Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka: Temel Farklılıklar

"Makine öğrenimi" ve "yapay zeka" terimlerinin yanlış bağlamda ortalıkta dolaştığını duymak çok yaygındır. Birbiriyle yakından ilişkili iki ayrı ancak benzer kavram olduğundan, bu yapılması kolay bir hatadır. Bununla birlikte, makine öğreniminin veya ML'nin yapay zekanın veya yapay zekanın bir alt kümesi olduğunu belirtmek önemlidir. 

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

• Yapay Zeka (AI): Yapay zeka, insan düşüncesini ve süreç bilgisini taklit etmek için tasarlanmış herhangi bir yazılım veya süreçtir. Yapay zeka, bilgisayar görüşü, doğal dil işleme (NLP), otonom araçlar, robot bilimi ve son olarak makine öğrenimi gibi çok çeşitli teknolojileri ve alanları içerir. Yapay zeka, cihazların sorunları çözmek ve içgörü elde etmek için bilgileri öğrenmesine ve tanımlamasına olanak tanır. 
• Makine Öğrenimi (ML): Makine öğrenimi, AI'nın bir alt kümesidir ve bir veri kümesine verilen bilgileri insan müdahalesi olmadan öğrenmek için cihazlara öğretmeyi içeren bir tekniktir. Makine öğrenimi algoritmaları, zaman içinde verilerden öğrenerek genel makine öğrenimi modelinin doğruluğunu ve verimliliğini artırabilir. Buna bakmanın başka bir yolu da, makine öğreniminin, yapay zekanın yapay zeka işlevlerini yerine getirirken geçirdiği süreçtir. 

Yapay Zekanın Temel Yönleri

Yapay zekanın birçok tanımı yıllar içinde ortaya çıktı, bu da biraz karmaşık veya kafa karıştırıcı görünmesinin nedenlerinden biri. Ancak en basit haliyle yapay zeka, etkili problem çözmeyi başarmak için bilgisayar bilimi ile sağlam veri kümelerini birleştiren bir alandır. 

Günümüzün yapay zeka alanı, girdi verilerine dayalı olarak tahminler veya sınıflandırmalar yapan yapay zeka algoritmalarını içeren makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi alt alanları içermektedir. 

AI bazen zayıf AI veya güçlü AI gibi farklı türlere ayrılır. Dar Yapay Zeka veya Yapay Dar Zeka (ANI) olarak da adlandırılan Zayıf Yapay Zeka, belirli görevleri yerine getirmek için eğitilmiş yapay zekadır. Apple'ın Siri'si ve otonom araçları gibi uygulamaları mümkün kılan, günlük hayatımızda AI'nın en belirgin şeklidir. 

Güçlü AI, Yapay Genel Zeka (AGI) ve Yapay Süper Zekadan (ASI) oluşur. AGI bu noktada sadece teoriktir ve insanlarla eşit zekaya sahip bir makineyi ifade eder. AGI, kendinin farkında olacak ve son derece karmaşık sorunları çözebilecek, öğrenebilecek ve gelecek için plan yapabilecektir. İşleri daha da ileriye götüren ASI, insan zekasını ve yeteneğini aşacaktır. 

AI'yı anlamanın yollarından biri, aşağıdakileri içeren çeşitli uygulamalarından bazılarına bakmaktır: 

• Konuşma tanıma: AI, birçok konuşma tanıma teknolojisinin anahtarıdır. Bilgisayar konuşma tanıma veya konuşmadan metne olarak da adlandırılan bu sistem, insan konuşmasını yazılı biçime çevirmek için NLP'ye dayanır. 
• Bilgisayar görüşü: AI, bilgisayarların dijital görüntülerden, videolardan ve diğer görsel girdilerden bilgi çıkarmasını sağlar. Görüntü işleme, fotoğraf etiketleme, sağlık görüntüleme, otonom arabalar ve çok daha fazlası için kullanılır. 
• Müşteri Hizmeti: AI, müşteri hizmetleri endüstrisindeki sohbet robotlarına güç vererek işletmeler ve müşterileri arasındaki ilişkiyi değiştirir. 
• Sahtekarlık tespiti: Finansal kurumlar, şüpheli işlemleri tespit etmek için yapay zekayı kullanır. 

Makine Öğreniminin Temel Yönleri 

Makine öğrenimi algoritmaları, tahminler yapmak için yapılandırılmış verilere güvenir. Yapılandırılmış veri, etiketlenmiş, düzenlenmiş ve belirli özelliklerle tanımlanmış verilerdir. Makine öğrenimi genellikle bu verilerin önceden işlenmesine ve düzenlenmesine ihtiyaç duyar, aksi takdirde yapay zekanın bir başka alt alanı olan derin öğrenme algoritmaları tarafından devralınırdı. 

Makine öğreniminin daha geniş konseptine baktığımızda, her büyüklükteki işletme için son derece değerli bir araç olduğu hemen anlaşılır. Bu, büyük ölçüde kuruluşlar için mevcut olan büyük miktarda veri sayesindedir. Makine öğrenimi modelleri, verileri işler ve her düzeyde iş karar verme sürecini iyileştiren kalıpları belirler ve bu modeller her seferinde kendi kendine güncellenir ve analitik doğruluklarını geliştirir. 

Makine öğrenimi, her biri farklı çalışan birkaç farklı teknikten oluşur: 

• Denetimli Öğrenme: Etiketli veriler, algoritmaları "denetler" ve onları verileri sınıflandırmak ve sonuçları tahmin etmek için eğitir. 
• Denetimsiz Öğrenme: Etiketlenmemiş verileri kullanan bir makine öğrenimi tekniği. Denetimsiz öğrenme modelleri, insan müdahalesi olmadan verileri analiz edebilir ve kalıpları keşfedebilir. 
• Takviye Öğrenimi: Bu teknik, modelleri bir dizi karar vermeleri için eğitir ve bir ödül/ceza sistemine dayanır. 

AI/ML Beceri Setlerindeki Fark

Artık yapay zeka ve makine öğrenimi kavramlarını ayırdığımıza göre, muhtemelen her birinin farklı beceriler gerektirdiğini tahmin etmişsinizdir. Yapay zeka veya makine öğrenimi ile ilgilenmek isteyen kişiler için, her biri için neyin gerekli olduğunu bilmek önemlidir. 

Yapay zeka söz konusu olduğunda, beceri seti teknik olmaktan çok teorik olma eğilimindeyken, makine öğrenimi oldukça teknik uzmanlık gerektirir. Bununla birlikte, ikisi arasında bir miktar geçiş var. 

Öncelikle yapay zeka için gerekli olan en önemli becerilere bir göz atalım: 

• Veri Bilimi: İçgörü elde etmek için verileri kullanmaya odaklanan çok disiplinli bir alan olan veri bilimi becerileri, yapay zeka için çok önemlidir. Programlamadan matematiğe kadar her şeyi içerebilirler ve veri bilimcilerin istatistiksel modelleme ve veri görselleştirme gibi teknikleri kullanmalarına yardımcı olurlar. 
• Robotik: AI, robotlara çevrelerinde gezinmelerine ve algılamalarına yardımcı olmak için bilgisayar görüşü sağlar. 
• Etik: Yapay zeka ile ilgili olan herkes, bu tür teknolojinin tüm etik sonuçları konusunda bilgili olmalıdır. Etik, AI sistemlerinin konuşlandırılmasıyla ilgili ana endişelerden biridir. 
• Alan Bilgisi: Domain bilgisine sahip olarak sektörü daha iyi anlayacaksınız. Ayrıca, işinizi daha iyi destekleyerek, belirli zorlukları ve riskleri ele almak için yenilikçi teknolojiler geliştirmenize yardımcı olacaktır. 
• Makine öğrenme: Yapay zekayı gerçekten anlamak ve mümkün olan en iyi şekilde uygulamak için makine öğrenimi konusunda sağlam bir anlayışa sahip olmanız gerekir. Makine öğrenimi geliştirmenin her teknik yönünü bilmeniz gerekmeyebilir ancak temel yönlerini bilmelisiniz. 

Makine öğrenimine baktığımızda, beceriler çok daha teknik olma eğilimindedir. Bununla birlikte, AI veya ML ile ilgilenmek isteyen herkesin bunlardan mümkün olduğunca fazlasını bilmesi faydalı olacaktır:

• Programlama: Her makine öğrenimi uzmanı, Java, R, Python, C++ ve Javascript gibi programlama dillerinde yetkin olmalıdır. 
• Matematik: Makine öğrenimi uzmanları, algoritmalar ve uygulamalı matematikle kapsamlı bir şekilde çalışırlar; bu nedenle, matematiksel bilgiyle birlikte güçlü analitik ve problem çözme becerilerine sahip olmaları gerekir. 
• Sinir Ağı Mimarisi: Sinir ağları, makine öğreniminin bir alt kümesi olan derin öğrenmenin temelidir. Makine öğrenimi uzmanları, bu sinir ağları ve bunların sektörler arasında nasıl uygulanabileceği konusunda derin bir anlayışa sahiptir. 
• Büyük veri: Makine öğreniminin önemli bir kısmı, bu modellerin kalıpları belirlemek ve tahminler yapmak için büyük veri kümelerini analiz ettiği büyük verilerdir. Büyük veri, büyük miktarda verinin verimli bir şekilde çıkarılması, yönetimi ve analizi anlamına gelir. 
• Dağıtılmış Bilgi İşlem: Bilgisayar biliminin bir dalı olan dağıtılmış bilgi işlem, makine öğreniminin bir başka önemli parçasıdır. Bileşenleri, iletişim alışverişi yaparak eylemlerini koordine eden çeşitli ağa bağlı bilgisayarlarda bulunan dağıtılmış sistemleri ifade eder. 

Bunlar, alanlarda yer almak isteyen herkes tarafından edinilmesi gereken yapay zeka ve makine öğrenimi becerilerinden yalnızca birkaçıdır. Bununla birlikte, herhangi bir iş lideri, AI projelerini daha iyi anlamalarına yardımcı olacağından, bu becerileri öğrenmekten büyük fayda sağlayacaktır. Ve herhangi bir AI projesi için başarının en önemli anahtarlarından biri, neler olup bittiğini anlayan yetkin bir liderler ekibidir.

Bu AI veya ML becerilerinden bazılarını nasıl edinebileceğiniz hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, en iyiler listemize göz atın. veri bilimi ve makine öğrenme sertifikalar.