Makine Öğrenimi (Machine Learning) ve Yapay Zeka (Artificial Intelligence): Fark Nedir?

Makine Öğrenimi (Machine Learning) ve Yapay Zeka (Artificial Intelligence): Fark Nedir?

Teknolojik alanda sık sık ama farklı anlamlara sahip birkaç moda sözcük kullanılmaktadır. Yapay zeka (YZ - AI) ve makine öğrenimi (MÖ - ML) örneklerdir. Bağlantılı olsalar da aynı değiller. Yapay zeka ve makine öğrenimi arasındaki farkları, kullanımlarını ve geleceklerini inceleyeceğiz.

Yapay Zeka (YZ - AI) Nedir?

Yapay zeka (AI), öğrenebilen, problem çözebilen, karar verebilen ve geleneksel olarak insan zekası tarafından gerçekleştirilen diğer tüm işlevleri yapabilen makineler oluşturmaya odaklanan bir bilgisayar bilimi ve mühendisliği dalıdır.

En basit haliyle AI, bir makinenin bir şekilde bir insan gibi düşünme ve davranma yeteneğini ifade eder. İnsanların hemen göremeyebileceği kalıpları ve içgörüleri bulmak için yapay zeka sistemleri tarafından büyük miktarda verinin işlenmesi gerekir. Bu sistemler daha sonra edindikleri bilgileri kullanarak kararlar alabilir, sorunlara çözüm bulabilir veya faaliyetler gerçekleştirebilir.

1950'lerden beri yapay zeka (AI) hakkında tartışmalar var. Yine de, işlem gücü, büyük veri ve makine öğrenimi tekniklerindeki son gelişmeler yapay zeka için çıtayı yükseltti. Yapay zeka, sanal asistanlar, tavsiye sistemleri ve sürücüsüz araçlar da dahil olmak üzere çeşitli uygulamalara güç vererek halihazırda günlük hayatımızın gerekli bir bileşenidir. Ve gelecekte yapay zeka muhtemelen yaşamın daha birçok alanını bozacak.

Makine Öğrenimi (MÖ - ML) Nedir?

Yapay zekanın bir alt kümesi olan makine öğreniminin (ML) odak noktası, bilgisayarların deneyimlerden öğrenmesine ve açık programlama olmadan zaman içinde daha iyi hale gelmesine olanak tanıyan yöntemler ve modeller oluşturmaktır. Başka bir deyişle, bilgisayarlara veri sağlayarak ve onlardan öğrenmelerini sağlayarak belirli görevleri nasıl gerçekleştireceklerini öğretmek için kullanılan bir tekniktir.

Tahmine dayalı analitik, doğal dil işleme, görüntü ve ses tanıma ve diğer alanların tümü, makine öğrenimi (ML) algoritmalarının otomatik kalıp algılama ve öğrenme özelliklerinden yararlanabilir.

Makine öğrenimi üç kategoriye ayrılabilir: pekiştirmeli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve denetimli öğrenme. Denetimli öğrenmede, bilgisayar, her girdinin çıktılarıyla etiketlenmiş bir veri kümesi kullanılarak öğretilir. Bu etiketli verileri kullanarak girdi ve çıktı değişkenleri arasındaki korelasyonu öğrenerek, bilgisayar yeni girdiler için çıktıları tahmin edebilir.

Denetimsiz öğrenme, bilgisayarın etiketlenmemiş bir veri kümesi sunulduktan sonra kalıpları ve ilişkileri kendi kendine tanımasını gerektirir. Son olarak, takviyeli öğrenmede bilgisayar, çevresiyle etkileşime girerek ve belirli eylemler için ödüller veya cezalar şeklinde geri bildirim alarak yeni beceriler edinir.

Makinelerin verilerden öğrenmesi ve daha geniş makine öğrenimi konusuna dahil olan çeşitli yaklaşımları ve algoritmaları kullanarak tahminler veya seçimler yapması mümkündür. Benzer şekilde, derin öğrenme, yapay sinir ağlarını kalıpları tanımaları ve tahminler yapmaları için eğitmek amacıyla büyük hacimli verilere maruz bırakmayı gerektiren bir makine öğrenimi dalıdır. Bu nedenle, derin öğrenme, verilerdeki karmaşık kalıpları ve ilişkileri anlamak için çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanan, oldukça uzmanlaşmış ve sofistike bir makine öğrenimi türüdür.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Arasındaki Temel Farklılıklar

Yapay zeka ve makine öğrenimi birbiriyle yakından bağlantılı olsa da onları birbirinden ayıran birkaç önemli özellik vardır. AI ve ML arasındaki temel ayrımlardan bazıları şunlardır:

Kapsam: AI alanı çok geniştir ve makine öğrenimi de dahil olmak üzere çeşitli teknikleri içerir. Aksine, makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesine ve tahminler veya seçimler yapmasına yardımcı olmak için istatistiksel modeller ve algoritmalar kullanmaya odaklanan bir yapay zeka dalıdır.

Yaklaşım: İnsan bilişini ve karar verme süreçlerini taklit eden algoritmalar tasarlamak, yaygın bir yapay zeka stratejisidir. Makine öğreniminin asıl amacı, aksine, tahminler veya seçimler yapmak için kullanılabilecek bağlantıları ve kalıpları bulmak için veriler üzerinde algoritmalar eğitmektir.

Veri Gereksinimleri: Önceden programlanmış kurallar ve buluşsal yöntemler kullanılarak, çok az veri kümesiyle veya hiç veri olmadan çalışacak şekilde yapay zeka algoritmaları oluşturulabilir. Buna karşılık, kalıpları ve bağlantıları bulmak için makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için büyük veri kümeleri kullanılmalıdır.

Esneklik: AI algoritmaları çeşitli görevlerin üstesinden gelmek için tasarlanabilirken, genellikle belirli amaçlar için özel olarak tasarlanırlar. Öte yandan, makine öğrenimi algoritmaları genellikle daha uyarlanabilirdir ve çok çeşitli sorunları ve zorlukları çözmek için kullanılabilir.
İnsan Katılımı: AI sıklıkla insan yeteneklerini veya karar vermeyi tamamlayabilen veya değiştirebilen algoritmalar oluşturmayı gerektirir. Öte yandan, makine öğrenimi genellikle tekrar eden süreçleri otomatikleştirmek veya insanın karar vermesini desteklemek için uygulanır.

İnsan bilişini ve karar verme süreçlerini simüle etmeye odaklanan yapay zeka, makine öğrenimi de dahil olmak üzere çeşitli yaklaşımları kapsayan daha geniş bir alandır. Makine öğreniminin amacı, aksine, bilgisayarların verilerden öğrenmesine ve tahminler veya kararlar almasına izin vermektir.

AI ve ML uygulamaları

AI ve ML, aşağıdakiler gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanılır:

Doğal Dil İşleme (NLP): Kullanım alanları arasında sohbet botları, duygu analizi, konuşma tanıma ve dil çevirisi yer alır.
Dolandırıcılık tespiti, risk yönetimi ve portföy optimizasyonu finans sektöründeki uygulamalardır.

Önerilerde bulunma sistemleri: Örnekler, ürünler için olduğu kadar kitaplar ve filmler için önerilerde bulunmayı içerir.

Yüz tanıma, nesne algılama ve sahne tanıma, AI görüntü ve video tanıma teknolojisinin kullanımlarından yalnızca birkaçıdır.

Kendi kendini süren otomobiller ve dronlar, kullanımda olan otonom araçlara iki örnektir.

Teşhis ve tedavi için planlama yapmak, yeni ilaçlar bulmak ve hasta takibi yapmak sağlık sektöründeki uygulamalardır.

AI ve ML'nin çeşitli alanlarda dönüştürücü değişiklikler getirme potansiyeli, uygulamaları daha çeşitli ve sofistike hale geldikçe giderek daha belirgin hale geliyor. Bu teknolojiler, şirketlerin ve kuruluşların operasyonlarını düzene koymalarına, maliyetleri düşürmelerine ve daha iyi kararlar almalarına olanak tanıyarak endüstrilerin geleceği üzerinde derin bir etkiye sahip olacak şekilde konumlandırılmıştır.

AI ve Makine Öğreniminin Faydaları ve Dezavantajları

Günümüzün en büyüleyici ve gelecek vaat eden teknolojilerinden ikisi yapay zeka ve makine öğrenmesidir.

Birbirimizle olan ilişkilerimiz, etrafımızdaki insanlar ve çevre ile çalışma ve öğrenme şeklimiz dahil olmak üzere hayatımızın çeşitli yönlerini değiştirme gücüne sahiptirler. AI ve ML'nin birçok avantajı olmasına rağmen, dikkate alınması gereken önemli etik sorunlar da vardır.

Örneğin, AI'nın istihdamı ve ekonomiyi nasıl etkileyebileceği konusunda endişeler var. Yeni teknolojilerin insanların özerkliğine ve mahremiyetine saygı duyacak şekilde oluşturulmasını ve uygulanmasını sağlamak da önemlidir.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Büyük Etkisi Var

Hayatımızın birçok yönünü değiştiren iki teknoloji, yapay zeka ve makine öğrenimi, ayrı ama birbiriyle ilişkili. Makine öğrenimi, yapay zeka alanında kullanılan belirli bir teknoloji olsa da, yapay zeka diğer birçok teknolojiyi içeren çok daha büyük bir alandır.

Hem AI hem de ML, önümüzdeki yıllarda çok sayıda endüstriyi değiştirmeye hazırlanıyor. Sağlık, bankacılık ve ulaşım gibi alanlarda geniş bir uygulama yelpazesine sahiptirler. Ayrıca, herhangi bir yeni teknolojide olduğu gibi, ele alınması gereken önemli toplumsal ve etik zorlukları da beraberinde getirir.

Kaynak: MUO