Yapay zeka ve makine öğrenimi: fark nedir?

Bugünlerde teknoloji dünyasında o kadar çok moda kelime var ki, en son trendlere ayak uydurmak zor olabiliyor. Yapay zeka (AI ) haberlere o kadar hakim ki AI, Collins Dictionary tarafından 2023’ün en dikkat çekici kelimesi seçildi . Ancak yapay zeka yerine sıklıkla ‘makine öğrenimi’ gibi spesifik terimler kullanılıyor .

Amerikalı bilgisayar bilimcisi Arthur Samuel tarafından 1959’da ortaya atılan ‘makine öğrenimi’ terimi, “bilgisayarın açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği” olarak tanımlanıyor.

Peki yapay zeka ile makine öğrenimi arasındaki fark nedir?

Birincisi, makine öğrenimi (ML), yapay zekanın (AI) bir alt kümesidir. Özellikle büyük veri tartışılırken sıklıkla birbirinin yerine kullanılsa da, bu popüler teknolojilerin kapsamları, uygulamaları ve ötesindeki farklılıklar da dahil olmak üzere çeşitli farklılıkları vardır.

Yapay zeka nedir?

Çoğu insan artık bu kavramın farkındadır. Yine de yapay zeka aslında bir sisteme entegre edilmiş, sistemin düşünmesine, öğrenmesine ve karmaşık sorunları çözmesine olanak tanıyan bir dizi teknoloji anlamına gelir. İnsanlara benzer bilişsel yetenekleri kopyalama, konuşma veya yazı dilini görme, anlama ve tepki verme, verileri analiz etme, öneriler sunma ve daha fazlasını yapma kapasitesine sahiptir.

Makine öğrenimi nedir?

Bu arada makine öğrenimi, bir makinenin veya sistemin deneyimlerden öğrenmesini ve gelişmesini otomatik olarak sağlayan yapay zekanın yalnızca bir alanıdır. Açık programlamaya güvenmek yerine, geniş veri kümelerini incelemek, verilerden öğrenmeyi çıkarmak ve daha sonra bunu iyi bilgiye dayalı kararlar vermek için kullanmak için algoritmalar kullanır. Öğrenme kısmı, eğitim ve daha fazla veriye maruz kalma yoluyla zamanla gelişmesidir.

‘Makine öğrenimi modelleri’, programın eğitim verileri üzerinde bir algoritma çalıştırarak elde ettiği sonuçlar veya bilgilerdir. Ne kadar çok veri kullanılırsa modelin performansı o kadar iyi olur.

Makine öğrenimi ve yapay zeka nasıl ilişkilidir?

Makine öğrenimi, makinelerin verilerden bilgi almasını ve ondan öğrenmesini sağlayan yapay zekanın bir yönüdür. Buna karşılık yapay zeka, makinelerin veya sistemlerin insanlar gibi anlamasını, akıl yürütmesini, hareket etmesini veya uyum sağlamasına izin veren kapsayıcı ilkeyi temsil eder.

Dolayısıyla yapay zekayı çeşitli deniz yaşamı biçimlerini kapsayan okyanusun tamamı olarak düşünün. Makine öğrenimi, o okyanustaki belirli bir balık türü gibidir. Bu türün okyanusun daha geniş ortamında yaşaması gibi, makine öğrenimi de yapay zeka alanında mevcut olup birçok unsurdan veya özellikten yalnızca birini temsil etmektedir. Ancak yine de tüm ekosistemin önemli ve dinamik bir parçası.

Makine öğrenimi ile yapay zeka arasındaki farklar nelerdir?

Makine öğrenimi, amacı olmayan insan zekasını taklit edemez. Bunun yerine, kalıpları belirleyerek yeni verilerden bağımsız olarak öğrenebilen ve bunlara uyum sağlayabilen sistemler oluşturmaya odaklanır. Öte yandan yapay zekanın amacı, basitten son derece karmaşık olanlara kadar çok çeşitli görevleri gerçekleştirmek için insan zekasını simüle ederek, akıllı ve bağımsız çalışabilen makineler yaratmaktır.

Örneğin, e-posta aldığınızda e-posta hizmetiniz spam’ı filtrelemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Makine öğrenimi sistemi, metindeki kalıpları, gönderen bilgilerini ve diğer nitelikleri tanıyarak spam ve spam olmayan arasında ayrım yapmayı öğrenen geniş e-posta veri kümeleri üzerinde eğitilmiştir. Zamanla, yeni spam türlerine ve hangi e-postaları spam olarak işaretleyip işaretlemediğiniz gibi kişisel tercihlerinize uyum sağlayarak doğruluğunu sürekli olarak geliştirir.

Bu senaryoda, e-posta sağlayıcınız akıllı yanıtlar sunmak, e-postaları kategorilere ayırmak (sosyal, promosyonlar, birincil gibi) ve hatta önemli e-postalara öncelik vermek için yapay zekayı kullanabilir. Bu yapay zeka sistemi, e-postalarınızın içeriğini anlar, bunları kategorilere ayırır ve analiz ettiği içeriğe göre kısa yanıtlar önerir. Genellikle insan zekasını gerektiren yüksek düzeyde anlayış ve tepki oluşturmayı taklit eder.

4 tür makine öğrenimi nedir?

Makine öğreniminin üç ana türü ve denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve takviyeli öğrenme dahil olmak üzere bazı özel formları vardır.

Denetimli öğrenmede makineye bir operatör tarafından eğitim verilir. Kullanıcı, makine öğrenimi algoritmasına, doğru çıktılarla eşleştirilmiş belirli girdileri içeren tanınmış bir veri kümesi sağlar ve algoritmanın, bu çıktıları verilen girdilerden nasıl üreteceğini bulması gerekir. Kullanıcı doğru çözümlerin farkında olmasına rağmen, algoritmanın kalıpları tanımlaması ve bir yandan da onlardan öğrenmesi ve tahminlerde bulunması gerekir. Tahminlerde hatalar varsa kullanıcının bunları düzeltmesi gerekir ve bu döngü, algoritma önemli bir doğruluk veya performans derecesine ulaşana kadar tekrarlanır.

Yarı denetimli öğrenme, denetimli ve denetimsiz öğrenme arasında yer alır. Etiketli veriler, algoritmanın verileri anlamasını sağlayan anlamlı etiketlerle etiketlenmiş bilgilerden oluşurken, etiketlenmemiş veriler bu bilgilendirici etiketleri içermez. Bu karışımı kullanarak makine öğrenimi algoritmaları, etiketlenmemiş verilere etiket atamak üzere eğitilebilir.

Denetimsiz öğrenme, algoritmanın açık etiketler veya doğru yanıtlar olmadan bir veri kümesi üzerinde eğitilmesini içerir. Amaç, modelin verilerdeki kalıpları ve ilişkileri kendi başına tanımlamasıdır. Veriyi kümelere ayırmak veya boyutlara yaymak için verinin temel yapısını öğrenmeye çalışır.

Son olarak takviyeli öğrenme, bir makine öğrenimi algoritmasına bir dizi eylem, parametre ve hedefin verildiği yapılandırılmış öğrenme yaklaşımlarına bakar. Algoritmanın daha sonra farklı stratejiler deneyerek çeşitli senaryolar arasında gezinmesi ve en etkili yaklaşımı belirlemek için her sonucu değerlendirmesi gerekir. Mümkün olan en iyi sonuca ulaşmak için stratejisini geliştirmek ve eylemlerini verili duruma göre ayarlamak için önceki deneyimlerden yararlanan bir deneme-yanılma yaklaşımı kullanır.

Yapay zeka ve makine öğrenimi gerçek dünyada nasıl uygulanır?

Finansal bağlamlarda yapay zeka ve makine öğrenimi, dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etme, riskleri tahmin etme ve gelişmiş proaktif finansal rehberlik sunma gibi görevler için temel araçlar olarak hizmet eder. Görünüşe göre yapay zeka destekli platformlar artık bireyin finansal davranışlarına ve ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş eğitim içeriği sunabiliyor . Bu platformlar, küçük boyutlu, alakalı bilgiler sunarak kullanıcıların bilinçli finansal kararlar alma konusunda iyi donanıma sahip olmalarını sağlar ve zaman içinde daha iyi kredi puanlarına yol açar. Nvidia AI, X’te üretken yapay zekanın müfredata dahil edildiğini yayınladı.

Covid-19 salgını sırasında makine öğrenimi aynı zamanda en acil olaylara ilişkin öngörüler de sağladı. Bunlar aynı zamanda siber güvenlik için de güçlü silahlardır ve anormallikleri tespit ederek kuruluşların kendilerini ve müşterilerini korumalarına yardımcı olur. Mobil uygulama geliştiricileri , uygulamalarını finansal kurumlar için sahtekarlıktan uzak hale getirmek amacıyla çok sayıda algoritmayı ve açık programlamayı aktif olarak entegre etti

Facebook\\\\\\\'ta paylas

Tweetle