Makine Öğrenimi karşı Yapay Zeka: Ana Farklar

Makine öğrenimi ve yapay zeka terimlerini yanlış bağlamda duymak oldukça yaygın. Bu, kolayca yapılan bir hatadır, çünkü bunlar birbirine yakın ancak ayrı kavramlardır. Bununla birlikte, makine öğreniminin, yani ML’nin, yapay zekanın, yani AI’nin bir alt kümesi olduğu önemli bir noktadır.

Bu iki kavramı daha iyi anlamak için, her birini önce tanımlayalım:

• Yapay Zeka (AI): AI, insan düşüncesini taklit etmek ve bilgi işlemek için tasarlanan herhangi bir yazılım veya işlemdir. AI, bilgisayar görme, doğal dil işleme (NLP), otonom araçlar, robotik ve nihayetinde makine öğrenimi gibi teknolojileri ve alanları içerir. AI, cihazların öğrenmesini ve bilgiyi tanımlamasını sağlar, böylece sorunları çözebilir ve içgörüler elde edebilir. 
• Makine Öğrenimi (ML): Makine öğrenimi, AI’nin bir alt kümesidir ve cihazlara insan müdahalesi olmadan bir veri kümesine verilen bilgiyi öğretme tekniğini içerir. Makine öğrenimi algoritmaları, zaman içinde veri üzerinden öğrenerek, genel makine öğrenimi modelinin doğruluğunu ve verimliliğini artırabilir. Başka bir şekilde bakıldığında, makine öğrenimi, AI’nin AI işlevlerini gerçekleştirirken geçirdiği bir süreçtir. 

Yapay Zekanın Ana Yönleri

Yapay zeka tanımlarının yıllar içinde ortaya çıktığı birçok neden vardır, bu da bazen karmaşık veya karıştırıcı görünmesine neden olur. Ancak en basit haliyle, AI, etkili problem çözme için bilgisayar bilimi ve güçlü veri kümelerini birleştiren bir alandır.

Bugünün yapay zeka alanı, makine öğrenimi ve derin öğrenimi gibi alt alanları içerir, bunlar AI algoritmalarının girdi verilerine dayalı tahminler veya sınıflandırmalar yapmasını sağlar.

AI bazen zayıf AI veya güçlü AI olarak sınıflandırılır. Zayıf AI, aynı zamanda Dar AI veya Yapay Dar Zeka (ANI) olarak da adlandırılır, belirli görevleri gerçekleştirmek için eğitilmiş AI’dir. Bu, günlük hayatımızda en belirgin AI biçimidir, Apple’ın Siri’si ve otonom araçlar gibi uygulamaları mümkün kılar.

Güçlü AI, Yapay Genel Zeka (AGI) ve Yapay Süper Zeka (ASI)’yi içerir. AGI şu anda yalnızca teorik olup, bir makinenin insan zekasına eşit olmasını ifade eder. AGI, kendi kendine farkında olacak ve karmaşık sorunları çözebilecek, öğrenebilecek ve gelecekte planlayabilecektir. ASI, insan zekası ve yeteneklerini aşacaktır.

AI’yi anlamak için bir başka yol, çeşitli uygulamalarına bakmaktır:

• Konuşma Tanıma: AI, birçok konuşma tanıma teknolojisinde anahtardır. Bilgisayar konuşma tanıma veya konuşma metne olarak da adlandırılan bu teknoloji, NLP’yi insan konuşmasını yazılı forma çevirmek için kullanır. 
• Bilgisayar Görme: AI, bilgisayarların dijital görüntülerden, videolardan ve diğer görsel girdilerden bilgi çıkarmasını sağlar. Bilgisayar görme, fotoğrafçılık, sağlık görüntüleme, otonom araçlar ve daha fazlası için kullanılır. 
• Müşteri Hizmetleri: AI, müşteri hizmetleri endüstrisinde chatbot’ları güçlendirir, işletmelerle müşterileri arasındaki ilişkiyi değiştirir. 
• Dolandırıcılık Tespiti: Finansal kurumlar, şüpheli işlemleri tespit etmek için AI kullanır. 

Makine Öğreniminin Ana Yönleri

Makine öğrenimi algoritmaları, tahminlerde bulunmak için yapılandırılmış verilere güvenir. Yapılandırılmış veri, etiketlenmiş, organize edilmiş ve belirli özelliklerle tanımlanmış veridir. Makine öğrenimi genellikle bu verilerin önceden işlenmesini ve organize edilmesini gerektirir, aksi takdirde derin öğrenme algoritmaları tarafından ele geçirilir, bu da AI’nin bir alt kümesidir.

Makine öğreniminin daha geniş kavramına baktığımızda, bunun özellikle büyük miktarda verinin mevcut olduğu işletmeler için son derece değerli bir araç olduğu nhanhça anlaşılır. Makine öğrenimi modelleri, verileri işler ve karar vermeyi iyileştiren kalıpları tanımlar, bu modeller kendiliğinden güncellenir ve her defasında analitik doğruluğunu artırır.

Makine öğrenimi, her biri farklı çalışan birkaç tekniği içerir:

• Gözetimli Öğrenme: Etiketlenmiş veri, algoritmaları denetler ve veri sınıflandırması ve sonuç tahmini için eğitir. 
• Gözetimsiz Öğrenme: Etiketsiz veri kullanan bir makine öğrenimi tekniği. Gözetimsiz öğrenme modelleri, insan müdahalesi olmadan veri analiz edebilir ve kalıpları keşfedebilir. 
• Pekiştirme Öğrenme: Bu teknik, modelleri bir dizi kararı öğretir ve ödül/ceza sistemine dayanır. 

AI/ML Beceri Setlerindeki Fark

Şimdi yapay zeka ve makine öğrenimi kavramlarını ayırdığımıza göre, her birinin farklı bir beceri seti gerektirdiğini anlamış olmalısınız. AI veya ML ile ilgilenen bireyler için her birinin ne gerektirdiğini tanımak önemlidir.

AI ile ilgili olarak, beceri seti daha çok teorik olmaktan ziyade teknik olmaya eğilimlidir, जबकi makine öğrenimi yüksek teknik uzmanlık gerektirir. Bununla birlikte, ikisi arasında bazı örtüşmeler vardır.

Önce AI için gereken en önemli becerilere bakalım:

• Veri Bilimi: Veriden içgörüler elde etmeye odaklanan disiplinler arası bir alan olan veri bilimi becerileri, AI için çok önemlidir. Bunlar, programlamadan matematiğe kadar her şeyi içerebilir ve veri bilimcilerinin istatistiksel modelleme ve veri görselleştirme gibi teknikleri kullanmasına yardımcı olur. 
• Robotik: AI, robotlara çevrelerini algılamalarına ve gezinmelerine yardımcı olan bilgisayar görme sağlar. 
• Etik: AI ile ilgilenen herkes, bu teknolojinin etik etkileri hakkında bilgili olmalıdır. Etik, AI sistemlerinin dağıtımı ile ilgili ana endişelerden biridir. 
• Alan Bilgisi: Alan bilgisi sahibi olmak, endüstrinin daha iyi anlaşılmasını sağlar. Ayrıca, belirli zorlukları ve riskleri ele almak için yenilikçi teknolojiler geliştirmenize yardımcı olur, böylece işinizi daha iyi desteklersiniz. 
• Makine Öğrenimi: AI’yi真正 anlamak ve uygulamak için, makine öğreniminin temel yönlerini bilmelisiniz. Makine öğrenimi geliştirme tekniklerinin her birini bilmek zorunda olmasanız da, temel yönlerini bilmelisiniz. 

Makine öğrenimine baktığımızda, beceriler çok daha teknik hale gelir. Bununla birlikte, AI veya ML ile ilgilenen herkesin mümkün olduğunca çok şey bilmekte fayda vardır:

• Programlama: Her makine öğrenimi profesyonelinin Java, R, Python, C++ ve Javascript gibi programlama dillerinde uzman olması gerekir. 
• Matematik: ML profesyonelleri, algoritmalar ve uygulamalı matematik ile yoğun olarak çalışırlar, bu nedenle güçlü analitik ve problem çözme becerilerine sahip olmalı ve matematik bilgisi ile eşleştirilmelidir. 
• Sinir Ağı Mimarisi: Sinir ağları, derin öğrenmenin temelidir ve makine öğreniminin bir alt kümesidir. ML uzmanları, bu sinir ağlarını ve sektörler genelinde nasıl uygulanabileceğini derinlemesine anlar. 
• Büyük Veri:Makine öğreniminin önemli bir parçası, büyük veri olarak da adlandırılan büyük veri kümelerinin analizidir. Büyük veri, büyük miktarda verinin verimli bir şekilde çıkarılması, yönetimi ve analizi anlamına gelir. 
• Dağıtılmış Hesaplama: Bilgisayar biliminin bir dalı olan dağıtılmış hesaplama, makine öğreniminin başka bir önemli parçasıdır. Ağ üzerindeki çeşitli bilgisayarlardaki bileşenlere sahip dağıtılmış sistemlere atıfta bulunur, bu sistemler eylemlerini koordine etmek için iletişimleri değiştirir.

Bu, AI ve ML’de edinilmesi gereken bazı becerilerden sadece birkaçıdır. Bununla birlikte, herhangi bir işletme lideri, AI projeleri hakkında daha iyi bir anlayışa sahip olmak için bu becerileri öğrenmekten büyük ölçüde yararlanacaktır. Ve herhangi bir AI projesinin başarısının anahtarlarından biri, neler olduğu konusunda bilgili bir lider ekibidir.

AI veya ML becerilerini edinme yollarını öğrenmek içinveri bilimi ve makine öğrenimi sertifikalarımızın listesine bakın.