Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML), popüler söylemde sıklıkla birbirinin yerine geçen iki terimdir, ancak eşanlamlı değildirler. Yapay zeka, insan zekasını taklit edebilen makinelerle ilgili daha geniş bir kavram olsa da Makine Öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini sağlayan algoritmaların geliştirilmesine odaklanan özel bir alt kümedir. Bilgisayar biliminin bu iki alanı arasındaki ilişkiyi anlamak, sürücüsüz arabalardan kişiselleştirilmiş tıbba kadar her alanda bugün gördüğümüz inanılmaz ilerlemeleri kavramak için çok önemlidir. Bu makale, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka kavramlarını tanımlamayı ve bunların birbiriyle nasıl bağlantılı olduğunu keşfetmeyi amaçlamaktadır.
Yapay Zeka Nedir?
Yapay Zeka, bilgisayar biliminde, normalde insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilecek makineler yaratmayı amaçlayan bir alandır. Bu görevler arasında problem çözme, doğal dili anlama, kalıpları tanıma, deneyimlerden öğrenme ve yeni durumlara uyum sağlama yer alabilir.
Yapay Zeka Türleri
Yapay zeka genel olarak iki kategoriye ayrılabilir:
- Dar veya Zayıf Yapay Zeka : Bu tür yapay zeka, belirli görevleri gerçekleştirmek veya belirli sorunları çözmek için uzmanlaşmıştır. Örnekler arasında akış platformlarındaki öneri algoritmaları veya görüntü tanıma yazılımı yer alır.
- Genel veya Güçlü Yapay Zeka : Yapay zekanın bu biçimi teorik bir kavram olmaya devam ediyor ve bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi yerine getirme yeteneğine sahip makineleri gerektiriyor. Kişisel farkındalığa, duygulara ve değişime uyum sağlama yeteneğine sahip olacaklardı.
Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine Öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve verilere dayalı kararlar almasını sağlayan algoritmaların geliştirilmesine odaklanan yapay zekanın bir alt alanıdır. Belirli görevleri gerçekleştirmek üzere açıkça programlanan geleneksel algoritmaların aksine, makine öğrenimi algoritmaları, verileri analiz etmek ve otomatik olarak çıkarımlar yapmak üzere tasarlanmıştır.
Makine Öğrenimi Türleri
Makine Öğrenimi üç ana türe ayrılabilir:
- Denetimli Öğrenme : Bu türde algoritma etiketli bir veri kümesi üzerinde eğitilir, yani her eğitim örneği bir çıktı etiketiyle eşleştirilir. Makine, girdi verilerinden çıktıyı tahmin etmeyi öğrenir.
- Denetimsiz Öğrenme : Burada algoritma, etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde eğitilir ve verilerdeki temel kalıpları veya yapıları belirlemeye çalışır.
- Takviyeli Öğrenme : Bu paradigmada, bir etmen, kümülatif ödül kavramını en üst düzeye çıkarmak için eylemler gerçekleştirmeyi öğrenir ve bunu yapmak için genellikle bir ortamla etkileşime girer.
AI ve ML’nin Kesişimi
Makine Öğrenimi birçok yapay zeka sistemi ve uygulamasının omurgasını oluşturur. Makinelerin açıkça programlanmalarına gerek kalmadan performanslarını artırmalarına olanak tanır ve böylece onların “akıllı” görünmesini sağlar. ML’nin yapay zekaya nasıl katkıda bulunduğu aşağıda açıklanmıştır:
- Veriye Dayalı Kararlar : ML algoritmaları, insan müdahalesi olmadan tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için büyük miktarda veriyi analiz eder.
- Uyarlanabilirlik : Daha fazla veriye maruz kaldıkça, makine öğrenimi algoritmaları, insanın yeni bilgilere uyum sağlama yeteneğini taklit ederek öğrenip gelişebilir.
- Otomasyon : ML, normalde insanın bilişsel yeteneklerini gerektirecek karmaşık görevleri otomatikleştirerek sistemleri daha verimli hale getirebilir.
Çözüm
Yapay Zeka, insan zekasını makinelerde kopyalamayı veya simüle etmeyi amaçlamaktadır. Yapay zekanın kritik bir alt kümesi olan Makine Öğrenimi, bu makinelere verilerden öğrenme yeteneği kazandırır. Birlikte endüstrilerde devrim yaratıyorlar ve bir zamanlar bilim kurgu gibi görünen şeyleri gerçeğe dönüştürüyorlar. Bilgisayar biliminin bu iki alanı arasındaki nüansları anlamak, dünyamızı şekillendiren olağanüstü teknolojileri daha iyi anlamamız için bizi daha iyi donatacaktır.
