Bugünlerde teknoloji dünyasında o kadar çok moda sözcük var ki, en son trendleri takip etmek zor olabiliyor. Yapay zeka (AI) haberlere o kadar hakim ki, AI Collins Dictionary tarafından 2023’ün en dikkat çekici kelimesi seçildi. Bununla birlikte, ‘makine öğrenimi’ gibi özel terimler genellikle YZ yerine kullanılmaktadır.
Amerikalı bilgisayar bilimcisi Arthur Samuel tarafından 1959 yılında ortaya atılan ‘makine öğrenimi’ terimi, “bilgisayarın açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği” olarak tanımlanıyor.
Peki, YZ ile makine öğrenimi arasındaki fark nedir?
İlk olarak, makine öğrenimi (ML) yapay zekanın (AI) bir alt kümesidir. Özellikle büyük veri tartışılırken sıklıkla birbirlerinin yerine kullanılsalar da, bu popüler teknolojilerin kapsamları, uygulamaları ve ötesindeki farklılıklar da dahil olmak üzere çeşitli ayrımları vardır.
Yapay zeka nedir?
Çoğu insan artık bu kavramın farkında. Yine de yapay zeka aslında bir sisteme entegre edilmiş, onun düşünmesine, öğrenmesine ve karmaşık sorunları çözmesine olanak tanıyan teknolojiler topluluğunu ifade eder. İnsanlara benzer bilişsel yetenekleri kopyalama kapasitesine sahiptir, bu da sözlü veya yazılı dili görmesini, anlamasını ve tepki vermesini, verileri analiz etmesini, öneriler sunmasını ve daha fazlasını sağlar.
Makine öğrenimi nedir?
Makine öğrenimi, bir makine veya sistemin deneyimlerden otomatik olarak öğrenmesini ve gelişmesini sağlayan yapay zekanın sadece bir alanıdır. Açık programlamaya dayanmak yerine, geniş veri kümelerini elemek, verilerden öğrenmeyi çıkarmak ve daha sonra iyi bilgilendirilmiş kararlar almak için bunu kullanmak için algoritmalar kullanır. Öğrenme kısmı, eğitim ve daha fazla veriye maruz kalma yoluyla zaman içinde 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 öğrenmesini sağlayan YZ’nin bir yönüdür. Buna karşılık YZ, makinelerin veya sistemlerin insanlar gibi anlamasına, akıl yürütmesine, hareket etmesine veya uyum sağlamasına izin veren kapsayıcı ilkeyi temsil eder.
Bu nedenle, YZ’yi çeşitli deniz yaşamı biçimlerini kapsayan tüm okyanus olarak düşünün. Makine öğrenimi bu okyanustaki belirli bir balık türü gibidir. Tıpkı bu türün okyanusun daha geniş ortamında yaşaması gibi, makine öğrenimi de YZ alanında var olmakta ve birçok unsur veya yönden sadece birini temsil etmektedir. Ancak yine de tüm ekosistemin önemli ve dinamik bir parçasıdır.
Makine öğrenimi ve yapay zeka arasındaki farklar nelerdir?
Makine öğrenimi insan zekasını taklit edemez, zaten amacı da bu değildir. Bunun yerine, kalıpları tanımlayarak yeni verilerden bağımsız olarak öğrenebilen ve bunlara uyum sağlayabilen sistemler oluşturmaya odaklanır. Öte yandan YZ’nin amacı, basitten son derece karmaşık olanlara kadar çok çeşitli görevleri yerine getirmek için insan zekasını simüle ederek akıllı ve bağımsız bir şekilde çalışabilen makineler yaratmaktır.
Örneğin, e-posta aldığınızda, e-posta hizmetiniz istenmeyen postaları filtrelemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Makine öğrenimi sistemi geniş e-posta veri kümeleri üzerinde eğitilmiştir ve metindeki kalıpları, gönderen bilgilerini ve diğer özellikleri tanıyarak spam ve spam olmayanları ayırt etmeyi öğrenir. Zaman içinde, yeni spam türlerine ve kişisel tercihlerinize (hangi e-postaları spam olarak işaretleyip işaretlemediğiniz gibi) 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 bağlamını anlar, onları kategorilere ayırır ve analiz ettiği içeriğe göre kısa yanıtlar önerir. Genellikle insan zekası gerektiren yüksek düzeyde bir anlayış ve yanıt üretimini taklit eder.
4 tür makine öğrenimi nedir?
Makine öğreniminin üç ana türü ve denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli öğrenme dahil olmak üzere bazı özel biçimleri vardır.
Denetimli öğrenmede, makine bir operatör tarafından öğretilir. Kullanıcı, makine öğrenimi algoritmasına, doğru çıktılarıyla eşleştirilmiş belirli girdileri içeren tanınmış bir veri kümesi sağlar ve algoritma, verilen girdilerden bu çıktıların nasıl üretileceğini bulmak zorundadır. Kullanıcı doğru çözümlerin farkında olsa da, algoritmanın bunlardan öğrenirken ve tahminlerde bulunurken kalıpları tanımlaması gerekir. Tahminlerde hata varsa, kullanıcı bunları düzeltmek zorundadır ve bu döngü algoritma önemli bir doğruluk veya performans derecesine ulaşana kadar tekrar eder.
Yarı denetimli öğrenme, denetimli ve denetimsiz öğrenme arasında yer alır. Etiketli veriler, algoritmanın verileri anlamasını sağlayan anlamlı etiketlerle etiketlenmiş bilgilerden oluşurken, etiketsiz veriler bu bilgilendirici etiketleri içermez. Bu karışım kullanılarak, makine öğrenimi algoritmaları etiketsiz 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. Verileri kümeler halinde kategorize etmek veya boyutlar boyunca yaymak için verilerin altında yatan yapıyı öğrenmeye çalışır.
Son olarak, pekiştirmeli öğrenme, bir makine öğrenimi algoritmasına bir dizi eylem, parametre ve hedefin verildiği yapılandırılmış öğrenme yaklaşımlarına bakar. Algoritma daha sonra farklı stratejileri deneyerek ve en etkili yaklaşımı belirlemek için her sonucu değerlendirerek çeşitli senaryolar arasında gezinmek zorundadır. Algoritma, mümkün olan en iyi sonucu elde etmek için stratejisini geliştirmek ve eylemlerini verilen duruma göre ayarlamak üzere önceki deneyimlerinden yararlanarak bir deneme-yanılma yaklaşımı kullanır.
Yapay zeka ve makine öğrenimi gerçek dünyada nasıl uygulanır?
Finansal bağlamlarda, yapay zeka ve makine öğrenimi, dolandırıcılık faaliyetlerinin belirlenmesi, risklerin tahmin edilmesi ve gelişmiş proaktif finansal rehberlik sunulması gibi görevler için temel araçlar olarak hizmet vermektedir. Görünüşe göre, yapay zeka odaklı platformlar artık bir bireyin finansal davranışına ve ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş eğitim içeriği sunabiliyor. Bu platformlar, küçük boyutlu, ilgili bilgiler sunarak, kullanıcıların bilinçli finansal kararlar almaları için iyi donanımlı olmalarını sağlıyor ve zaman içinde daha iyi kredi puanlarına yol açıyor. Nvidia AI, X’te jeneratif yapay zekanın müfredata dahil edildiğini duyurdu.
Kaynak://readwrite.com/artificial-intelligence-vs-machine-learning-whats-the-difference/
