Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), genellikle birbirinin yerine kullanılan ancak aynı şey olmayan iki terimdir. AI ve ML birbiriyle ilişkili olduğundan, ancak belirgin farklılıkları vardır. Bu yazıda AI ve ML arasındaki farkları keşfedeceğiz ve gerçek dünyada nasıl kullanıldıklarına dair örnekler vereceğiz.
Yapay Zeka Nedir?
Yapay zeka (AI), bir bilgisayar sisteminin görsel algı, konuşma tanıma, karar verme ve dil çevirisi gibi tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri gerçekleştirme yeteneğidir. AI sistemleri, verilerden öğrenmek ve fazla mesai performanslarını iyileştirmek için programlanabilir. AI’nın amacı, insanlar gibi düşünebilen ve hareket edebilen makineler yaratmaktır.
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi (ML), makinelerin verilerden öğrenme ve açıkça programlanmadan performanslarını iyileştirme becerisine odaklanan bir yapay zeka alt kümesidir. Makine öğrenimi algoritmaları, verilerdeki kalıpları ve ilişkileri tanımlayabilir ve bu bilgileri tahminler veya kararlar almak için kullanabilir. Makine öğreniminin amacı, makinelerin verilerden öğrenmesini sağlamak ve fazla mesai performanslarını iyileştirmektir.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Arasındaki Farklar
Yapay zeka ile makine öğrenimi arasındaki en büyük fark, yapay zekanın akıllı makineler oluşturmaya yönelik çeşitli yaklaşımları içeren geniş bir alan olması, makine öğreniminin ise makine öğrenimi algoritmalarına odaklanan belirli bir yapay zeka alt kümesi olmasıdır.
Kısaca AI olarak bilinen Yapay Zeka, kural tabanlı sistemler, uzman sistemler ve sinir ağları dahil olmak üzere akıllı makineler oluşturmaya yönelik çeşitli yaklaşımları içeren geniş bir alandır. AI sistemleri, sağlık, finans ve ulaşım gibi çeşitli alanlarda görevleri yerine getirmek için tasarlanabilir. Yapay zeka sistemleri, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak verilerden öğrenmek ve performanslarını zaman içinde iyileştirmek üzere de programlanabilir.
Öte yandan, makine öğrenimi, makinelerin verilerden öğrenme ve açıkça programlanmadan performanslarını iyileştirme yeteneğine odaklanan belirli bir yapay zeka alt kümesidir. Makine öğrenimi algoritmaları denetlenebilir, denetlenemez veya güçlendirilebilir. Denetimli öğrenme algoritmaları, tahminler veya kararlar almak için etiketlenmiş verilere ihtiyaç duyarken, denetimsiz öğrenme algoritmaları etiketli verilere ihtiyaç duymaz. Takviyeli öğrenme algoritmaları, deneyimlerden ders çıkarmak ve zaman aktıkça performanslarını iyileştirmek için deneme yanılma yöntemini kullanır.
Gerçek Dünyada AI ve ML Örnekleri
AI ve ML, insanların yapması zor veya imkansız olan görevleri gerçekleştirmek için çeşitli alanlarda kullanılır. AI ve ML’nin gerçek dünyada nasıl kullanıldığına dair bazı örnekler:
-
Sağlık hizmeti: AI ve ML, tıbbi görüntüleri analiz etmek, hasta verilerindeki kalıpları belirlemek ve kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştirmek için kullanılır.
-
Finans: Yapay zeka ve makine öğrenimi, dolandırıcılığı tespit etmek, yatırım kararları vermek ve kredi riski için tahmine dayalı modeller geliştirmek için kullanılır.
-
Toplu taşıma: Yapay zeka ve makine öğrenimi, trafik akışını optimize etmek, sürücüsüz araçlar geliştirmek ve lojistik ile tedarik zinciri yönetimini iyileştirmek için kullanılır.
-
Perakende: AI ve ML, müşteri deneyimlerini kişiselleştirmek, fiyatlandırmayı ve envanter yönetimini optimize etmek ve hedefli pazarlama kampanyaları geliştirmek için kullanılır.
Çözüm
AI ve ML birbiriyle ilişkili ancak farklı alanlardır. Yapay zeka, akıllı makineler oluşturmaya yönelik çeşitli yaklaşımları içeren geniş bir alandır. Makine öğrenimi ise makinelerin verilerden öğrenme ve zaman içinde performanslarını iyileştirme becerisine odaklanan belirli bir yapay zeka alt kümesidir. Hem AI hem de makine öğrenimi, insanların yapması zor veya imkansız olan görevleri gerçekleştirmek için çeşitli alanlarda kullanılır. AI ve ML büyümeye devam ettikçe, teknolojinin ve toplumun geleceğini şekillendirmede giderek daha önemli bir rol oynayacaklar.
reklam