1. Anasayfa
  2. Teknoloji

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Arasındaki Fark


Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, günümüz teknolojisinin öncüleri olarak karşımıza çıkıyor. Bu iki terim çoğu zaman birbirinin yerine kullanılsa da aynı şey değillerdir. Yapay Zeka, bilgisayar sistemlerini insan düzeyinde zeka ve biliş yeteneğiyle donatma amacını taşırken, Makine Öğrenimi ise bu sistemlere geçmiş deneyimlerden öğrenme yetisi kazandırıyor. Bu makalede, bu iki önemli konsept arasındaki farklardan ve birbirini tamamlayarak günümüzdeki teknolojik devrimde nasıl önemli bir rol oynadıklarından bahsedeceğiz.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Arasındaki Fark

Aşağıda, yapay zeka ve makine öğrenmesi kavramlarını ayrı ayrı açıklayıp aralarındaki farkları daha iyi anlamanıza yardımcı olacak yöntemlere değindik.

Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka, Bilgisayar Bilimlerinin bir alt alanıdır. İnsan düzeyinde faaliyetler ve her şeyden önce biliş yeteneğine sahip sentetik olarak akıllı programlar oluşturmayı içerir. Bir alan olarak yapay zeka, insan düzeyinde düşünme yeteneğine sahip sistemler inşa etmekle ilgilidir. Her biri insan zekası veya davranışının bir yönünü simüle etmekten sorumlu olan çeşitli alt alanlar içerir.

Şimdi bu alt alanlara ayrı ayrı göz atalım.

1. Makine öğrenme

Makine Öğrenimi, AI’nın geçmiş deneyimlerden öğrenebilen algoritmaların ve istatistiksel modellerin oluşturulmasını içeren alt alanıdır. Başka bir deyişle, yapay zeka sistemlerine belirli durumlarda verilerle eğitilmiş karmaşık istatistiksel algoritmalar kullanarak belirli durumlarda nasıl davranılacağını öğretmekten sorumlu olan yapay zekanın bir parçasıdır.

2. Doğal Dil İşleme

Yapay Zeka sistemlerinin Doğal İnsan Dili (örneğin Türkçe, İngilizce vb.) kullanarak etkileşime girmesini sağlamaktan sorumlu olan yapay zekanın alt kümesidir. Başka bir deyişle, yapay zekanın konuşulan kelimeleri ve metni anlamasını ve kullanmasını sağlamaktan sorumlu yapay zeka dalıdır. NLP, insan dilini insanlar için anlamlı olacak şekilde anlamak, yorumlamak ve oluşturmak için istatistiksel modeller kullanmayı içerir. Buradaki insan dili, insanlar tarafından konuşulan tüm dilleri içerir. ChatGPT, Siri, Alexa ve diğerleri gibi sohbet robotlarının arkasındaki teknolojidir.

3. Uzman sistemler

Kural kullanımları nedeniyle belki de yapay zekanın en katı alt kümesidir. Bu alan, belirli bir alanda bir uzmanın karar vermesini taklit etme girişiminde açıkça belirtilen kuralların ve bilgi tabanlarının kullanılmasını içerir. Başka bir deyişle, tıp gibi belirli alanlarda bilinçli kararlar vermek için açıkça belirtilen kuralların ve çıkarım tekniklerinin kullanılmasıdır.

4. Bilgisayar görüşü

Bilgisayarla Görme, bilgisayar sistemlerine ortamdaki görsel bilgileri anlama ve yorumlamada yardımcı olmak için istatistiksel modellerden yararlanan yapay zekanın alt kümesidir. Bilgisayarla Görme, esasen bilgisayarların bir şeyleri nasıl “gördükleri” ve sonra gördüklerini nasıl anladıklarıdır. Nesnelerin tanınmasından sorumludur. Görüntü İşleme, verimli kendi kendine giden arabalar, dronlar vb. yaratmaktan sorumludur (veya daha doğrusu sorumlu olacaktır).

5. Robotik

Robotik, esasen yukarıda belirtilen tüm kavramların entegrasyonudur. Yapay zeka sistemlerinin fiziksel dünyayı algılamasını, işlemesini ve hareket etmesini sağlamaktan sorumlu alt alandır. Robotik, yakın çevrelerindeki nesneleri tanıyabilen ve bu nesnelerle etkileşimlerin mevcut durumlarını ve çevreyi ve içindeki insanları nasıl değiştirebileceğini yorumlayabilen algoritmaların kullanılmasını içerir. Tıp, imalat, e-ticaret (depolar) ve daha birçok alanda robotlar kullanılmaktadır.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenmesi nedir? Makine Öğrenimi, yapay zeka sistemlerinin belirli durumlarda veya belirli etkinlikleri gerçekleştirirken nasıl davranacaklarını eğitmekten sorumlu olan yapay zekanın bir parçasıdır. Bunu, araba kullanmak gibi söz konusu faaliyetlerin performansına dayanan verilerle eğitilen karmaşık istatistiksel algoritmalar kullanarak yapar. Başka bir deyişle, Makine Öğrenimi bir bilgisayar ham verisini beslemeyi içerir. Ardından, algoritmaların kullanımı yoluyla, bu verilerden bir model oluşturur ve ardından tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için kullanır.

Makine Öğrenimi genellikle yapay zeka ile aynı şey olmakla karıştırılır. Ancak daha önce de gördüğümüz gibi, bir bütün olarak Yapay Zekanın sadece bir parçası. Makine Öğrenimi, Yapay Zekanın bir alt kümesi olmasına rağmen, muhtemelen AI’nın en önemli parçasıdır. Bu çoğunlukla diğer alt alanların (Doğal Dil İşleme ve Bilgisayarla Görme gibi) çalışması için gerekli olduğu gerçeğinden kaynaklanmaktadır.

İlgilenebilirsin:   En İyi 17 Yapay Zeka Uygulaması

Yapay Zeka şemsiyesi altındaki diğer tüm kavramlar, işlev görebilmeleri için iki şeye ihtiyaç duyar: veri ve öğrenme algoritmaları. Doğal Dil işleme sistemleri, Doğal İnsan Dilini kullanarak etkileşimde bulunmadan önce, dil verilerinin verimli ve doğru bir şekilde nasıl uygulanacağını öğrenmede kullanılacak insan dili ve algoritmalar hakkında verilere ihtiyaç duyarlar.

Yapay zeka sistemlerinin sağlanan verilerin doğru şekilde ve doğru bağlamda nasıl kullanılacağını anlamasını sağlama sanatı, Makine Öğreniminin bir parçasıdır.

Yapay Zeka gibi Makine Öğreniminin de verimli bir şekilde çalışmasını sağlayan kendi alt alanları vardır. Şimdi de bunlara göz atalım:

1. Denetimli Öğrenme

Makine öğrenmesi yöntemleri arasında bulunan Denetimli Öğrenme, girdi verilerine ve hedef değişkenlere dayalı olarak bir çıktıyı tahmin etmek için Eğitim Modelleri içeren Makine Öğreniminin alt kümesidir. Bu makine öğrenimi tekniği, bir makine öğrenimi modeline girdi örneklerini ve sonuçta ortaya çıkan çıktıları içeren verileri vererek çıktıyı tahmin etmeyi öğretmeyi içerir.

Denetimli öğrenme algoritmaları daha sonra girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi bulabilir ve bu bilgi modelini bir model oluşturmak için kullanabilir. Bunu tam olarak anlamak için bir benzetme yapalım;

Bir kişinin kanser olup olmadığını tahmin edebilen bir Denetimli Makine Öğrenimi modeli oluşturmak istediğinizi hayal edin. Önce bir veri kümesi sağlarsınız. Deneyimsiz olanlar için, bu bir veri noktaları koleksiyonudur. Bunlar da binlerce farklı hastanın verilerini içeren veri örneklerinden oluşan bir koleksiyondan başka bir şey değildir. Veriler, yaşları, sahip oldukları çocuk sayısı, Vücut Kitle İndeksi (VKİ) vb. gibi bilgileri içerecektir. Bu girdi görevi görecektir. Daha sonra her hasta için sonuçlarını (yani kanser olup olmadığını) verirsiniz ve bu onların çıktısı olarak hizmet eder.

Algoritma daha sonra girdi ve çıktı verileri arasındaki ilişkiyi bulacaktır. Başka bir deyişle, genellikle ne tür insanlara kanser teşhisi konduğunu öğrenecektir. Ardından, model adı verilen bir şeyde bulgularının istatistiksel bir temsilini sağlayacaktır. Denetimli Öğrenmenin ayrıca Sınıflandırma ve Regresyon olmak üzere 2 alt alana ayrıldığını unutmayın.

2. Denetimsiz Öğrenme

Denetimsiz Öğrenme, Denetimli Öğrenmenin antitezidir. Modeli yönlendirmek için hem girdi hem de çıktı verileri sağlamak yerine, yalnızca girdi verilerini sağlar ve algoritmanın korelasyonlar yapmasına izin verir. Bu, etiketli çıktı biçiminde açık bir rehberlik olmaksızın kalıpları, yapıları ve ilişkileri bulan algoritmayı içeren Makine Öğrenimi Tekniğidir.

Farklı hastaların girdi verilerini (yaşları, doğan çocuk sayısı, Vücut Kitle İndeksi vb.) sağlamak ve aynı zamanda çıktı verilerini (yani kanser olup olmadıklarını) sağlamak yerine orijinal kanser analojimize geri dönersek ya da değil), yalnızca girdi verilerini sağlarsınız ve modelin verilerdeki korelasyonları kendi başına bulmasına izin verirsiniz.

Denetimli ve denetimsiz öğrenme olmak üzere iki tekniğin her birinin farklı kullanım durumlarına uygun olduğuna dikkat edin. Denetimli öğrenme, belirtilen bir sonuç olduğunda (tercihen doğrusal) en uygunudur; denetimsiz öğrenme ise en iyi şekilde, açıkça belirtilen bir sonuç olmadığında ve verilerde net bir yapı olmadığında kullanılır.

3. Yarı Denetimli Öğrenme

Yarı denetimli öğrenme, denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki bölünmede yatar. Tahmin edebileceğiniz gibi, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veriler kullanılarak bir modelin oluşturulduğu bir durumu gerektirir.

Yarı denetimli öğrenme, veri toplamanın ve veri temizlemenin karmaşık doğası nedeniyle mevcuttur. Denetimli öğrenme, doğru sonuçlar elde etmede en iyisi olsa da, hem girdi hem de çıktı içeren verileri elde etmek, veri etiketleme biçiminde önemli çaba gerektirir.

Bu zorluğun üstesinden gelmek için mühendisler, mali ve işçilik maliyetlerinden tasarruf etme çabasıyla verilerin yalnızca bir kısmını yapılandırmaya ve geri kalanını yapılandırmadan bırakmaya karar verdiler. Ve böylece yarı denetimli öğrenme doğdu. Ancak, yarı denetimli öğrenmenin denetimliden daha denetimsiz olduğunu da not etmelisiniz.

4. Takviyeli Öğrenme

Takviyeli Öğrenme, modelleri eğitmek için kullanılan bir tekniktir. İnsanların deneme yanılma yoluyla becerileri nasıl öğrendiğinden ilham aldı.

Takviyeli öğrenme, eylemlerine göre ödüller veya cezalar alan bir AI aracısını içerir. Bu, temsilcinin hatalarından ders almasını ve gelecekteki eylemlerinde daha verimli olmasını sağlar (bu teknik genellikle oyun oluştururken kullanılır). Basit bir ifadeyle, takviyeli öğrenme, yapay zeka temsilcilerinin ortamlarına göre kararlar vermesini içerir. Bunu, bu ajanları daha önce deneyimi olmayan bir ortama yerleştirerek gerçekleştirir. Doğru karar verdiklerinde ödüllendirir, yanlış karar verdiklerinde ise cezalandırır.

İlgilenebilirsin:   En İyi 8 Yapay Zeka Pazarlama Aracı

Sürekli geri bildirimden sonra, AI aracısı doğru eylemleri yanlış olanlardan ayırt edebilir. Sonuç olarak, belirli bir ortamda nasıl hareket edeceğini bilen çalışan bir model elde edersiniz. Takviyeli Öğrenme genellikle oyun ajanlarını eğitmek için kullanılır.

5. Derin Öğrenme

Derin Öğrenme, ChatGPT dahil günümüzde popüler olan yenilikçi yapay zeka sistemlerinin çoğuna güç verir. Derin Öğrenmenin nasıl çalıştığını tam olarak anlamak için sinir ağlarını anlamak gerekir.

Sinir Ağları, insan beynindeki biyolojik nöronların işlevini ve yapısını taklit eden hesaplamalı modellerdir. Ağlar, bilginin işlenmesine ve iletilmesine yardımcı olan yapay nöronlar adı verilen birbirine bağlı çeşitli düğüm katmanlarından oluşur. Bu, biyolojik sinir ağlarında dendritler, somalar ve aksonlar tarafından yapılanlara benzer. Sinir Ağları, beynin yaptığı gibi geçmiş deneyimlerden öğrenmek için tasarlanmıştır. Derin Öğrenme, basitçe, daha fazla sinir ağı katmanından yararlanarak zor sorunları çözmek için sinir ağlarından yararlanıyor. Veriler bir derin öğrenme modeline girilip sinir ağının her bir katmanından geçtikçe, ağ girilen verileri daha iyi anlayabilir ve daha soyut (yaratıcı) yorumlar yapabilir.

Temel bir ifadeyle, Derin Öğrenme sinir ağlarının bir koleksiyonudur, yani bir problem ne kadar karmaşıksa, o kadar fazla sinir ağları söz konusudur.

6. Transfer Öğrenme

Makine Öğrenimi Modellerini sıfırdan eğitmek, hem finansal hem de işgücü açısından gerçekten yoğun. Bu nedenle transfer öğrenme (veya Öğrenme Aktarımı) tekniği geliştirilmiştir. Sıfırdan yeni modeller oluşturma zorluğunu aşmak için önceden eğitilmiş modelleri kullanabilirsiniz. Devam etmeden önce, önceden eğitilmiş modellerin, yüz tanıma gibi büyük görevler için zaten eğitilmiş modeller olduğunu bilmek önemlidir.

Transfer öğrenimi şu şekilde çalışır: Örneğin, küçük çocukları tanımaya yardımcı olan bir yüz tanıma Makine Öğrenimi modeli oluşturmak istediğinizi varsayalım. Yoğun bir yoldan geçmek istediklerinde trafik ışığı durur. Ancak bu ölçekte bir modeli eğitmek için veriye veya finansal kaynağa sahip değilsiniz. Bu nedenle, önceden eğitilmiş ve bir insan yüzünü tanımak üzere eğitilmiş bir modeli ithal etmeye karar verdiniz. Ardından, modeli küçük çocukların yüzlerini tanıyabilecek şekilde ayarlamak için Transfer Learning‘i kullanırsınız. Bu şekilde, iyi eğitilmiş bir modelin verimliliğinden ve doğruluğundan başlangıçta gerekenden daha az çabayla yararlanabilirsiniz.

Transfer Öğrenimi genellikle iki şekilde uygulanır: İnce Ayar ve Özellik Çıkarma.

7. Çevrimiçi öğrenme

Şu senaryoyu hayal edin: Hileli işlemleri tanımlayan bir makine öğrenimi modeli oluşturdunuz ve bu, bankalar tarafından işlemlerin geçerliliğini doğrulamak için kullanılıyor. Bir süre sonra modelin yeni dolandırıcılık teknikleriyle güncel ve doğru kalması için yeni verilerle yeniden eğitilmesi gerekir.

Modeli kaldırıp hileli işlemleri riske atmak yerine, yeni veri noktaları aldıkça modeli sık sık güncellemeye karar verirsiniz. Bu şekilde model sık sık güncellenir ve modeli biriktirmek veya kaldırmak için depolama için ödeme yapmanız gerekmez. Basit bir ifadeyle, çevrimiçi öğrenme, yeni veriler mevcut oldukça sürekli olarak bir modeli güncellemeyi içeren bir makine öğrenme tekniğidir. Verilerin dinamik ve sürekli değiştiği senaryolarda kullanışlıdır.

8. Toplu Öğrenme

Toplu Öğrenme, çevrimiçi öğrenmenin antitezidir. Orijinal dolandırıcılık senaryomuza geri dönersek, modeli sürekli olarak yeni veri kümeleriyle yeniden eğitmek yerine, modeli büyük gruplar halinde eğitirsiniz. Bu, verileri topladığınız ve ardından modeli bir kerede eğitmek için kullandığınız anlamına gelir. Toplu Öğrenme en iyi şekilde, verilerin tamamı mevcut olduğunda ve amaç modelin performansını optimize etmek olduğunda kullanılır.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Arasındaki İlişki

Önceki bölümlerde yapay zeka ve Makine öğrenimi arasındaki farkları ele aldık. Ancak bir kavram diğerinin alt kümesi olduğundan, ikisi arasındaki ilişkiyi ele almanın da aynı derecede önemli olduğunu düşünüyoruz.

Yapay Zeka (AI), esasen, insanlar tarafından gerçekleştirilebilecek eylemleri, faaliyetleri ve görevleri bilişsel olarak gerçekleştirme yeteneğine sahip sistemlerin incelenmesi, tasarlanması ve geliştirilmesidir. Bunu, bu eylemlerin, faaliyetlerin ve görevlerin nasıl gerçekleştirildiğine dair verileri içeren veri kümeleri üzerinde eğitilerek yapar.

Makine Öğrenimi, yapay zekanın bu veri kümelerini almaya dahil olan ve Lineer Regresyon gibi gelişmiş istatistiksel algoritmalar kullanarak bir model eğiten kısmıdır. Bu model AI Sisteminin verileri nasıl anladığının ve yapmak için eğitildiği eylemleri nasıl gerçekleştirdiğini gösterecektir.

İlgilenebilirsin:   Yapay Zeka Örnekleri

🔵 Bir yapay zeka sistemi oluşturmak, bir araba yapmaya benzer ve Makine Öğrenimi, onu çalıştıran motor gibidir. Bir arabanın güç üretmek ve onu ileri götürmek için bir motora ihtiyacı olduğu gibi, bir yapay zeka sisteminin de verileri işlemek ve doğru tahminler yapmak için Makine Öğrenimine ihtiyacı vardır. Örneğin, kanseri tahmin etmeye yardımcı olan bir AI sistemi oluşturmak için, Makine Öğrenimi algoritmaları büyük miktarda tıbbi veriyi analiz etmek, kalıpları belirlemek ve bir hastanın kanser olup olmadığına dair tahminler yapmak için kullanılır. Bu süreç, yakıtı (verileri) harekete dönüştüren ve araca (AI sistemi) ileri güç sağlayan arabanın motoru (Makine Öğrenim Modeli) gibidir. Sisteme daha fazla veri beslendikçe ve Makine Öğrenimi algoritmaları daha rafine hale geldikçe, AI kanser sınıflandırma sistemi daha doğru ve güvenilir hale gelir. Bu, motorun zamanla optimize edilmesi ve ince ayarının yapılmasıyla bir arabanın nasıl daha verimli ve güçlü hale geldiğine benzer.


Makine Öğrenimi Algoritmaları

Makine öğrenimi algoritmaları, bilgisayar sistemlerinin veriye dayalı deneyimlerle öğrenmesini sağlayan yöntemlerdir. İşte bazı temel makine öğrenimi algoritmaları:

  1. Doğrusal Regresyon: Bir bağımlı değişkenle bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tanımlamak için kullanılır. Veriler arasındaki doğrusal ilişkiyi tahmin etmek için kullanılır.
  2. Lojistik Regresyon: Sınıflandırma problemlerinde kullanılan bir algoritmadır. Verilen bir girişin belirli bir sınıfa ait olma olasılığını tahmin etmek için kullanılır.
  3. Karar Ağaçları: Verilerin sınıflandırılması veya regresyon problemlerinin çözülmesinde kullanılır. Verileri bir dizi kararlaştırma aşamasıyla sınıflandırır veya tahmin eder.
  4. Destek Vektör Makineleri (SVM): Sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılan güçlü bir algoritmadır. Verileri belirli bir hiper düzlemde sınıflandırır ve yeni örnekleri bu hiper düzlem üzerinde sınıflandırır.
  5. K-En Yakın Komşu (KNN): Sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılan basit bir algoritmadır. Bir veri noktasının etrafındaki en yakın k komşuyu kullanarak tahmin yapar.
  6. Kümeleme Algoritmaları: Veri noktalarını benzerliklerine göre gruplandırmak için kullanılan algoritmaları ifade eder. K-Means, Hierarchical Clustering ve DBSCAN gibi algoritmalar bu kategoriye girer.
  7. Yapay Sinir Ağları: Beyindeki sinir hücrelerinin çalışmasını taklit eden algoritmalardır. Öğrenme ve genelleme yetenekleriyle sınıflandırma, regresyon ve desen tanıma gibi görevleri gerçekleştirebilirler.

Makine Öğrenmesi Örnekleri

Makine öğrenimi birçok farklı alanda çeşitli uygulamaları olan bir teknolojidir. İşte makine öğrenimi kullanılarak gerçekleştirilen bazı örnekler:

  1. Spam Filtrasyonu: E-posta sağlayıcıları, spam e-postalarını otomatik olarak filtrelemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu algoritmalar, kullanıcının spam olarak işaretlediği e-postaları analiz eder ve benzer özelliklere sahip yeni e-postaları spam olarak tanımlar.
  2. Tavsiye Sistemleri: E-ticaret siteleri ve video akış platformları, kullanıcılara kişiselleştirilmiş önerilerde bulunmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu algoritmalar, kullanıcının geçmiş tercihlerini analiz eder ve benzer kullanıcıların tercihlerine dayanarak yeni ürün veya içerik önerileri sunar.
  3. Otomatik Sürüş: Otonom araçlar, çevrelerindeki nesneleri algılamak, trafik işaretlerini tanımak ve güvenli bir şekilde sürüş yapmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Derin öğrenme teknikleri, araçların karmaşık görsel verileri anlamalarına yardımcı olur.
  4. Hastalık Teşhisi: Tıp alanında makine öğrenimi, hastalıkları teşhis etmek ve tedavi planlarını optimize etmek için kullanılır. Algoritmalar, büyük miktarda hasta verisini analiz ederek belirli semptomlara veya test sonuçlarına dayalı olarak hastalık teşhisi yapabilir.
  5. Finansal Tahminler: Finansal piyasalardaki trendleri tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmaları kullanılır. Bu algoritmalar, geçmiş finansal verileri analiz eder ve gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmeye çalışır.
  6. Doğal Dil İşleme: Makine öğrenimi, doğal dil işleme alanında da kullanılır. Metin analizi, metin sınıflandırma, metin çevirisi ve konuşma tanıma gibi uygulamaları içerir. Bu algoritmalar, insan dilini anlamak ve doğal dildeki metinleri işlemek için eğitilir.

Bunlar sadece makine öğrenimi uygulamalarına ilişkin birkaç örnektir. Makine öğrenimi, sağlık, finans, iletişim, ulaşım ve daha birçok sektörde çeşitli uygulamalara sahiptir. Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte daha fazla yenilikçi uygulama ortaya çıkmakta ve gelişmektedir.

FTC: İçerikte bulunan bağlantılar aracılığıyla ürün/hizmet satın aldığınızda komisyon kazanabiliriz. Komisyonlar editoryal değerlendirmelerimizi etkilemez.