Makine Öğrenimi vs Yapay Zeka: Ana Farklar

Makine öğrenimi ve yapay zeka terimlerini yanlış bağlamda duymak çok yaygın bir durum. Bu, kolayca yapılan bir hatadır, çünkü bunlar birbirleriyle ilgili ancak ayrı iki kavramdır. Bununla birlikte, makine öğreniminin, veya ML’nin, yapay zekanın, veya AI’nin, bir alt kümesi olduğu重要not etmek önemlidir.

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

• Yapay Zeka (AI): AI, insan düşüncesini taklit etmek ve bilgi işlemek için tasarlanmış herhangi bir yazılım veya işlemdir. AI, bilgisayar görüşü, doğal dil işleme (NLP), otonom araçlar, robotik ve nihayetinde makine öğrenimi gibi bir dizi teknoloji ve alanı içerir. AI, cihazların öğrenmesine ve bilgiyi tanımlamasına olanak tanır, böylece sorunları çözer ve içgörüler elde eder. 
• Makine Öğrenimi (ML): Makine öğrenimi, AI’nin bir alt kümesidir ve cihazlara insan müdahalesi olmadan bir veri kümesine verilen bilgiyi öğretme tekniğidir. Makine öğrenimi algoritmaları, zaman içinde veri öğrenir ve makine öğrenimi modelinin genel doğruluğunu ve verimliliğini geliştirir. Bunu başka bir şekilde görmek de mümkündür, makine öğrenimi AI’nin AI işlevlerini gerçekleştirdiğinde geçirdiği süreçtir. 

Yapay Zekanın Ana Yönleri

Yapay zekanın birçok tanımı ortaya çıkmıştır, bu da neden biraz karmaşık veya karıştırıcı görünebileceğinin nedenlerinden biridir. 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 öğrenme gibi alt alanları içerir, bunlar AI algoritmalarının girdi verilerine dayanarak tahminler veya sınıflandırmalar yapar.

AI bazen zayıf AI veya güçlü AI gibi farklı türlere bölünür. Zayıf AI, ayrıca Dar AI veya Yapay Dar Zeka (ANI) olarak da adlandırılır, belirli görevleri gerçekleştirmek için eğitilmiş AI’dir. Bu, günlük hayatımızda en belirgin AI şekli olup, 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 sadece teorik olup, bir makinenin insan zekasına eşit zeka anlamına gelir. AGI, kendi kendine farkında olacak ve karmaşık sorunları çözebilecek, öğrenebilecek ve gelecekte planlayabilecektir. Daha da ileri giderek, ASI insan zekası ve yeteneğini aşacaktır.

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

• Konuşma Tanıma: AI, birçok konuşma tanıma teknolojisinde kilit rol oynar. Bilgisayar konuşma tanıma veya konuşma metne olarak da adlandırılan bu teknoloji, NLP’ye dayanarak insan konuşmasını yazılı forma çevirir. 
• Bilgisayar Görüşü: AI, bilgisayarların dijital görüntülerden, videolardan ve diğer görsel girdilerden bilgi çıkarmasını sağlar. Bilgisayar görüşü, fotoğraf etiketleme, sağlık görüntüleme, otonom araçlar ve çok daha fazlası için kullanılır. 
• Müşteri Hizmeti: AI, müşteri hizmetleri endüstrisi boyunca chatbot’ları güçlendirir, işletmeler ile 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 veri kullanır. 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 başka alt alanıdır.

Makine öğreniminin daha geniş kavramına baktığımızda, bu, özellikle büyük miktarda verinin organizasyonlara mevcut olduğu için, tüm boyutlardaki işletmeler için son derece değerli bir araç olduğu nhanhça anlaşılır. Makine öğrenimi modelleri, verileri işler ve iş kararlarını her düzeyde iyileştiren kalıpları tanımlar ve bu modeller kendiliğinden güncellenir ve her defasında analitik doğruluğunu geliştirir.

Makine öğrenimi, her biri farklı çalışan birkaç tekniğe sahiptir:

• Denetimli Öğrenme: Etiketlenmiş veri, algoritmaları veri sınıflandırması ve sonuçları öngörme için eğiten “gözetmen”dir. 
• Denetimsiz Öğrenme: Etiketsiz veri kullanan bir makine öğrenimi tekniğidir. Denetimsiz öğrenme modelleri, insan müdahalesi olmadan veri analiz edebilir ve kalıplar keşfedebilir. 
• Peşin Öğrenme: Bu teknik, modelleri bir dizi karar verme için eğitir 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 muhtemelen tahmin etmişsinizdir. AI veya ML ile ilgilenen bireyler için, her biri için neyin gerekli olduğunu tanımak önemlidir.

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

Önce AI için gereken en önemli becerilere bakalım:

• Veri Bilimi: Bilgi elde etmek için verilerin kullanılmasıyla ilgili 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 kullanmalarına yardımcı olur. 
• Robotik: AI, robotlara bilgisayar görüşü sağlar, böylece çevrelerini algılayabilir ve gezinebilirler. 
• Etik: AI ile ilgilenen herkes, bu teknolojinin etik etkileri konusunda iyi bir şekilde bilgilendirilmelidir. Etik, AI sistemlerinin dağıtılmasıyla 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 mümkün olan en iyi şekilde uygulamak için, makine öğreniminin temel yönlerini bilmelisiniz. Makine öğrenimi geliştirme’nin her teknik yönünü bilmek zorunda olmasanız da, onun temel prensiplerini bilmelisiniz. 

Makine öğrenimine baktığımızda, beceriler çok daha teknik hale gelir. Bununla birlikte, AI veya ML ile ilgilenen herkesin mümkün olduğunca çok bu becerileri bilmemesi yararlı olacaktır:

• 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 çalışır, bu nedenle güçlü analitik ve problem çözme becerilerine sahip olmaları ve matematik bilgisine sahip olmaları gerekir. 
• Sinir Ağı Mimarisi: Sinir ağları, derin öğrenmenin temelidir, bu da makine öğreniminin bir alt kümesidir. ML uzmanları, bu sinir ağlarını ve sektörler arası nasıl uygulanabileceğini derinlemesine anlar. 
• Büyük Veri: Makine öğreniminin önemli bir parçası büyük veridir, bu modeller büyük veri kümelerini analiz eder ve kalıpları tanımlar ve öngörülerde bulunur. Büyük veri, büyük miktarda verinin verimli bir şekilde çıkarılması, yönetimi ve analizini ifade eder. 
• Dağıtılmış Hesaplama: Bilgisayar biliminin bir dalı olan dağıtılmış hesaplama, makine öğreniminin bir başka önemli parçasıdır. Ağın çeşitli bilgisayarlarına yerleştirilmiş bileşenlere sahip sistemlere atıfta bulunur, bunlar eylemlerini iletişimleri değiş tokuş ederek koordine eder.

Bu, AI ve ML becerilerinin bazılarıdır ve bu alanlarda yer almak isteyen herkes tarafından edinilmesi gerekir. Bununla birlikte, herhangi bir işletme lideri, AI projelerini daha iyi anlamalarına yardımcı olacağı için bu becerileri öğrenmekten büyük yararlanacaktır. Ve herhangi bir AI projesinin başarısının anahtarlarından biri, neler olduğu konusunda bilgili bir lider ekibidir.

AI veya ML becerilerini nasıl edinebileceğinizi öğrenmek istiyorsanız, en iyi veri bilimi ve makine öğrenimi sertifikalarımızın listesine bakın.