Makine Öğrenimi ile Yapay Zeka (AI) Arasındaki Fark

Teknoloji alanında bazı kelimeler sıklıkla fakat farklı anlamlarla kullanılmaktadır. Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) tipik örneklerdir. Her ne kadar ilişkili olsalar da aynı değiller. Aşağıdaki makale AI ve ML arasındaki farklara, kullanımlarına ve geleceklerine bakacaktır.

Yapay zeka (AI) nedir?

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

En basit haliyle yapay zeka, makinelerin insanlar gibi düşünme ve davranma yeteneğini ifade ediyor. İnsanların hemen göremeyeceği kalıpları ve öngörüleri bulmak için büyük miktarda verinin yapay zeka sistemleri tarafından işlenmesi gerekir. Bu sistemler daha sonra edindikleri bilgileri kullanarak kararlar alabilir, sorunlara çözüm bulabilir veya işlemler gerçekleştirebilir.

1950'li yıllardan bu yana yapay zeka (AI) hakkında tartışmalar yaşanıyor. Ancak işlem gücü, büyük veri ve Makine Öğrenimi tekniklerindeki son gelişmeler yapay zekanın çıtasını yükseltti. Yapay zeka halihazırda günlük hayatımızın gerekli bir bileşeni; sanal asistanlar, öneri sistemleri ve sürücüsüz araçlar da dahil olmak üzere birçok uygulamaya güç veriyor. Ve gelecekte yapay zeka muhtemelen yaşamın çok daha fazla alanına nüfuz edecek.

Makine Öğrenimi (ML) Nedir?

Yapay zekanın bir alt kümesi olan Makine Öğreniminin (ML) odak noktası, bilgisayarların deneyimlerden öğrenmesine ve açık programlama olmadan zaman içinde gelişmesine olanak tanıyan yöntemler ve modeller oluşturmaktır. Başka bir deyişle, bilgisayarlara veri vererek ve bu verilerden öğrenmelerini sağlayarak belirli görevleri nasıl yerine getireceklerini öğretme tekniğidir.

Tahmine dayalı analitik, doğal dil işleme, görüntü ve ses tanıma ve diğer alanların tümü, Makine Öğrenimi (ML) algoritmalarının otomatik model algılama ve öğrenme yeteneklerinden yararlanabilir.

Makine Öğrenimi 3 türe ayrılabilir: Takviyeli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve denetimli öğrenme. Denetimli öğrenmede bilgisayara, her girdinin çıktısıyla etiketlenmiş bir veri seti kullanılarak eğitim verilir. Bu etiketli verileri kullanarak girdi ve çıktı değişkenleri arasındaki korelasyonu öğrenerek bilgisayar, yeni girdiler için çıktıyı tahmin edebilir.

Denetimsiz öğrenme, bilgisayarların etiketlenmemiş bir veri seti verildikten sonra kalıpları ve ilişkileri kendi başlarına tanımasını gerektirir. Son fakat bir o kadar da önemlisi, takviyeli öğrenmede bilgisayarlar, çevreleriyle etkileşime girerek ve belirli davranışlar için ödül veya ceza şeklinde geri bildirim alarak yeni beceriler öğrenirler.

Makineler, daha geniş bir konu olan Makine Öğrenimi kapsamında yer alan çeşitli yaklaşımları ve algoritmaları kullanarak verilerden öğrenebilir ve tahminlerde bulunabilir veya seçimler yapabilir. Benzer şekilde Derin Öğrenme, Yapay Sinir Ağlarının kalıpları tanıma ve tahminlerde bulunma konusunda eğitilmeleri için büyük miktarda veriye maruz bırakılmasını gerektiren Makine Öğreniminin bir dalıdır. Bu nedenle Derin Öğrenme, verilerdeki karmaşık kalıpları ve ilişkileri anlamak için çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanan, oldukça karmaşık ve uzmanlaşmış bir Makine Öğrenimi türüdür.

AI ve ML arasındaki temel farklar

AI ve ML yakından ilişkili olsa da onları birbirlerinden ayıran bazı önemli özellikler vardır. AI ve ML arasındaki bazı temel farklar şunlardır:

Sınır

Yapay zeka alanı çok geniştir ve makine öğrenimi de dahil olmak üzere birçok farklı tekniği içerir. Buna karşılık ML, bilgisayarların verilerden öğrenmesine ve tahminler veya seçimler yapmasına yardımcı olmak için istatistiksel modeller ve algoritmalar kullanmaya odaklanan bir yapay zeka dalıdır.

Yaklaşmak

İnsanın karar verme sürecini ve algısını taklit eden algoritmalar tasarlamak popüler bir yapay zeka stratejisidir. Buna karşılık, ML'nin temel amacı, tahminler veya seçimler yapmak için kullanılabilecek ilişkileri ve kalıpları bulmak için veriler üzerinde algoritmalar eğitmektir.

Veri gereksinimleri

Önceden programlanmış kurallar ve buluşsal yöntemler kullanılarak yapay zeka algoritmaları, küçük veri kümeleriyle veya hiç veri olmadan çalışacak şekilde oluşturulabilir. Bunun tersine, kalıpları ve ilişkileri bulmak amacıyla makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için büyük veri kümelerinin kullanılması gerekir.

Esneklik

Yapay zeka algoritmaları çeşitli görevleri çözmek için tasarlanabilse de genellikle belirli amaçlara göre uyarlanırlar. Öte yandan, makine öğrenimi algoritmaları genellikle daha uyarlanabilir niteliktedir ve çeşitli sorunları ve zorlukları çözmek için kullanılabilir.

İnsan katılımı

Yapay zeka genellikle insan yeteneklerini veya karar verme süreçlerini destekleyebilecek veya bunların yerini alabilecek algoritmalar oluşturmayı gerektirir. Öte yandan, makine öğrenimi sıklıkla tekrarlanan süreçleri otomatikleştirmek veya insanın karar vermesini desteklemek için uygulanır.

İnsanın karar verme sürecini ve bilişini simüle etmeye odaklanan yapay zeka, makine öğrenimi de dahil olmak üzere birçok farklı yaklaşımı içeren daha geniş bir alandır. Buna karşılık, Makine Öğreniminin amacı bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve tahminler veya kararlar almasını sağlamaktır.

AI ve ML uygulamaları

AI ve ML, aşağıdakiler gibi birçok uygulamada kullanılır:

1. Doğal Dil İşleme (NLP): Kullanım alanları arasında sohbet robotları, duygu analizi, konuşma tanıma ve dil çevirisi yer alır.
2. Dolandırıcılık tespiti, risk yönetimi ve portföy optimizasyonu finans sektöründeki uygulamalardır.
3. Öneri sistemi: Örnekler arasında kitap ve filmlerin yanı sıra ürünler için önerilerde bulunulması yer alır.
4. Yüz tanıma, nesne algılama ve sahne tanıma, yapay zeka görüntü ve video tanıma teknolojisinin uygulamalarından yalnızca birkaçıdır.
5. Kendi kendini süren arabalar ve dronlar, kullanılan otonom araçların iki örneğidir.
6. Teşhis ve tedavi planlaması, yeni ilaçların bulunması ve hasta takibi sağlık sektöründeki uygulamalardır.

Yapay zeka ve makine öğreniminin çeşitli sektörlerde dönüştürücü değişiklikler yaratma potansiyeli, uygulamaları daha çeşitli ve karmaşık hale geldikçe giderek daha belirgin hale geliyor. Bu teknolojiler, şirketlerin ve kuruluşların operasyonlarını kolaylaştırmasına, maliyetleri düşürmesine ve daha iyi kararlar almasına olanak sağlayarak endüstrilerin geleceği üzerinde derin bir etkiye sahip olacak şekilde konumlandırılmıştır.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Faydaları ve Sınırlamaları

Günümüzün en heyecan verici ve gelecek vaat eden teknolojilerinden ikisi yapay zeka ve Makine Öğrenimidir. Birbirimizle olan ilişkilerimiz, çevremizdeki insanlar ve çevreler, çalışma ve öğrenme şeklimiz de dahil olmak üzere hayatımızın birçok yönünü değiştirme gücüne sahipler. Yapay zeka ve makine öğreniminin birçok avantajı olmasına rağmen dikkate alınması gereken önemli etik konular da vardır.

Örneğin yapay zekanın işleri ve ekonomiyi nasıl etkileyebileceği konusunda endişeler var. Yeni teknolojilerin insanların özerkliğine ve mahremiyetine saygı gösterecek şekilde oluşturulmasını ve uygulanmasını sağlamak da önemlidir.

Yaşamın pek çok yönünü değiştiren iki teknoloji; AI ve ML, ayrı olsalar da birbirleriyle ilişkilidir. ML, AI alanında kullanılan spesifik bir teknoloji olmasına rağmen, AI aynı zamanda birçok başka teknolojiyi de içeren geniş bir alandır.

Hem yapay zeka hem de makine öğrenimi önümüzdeki yıllarda birçok sektörü değiştirmeye hazırlanıyor. Sağlıktan bankacılıktan ulaştırmaya kadar pek çok sektörde uygulamaları var. Ayrıca her yeni teknolojide olduğu gibi ele alınması gereken önemli sosyal ve etik zorlukları da beraberinde getiriyorlar.