Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Arasındaki Farklar

Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme, günümüzde sıklıkla duyduğumuz popüler terimler haline gelmiştir. Bu yazımızda Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme arasındaki farkı inceledik.

A- A+

19.01.2020 tarihli yazı 17676 kez okunmuştur.

Öncelikle çok karıştırılan bu terimler hakkında kısa tanımlarla başlayalım. Yapay zeka, bir bilgisayarın insan davranışını bir şekilde taklit etmesi anlamına gelir. Makine öğrenimi yapay zekanın bir alt kümesidir, bilgisayarların verilerden bir şeyler bulmasını ve yapay zeka uygulamaları sunmasını sağlayan tekniklerden oluşur. Derin öğrenme, beyindeki nöron ağını taklit eden bir bilgisayar yazılımıdır. Bilgisayarların daha karmaşık sorunları çözmesini sağlayan makine öğreniminin alt kümesidir.

►İlginizi Çekebilir: Yeni Nesil Yapay Zeka Çipi Geliştirildi

Üç eşmerkezli yukarıdaki dairede de gördüğümüz gibi yapay zeka başlangıçta ortaya çıkan, ardından gelişen makine öğrenmesi ve derin öğrenmeyi kapsayan bir kavramdır.Bu terimlerin anlamlarını daha detaylı olarak ele alalım.

Yapay Zeka Nedir?

Yapay Zeka (AI), insanlar gibi düşünmek ve eylemlerini taklit etmek için programlanmış makinelerde insan zekasının simülasyonunu ifade eder. En önemli özelliklerinden biri, belirli bir hedefe ulaşmak için en iyi şansı olan eylemleri rasyonalize etme ve alma yeteneğidir. 1956'da bu terimi ortaya atan John McCarthy, onu "akıllı makineler üretme bilimi ve mühendisliği" olarak tanımlamıştır.

Yapay zeka araştırması, bilgisayar bilimi, psikoloji, felsefe, sinirbilim, bilişsel bilim, dilbilim, yöneylem araştırması, ekonomi, kontrol teorisi, olasılık, optimizasyon ve mantık gibi birçok alandan araçlar ve öngörüler kullanır. Yapay zeka araştırmalarının uç hedefi, öğrenebilen, sorunları çözebilen ve mantıklı düşünebilen bilgisayar programları ortaya çıkarmaktır.

Yapay zekanın amaçları öğrenme, akıl yürütme ve algılamayı içerir. Öğrenme sürecinde veri elde etme ve verilerin eyleme dönüştürülebilir hale getirilmesine ilişkin kurallar oluşturulur. Algoritma adı verilen kurallar, bilgisayar aygıtlarına belirli bir görevin nasıl tamamlanacağı konusunda adım adım yönlendirmeler sağlar. Akıl yürütme sürecinde istenen sonuca ulaşmak için doğru algoritmayı seçmeye odaklanır. Algılama süreci algoritmaların sürekli ince ayarını yapmak ve mümkün olan en doğru sonuçları vermelerini sağlamak için tasarlanmıştır.

►İlginizi Çekebilir: Yapay Zeka ile Malzemelerin Özellikleri Geliştirilebiliyor

Yapay zeka uygulamalarından bahsedecek olursak; yapay zekada alanında yaşanan gelişmelerle birlikte, yapay zeka kaynakları daha sürdürülebilir kullanırken çiftçilerin topraktan daha fazla yararlanmasına yardımcı olabilir. Kuruluşlar, çiftçilerin ürünlerini bitkilerini yabancı otlardan korumak için daha verimli yollar bulmasına yardımcı olmak için otomasyon ve robot teknolojisini kullanıyor. Bunun yanında birçok kuruluş ve tıbbi bakım merkezi yapay zekaya güveniyor.

Cambio Health Care adlı bir kuruluş, kalp krizi geçirme riski olan bir hasta olduğunda doktora uyarı verebilecek inme önleme için klinik bir karar destek sistemi geliştirdi. Uzay keşifleri büyük miktarda verinin analiz edilmesini gerektirir. Yapay Zeka bu ölçekte verileri ele almanın ve işlemenin en iyi yoludur. Titiz bir araştırmanın ardından, gökbilimciler, uzak sekiz gezegenli bir güneş sistemini tanımlamak için Kepler teleskopu tarafından uzun yıllar boyunca elde edilen verileri elde etmek için Yapay Zekayı kullandılar.

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenmesi, veri setini toplayarak ve bu veri setini temel alan istatistiksel bir modeli algoritmik olarak eğiterek, pratik bir problem çözme süreci olarak da tanımlanabilir. En genel anlamda ise makine öğrenimi makinelerin kendi başlarına nasıl öğreneceklerini öğretme bilimidir. Bize sağladığı en büyük faydalardan biri:Makinelerin, sıkılmadan yüksek doğrulukta yüksek frekanslı tekrarlayan işler yapabilmesidir.

Makine öğrenimi algoritmaları genellikle denetlenen veya denetlenmeyen olarak kategorize edilir. Denetimli algoritmalar, algoritma eğitimi sırasında tahminlerin doğruluğu hakkında geri bildirim sağlamanın yanı sıra, hem girdi hem de istenen çıktıyı sağlamak için makine öğrenme becerisine sahip bir veri bilimcisi veya veri analisti gerektirir. Veri bilimcileri, modelin tahminleri geliştirmek için hangi değişkenleri veya özellikleri analiz etmesi ve kullanması gerektiğini belirler. Eğitim tamamlandığında, algoritma öğrenilenleri yeni verilere uygular.

►İlginizi Çekebilir: Kanser Tedavisinde Makine Öğrenmesi Kullanılıyor

Denetimsiz algoritmaların istenen sonuç verileri ile eğitilmesine gerek yoktur. Bunun yerine, verileri gözden geçirmek ve sonuçlara varmak için derin öğrenme adı verilen yinelemeli bir yaklaşım kullanırlar. Sinir ağları olarak da adlandırılan denetimsiz öğrenme algoritmaları, görüntü tanıma, konuşmadan metne ve doğal dil oluşturma gibi denetimli öğrenme sistemlerinden daha karmaşık işleme görevleri için kullanılır.

Bu sinir ağları, milyonlarca eğitim verisi örneği aracılığıyla tarama yaparak ve birçok değişken arasındaki çoğu zaman küçük ilişkileri otomatik olarak belirleyerek çalışır. Eğitildikten sonra, algoritma yeni verileri yorumlamak için kendi ilişkilendirme bankasını kullanabilir. Bu algoritmalar, büyük miktarda eğitim verisi gerektirdiğinden, yalnızca büyük veri çağında uygulanabilir hale gelmiştir. Makine öğrenmesi, kendi kendini süren otomobiller, müşteri ilişkileri yönetimi sistemleri, mobil uygulamalar, akıllı ev aletleri gibi birçok alanda kullanılır.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, veri işlemede ve karar vermede kullanmak üzere kalıplar oluşturmak için geliştirilmiş insan beyninin çalışmalarını taklit eden yapay zeka işlevidir, sahip olacağımız çok büyük sinir ağları ve erişebiliceğimiz yüksek miktarda veriye ihtiyaç duyar. Derin öğrenme üzerine çalışmalar yapan Andrew Baidu’a göre derin öğrenmenin özü, büyük sinir ağlarını eğitmek için yeterince hızlı bilgisayarlara ve yeterli veriye sahip olmamızdır.

Makine öğrenimi daha basit kavramlar kullanırken derin öğrenme, insanların nasıl düşündüklerini ve öğrendiklerini taklit etmek için tasarlanmış yapay sinir ağları ile çalışır. sinir ağları , insan beyninin nöronlardan oluştuğu gibi, düğüm katmanlarından oluşur. Tek tek katmanlardaki düğümler bitişik katmanlara bağlanır. Ağın sahip olduğu katman sayısına göre daha derin olduğu söylenir. İnsan beynindeki tek bir nöron, diğer nöronlardan binlerce sinyal alır.

►İlginizi Çekebilir: Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Nedir?

Yapay bir sinir ağında, sinyaller düğümler arasında seyahat eder ve ilgili ağırlıkları atar. Daha ağır ağırlıklı bir düğüm, bir sonraki düğüm katmanı üzerinde daha fazla etki gösterecektir. Son katman, bir çıktı üretmek için ağırlıklı girdileri derler. Derin öğrenme sistemleri güçlü bir donanım gerektirir, çünkü büyük miktarda veri işlenir ve birkaç karmaşık matematiksel hesaplama içerir. Bununla birlikte, bu tür gelişmiş donanımlarla bile, derin öğrenme eğitimi hesaplamaları haftalar sürebilir.

Derin öğrenme sistemleri, doğru sonuçlar elde etmek için büyük miktarda veri gerektirir; buna göre, bilgi büyük veri setleri olarak beslenir. Verileri işlerken yapay sinir ağları, verileri oldukça karmaşık matematiksel hesaplamaları içeren bir dizi ikili doğru veya yanlış sorudan alınan cevaplarla sınıflandırabilir. Örneğin, bir yüz tanıma programı, yüzlerin kenarlarını ve çizgilerini, daha sonra yüzlerin daha önemli kısımlarını ve son olarak yüzlerin genel temsillerini tespit etmeyi ve tanımayı öğrenerek çalışır. Zamanla, program kendini eğitir ve doğru cevap olasılığı artar. Bu durumda, yüz tanıma programı yüzleri zamanla doğru bir şekilde tanımlayacaktır. Sanal asistanlar, çeviriciler, sürücüsüz dağıtım kamyonları, uçaklar ve otonom otomobiller, tıp ve eczacılık derin öğrenme uygulamalarının en fazla gerçekleştirildiği alanlardır.

Kaynak

►sciencedaily
►technopedia
►searchenterpriseai
►smiplilearn

Yazar: Esma Deveci