Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme: Yeni İlerleme Etiği

AI vs ML vs DL: Her yeni teknoloji veya yenilik beraberinde çok sayıda iş fırsatı getiriyor. Covid-19 döneminde, teknolojinin sürekli geliştiğini ve onunla birlikte bir sürü yeni beklenti olduğunu gördük.

Bu durumda, büyük bir emeğin gerçekleşmesi için otomatik makine öğrenmesi ve yapay zeka kullanılmaktadır. Yapay zeka, önümüzdeki birkaç yıl içinde işgücünün %20 ila %30'unu ortadan kaldıracak.

Makineler hızla insanların yerini alıyor ve bu sayı hızla artıyor. Makineler insanların yerini tamamen alamayacak olsa da, işimizi büyük ölçüde kolaylaştıracaklar.

Birçok büyük ve büyük şirket bu yeni teknolojiler üzerinde son derece hızlı çalışıyor. Tesla, Microsoft ve Google gibi çok uluslu şirketler bu teknolojileri hızla benimsemiş ve sürekli olarak geliştirmektedir.

AI vs ML vs DL sizin için hala bir gizem olabilir. Bugün, bu üç öğe arasındaki farkları öğreneceğiz ve her birini tam olarak anlamaya çalışacağız.

Gelişmiş İnsan Zekası vs Yapay Zeka – AI vs ML vs DL

Yapay Zeka (AI), bu günlerde çarpıtılan bir terimdir.

Bir bilgisayarın veya makinenin kendi başına düşünmesini ve karar vermesini sağlar. Hepsini aynı anda düşünürseniz, bir makinenin kendi başına karar vermesi mantıksız görünüyor.

Ancak, makine öğrenimi, hesaplama zekası ve diğer çeşitli konulara bakarsak, bunun yapılabilir olduğunu görebiliriz.

Yapay Zeka, tartışmasız bir şekilde baş döndürücü bir hızla ilerliyor. Inc'e göre, yapay zeka 2022'nin başında 3 milyar dolarlık bir endüstri olacak.

Yapay Zeka ve İnsan Yeteneklerini birleştirmek, şimdiden gözlemlemeye başladığımız inanılmaz faydalar sağlayacaktır. Yapay Zeka doğru kullanıldığında insanlık için son derece faydalı olacaktır. Bunun sonucunda birçok görevimiz hızlı ve zahmetsizce tamamlanacaktır.

Yapay zeka (AI), insan zihnini ve yeteneklerini kavrayabilen ve yeniden üretebilen bir yetenektir.

Yapay zeka, bilim adamlarının robotlara akıl yürütme yeteneği vermesini sağlar. Yapay zekanın temel amacı, büyük ve zor sorunları hızlı bir şekilde çözmektir.

Makine öğrenimi, içinde birçok küçük kavram ve alt kategori bulunan büyük bir uygulamadır. Bu alt kategoriler, uygun şekilde kullanılabilecekleri için özellikle üzerlerinde çalışan geliştiriciler tarafından araştırılmaktadır.

AI'nın Avantajları

Yapay zekanın gelişme hızıyla birlikte, yapay zekanın hemen hemen her işte kullanılacağını varsaymak mantıklıdır.

Yapay zekanın temel amacı, bir makineye düşünmeyi ve daha da önemlisi akıllıca düşünmeyi öğretmektir.

Yapay Zeka (AI)

Yapay zeka, makine öğrenimini içerir. Kullanılmaya başlanmıştır. Örneğin, bir Google araması yaparsanız, bir süre sonra aynı malın reklamlarını almaya başlayacağınızı fark edeceksiniz.

Böyle bir şeyin neden ve nasıl olduğunu hiç merak ettiniz mi? Bu hedeflere ulaşmak için makine öğrenimi kullanılır.

Gördüğünüz arama sonuçlarını ve reklamları oluşturmak için yalnızca makine öğrenimi kullanılır. Temel olarak, Makine Öğrenimi, size gelecek için ilgili bilgileri sağlamak için verileri ve önceki deneyimleri birbirine bağlar.

Model, Tahmin, Girdi ve Geçmiş Deneyim, makine öğrenimini mümkün kılan dört unsurdur.

Makine öğrenimi, ham verileri ana girdi olarak alır, analiz eder ve size faydalı bilgiler görüntüler. Makine öğreniminde öncelikle kullanılan üç algoritma vardır:

Denetimli Öğrenme Algoritması – AI ve ML ve DL

Bu algoritmada, bilgisayara bir veri seti verilir ve bilgisayar daha sonra bu veri setini kullanarak bir çıktı üretir.

Makine öğrenimini kullanarak bir mangonun nasıl göründüğünü göstermek istiyorsanız, denetimli bir öğrenme tekniği kullanmanız gerekir.

Mangonun görünümünü, rengini ve diğer özelliklerini gösteren bir veri kümesi oluşturmalısınız. Ek olarak, mango adının oluşturulması gereken bir etiket veri seti sağlanmalıdır.

Sonuç olarak, algoritma bu tür verilerle karşılaştığında, bunun mango olduğunu varsayacaktır.

Denetimsiz Öğrenme Algoritması

Örneğin, bilgisayar kriketini ve futbol verilerini beslemek istiyorsanız, bazı veri setlerini önceden hazırlamanız gerekecektir.

Son olarak, tesiste kaç tane futbol topu ve kriket topu olduğunu bilmek istiyorsunuz. Bunu, bilgisayara büyük toptan gelen verileri küçük toptan gelen verilerden ayrı olarak kaydetmesini söyleyerek yapacaksınız.

Makine Öğreniminin Avantajları

Yardımıyla daha iyi kararlar alabiliriz ve aynı zamanda işleri otomatikleştirmemize de olanak tanır. Mevcut verileri analitik ve grafik temsillere dönüştürmek için kullanabiliriz.

Bunda iyi sonuçlar alıyoruz ve çok çeşitli işlevsellik gibi özelliklere de erişilebilir. Genel olarak, kullanışlı bir teknolojidir.

Derin Öğrenme

Derin öğrenme, yapay zeka şemsiyesi altına giren bir makine öğrenme alanıdır.

Makine öğreniminin bilgisayarın algoritmasına bakan ve sonuçları iyileştiren kısmıdır.

Derin Öğrenme, diğer zor görevlerin yanı sıra Sohbet Botları, Sanal Asistanlar ve Yüz Tanıma gibi çeşitli şeyler için kullanılır.

Yapay Zeka (AI), görünüşte zor görevlerin bile başarılabileceği geniş bir disiplindir. Derin öğrenme, bunun belirli bir konuya odaklanan ve yüz tanıma ve sohbet robotları gibi görevleri kapsayan bir alt kümesidir.

Derin Öğrenmenin Avantajları

Yüz tanıma, sohbet robotları ve sanal asistanlar: ne kadar kullanışlılar? Bu işinizi çok kolaylaştırmayacak mı? Benzer şekilde, sizin için de aynı miktarda zaman ve personel tasarrufu sağlar.

Bitirmek

Bu arada, AI vs ML vs DL, bunların hepsi aynı geliyor. Ancak, bu kavramları tam olarak kavradıktan sonra, önemli farklılıkları olduğunu ve birbirinden tamamen farklı olduklarını fark edeceksiniz.

Her kavramın, işlevine güvendiği kendi algoritmaları ve süreçleri vardır.

Yapay Zeka, hızla değişen dijital ortamımızda daha da hızlı genişleyecektir. Herkes gelecek bulguları dört gözle bekliyor.