Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Arasındaki Farklar Nelerdir?

Yapay zeka ve makineler günlük yaşamın bir parçası haline geldi, ama bu onları iyi anladığımız anlamına gelmez. Makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) arasındaki farkı biliyor musunuz?

Makine öğrenimi teknik olarak bir yapay zeka dalıdır, ancak genel konseptten daha spesifiktir. Makine öğrenimi, sürekli denetlememiz olmadan verileri işlemek ve kendi başlarına öğrenen makineler oluşturabileceğimiz fikrine dayanır. Makine öğrenimi, yapay zeka alanındaki belli başlı atılımlar sayesinde gelişmiştir. İlk atılım, bilgisayarlara nasıl öğreneceğini öğretmenin, her bir olası görevin nasıl gerçekleştirileceğini öğretmenin ve onlara bu görevleri tamamlamak için gereken bilgileri vermenin daha verimli olduğunu fark etmeyi içermiştir. İkinci büyük buluş, internetin icadıdır. Bu, daha önce hiç görülmemiş şekilde bilgi depolamak için büyük bir potansiyele yol açmıştır. Artık makineler, depolama sınırlamaları nedeniyle daha önce erişemedikleri veri miktarlarına ulaşabilmişlerdir. Bu iki atılım, makinelerin bir şeyler yapmasını sağlamak yerine, onları kendileri için “düşünmeye” yönlendirecek veri yığınlarına erişimi mümkün kılmıştır.

Yapay Zekanın Ortaya Çıkışı ve Amacı

Bilgisayar teknolojilerinin yeni ortaya çıktığı dönemde, “Makineler düşünebilir mi?” sorusunun Mathison Turing tarafından sorulması ile hakkında ilk adımların atılmaya başlandığı yapay zeka, 2. Dünya Savaşı döneminde çeşitli askeri silah teknolojilerin ortaya çıkması ve bilgisayarların gelişmesindeki en önemli etkenlerden biridir. Yapay zekâ çalışmaları genellikle insanın düşünme yöntemlerini analiz ederek, bunların benzeri yapay yönergeleri geliştirmesine yöneliktir. Yani bilgisayarın, insanlar tarafından gerçekleştirilen görevleri yerine getirmesini sağlar. Makinelerin karmaşık sorunları insana benzer şekilde çözmesine yardımcı olur. Zekâ ve akıl gerektiren sorunlar artık bilgisayar yardımıyla etkili bir şekilde çözülebilir.

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine Öğrenimi, bilgisayarların insanlar gibi öğrenmesini ve hareket etmesini sağlama ve zamanla öğrenmelerini, otonom bir şekilde, gözlemler ve gerçek dünya etkileşimleri biçimindeki veri ve bilgileri besleyerek geliştirmeye yönelik bir bilimdir. Makine öğrenim algoritmalarının birçok farklı türleri vardır. Öğrenme stili veya işlevi ne olursa olsun, tüm makine öğrenme algoritma kombinasyonları aşağıdakilerden oluşur:

-Temsil (Bir sınıflandırıcı kümesi veya bir bilgisayarın anladığı dil.)

-Değerlendirme (Puanlama fonksiyonu.)

-Optimizasyon (Arama yöntemi; genellikle en yüksek puan alan sınıflandırıcıdır, örneğin; hem kullanıma hazır hem de özel optimizasyon yöntemleri vardır.)

Makine Öğrenimi Neden Önemlidir?

Makine öğrenimi, bir sonucun bir insanın izini sürmesi imkânsız olan yüzlerce faktöre bağlı olduğu birçok iş senaryosuna uygulanabilir. İşletmeler kredi temerrütlerini tahmin etmek, müşteri kaybına yol açan faktörleri anlamak, muhtemel hileli işlemleri tespit etmek, sigorta tazminat süreçlerini optimize etmek, hastaneye yeniden kabul edilmesini tahmin etmek ve diğer pek çok durum için makine öğrenimini kullanırlar. Makine öğrenimini ve diğer yapay zekâ teknolojilerini etkin bir şekilde uygulayan şirketler büyük bir rekabet avantajı elde ederler. Makine öğreniminin önemli bir uygulaması da, insanlarla iletişim içerisinde olmasıdır. Doğal dil işleme adı verilen AI alanı, makine öğrenimini yoğun olarak kullanır. Bu, bir gün şirketlerin insan müşteri desteği kadar kullanışlı olan otomatik müşteri hizmetleri sunmalarına izin verecektir.

Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi ve derin öğrenme, son yıllarda AI için büyük sıçramalara yol açmasını sağlamıştır. İki tanımın birbiriyle ilişkili olmasının sebebi, yapay zekanın makine öğrenmesi olmadan var olamamasıdır. Makine öğrenmesi ise AI olmadan da mevcut olabilir. Yapay Zekâ, “akıllı” olarak değerlendireceğimiz bir şekilde işleri yürüten makinelerin daha geniş bir konseptidir ve makine öğrenimi, sadece makinelere erişim verebilmemiz ve kendileri için öğrenmelerine izin vermemiz gerektiği fikrine dayanan bir yapay zekâ uygulamasıdır.

“Tesla, Büyük Veri ve Yapay Zekayı Nasıl Kullanıyor?” başlıklı yazımız da ilginizi çekebilir.



Bir Cevap Yazın