Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Arasındaki Fark

Yapay Zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme, modern dünyayı kasıp kavurdu.

Dünyanın dört bir yanındaki işletmeler, yaşamları kolaylaştırabilecek akıllı, değerli makineler oluşturmak için bu kavramları kullanıyor.

Yapay Zeka ( AI ), akıllı makineler yaratmanın "akıllı" bir yoludur, makine öğrenimi ( ML ), AI güdümlü uygulamalar oluşturmaya yardımcı olan AI'nın bir parçasıdır ve Derin Öğrenme ( DL ), yine makine öğreniminin eğiten bir parçasıdır. karmaşık algoritmalara ve geniş veri hacimlerine sahip bir model.

Kullanıcılara benzersiz deneyimler sağlamaya odaklanan endüstrilerde hayati bir rol oynarlar.

İlişkili oldukları için çoğu insan Yapay Zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi karıştırır. Ancak bu terimler aynı değildir.

Bu yazıda, bu teknolojiler arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları anlayacaksınız.

Öyleyse kazmaya başlayalım.

Yapay Zeka vs Makine Öğrenimi vs Derin Öğrenme: Bunlar Nedir?

AI, ML ve Deep Learning biraz aynıdır ancak kapsamları, çalışma prosedürleri ve değiştirilebilirlik işlevleri açısından değildir.

Ne olduklarını ve günümüz yaşamlarındaki günlük uygulamalarını anlamak için bunları tek tek tartışalım.

Yapay Zeka (AI) Nedir?

Zekayı bir beceri seti olarak tanımlayamazsınız. Akıllı ve hızlı bir şekilde kendi başınıza yeni şeyler öğrenme sürecidir. Bir insan, eğitim, öğretim, iş deneyimleri ve daha fazlasını öğrenmek için zekayı kullanır.

İnsan zekasını bir makineye aktarmak, Yapay Zeka (AI) olarak adlandırdığımız şeydir. Birçok BT endüstrisi, insan gibi davranan kendi kendini geliştiren makineler geliştirmek için yapay zekayı kullanır. Yapay zeka makineleri, insan davranışından öğrenir ve karmaşık algoritmaları çözmek için görevleri buna göre gerçekleştirir.

Basit bir ifadeyle, diğer bilgisayar sistemlerini kontrol etmek için bir bilgisayar sisteminde geliştirilmiştir. 1940'larda ilk dijital bilgisayarlar ortaya çıktı ve 1950'lerde AI olasılığı ortaya çıktı.

Günümüzde yapay zeka, hava tahmini, görüntü işleme, arama motoru optimizasyonu, tıp, robotik, lojistik, çevrimiçi arama ve daha pek çok alanda kullanılmaktadır. Mevcut işlevselliğe dayalı olarak, yapay zeka dört türe ayrılır:

• Reaktif Makineler AI
• Sınırlı Bellek AI
• Zihin Teorisi Yapay Zeka
• Kendini Bilen Yapay Zeka

Örnek: Siri veya Alexa ile konuştuğunuzda sık sık yanıtlar ve yanıtlar alırsınız. Bu sadece makinenin içindeki AI'dan kaynaklanmaktadır. Sözlerinizi dinler, yorumlar, anlar ve anında yanıt verir.

Diğer uygulamalar sürücüsüz araçlar, yapay zeka robotları, makine çevirileri, konuşma tanıma ve daha fazlasıdır.

Makine Öğrenimi (ML) Nedir?

Makine Öğrenimi için araştırma yapmadan önce, veri madenciliği kavramını anlamalısınız. Veri madenciliği, verilerin içindeki eğilimleri ve kalıpları keşfetmek için matematiksel analiz tekniklerini kullanarak eyleme geçirilebilir bilgiler türetir.

Kuruluşlar, makine öğrenimi tekniklerini geliştirmek için çok sayıda veri kullanabilir. ML, veri tabanlı deneyimden yeni bir yol veya algoritma bulmanın bir yolunu sağlar. İş kararlarını daha dikkatli almak için verileri otomatik olarak çıkaran tekniğin incelenmesidir.

Herhangi bir kod kullanmadan değerli sonuçlar vermek için veritabanından belirli verileri alabilen bir makine tasarlamaya ve geliştirmeye yardımcı olur. Böylece ML, içgörülerden tahminler yapmak için daha iyi bir yol sunar.

Böylece ML, bir görevin nasıl gerçekleştirileceğini anlamak için verilerden ve algoritmalardan öğrenir. AI'nın alt kümesidir.

Örnek: Günlük yaşamınızda Instagram gibi sık kullandığınız herhangi bir platformu açtığınızda ürün önerilerini görebilirsiniz. Web siteleri, önceki arama veya satın alma işlemine göre davranışınızı takip eder, ML verileri alır ve aynı modele göre ürünleri size gösterir.

Birçok sektör, anormal uygulama davranışını gerçek zamanlı olarak algılamak, düzeltmek ve teşhis etmek için makine öğrenimi kullanır. Küçük yüz tanıma uygulamalarından büyük arama motoru arıtma endüstrilerine kadar çeşitli endüstrilerde birden fazla uygulamaya sahiptir.

Derin Öğrenme Nedir?

Yapay zekayı insan zekasıyla karşılaştırıyorsak, Derin Öğrenme insan beyninin içindeki nöronlardır. Derin sinir ağlarını kullandığı için makine öğreniminden oldukça karmaşıktır.

Burada, makineler öğrenmek için birkaç katman tekniğini kullanır. Ağ, verilerden gelen girdileri kabul etmek için bir girdi katmanından ve gizli özellikleri bulmak için bir gizli katmandan oluşur. Son olarak, çıktı katmanı nihai bilgiyi sağlar.

Başka bir deyişle, Derin Öğrenme, sıralı öğrenme adı verilen basit bir teknik kullanır. Birçok endüstri, yeni fikirler ve ürünler oluşturmak için Derin Öğrenme tekniğini kullanır. Derin Öğrenme, etki ve kapsam açısından Makine Öğreniminden farklıdır.

AI, büyüyen dünyamızın bugünü ve geleceğidir. Derin Öğrenme, yapay zekanın genel kullanımını genişleterek pratik uygulamalara olanak tanır. Derin Öğrenme sayesinde sürücüsüz arabalar, daha iyi film önerileri, sağlık hizmetleri ve daha fazlası gibi birçok karmaşık görev mümkün görünüyor.

Örnek: Sürücüsüz bir araba düşündüğünüzde, yolda insan yardımı olmadan nasıl sürdüğünü merak ediyor olmalısınız. Derin Öğrenme, yol yapısını, yayaları, çeşitli senaryolardaki hız sınırlarını ve daha fazlasını anlama konusunda insan benzeri bir uzmanlık sağlar.

Büyük veri ve verimli hesaplama ile bir araba kendi kendine hareket eder, bu da daha iyi bir karar verme akışına sahip olduğu anlamına gelir.

Yapay Zeka vs Makine Öğrenimi vs Derin Öğrenme: Nasıl Çalışırlar?

Artık AI, ML ve Deep Learning'in bireysel olarak ne olduğunu biliyorsunuz. Onları nasıl çalıştıklarına göre karşılaştıralım.

Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Yapay zekayı sorunları çözmenin, soruları yanıtlamanın, bir şey önermenin veya bir şeyi tahmin etmenin bir yolu olarak düşünün.

Yapay zeka kavramlarını kullanan sistemler, büyük veri kümelerini yinelemeli ve akıllı algoritmalarla birleştirerek ve özellikleri ve kalıpları öğrenmek için verileri analiz ederek çalışır. Verileri işleyerek kendi performansını test etmeye ve belirlemeye devam eder ve daha fazla uzmanlık geliştirmeyi daha akıllı hale getirir.

Yapay zeka sistemleri, ara vermeden binlerce ve milyonlarca görevi inanılmaz hızlarda çalıştırabilir. Bu nedenle, bir görevi verimli bir şekilde yerine getirmeyi çabucak öğrenirler. AI, insanlar gibi düşünmek ve karmaşık soruları çözmek için insan davranışını taklit eden bilgisayar sistemleri oluşturmayı amaçlar.

Bunu yapmak için AI sistemleri çeşitli süreçlerden, tekniklerden ve teknolojilerden yararlanır. AI sistemlerinin farklı bileşenleri şunlardır:

• Sinir ağları: İnsan beyninde bulunan büyük bir nöron ağı gibidir. AI sistemlerinin büyük veri kümelerini kullanmasına, kalıpları bulmak için analiz etmesine ve sorunları çözmesine olanak tanır.
• Bilişsel hesaplama: Makineler ve insanlar arasındaki iletişimi kolaylaştırmak için görevleri yerine getirirken insan beyninin düşünme şeklini taklit eder.
• Makine öğrenimi: Bilgisayar sistemlerinin, uygulamaların ve programların otomatik olarak öğrenmesini ve deneyime dayalı sonuçları geliştirmesini sağlayan bir yapay zeka alt kümesidir. Sonuçları geliştirmek için AI'nın kalıpları algılamasını ve verilerden içgörüler ortaya çıkarmasını sağlar.
• Derin öğrenme: Yapay zekanın verileri işlemesini ve yapay zeka sinir ağlarını kullanarak öğrenmesini ve geliştirmesini sağlayan bir makine öğrenimi alt kümesidir.
• Bilgisayarla görme: Yapay zeka sistemleri, derin öğrenme ve örüntü tanıma yoluyla görüntü içeriğini analiz edebilir ve yorumlayabilir. Bilgisayarla görme, AI sistemlerinin görsel verilerin bileşenlerini tanımlamasına olanak tanır.

Örneğin, captcha'lar sizden bisikletleri, arabaları, trafik ışıklarını vb. tanımlamanızı isteyerek öğrenirler.

• Doğal İşleme Dili (NLP): Sistemlerin insan dilini sözlü ve yazılı biçimde tanımasını, analiz etmesini, yorumlamasını ve öğrenmesini sağlar. İnsanlarla iletişim kuran sistemlerde kullanılır.

Dolayısıyla, bir AI sisteminin çalışması için tüm bu yeteneklere sahip olması gerekir. Bunlarla birlikte, AI sistemleri bazı teknolojiler gerektirir:

• AI üzerinde geliştiğinden beri daha büyük, erişilebilir veri kümeleri
• Verileri eşzamanlı olarak analiz etmek ve karmaşık sorunları anlamak ve olayları tahmin etmek için gelişmiş algoritmalar aracılığıyla akıllı veri işleme.
• Bir sisteme veya uygulamaya yapay zeka işlevleri eklemek ve bunları daha akıllı hale getirmek için Uygulama Programlama Arayüzleri (API'ler).
• Veri işleme ve yorumlamaya yönelik ağır hesaplamaları gerçekleştirmek için AI sistemlerine güç sağlamak için Grafik İşleme Birimleri (GPU'lar).

Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Makine öğrenimi, geleceği analiz etmek, öğrenmek ve tahmin etmek için çeşitli teknikler ve algoritmalar kullanarak büyük miktarda veri kullanır. Bazı matematiksel işlevlere hizmet eden birçok karmaşık kodlama ve matematik içerir.

Önceki deneyimlerine dayanarak öğrenmek ve geliştirmek için verileri araştırır ve kalıpları tanımlar. Yapay zeka sistemlerine insanlar gibi düşünmeyi öğretir. Makine öğrenimi, bir dizi kural ve veri tanımlı kalıplarla tamamlanan görevlerin otomatikleştirilmesine yardımcı olur. Bu şekilde işletmeler, görevleri hızlarda gerçekleştirmek için AI sistemlerini kullanabilir. ML iki temel teknik kullanır:

• Denetimsiz öğrenme: Toplanan verilerde bilinen kalıpları bulmaya yardımcı olur
• Denetimli öğrenme: Veri toplamayı sağlar veya geçmiş ML dağıtımlarından çıktı üretir.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

İnsanların sonuçlara varma şekli gibi mantıksal bir yapı içeren verileri sürekli olarak gözlemlemek ve analiz etmek için bir derin öğrenme modeli tasarlayarak başlar.

Bu analizin tamamlanması için derin öğrenme sistemleri, insan beynini taklit edebilen yapay sinir ağı olarak bilinen katmanlı bir algoritmik yapı kullanır. Bu, sistemlerin görevleri yerine getirmede geleneksel sistemlerden daha yetenekli olmasını sağlar.

Bununla birlikte, bir derin öğrenme modeli, doğru sonuçlara varabilmesi için yeteneklerini geliştirmek ve geliştirmek için sürekli olarak eğitilmelidir.

Yapay Zeka - Makine Öğrenimi - Derin Öğrenme - Uygulamalar

AI, ML ve derin öğrenmenin nasıl çalıştığını tam olarak anlamak için nasıl ve nerede uygulandıklarını bilmek önemlidir.

AI sistemleri, akıl yürütme ve problem çözme, planlama, öğrenme, bilgi sunumu, doğal dil işleme, genel zeka, sosyal zeka, algı ve daha fazlası gibi çeşitli amaçlar için kullanılır.

Örneğin, AI çevrimiçi reklamlarda, Google gibi arama motorlarında vb.

Ayrıntılı olarak inceleyelim.

İnternet, e-Ticaret ve Pazarlama

• Arama motorları: Google gibi arama motorları, sonuçları görüntülemek için AI kullanır.
• Öneri sistemleri: YouTube, Netflix ve Amazon gibi öneri sistemleri tarafından kullanıcı tercihi veya derecelendirmelerine göre içerik önermek için de kullanılır.

AI, oynatma listeleri oluşturmak, videolar göstermek, ürün ve hizmet önermek ve daha fazlası için kullanılır.

• Sosyal medya: Facebook, Instagram, Twitter vb. siteler, etkileşim kurabileceğiniz alakalı gönderileri göstermek, dilleri otomatik olarak çevirmek, nefret dolu içeriği kaldırmak vb. için yapay zekayı kullanır.
• Reklamlar: İnsanları reklamları tıklamaya ikna etmek ve çekici içerik görüntüleyerek sitelerde geçirdikleri süreyi artırmak için hedefli web reklamları için yapay zekadan yararlanılır. AI, dijital imzalarını analiz ederek kişiselleştirilmiş teklifleri ve müşteri davranışlarını tahmin edebilir.
• Chatbot'lar: Chatbot'lar cihazları kontrol etmek, müşterilerle iletişim kurmak vb. için kullanılır.

Örneğin Amazon Echo, insan konuşmasını uygun eylemlere çevirebilir.

• Sanal asistanlar: Amazon Alexa gibi sanal asistanlar, doğal dili işlemek ve kullanıcılara sorgularında yardımcı olmak için AI kullanır.
• Çeviri: AI, metin belgelerini ve konuşulan dilleri otomatik olarak çevirebilir.

Örnek : Google Çeviri.

Diğer kullanım örnekleri arasında spam filtreleme, görüntü etiketleme, yüz tanıma ve daha fazlası yer alır.

oyun

Oyun endüstrisi, bazıları insanüstü yeteneklere sahip olanlar da dahil olmak üzere, gelişmiş video oyunları üretmek için yoğun bir şekilde AI kullanıyor.

Örnek: Satranç benzeri Deep Blue ve AlphaGo. İkincisi, bir zamanlar GO'da dünya şampiyonu olan Lee Sedol'u yendi.

Sosyo-Ekonomik

Yapay zeka, evsizlik, yoksulluk vb. sosyal ve ekonomik zorlukların üstesinden gelmek için kullanılıyor.

Örnek: Stanford Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, uydu görüntülerini analiz ederek yoksulluk alanlarını belirlemek için yapay zekayı kullandı.

Siber güvenlik

Yapay zeka ve alt alanlarını makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi benimseyen güvenlik şirketleri, sistemleri, ağları, uygulamaları ve verileri korumak için çözümler oluşturabilir. Şunlar için başvurulur:

• Siteler arası komut dosyası oluşturma, SQL enjeksiyonu, sunucu tarafı sahtekarlığı, dağıtılmış hizmet reddi vb. saldırılara karşı uygulama güvenliği.
• Daha fazla saldırı tanımlayarak ve izinsiz giriş tespit sistemlerini geliştirerek ağ koruması
• Güvenliği ihlal edilmiş uygulamaları, riskleri ve sahtekarlıkları belirlemek için kullanıcı davranışını analiz edin
• Ortak tehdit davranışlarını öğrenerek uç nokta koruması ve fidye yazılımı gibi saldırıları önlemek için bunları engelleyin.

Tarım

Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme, tarımın sulama, gübreleme ve verimi artırmak için tedavi gerektiren alanları belirlemesine yardımcı olur. Agronomistlerin araştırma yapmasına ve mahsul olgunlaşma süresini tahmin etmesine, topraktaki nemi izlemesine, seraları otomatikleştirmesine, zararlıları tespit etmesine ve tarım makinelerini çalıştırmasına yardımcı olabilir.

finans

Yapay sinir ağları, finans kurumlarında norm dışı iddia ve suçlamaları tespit etmek ve incelemeye yönelik faaliyetleri tespit etmek için kullanılmaktadır.

Bankalar, banka kartının kötüye kullanımına karşı koymak, defter tutma gibi işlemleri düzenlemek, mülkleri yönetmek, hisse senetlerine yatırım yapmak, davranış kalıplarını izlemek ve değişikliklere anında tepki vermek için sahtekarlığı önlemek için yapay zekayı kullanabilir. AI ayrıca çevrimiçi ticaret uygulamalarında da kullanılır.

Örnek: ZestFinance'ın Zest Otomatik Makine Öğrenimi (ZAML), kredi taahhütnamesi için bir platformdur. Veri analizi için AI ve ML kullanır ve insanlara kredi puanları atar.

Eğitim

Yapay zeka eğitmenleri, öğrencilerin stres ve kaygıyı ortadan kaldırırken öğrenmelerine yardımcı olabilir. Ayrıca eğitimcilerin Moodle gibi bir sanal öğrenme ortamında (VLE) davranışları erkenden tahmin etmelerine yardımcı olabilir. Özellikle mevcut pandemi gibi senaryolarda faydalıdır.

Sağlık hizmeti

AI, hastalardaki sağlık risklerini belirlemek için bir elektrokardiyogramı veya BT taramasını değerlendirmek için sağlık hizmetlerinde uygulanır. Ayrıca kanser gibi hastalıklar için dozun düzenlenmesine ve en uygun tedavilerin seçilmesine yardımcı olur.

Yapay sinir ağları, örneğin EMR yazılımında kullanılan kavram işleme teknolojisi gibi tıbbi teşhis için klinik kararları destekler. AI ayrıca şu konularda yardımcı olabilir:

• Tıbbi kayıtların analizi
• İlaç yönetimi
• Tedavileri planlama
• danışma
• Klinik eğitim
• uyuşturucu yaratmak
• sonuçları tahmin etmek

Kullanım örneği: Microsoft'un Hanover AI projesi, doktorların 800'den fazla aşı ve ilaç arasından en etkili kanser tedavisini seçmesine yardımcı oluyor.

Devlet

Çin gibi ülkelerdeki devlet kuruluşları, kitlesel gözetim için AI kullanıyor. Benzer şekilde, trafik yoğunluğunun izlenmesi ve sinyal zamanlaması ayarı için kameralar kullanılarak trafik sinyallerini yönetmek için de kullanılabilir.

Örneğin, Hindistan'da, Bengaluru şehrinde trafiği temizlemek ve yönetmek için yapay zeka tarafından yönetilen trafik sinyalleri kullanılıyor.

Ayrıca, birçok ülke, iletişim, komuta, kontrol, sensörler, birlikte çalışabilirlik ve entegrasyonu geliştirmek için askeri uygulamalarında yapay zekayı kullanıyor. Ayrıca istihbarat, lojistik, otonom araçlar, siber operasyonlar ve daha fazlasını toplamak ve analiz etmek için kullanılır.

AI'nın diğer uygulamaları:

• Araştırma için geniş verileri analiz etmek için uzay araştırması
• Proteinlerin 3D yapısını belirlemek için biyokimya
• İçerik oluşturma ve otomasyon.

Örnek: Wordsmith, doğal dil oluşturmak ve verileri anlamlı içgörülere aktarmak için bir platformdur.

• Hukukla ilgili görevleri ve aramayı otomatikleştirin,
• İş yeri güvenliği ve sağlığı yönetimi
• Özgeçmişleri taramak ve sıralamak için insan kaynakları
• İş becerileri ve maaşlarla ilgili verileri değerlendirerek iş arama
• Sanal asistanlarla müşteri hizmetleri
• Görevleri otomatikleştirmek, misafirlerle iletişim kurmak, trendleri analiz etmek ve tüketici ihtiyaçlarını tahmin etmek için misafirperverlik.
• Otomobil, sensör, oyun ve oyuncak üretimi ve daha fazlası

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme: Farklar

Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme birbiriyle ilişkilidir. Aslında derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesidir ve makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesidir.

Yani, burada gerçekten “fark” meselesi değil, uygulanabilecekleri kapsam meselesi.

Nasıl farklı olduklarına bakalım.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme

Çözüm

Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme, akıllı makineler oluşturmak ve karmaşık sorunları çözmek için kullanılan modern tekniklerdir. İş yerlerinden evlere kadar her yerde kullanılırlar ve hayatı kolaylaştırırlar.

DL, ML'nin altında gelir ve ML, AI'nın altında gelir, bu nedenle burada gerçekten bir fark meselesi değil, her teknolojinin kapsamı.