AI, makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki fark?

Bir yapay zeka uzmanı olarak üzerine düşeni yapmak isteyen pek çok hevesli öğrenci ve diğer çalışan insan, yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki fark sorulduğunda genellikle bunu kafa karıştırıcı bulur. Doğru cevaplar vermezler ve bu terimleri birbirinin yerine kullanırlar. Bu yanlıştır çünkü bu üç şey farklıdır, ancak tüm bunların amacı aynıdır. Otomasyon ve bir makineyi insan gibi davranması için eğitmek, bu üç kavramın birlikte başarmayı amaçladığı şeydir. Bu terimler arasındaki temel farkları anlayalım ve aynı şeyi beynimizde şekillendirmeye çalışalım ki, bir dahaki sefere birisi bu üç terimin anlamını sorduğunda aynı yanıtı verelim.

Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme arasındaki fark min

Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka, yapay zeka mühendisleri tarafından kullanılan geniş bir terimdir. Temel olarak, makineleri farklı algoritma kümelerine dayalı programlarla beslediğimizde insanlar gibi davranmaları için eğitmek anlamına gelir. Programcılar ve mühendisler bu algoritmaları oluşturur. İnsan gibi davranması için yaratılan makine, ömrünün sonuna kadar belirlenmiş kurallara uymak ve bunlara uymak üzere kodlanmıştır.

Şu anda kullandığımız şey, Amazon Alexa, Siri, Cortana ve çok daha fazlası gibi yalnızca belirli kurallar üzerinde çalışan bir tür özel yapay zeka. Burada doğal dil işleme kavramı, hangi görevin ne zaman gerçekleştirileceğini belirlemek için kullanılır. Benzer şekilde Netflix, Amazon Prime, öneri sistemlerine dayalı bir yapay zeka türüdür. Mühendislerin yaptığı daha birçok model var ve biz de günlük hayatımızda kullanıyoruz. Dolayısıyla, aynı görevi yaparak görevlerimizi basitleştiren her şeyin bir yapay zeka olduğunu söyleyebiliriz.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, esas olarak bilgisayarı işlemleri kendi başına gerçekleştirecek kadar akıllı hale getirmeye odaklanan yapay zekanın bir alt kümesidir. Makine Öğrenimini kullanarak, sistemimizi, sisteme beslenen geçmiş verilere dayalı olarak tahminler yapacak kadar verimli olacak şekilde eğitebiliriz. Makine öğrenimi yardımıyla Büyük Veri ile ilgili işlemleri kolayca gerçekleştirebiliriz. Yapay zekaya ulaşma yaklaşımına makine öğrenimi adı verilir.

  Sanal makine çalıştırmanın en iyi 10 özelliği veya avantajı

Makine öğreniminin ana fikri, sisteme büyük miktarda veri girmek ve ardından sistemi istatistiksel algoritmalar kullanarak aynı şeyi tanıması için eğitmek ve ardından eğitilen modeli bilinmeyen veriler üzerinde tahminler yapmak için test etmektir. Esas olarak yapılan tahminlerin doğruluğu ile ilgilenir ve ardından diğer verileri tahmin etmek için aynı modeli temel olarak kullanır. Makine öğreniminde kullanılan ana algoritmalar genel olarak regresyon ve sınıflandırma olmak üzere iki gruba ayrılır.

Bu iki grup arasında, veri setinin doğasına ve karmaşıklığına bağlı olarak birçok algoritma kullanılmaktadır. Örneğin, sınıftaki bir grup öğrencinin boy ve kilolarına ilişkin bir veri seti varsa ve bu öğrencilerin BKİ’sini tahmin etmemiz gerekiyorsa, işimizi yapmak için regresyona dayalı teknikler kullanırız. Model eğitildikten sonra, sınıfa yeni bir grup öğrenci gireceği veya aynı sınıfa yeni öğrenciler alınacağı zaman tahminlerde bulunmak için aynısını kullanacağız.

makine öğrenme

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, yapay zekanın bir başka parçasıdır ve aynı zamanda makine öğreniminin de bir parçasıdır. Sinir ağlarını kullanarak makine öğrenimi yapmanın gelişmiş bir yoludur. Sinir ağları ile insan beyni gibi çalışan bir model yaratmayı kastediyoruz. Sinir Ağlarının arkasındaki fikir, özellikler ve ilişkili hedefler olduğu ve bu hedeflere ulaşmak için özellik bilgisini bir nörondan diğerine ileterek bir zincir oluşturmamız gerektiğidir.

Bu zincir ayrıca bazı gizli nöronlardan, ağırlıklardan, önyargılardan ve aktivasyon fonksiyonlarından etkilenir. Konsept, lineer bir denklemin çalışma şekline çok benzer. y= mx + c burada y hedeftir, m x özelliğiyle ilişkili ağırlıktır, c Derin öğrenme söz konusu olduğunda sapmadır. Aktivasyon fonksiyonu esas olarak sinyalleri bir nörondan diğerine yönlendirir ve doğru bilginin aktarılmasını sağlar. Sinir ağı içinde yer alan bu tür karmaşıklıklar ve dahil olan çok sayıda nöron ile modelin doğruluğu otomatik olarak artar. Sinir Ağı’nın güzelliği budur ve bilim adamları ve araştırmacılar, sorunlarını çözmeyi bir lütuf olarak görüyorlar.

  Chatbot nedir: türleri, uygulaması ve uygulamaları?

şapka derin öğrenmedir

Çözüm

Şimdi yukarıda saydıklarımıza bakıp kafalarımıza kazıyarak bu üç kavramın farkını bildiğimizi ve bu alana ilk adımını atmak isteyen herkese aynı şeyi anlatabileceğimizi söyleyebiliriz.