kuruludur. Bu, bilginin iyi tanımlandığı ve mantıksal kurallarla temsil edilebildiği alanlar için daha iyi hale getirir.
Aksine, makine öğrenimi, kalıpları belirlemek ve tahminler oluşturmak için çok büyük veri kümelerine ihtiyaç duyar. Derin öğrenme, özellikleri doğrudan verilerden öğrenmek için sinir ağlarını kullanır. Bu, onu karmaşık ve yapılandırılmamış verilere sahip alanlar için iyi yapar.
Her yöntemin ne zaman kullanılacağı, sorunun türüne ve mevcut bilgilere bağlıdır. Sembolik yapay zeka, bilginin açık ve düzenli olduğu alanlarda işe yararken makine öğrenimi ve derin öğrenme, çok fazla verinin ve karmaşık kalıpların olduğu alanlarda iyi çalışır.
Veri Bilimi, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
Veri Bilimi, geçmiş verileri anlamak, trendleri belirlemek ve tahminler yapmak için yapay zekayı (ve onun alt kümesi olan Makine Öğrenimini) kullanır. Bu durumda, yapay zeka ve Makine Öğrenimi, veri bilimcilerin topladıkları verilerden fikir bulmalarına yardımcı olur.
Daha önce de belirtildiği gibi, Makine Öğrenimi, Veri Bilimini bir sonraki otomasyon seviyesine taşıyan bir yapay zeka türüdür. Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi birçok yönden ilişkilidir. Veri bilimi alanının bir kısmı makine öğrenimidir. Veri bilimi, Makine Öğrenimi algoritmalarına öğrenmek ve daha akıllı ve tahminlerde daha iyi olmak için kullandıkları verileri sağlar. Bu nedenle, Makine Öğrenimi sistemleri verilere ihtiyaç duyar çünkü onu bir eğitim seti olarak kullanmadan öğrenemezler.
Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Veri Bilimindeki Temel Farklılıklar
Yapay zeka, bir şekilde makinenin bir insan gibi davranması anlamına gelir. Makine Öğrenimi, yapay zekanın bir parçasıdır, yani yapay zekanın diğer bölümleriyle birlikte yaşar. Makine Öğrenimi, bilgisayarların verilerden sonuçlar çıkarmasına ve bu sonuçları yapay zeka uygulamalarına vermesine olanak tanıyan bir dizi yöntemdir.
Veri Bilimi, yapay zeka ve makine öğreniminden daha fazlası için yararlıdır. Veri Biliminde bilgi makinelerden, mekanik süreçlerden, BT sistemlerinden vb. gelebilir. Bu, öğrenmekle ilgili olmayabilir. Bu sadece gerçekleri göstermenin bir yolu olabilir.
AI, Veri Biliminde veri içgörüleri için bir araç olarak da kullanılabilir. Temel fark, Veri Biliminin veri toplama, hazırlama ve analiz etme sürecinin tamamına bakmasıdır. Bu sadece matematiksel veya istatistiksel kısımlarla ilgili değil. Bu nedenle, Makine Öğrenimi ve yapay zeka uzmanları bir projenin yaşam döngüsü boyunca algoritmalar geliştirmekle meşgulken, veri bilimcilerin daha uyumlu olması ve projenin gerektirdiği şeye bağlı olarak farklı veri meslekleri arasında geçiş yapması gerekir.
Analiz, temsil ve tahminlerde bulunma, veri biliminin tüm parçalarıdır. Farklı istatistiksel yöntemler kullanır. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi ise gelecekte ne olacağını tahmin etmek için modeller ve algoritmalar kullanır.
AI, Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi: Birlikte Nasıl Çalışırlar?
Makine Öğrenimi, makinelerin insanlar gibi öğrenmesini ve hareket etmesini sağlamaya çalışırken aynı zamanda kendi öğrenmelerini de zaman içinde geliştirmeye çalışan bir yapay zeka dalıdır. Veri Biliminin en önemli kısmı, anlam bulmak, var olduğunu bilmediğiniz sorunları bulmak veya zor sorunları çözmek gibi verilerden yeni sonuçlar elde etmektir. Bu sonuçları elde etmek için veri toplama, hazır hale getirme, analiz etme ve daha iyi hale getirme süreci olarak düşünebilirsiniz. Yapay zeka ve makine öğrenimi, Data Science'ın gerçek ve faydalı içgörüler elde etmek için kullandığı araçlardır. Sıradan insanların veri bilimcisi olmalarını ve verilerden yeni içgörüler elde etmelerini sağlayan araçlar artık daha fazla kullanılıyor.
Özetlemek gerekirse, tüm bu örneklerden de görebileceğiniz gibi, yapay zeka, Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi analitik, taktiksel veya stratejik rollerinde insanların yerini alacak şekilde tasarlanmamıştır. Bunun yerine, insanların onlarla birlikte çalışarak yeni ilerlemeler kaydetmelerine yardımcı olmayı amaçlıyorlar. Bunun yerine, insanların yeni fikirler edinmesine, daha fazla motive olmasına ve şirketin daha iyi olmasına yardımcı olabilecek bir araç olarak görülebilir.
Makine Öğrenimi Türleri
Makine öğrenimi, bir makineye ondan öğrenebilmesi ve tahminlerde bulunabilmesi, trendleri bulabilmesi veya verileri sıralayabilmesi için çok fazla veri verme sürecidir. Üç tür makine öğrenimi vardır: denetimli eğitim, denetimsiz öğrenme ve geri bildirim yoluyla öğrenme.
Gartner adlı bir iş danışmanlığı şirketi, denetlendiğini düşünüyor öğrenme 2022'de kurumsal BT liderlerinin makine öğrenimini kullanmasının en popüler yolu olmaya devam edecek [2]. Bu tür makine öğreniminde, girdiler ve çıktılarla ilgili geçmiş veriler makine öğrenimi algoritmalarına beslenir. Algoritmanın, çıktıların istenen sonuca mümkün olduğunca yakın olması için modeli değiştirmesine izin veren her bir girdi ve çıktı seti arasında işleme yapılır. Denetimli öğrenmede sinir ağları, karar ağaçları, doğrusal regresyon ve destek vektör makineleri gibi yöntemler sıklıkla kullanılmaktadır.
Bu tür makine öğrenimine "denetimli" denir çünkü algoritmaya çalışırken öğrenmesine yardımcı olacak ayrıntılar verirsiniz. Sağladığınız makine adlı veriler çıktıdır ve sağladığınız ayrıntıların geri kalanı girdi özellikleri olarak kullanılır.
1 numara. Denetimsiz Öğrenme
Kullanıcıların denetimli öğrenme ile bir makinenin öğrenmesine yardımcı olması gerekir, ancak denetimsiz öğrenme, aynı adlandırılmış eğitim kümelerini ve verileri kullanmaz. Bunun yerine, makine verilerde daha az belirgin kalıplar arar. Bu tür makine öğrenimi, kalıpları bulmanız ve verilere dayalı seçimler yapmanız gerektiğinde çok kullanışlıdır. Denetimsiz öğrenme genellikle Gizli Markov modelleri, k-ortalamaları, hiyerarşik kümeleme ve Gauss karışım modelleri gibi yöntemleri kullanır.
Denetimli öğrenme senaryosunu kullanarak, hangi müşterilerin kredileri temerrüde düşürdüğünü bilmediğinizi varsayalım. Bunun yerine, bilgisayarı ödünç alan bilgileriyle beslersiniz ve o, ödünç alanlar arasında onları birden çok kümeye ayırmadan önce kalıplar arar.
2 numara. Takviyeli Öğrenme
Takviyeli öğrenme, insanların nasıl öğrendiğine en çok benzeyen makine öğrenimi türüdür. Öğrenmek için kullanılan algoritma veya aracı, bunu çevresiyle ilgilenerek ve olumlu ya da olumsuz bir ödül alarak yapar. Zamansal farklılıklar, derin rakip ağlar ve Q-öğrenme, yaygın yöntemlerin örnekleridir.
Banka kredisi müşterisi örneğine dönersek, müşteriyle ilgili ayrıntılara bakmak için bir pekiştirmeli öğrenme algoritması kullanabilirsiniz. Algoritma onları yüksek riskli olarak etiketlerse ve ödeme yapmazlarsa, algoritma iyi bir ödül alır. Program, temerrüde düşmezlerse negatif bir ödül alır. Sonunda, her iki durum da makinenin hem sorunu hem de çevresini daha iyi anlamasını sağlayarak öğrenmesine yardımcı olur.
AI veya ML Öğrenmek İçin Hangisi Daha İyi?
Öyleyse, makine öğrenimiyle mi yoksa yapay zekayla mı başlamalıyım? Doğal dil işleme, bilgisayar görüşü veya yapay zeka kullanan robotlar gibi alanlarda çalışmak istiyorsanız, önce yapay zekayı öğrenmelisiniz.
Makine Öğrenimi Olmayan Bir Yapay Zeka Örneği Nedir?
Chatbot'lar gibi kural tabanlı sistemler, yapay zekanın makine öğrenimi olmadan kullanılabilmesinin bir yoludur. Kuralları insanlar koyduğu için robot bazı soruları yanıtlayabilir ve müşterilere yardımcı olabilir. Makine öğrenimine gerek yok ve chatbot'un akıllı olması için gereken tek şey çok sayıda insan bilgisi.
AI, Makine Öğreniminden Daha mı Büyük?
Makine öğrenimi, bir makine veya sistemin otomatik olarak hatalarından ders almasını ve zamanla daha iyi olmasını sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Makine öğrenimi, çok sayıda veriye bakmak, bunun ne anlama geldiğini anlamak ve ardından öğrendiklerine göre seçimler yapmak için açık programlama yerine algoritmaları kullanır.
Kim Daha Fazla Kazanıyor: Yapay Zeka mı, Makine Öğrenimi mi?
Bir AI mühendisinin ortalama maaşı yılda 100,000 doların oldukça üzerindedir. Glassdoor, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki ortalama maaşın 110,000 doların üzerinde olduğunu ve en yüksek gelirin 150,000 dolar olduğunu söylüyor.
Yapay Zeka Çok Fazla Matematik Kullanıyor mu?
Cebir genel olarak matematiğin çok önemli bir parçası olabilir. Toplama, çıkarma, çarpma ve bölme gibi temel matematik becerilerine ek olarak şunları da bilmeniz gerekir: Üsler. Radikaller.
Referanslar
İlgili Makaleler
