Yapay zeka ile makine öğrenimi arasındaki fark nedir?
- Reaktif makineler
- Sınırlı hafızalı makineler
- akıl teorisi
- Kendini tanıyan yapay zeka.
Aşağıda bu durumların her birini açıklayacağız.
Reaktif makineler
Bu tür, yetenekleri çok sınırlı olan yapay zeka sistemlerinin en eski şeklidir. Reaktif makineler, insan zihninin farklı girdi türlerine yanıt verme yeteneğini taklit eder. Bu makinelerin bellek tabanlı işlevleri yoktur; Daha önce edindikleri deneyimleri mevcut eylemlerini gerçekleştirmek için kullanamamaları anlamında; Yani reaktif modeller öğrenme yeteneğine sahip değildir ve benzer komutlarda performansı artırmak için kullanılamaz. Bu yapay zekalar yalnızca sınırlı sayıda girdiye veya girdi kombinasyonuna otomatik olarak yanıt vermek için kullanılabilir. Reaktif yapay zekanın popüler bir örneği IBM’in Deep Blue’sudur; 1997’de satranç ustası Garry Kasparov’u mağlup eden makine.
Sınırlı hafıza
Sınırlı hafıza, reaktif makinelerin yeteneklerine sahip olmanın yanı sıra önceki verilerden öğrenme ve daha akıllı kararlar verme yeteneğine sahip makinelerdir. Bugün bildiğimiz neredeyse tüm uygulamalar bu kategoriye girmektedir. Mevcut tüm yapay zeka sistemleri büyük miktarda veriyle eğitiliyor ve gelecekteki sorunların çözümü için referans model olarak bu bilgileri hafızalarında saklıyor. Örneğin, bir görüntü tanıma yapay zekası, binlerce fotoğraf alarak sonraki görüntüleri tanımayı ve onlara uygun bir ad atamayı öğrenir; Aslında bu sistemler yeni bilgileri tanımak için önceki verileri kullanıyor ve reaktif yapay zekadan çok daha kullanışlı. Sohbet robotlarından sanal asistanlara, sürücüsüz araçlara kadar günümüzde neredeyse tüm yapay zekaların tümü hafızayla sınırlı yapay zeka kullanıyor.
akıl teorisi
Önceki iki yapay zeka türü en yaygın olanları olsa da, “zihin teorisi” ve “öz farkındalık” dahil olmak üzere diğer ikisi, araştırmacıların üzerinde araştırma yaptığı, gelişen kavram ve modeller olarak şu anda varlığını sürdürüyor. Zihin Teorisi yapay zekası, araştırmacıların şu anda üzerinde çalıştığı sınırlı hafızadan daha ileri bir seviyedir. Zihin Teorisi Yapay zeka, etkileşime girdiği varlıkların ihtiyaçlarını, duygularını ve inançlarını tanıyarak düşünce süreçlerini anlar. Bu düzeyde bir anlayışa ulaşmak, yapay zekanın diğer dallarında da gelişmeyi gerektirecektir. Bunun nedeni, insan ihtiyaçlarını gerçekten anlayabilmek için yapay zeka makinelerinin, insanları, zihinleri birçok faktör tarafından şekillendirilebilen insanlar olarak tanıması gerektiğidir. Bu nedenle bu yapay zekanın öncelikle insanları anlaması gerekiyor.
kendine güvenen
Bu seviye şu anda yalnızca teoride mevcut olan yapay zeka gelişiminin son aşamasıdır. Bu yapay zeka insan beynine o kadar benziyor ki, onun bilincini taklit ediyor. Bu türün inşası onlarca yıl alır ve tüm yapay zeka araştırmalarının nihai hedefidir ve olacaktır. Bu model yalnızca etkileşimde bulunduğu kişilerin duygularını anlayıp uyandırmakla kalmıyor, aynı zamanda kendine has ruh halleri, ihtiyaçları, inançları ve arzuları da var. Her ne kadar kendinin farkında olan yapay zeka bir medeniyet olarak ilerlememizi ilerletebilse de yine de felakete yol açabilir; Çünkü bu model doğrudan ve dolaylı olarak insanlığın sonudur; Çünkü böyle bir canlı, herhangi bir insanın aklını kolayca aşabilir ve karmaşık planlar tasarlayabilir.
Yapay zekanın dalları
Yapay zeka, girdileri anlar ve önceki öğrenmelerine dayanarak hızlı ve gerçek zamanlı yanıtlar vermeye çalışır. Aşağıda yapay zekanın dört temel özelliğine değineceğiz.
Ami Aq’ı Öğrenmek
Modern dünya, derin öğrenme yardımıyla makineler ve bilgisayarlar tarafından anlaşılabilecek verilerle doludur. Derin Öğrenme, insanın düşünme şeklini taklit ederek bilgisayarların karar verme sürecini otomatikleştirmeye çalışan bir makine öğrenme tekniğidir. Bu teknik sayesinde görüntü tanıma, konuşma vb. birçok uygulamanın performansı artırılmıştır. Örneğin Tesla arabaları gibi sürücüsüz araçlar, dur sinyali ile yeşil sinyal arasında ayrım yapmak ve sürülüp sürülmeyeceğine karar vermek için derin öğrenmeyi kullanıyor. Derin Öğrenmenin diğer örnekleri arasında sosyal medya akışının kişiselleştirilmesi, görüntü tanıma, çevrimiçi metin tanıma ve çok daha fazlası yer alır.
Doğal Dil İşleme
Doğal dil işleme (NLP), dilbilim, yapay zeka ve bilgisayar biliminin bir alt alanıdır. Bu yöntem, bilgisayarların metin veya ses biçimindeki verileri tıpkı insanlar gibi almasını ve işlemesini sağlar. Tıpkı kulakların duyması ve gözlerin görmesi gibi, bilgisayarlar da verileri okumak için programları, sesleri almak için mikrofonları kullanır ve tıpkı beynin girdileri işlemesi gibi, bilgisayarlar da verileri programlar ve algoritmalarla işler.
NLP sıklıkla metni bir dilden diğerine çevirmek, büyük miktarda bilgiyi özetlemek ve sözlü komutlara yanıt vermek için kullanılır. Çoğumuzun etkileşime girdiği en yaygın NLP biçimleri, sesli GPS sistemleri, konuşmayı metne dönüştürme yazılımı, dijital asistanlar, müşteri hizmetleri sohbet robotları ve ses tanıma yazılımlarıdır.
Yapay zekanın özellikleri
Tekrarlanan görevleri otomatikleştirme
Yapay zeka, monoton görevleri yorulmadan yerine getirme konusunda inanılmaz bir yeteneğe sahiptir. Detayları daha iyi anlayabilmek için Apple’ın SIRI adlı sesli asistanını inceleyeceğiz. Siri, bir günde birçok komutu gerçekleştirebilen, konuşabilen bir sanal kişisel asistandır; Not yazmaktan harita üzerinde kullanıcılara rehberlik etmeye kadar. Siri’den önce bu faaliyetler manuel olarak yapılıyordu ve bu da çok fazla zaman ve çaba gerektiriyordu; Ancak sesli asistanların ve konuşma komutlarının yardımıyla her şey saniyeden çok daha kısa sürede yapılıyor.
algı
Makine algısı, sensörlerden (kameralar ve mikrofonlar gibi) girdi alınmasına, işlenmesine ve tüm yönleriyle çıkarım yapılmasına yardımcı olur. Bu yaklaşım esas olarak konuşma, yüz veya nesne tanıma gibi uygulamalarda kullanılmaktadır. Örneğin yüz tanıma için yapay zeka, biyometrik haritalamayı kullanarak insanların yüzlerini tanıyor. Görüntüyü anlayacak ve tanıyacak yapay zeka, sensörlerden girdi alıp bunu yüz veri tabanıyla karşılaştırarak girdi ile veri tabanında depolanan görüntü arasındaki eşleşmeyi kontrol ediyor. Genellikle bu özellik, çalışanların işyerine girerken kimlik doğrulaması yapmak veya kullanıcıların cep telefonlarının kilidini açmak için kimlik doğrulaması yapmak için kullanılır.
Makine öğrenimi nedir?
Makine öğrenimi, bir makinenin veya sistemin kendi deneyiminden öğrenmesini ve gelişmesini otomatik olarak sağlayan bir yapay zeka alt kümesidir. Bu model, önceden yazılmış bir dizi kod yerine, büyük hacimli verileri analiz etmek için algoritmalar kullanır ve girdi bilgilerinden öğrenmeye dayalı bilinçli kararlar almaya çalışır. Makine öğrenimi algoritmaları, çok fazla veriye maruz kalması nedeniyle zamanla öğrenir ve bu sayede daha iyi performans elde eder. Makine Öğrenimi sayesinde bilgisayarlar, görüntüleri sıralamak, satışları tahmin etmek veya büyük miktarda veriyi analiz etmek gibi karmaşık görevleri gerçekleştirebilir.
Makine öğreniminin kullanıldığı yaygın yollardan bazıları şunlardır:
- YouTube gibi bir çevrimiçi video akışı platformunda önerilen içerik
- Sohbet robotları aracılığıyla bir sorunu giderme
- Takviminizde toplantı planlamak, şarkı çalmak veya birini aramak için sanal asistanları kullanın
Makine öğrenimi türleri
Makine öğrenmesi, aşağıda her birini açıklayacağımız denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme gibi farklı türleri içerir.
Denetimli makine öğrenimi
Bu tür makine öğrenimi, insan yardımı gerektiren en yaygın makine öğrenimi modellerinden biridir. Denetlenen tür, algoritmaya bir dizi etiketli veri verilecek şekildedir; Bu, verilerin zaten belirli kategorilere ayrılmış olduğu anlamına gelir. Algoritma daha sonra verilerdeki kalıpları bularak yeni veriler hakkında doğru tahminler yapmayı öğrenir. Örneğin, denetlenen bir algoritma, daha önce spam olarak sınıflandırılmış bir dizi e-postayı alarak yinelenen kalıpları bulabilir. Algoritma daha sonra spam e-postalardaki yaygın kalıpları tanımayı öğrenir, böylece gelecekte yeni e-postaları doğru şekilde sınıflandırabilir. Denetimli öğrenme daha çok görüntü sınıflandırma, hastalık teşhisi, dolandırıcılık, dolandırıcılık operasyonları ve konuşma tanıma gibi alanlarda kullanılmaktadır.
Denetimsiz makine öğrenimi
Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verilerle veya yetersiz etiketlere sahip verilerle ilgilenir; burada algoritma, önceden tanımlanmış herhangi bir model olmadan veriler arasındaki ilişkileri bulmaya çalışır. Bu tür öğrenmenin amacı gizli yapıları keşfetmek veya öğeleri benzerliklere, kalıplara ve farklılıklara göre kategorilere ayırmaktır. Bu tür bir öğrenme, kalıpları tanımlamanız ve karar vermek için verileri kullanmanız gerektiğinde çok faydalıdır. Bu model, finansal trendler ve konut fiyat analizi gibi şeyleri tahmin etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır.
Takviyeli öğrenme
Takviyeli öğrenme, insan öğrenmesine en yakın türdür. Takviyeli öğrenme, bir davranışı veya kuralı öğrenmek için çevreyle etkileşimi kullanır. Bu algoritmanın amacı doğru eylemleri en üst düzeye çıkarmaktır. Takviyeli öğrenme, eylemlerinin sonuçlarından öğrenir ve performansına bağlı olarak olumlu veya olumsuz geri bildirim alır. Bu modelde etiketlenmiş veri yoktur ve makine her şeyi kendi eylemlerine göre öğrenir. Bu tür uygulamalar arasında arabaların otomatik park edilmesi, trafiğin azaltılması için trafik ışıklarının dinamik kontrolü ve insana ihtiyaç duymadan sürüş yapılmasını sayabiliriz.
Makine öğreniminin özellikleri
Makine öğrenmesine olan ihtiyaç her geçen gün artıyor. Makine öğrenimi, insanlar için çok karmaşık olan görevleri yerine getirme yeteneğine sahiptir. İnsanlar olarak sınırlamalarımız var ve bunların en önemlisi büyük miktarda veriyi işleyememektir. Bunu yapabilmek için işleri bizim için kolaylaştıracak bir bilgisayar sistemine ihtiyacımız var. Makine öğrenimi yardımıyla zamandan ve paradan tasarruf edebilir, tekrarlayan işleri bu araçlara bırakabiliriz. Aşağıda Makine Öğrenmesinin öne çıkan dört özelliğine değineceğiz.
Tahmin etmek
Veriler makine öğrenimi algoritmaları tarafından işlenir ve gelecekteki olayları tahmin etmek için modeller oluşturmak için kullanılır. Bu modeller gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanılabilir; kredi alma riskinin veya bir kişiyi satın alma olasılığının belirlenmesi dahil.
otomasyon
Makine öğrenmesi algoritmaları, verilerdeki kalıpları bulma işlemini otomatik olarak gerçekleştirir ve neredeyse insan katılımı gerektirmez. Sonuç olarak daha doğru ve etkili bilgi analizi yapılır.
Ölçeklenebilirlik
Makine öğrenimi teknikleri büyük veri işlemeye uygundur; Çünkü çok büyük miktarda bilgiyi yönetmek için yaratılmışlardır. Sonuç olarak işletmeler elde edilen sonuçlara göre en iyi kararları alabilmektedir.
uyumluluk
Yeni verilere erişim, makine öğrenimi algoritmalarının sürekli öğrenmesini ve uyum sağlamasını kolaylaştırır. Sonuç olarak bu makineler zaman içinde performanslarını geliştirebilir ve daha fazla veri aldıkça daha doğru ve verimli hale gelebilir.
Yapay zeka ile makine öğrenimi arasındaki fark nedir?
Yapay zeka, makinelerin insan zekasını taklit etmesiyle ilgili olsa da makine öğrenimi öyle değil. Makine öğreniminin amacı, bir makineye belirli bir görevi nasıl yapacağını öğretmek ve kalıpları tanıyarak doğru sonuçlar sağlamaktır. Aşağıda yapay zeka ile makine öğrenimi arasındaki farkı kısaca tartışacağız.
| Yapay zeka | makine öğrenme |
| Yapay zeka, bir makinenin insan davranışını simüle etmesini sağlayan bir teknolojidir. | Makine öğrenimi, bir makinenin önceden programlanmamış verilerden kalıpları otomatik olarak öğrenmesine olanak tanıyan bir yapay zeka alt kümesidir. |
| Yapay zekanın amacı, karmaşık sorunları çözebilecek insan beyni kadar akıllı bir bilgisayar sistemi oluşturmaktır. | ML’nin amacı, makinelerin verilerden öğrenmesine olanak tanıyarak doğru çıktılar sağlayabilmelerini sağlamaktır. |
| Yapay zekada her şeyi insanlar gibi yapabilecek akıllı sistemler kuruyoruz. | ML’de insanlar, makinelere belirli bir görevi gerçekleştirmeyi ve doğru sonuçlar sağlamayı öğretmek için verileri kullanır. |
| Yapay zeka, bilgisayar bilimi ve mühendisliğinin bir alt kümesidir. | Makine öğrenimi yapay zekanın bir alt kümesidir. |
| Yapay zekanın çok geniş bir kapsamı var. | ML’nin sınırlı bir kapsamı vardır. |
| Yapay zeka, çeşitli karmaşık görevleri yerine getirebilecek akıllı bir sistem oluşturmaya odaklanır. | ML, yalnızca eğitim aldıkları belirli görevleri yapabilen makineler oluşturmaya odaklanır. |
| Yapay zeka, başarı şansını en üst düzeye çıkarmaya odaklanır. | Makine öğrenimi doğruluk ve kalıplara odaklanır. |
| Yapay zekanın başlıca uygulamaları arasında Siri gibi akıllı asistanlar, müşteri desteği, uzman sistemler, çevrimiçi oyunlar, akıllı insansı robotlar vb. yer alır. | Makine öğreniminin yaygın uygulamaları şunları içerir: çevrimiçi öneri sistemleri, Google arama algoritmaları, video önerileri ve sosyal ağlardaki kişiler vb. |
| Yeteneklere göre yapay zeka üç türe ayrılabilir: zayıf yapay zeka, genel yapay zeka ve güçlü yapay zeka. | ML temel olarak üç türe ayrılabilir: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme. |
| Yapay zeka öğrenme, akıl yürütme ve kendi kendini düzeltme yeteneğine sahiptir. | Makine öğrenimi yalnızca yeni veriler aldığında öğrenir ve kendini düzeltir. |
| Yapay zeka tamamen yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle ilgilenir. | ML, yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış verilerle ilgilenir. |
son söz
Her işletme ve kuruluşun faaliyet alanının ve boyutunun genişlemesiyle birlikte büyük miktarda veri işlemesi gerekiyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi bireylere ve kuruluşlara geniş veri kapsamı, büyük miktarda bilgiyi işleme yeteneği ve hızlı karar verme yeteneği dahil olmak üzere birçok fayda sağlar. Ayrıca bu iki teknoloji çalışanların imdadına yetişerek işleri daha hızlı hale getirmeye ve hata olasılığını en aza indirmeye çalışıyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamaları tıp, bankacılık, ulaşım, çevrimiçi işletmeler ve iletişim alanlarını içerir. Teknolojinin artan trendi, bizi onun araçlarına ayak uydurmaya ve bunları günlük işlerimizde ve işlerimizde kullanmak için elimizden gelenin en iyisini yapmaya sevk ediyor. Yapay zeka ile makine öğrenmesi arasındaki farkın bilincinde olarak istediğimiz zaman farklı şeyler yapmak için en iyi seçimi yapabiliriz.
