Yapay zeka nedir?
Yapay zeka (AI), insan zekasıyla ilgili görevleri simüle edebilen bilgisayar programlarının oluşturulmasını içerir. Bu teknoloji alanı, bilgisayar programlamayı ve geniş veri kümelerini kullanarak zorlukların üstesinden gelir. Yapay zeka alanında, bilgisayarların deneyim yoluyla bilgi edinmesine ve çoğu zaman insan performansını aşan, insan yeteneklerine benzer görevleri yerine getirmesine olanak tanıyan makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme yer alır.
Yapay zekanın bu kategorisine dar veya zayıf yapay zeka denir. Bu durumlarda bilgisayarlar, büyük veri kümelerindeki kalıpları tanımlayarak belirli görevlerde başarılı olurlar.
Başka bir yapay zeka türü kısıtlı yapay zekadır, ancak kısıtlı yapay zeka girdilere göre uyum sağlayabilse de önceden tanımlanmış parametrelerle sınırlıdır. Ancak yine de kullanımı oldukça önemlidir. Dördüncü sanayi devriminin ortaya çıkışı ve çağdaş işletmelerin dijital öncelikli ahlakı, dar yapay zeka tarafından yönlendirilen uygulamalar için yakıt olarak kullanılacak devasa miktarda veri üretiyor.
Öte yandan güçlü bir yapay zekaya sahibiz. Yapay genel zeka (AGI) olarak bilinen güçlü yapay zeka, bilim kurguda sıklıkla tasvir edilen bir yapay zeka biçimidir. Geliştiriciler AGI ile ilgili zorlukları çözmek için yeni modeller geliştirmiş olsalar bile, bu tür bir yapay zekanın hayata geçirilmesi şu anda o kadar da yakın değil. Yapay zekanın sıfırdan öğrenilmesine ilişkin açıklamalar aşağıda yer almaktadır.
Neden yapay zeka öğrenmelisiniz?
Yapay zeka (Yapay Zeka) konusunda bilgi edinmek, hastalıklar, çevre kirliliği ve iklim değişikliğinin neden olduğu zorluklar gibi insanlığın en kritik zorluklarından bazılarına yanıt vermek için çok çekici ve pratik bir beceri olarak kabul ediliyor. Ayrıca bu alan ekonomik olarak da hızla büyümektedir. Öğrenme yapay zekası, kullanıcıları tatmin edici ve teşvik edici bir kariyer yolu için donatır ve birçok kariyer fırsatının önünü açar.
Yapay zeka mühendisi ne iş yapar?
Bir yapay zeka mühendisinin gerçekleştirdiği görev ve görevler, faaliyet gösterdiği sektöre göre değişiklik gösterebilir. Genel olarak yapay zeka mühendisleri, karar verme süreçlerini iyileştirmeyi ve performans ölçümlerini iyileştirmeyi amaçlayan yapay zeka sistemleri ve uygulamaları oluşturmayla ilgilenir.
Bir yapay zeka mühendisinin rolü çok yönlü ve karmaşıktır ve aşağıdaki alanlarda beceriler gerektirir:
- Yapay zeka modellerini ustaca kullanarak hedeflere ulaşmak.
- Mantıksal akıl yürütme, olasılıksal analiz ve makine öğrenimi tekniklerinin kullanımı yoluyla çözümler geliştirin.
- Karmaşık sistemlerin kapsamlı analizi yoluyla geliştirme girişimlerinin ilerlemesini izleyin ve yönlendirin.
- Konuşma tanıma, veri işleme, veri madenciliği ve robotik ile ilgili en iyi uygulamaları derinlemesine anlayın ve etkili bir şekilde uygulayın.
Yapay zekayı sıfırdan öğrenmenin adımları
Yapay zekaya nasıl başlayacağınızı veya yapay zekayı öğrenmeye nereden başlayacağınızı merak ediyor olabilirsiniz? Yapay zekayı en baştan öğrenmek için çeşitli adımlardan geçmek gerekir, bunlar yapay zekayı öğrenmeye başlamanın bu adımlarının altında 8 durumda çözülür:
- Yapay zekanın önkoşullarını ve temel ilkelerini öğrenmek
- Yapay zekanın teorik kavramlarını öğrenme
- Veri işleme becerilerini öğrenme
- Yapay zeka projeleri oluşturmak ve bunlara katılmak
- Yapay zeka araçlarına aşinalık
- Yapay zeka ile ilgili kurslara katılım
- Yapay Zeka Stajı
- Yapay zeka alanında işe alım ve çalışmaya başlama
Yapay zekayı sıfırdan başlatmak kendi zorluklarıyla karşı karşıyadır ve onu öğrenmeye niyetlenen her insanın bu zorluklarla başa çıkması gerekir. Ayrıca yapay zekanın farklı kavramlarında ileri düzey matematik ve mantık öğrenmek bu alana girmenin yolunu kolaylaştırabilir. Aşağıda yukarıdaki 8 adım şeklinde yapay zeka öğreniminin rolünü detaylı olarak inceliyoruz.
Yapay zekayı sıfırdan öğrenmenin önkoşulları
Yapay zekayı sıfırdan öğrenmeye başlamadan önce aşağıdaki alanlarda sağlam bir temele sahip olmam gerekiyor.
- İstatistik ve Olasılık
- Matematik
- Programlama becerileri
- Veri yapısı
- Algoritmik prensipler
Olasılık ve istatistiğin temelleri
İstatistik ve olasılık, yapay zekanın temel dayanağını oluşturur ve belirsizlik yaklaşımıyla bilgisayarların eğitilmesine yönelik bir platform görevi görür. Yapay zekadaki öğrenme sistemleri, istatistiksel öngörüleri destekleyen verileri anlayarak çalışır. Olasılık ve istatistik aşağıdaki gibi sorgulara çözümler sağlar:
- En yaygın sonuç nedir?
- Sonuçlar hakkında ne gibi tahminler yapılabilir?
- Veri modeli nedir?
Yapay zeka alanındaki olasılık ve istatistik alanı bir dizi temel konuyu içerir:
- Verilerin sayısal ve görsel gösterimi
- Olasılık teorisinin temel yönleri
- Örneklenen verilerin dağıtımı
- Olasılık dağılımlarını tanımlayan işlevler
- Nüfus parametrelerinin tahmini
- Hipotez testi
Yapay zeka için matematik temeli
Olasılık ve istatistik becerilerinizi desteklerken temel matematik kavramlarını anlamak, yapay zeka öğrenimini sıfırdan başarmak için çok önemlidir. Buna aşağıdakiler dahildir:
- Doğrusal cebir, yapay zeka ve makine öğrenimi yöntemlerini anlamanın temel taşı olarak hizmet eder.
- Parametreler, fonksiyonlar, hatalar ve yaklaşımlardaki değişikliklerle ilgilenmenin ayrılmaz bir parçası olan diferansiyel hesap ve çok değişkenli hesabın belirli yönleri hakkında temel bilgi.
- Yapay zekanın ayrılmaz bir parçası olan koordinat sistemlerini ve doğrusal olmayan dönüşümleri öğrenmek.
- Veri kümelerinden tahmine dayalı içgörüleri kolaylaştıran doğrusal ve yüksek dereceli regresyonlarda uzmanlık
- Veri sınıflandırması için lojistik regresyonu öğrenme
- Matematiksel formülleri verimli kod uygulamalarına dönüştürmek için sayısal analiz
Programlama becerileri
Yapay zeka uygulamaları geliştirmek için yapay zeka programlama dillerinde yeterlilik şarttır. Bu konudaki önemli seçenekler şunlardır:
- Python erişilebilirliği, basitliği, birçok kütüphanesi ve birçok eğitim kaynağıyla ünlüdür.
- Java, kullanıcı dostu yapısı ve platformlar arası uyumluluğuyla tanınmaktadır.
- R, büyük veri kümelerini işleyecek şekilde tasarlanmıştır.
- Lisp, yapay zeka alanında kullanılan en eski ikinci programlama dilidir.
- SQL, veritabanı yönetimi alanında merkezi bir uygulamaya sahiptir.
- Vesaire
Sıfırdan yapay zeka öğrenimi için veri yapıları
Yapay zeka alanında veriler temel girdi görevi görüyor. Veri yapıları, maksimum faydayı elde etmek amacıyla verileri sistematik olarak düzenlemek için çeşitli teknikleri içerir. Yapay zekayı sıfırdan öğrenmeye istekli olanlar için, belirli bir uygulama için en uygun veri yapısını seçme ve uygulama becerisi çok önemlidir. En önemli veri yapıları arasında şunlar sayılabilir:
- sıralamak
- bağlantılı liste
- yığın
- Sıra
- ikili ağaç
- İkili arama ağacı
- yığın
- Doğramak
- matris
Bu yapıların kapsamlı bir şekilde anlaşılması, yapay zeka meraklılarının verileri etkili bir şekilde kullanmalarına ve etkili ve verimli yapay zeka uygulamaları oluşturma yeteneklerini geliştirmelerine olanak tanır.
Algoritmik prensipler
Yapay zeka alanında çalışmak, bilgisayar bilimi ilkelerinin derinlemesine anlaşılmasını gerektirir. Algoritma sistematik bir kılavuz görevi görür ve hesaplamaların gerçekleştirilmesi için adım adım adımları belirler. Makine öğrenmesi alanında bağımsız öğrenme yeteneklerine sahip algoritmaların oluşturulması gerekmektedir. Bu algoritmalar öneriler sağlamak için veri madenciliği ve örüntü tanımayı kullanır.
Yapay zeka teorisine hakim olmak
Yapay zekayı sıfırdan öğrenmede gerekli önkoşulları elde ettikten sonra sıra yapay zeka teorisiyle ilgilenmeye gelir. Yüz yüze eğitimi, kendi kendine çalışma çevrimiçi kurslarını vb. seçmeniz önemli değil, yapay zeka teorisinin ilkelerine aşina olmalısınız. Aşağıda yapay zeka eğitiminin temelini oluşturan bazı temel ilkeler yer almaktadır.
Problem çözme becerilerini geliştirmek
Yapay zekanın özü, karmaşık zorlukları çözme yeteneğinde yatmaktadır. Bu, algoritmalar ve buluşsal yöntemler de dahil olmak üzere bir dizi tekniğin ustaca uygulanmasını gerektirir. Bir yapay zeka sisteminin özünde, dinamik ortamının yanında bir ajan bulunur. Yapay zeka alanında temsili ajan, karar alma süreçlerine rehberlik eden programdır. Bu perspektifte, problem çözen kişi bir amacın peşinde tek başına düşünür. Sorunu çözmenin yolunu açmak için, birkaç kritik unsuru içeren bir sorun formülasyonu süreci gerçekleştirilir:
- İşletim ortamının başlangıç durumu
- Acentenin tasarrufundaki olası eylemler
- Her eylemin etkisini ayrıntılandıran bir işlem modeli
- Objektif testi, amaçlanan hedefe ulaşılıp ulaşılmadığının ayrıntılı olarak incelenmesi
- Seyahat edilen her rotayla ilişkili maliyet
Bu ilkelere hakim olmak, yapay zeka uzmanlığına giden yolculuğunuzun temel taşı olan yapay zeka problem çözmenin inceliklerini tam olarak anlamanızı sağlayacaktır.
mantıksal çıkarım
Makineler doğuştan gelen bilişsel yeteneklere sahip olmadığından, bu tür akıl yürütme işlemleri için algoritmik programlamaya güveniyorlar. Bir yapay zekayı bir sonuca varacak şekilde programlarken, bu görev, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli muhakeme yöntemleri aracılığıyla hedeflere ulaşması için eğitilmesini gerektirir:
- Tümdengelimli akıl yürütme: Bu akıl yürütme biçimi, argümanın öncülünün geçerliliğini sağlamak için mevcut verileri kullanır. Geniş ilkelerin belirli durumlara uygulanmasını içerir.
- Tümevarımsal akıl yürütme: Tümdengelimli akıl yürütmenin aksine, tümevarımsal akıl yürütme, belirli gözlemlerden genel sonuçları tahmin eder. Bu durumda tüm gözlemler doğru olsa bile varılan sonuç yanlış olabilir.
- Tümdengelimli Akıl Yürütme: Tümdengelimli akıl yürütme, gözlemlerle uyumlu en olası sonucu çıkarmaya odaklanır. Bu tümdengelimli akıl yürütmeye benzer, ancak öncül sonucu garanti etmez.
- Sağduyulu akıl yürütme: Gayri resmi bir tür olan sağduyulu akıl yürütme, ampirik bilgiye dayanır. Bilgiye ve buluşsal kurallara dayalı olarak çalışır ve resmi yönergelerden ziyade pratik karara öncelik verir.
- Tek tip akıl yürütme: Tek tip akıl yürütme, ek verilerden etkilenmeyen değişmez sonuçlar üretir.
- Tekdüze Olmayan Akıl Yürütme: Tekdüze Olmayan Akıl Yürütme, sonuçların yeni bilgilerle revize edilmesine olanak tanır.
Bu mantıksal çıkarım modlarına hakim olmak, yapay zeka meraklılarına yapay zeka akıl yürütme yeteneklerini şekillendirme, çeşitli uygulamalarda ilerlemeyi ve yenilikçiliği artırma yeteneği kazandırır.
Veri dönüşümü
Yapay zekayı sıfırdan öğrenmek, veri manipülasyonunun derinlemesine anlaşılmasını gerektirir. Yapay zekanın öğrenme ve tahmin için veri kümelerine bağımlılığı göz önüne alındığında, fayda sağlayan veri yapılarının oluşturulmasında uzmanlık kazanmak önemlidir. Bu alanda SQL programlama dili merkezi bir rol üstlenir ve veritabanlarının yönetimini kolaylaştırır. Üstelik R dili, veri bilimi uygulamaları alanında popüler bir seçim olarak ortaya çıkıyor. Veri manipülasyonunda ustalık, yapay zekanın potansiyelinden yararlanmak için ayrılmaz bir temel taşı oluşturur ve veri dönüştürmenin inceliklerinde mükemmel beceri ve ustalıkla ustalaşmanıza olanak tanır.
Doğal dil anlayışı
Doğal dil anlama, insan konuşmasının kodunu çözmek için programlama tekniklerini kullanan, yapay zekada uzmanlaşmış bir alandır. Bilgisayarlara, bilgisayar dillerinin katı sözdizimsel özellikleri olmadan insan iletişimini anlama gücü verir. Özellikle doğal dil anlayışı, bilgisayar ve insan arasındaki iki yönlü iletişimi kolaylaştırır. Bu alanda, yapay zeka algoritmaları insan konuşmasını yorumlamak ve onu duygu analizi, tanıma Adlandırılmış varlıklar ve sayısal varlıklar içeren yapılandırılmış bir veri çerçevesine dönüştürmek için kullanılır .
Makine görüşü ilkelerini anlamak
Bilgisayarlı görme, bilgisayarların görsel uyaranları algısal olarak anlayacak şekilde eğitilmesini içerir. Makinelerin resimlerden, videolardan ve benzer görsel girdilerden anlamlı bilgiler elde etmesini sağlar. Daha sonra edinilen bu anlayış, eylemleri tetiklemek veya önerilerde bulunmak için kullanılabilir. Bilgisayarların görsel verileri işleyebilme hızı, insan yeteneklerinin yerini alarak dakikada binlerce görüntünün analizine olanak sağlıyor.
Diğer yapay zeka eğitim modlarına benzer şekilde, bilgisayarlı görme, ince farkları tespit etmek ve belirli görsel kalıpları tanımlamak için büyük veri kümelerine dayanır. Bu beceri, makine öğrenimi alanındaki algoritmik modeller yoluyla geliştirilerek bilgisayarlara görsel verilerin karmaşıklığı hakkında özerk bir şekilde bilgi edinme yeteneği kazandırılır.
Otomatik kod oluşturma
Otomatik programlama, önceden tanımlanmış özelliklere dayalı olarak diğer programlar için kod üreten özel bir bilgisayar programı biçimini içerir. Bu özelliğin öne çıkan bir örneği DeepMind’ın bilgisayar programları oluşturma yeteneğini gösteren AlphaCode’udur.
Bir örnekte AlphaCode, kodlama yarışmalarında bir dizi benzer zorlukla karşılaştı. Örneğin görev, rastgele bir harf dizisini, sınırlı bir girdi kısıtlamasıyla aynı harfleri içeren başka bir dizeye dönüştürmekti. AlphaCode bu göreve geniş bir yelpazede potansiyel çözümler yaratarak yaklaştı. Daha sonra oluşturulan kodu çalıştırır, ortaya çıkan çıktıyı değerlendirir ve en uygun seçeneği belirlemek için her çözümü değerlendirir.
Verileri işlemeyi öğrenme
Veri işleme, yapay zekayı sıfırdan öğrenmenin temel taşıdır ve o kadar önemlidir ki kendi başına bağımsız bir alan oluşturur. Günümüzde büyük veri, çağdaş varoluşun tüm yönleriyle kusursuz bir şekilde iç içe geçmiş durumda. Hemen hemen tüm şirketler veriye dayalı karar almayı stratejilerinin ayrılmaz bir parçası olarak benimsemiştir. Bu dönüştürücü güç, geniş veri kümelerinin ustalıkla yönetilmesine dayanan makine öğrenimi teknolojisi aracılığıyla gerçekleştirilir.
Yapay zekanın sıfırdan öğrenilmesinde veri ön işleme, ham verinin bütünlüğünü sağlarken anlaşılır bir çerçeveye dönüştürmeyi içeren merkezi bir çaba olarak ortaya çıkıyor. Veri kalitesi, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok önemli özelliğe bağlıdır:
- kesinlik
- istikrar
- bütünlük
- zamanında olmak
- güvende olmak
- Vesaire
Veri ön işleme bağlamında, yanlışlıkları, eksik girişleri veya gereksiz bilgileri ortadan kaldırarak verileri temizlemek için dikkatli adımlar atılır. Bu aşama, çeşitli veri kaynaklarını birleşik bir veri setinde birleştirir. Son olarak veriler küçültülerek kullanıma hazır hale getirilir.
Makine öğrenimi çözümleri oluşturma
Bir makine öğrenimi mühendisinin rolü, makine öğrenimi ilkelerine dayanan tahmine dayalı modelleri otomatikleştirebilen yapay zeka sistemleri oluşturmayı gerektirir. Bu mühendisler, algoritmaları kavramsallaştırmak ve geliştirmek için kapsamlı veri kümeleri kullanıyor, bu da onlara sonuçlardan öğrenme ve daha sonra gelecekteki görevlerin yürütülmesini iyileştirme ve sonuçlarda yüksek doğruluk elde etme yeteneği veriyor.
Makine öğrenimi nedir?
Makine öğrenimi, bilgisayarların minimum insan müdahalesiyle süreçlerini bağımsız olarak iyileştirme yeteneğine sahip olduğu yapay zekanın önemli dallarından biridir. Özellikle makine öğrenimi programları, çoğu zaman insan kavrayışını aşan karmaşık ve ince kalıpları çözebilme yeteneğine sahiptir. Bu beceri, veri setleri kullanılarak ve örüntü tanıma yöntemleri uygulanarak elde edilir. Bu alan iki ana kategoriyi içerir: Denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme, bunlar Makine Öğrenimi Algoritma Türleri makalesinde tam olarak tartışılmıştır.
Denetimli öğrenmede veriler önceki makine öğrenimi sonuçlarından toplanabilir veya oluşturulabilir. Bilgisayar, altta yatan kalıpları tanımasına olanak tanıyan etiketli veri noktalarından oluşan bir eğitim veri setine sahiptir. Bunun tersine, denetimsiz öğrenme, önceden tanımlanmış bir eğitim veri kümesine bağlı olmaksızın, verilerin doğal yapısal bileşimini ortaya çıkarmaya çalışan algoritmalar etrafında döner. Bu öğrenme yöntemi, veri setinde şimdiye kadar keşfedilmemiş gizli kalıpların ortaya çıkarılmasında etkilidir.
Makine öğrenmesinde ustalık
Makine öğrenimi yolculuğuna başlamak, yapay zeka alanında odaklanmış bir araştırmayı gerektirir; bu da, yapay zekanın önkoşullarına ve kapsamlı teorisine ilişkin temel bir anlayış gerektirir. Bu temel bilgilerin ötesinde, makine öğrenimi uzmanlığına yönelik kapsamlı bir yol haritasını burada bulabilirsiniz:
- Python Yeterliliği: Makine öğreniminde temel bir programlama dili olan Python, makine öğrenimine açılan bir kapı görevi görür.
- Veri bilimi araçlarıyla çalışmayı öğrenin: Kendinizi Jupyter ve Anaconda gibi kesintisiz veri işleme, görselleştirme ve analize olanak tanıyan temel veri bilimi araçlarıyla donatın.
- Temel Veri Analizi Araçları: Pandas, NumPy ve Matplotlib gibi temel veri analizi araçlarını öğrenmelisiniz. Bu araçlar verileri değiştirmenize olanak tanır.
- SciKit-Learn’den Yararlanma: Veri kümelerinizdeki kalıpları keşfetmek ve öngörüleri ve tahminleri kolaylaştırmak için güçlü SciKit-Learn Python kitaplığını kullanın.
- Derin öğrenme becerileri edinme: Sinir ağları oluşturma sanatında ustalaşarak derin öğrenmenin potansiyelini keşfedmelisiniz. Derin öğrenmenin karmaşıklığını anlamak, gelişmiş yapay zeka uygulamalarının kapısını açar.
- Kişisel Projeler Yapın: Kendinizi uygulamalı projelere kaptırarak öğrenmenizi geliştirin. Bu uygulamalı deneyim, kavramlara ilişkin anlayışınızı güçlendirecek ve problem çözme becerilerinizi geliştirecektir.
Bu kapsamlı yaklaşım sayesinde, makine öğrenimi alanında ustaca gezinecek, kalıpları çözme, tahminlerde bulunma ve yenilikçi çözümler yaratma gücünden yararlanacaksınız.
Yapay zekanın sıfırdan öğrenilmesiyle makine öğreniminin ne alakası var?
Makine öğrenmesi yapay zekanın bir dalıdır. Makine öğrenimi, bilgisayarların açık programlama olmadan öğrenmesine olanak tanıyan yapay zeka ilkelerini uygulamanın bir yoludur.
Veri bilimi mesleği
Veri biliminin makine öğrenimi mühendisliği ile simbiyotik bir ilişkisi vardır, ancak bunlar ayrı alanlar oluşturur. Veri bilimi, verilerden anlamlı içgörüler keşfetmeye odaklanan kapsamlı bir alandır. Bu geniş perspektifte makine öğrenimi, verilerle çalışmak için güçlü bir araç görevi görüyor.
Veri bilimi, yapay zeka öğrenme yolunu sıfırdan tamamlamak için önerilen, yapılandırılmamış verilerden anlam ve içgörü çıkarmak için bilimsel yöntemleri, süreçleri, algoritmaları ve sistemleri kullanma sürecidir.
Veri bilimcinin rolü
Veri bilimcileri, iş zorluklarına özel çözümler oluşturmak için makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini kullanıyor. Veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendislerinden farklı olarak, verileri işlemek için genellikle önceden var olan makine öğrenimi araçlarını kullanır ve aynı zamanda durum gerektirdiğinde orijinal programlar tasarlama becerisine de sahiptir. Bir veri bilimcisi, makine öğrenimi müdahalelerinin karşılaştığı iş zorluklarını belirledikten sonra, bu zorlukları ele almak ve çözmek için özelleştirilmiş algoritmalar ve modeller formüle eder.
Veri bilimi öğrenme yolu
Makine öğreniminde uzmanlaşmaya giden yola benzer şekilde, veri bilimi alanını keşfetmek, yapay zeka önkoşullarının ve temel kavramların kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını gerektirir. Yapay zekanın bir dalı olarak konumu nedeniyle aralarında birçok temel prensip paylaşılmaktadır. Verileri öğrenme sürecinde aşağıdakileri öğrenmelisiniz:
- Veri temizlemede uzmanlaşma: Veri bilimi yolculuğunuzun önemli bir yönü, veri temizleme sanatında uzmanlaşmayı içerir.
- Mevcut veri kümeleriyle proje çalışması: Mevcut veri kümelerinden yararlanan projeler üzerinde çalışarak uzmanlığınızı artırabilirsiniz. Pratik deneyim becerilerinizi ve yeteneklerinizi artırır.
Bu uyumlu çabalar sayesinde, veri bilimi konusunda oldukça iyi bir bilgi edinir ve becerilerinizi geliştirirsiniz.
Veri bilimi ile yapay zeka arasındaki bağlantı nedir?
Veri bilimi ve yapay zekanın simbiyotik bir ilişkisi vardır; veri bilimcileri rollerini yerine getirmek için yapay zeka teknolojilerini kullanır ve bu da veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zeka arasında önemli örtüşmelere yol açar. Temel ayrım, bu disiplinlerin birleşme biçiminde yatmaktadır: veri bilimi, içgörü elde etme araçları olarak yapay zekayı ve makine öğrenimini kullanır. Burada veri biliminin merkezi rolü, anlamlı içgörüler ve sonuçlar elde etmek için makine öğreniminin sonuçlarının yorumlanmasını içeren insan alanına kadar uzanır. Bu karmaşık etkileşim, veri bilimi ile daha geniş yapay zeka alanı arasındaki kesintisiz sinerjinin altını çiziyor.
veri mühendisi
Bir veri bilimci ile veri mühendisi arasındaki sınırları belirlemek, özellikle iş ilanlarına bakarken zorlayıcı olabilir. Veri bilimcilerinin sıklıkla kendilerini bir veri mühendisinin sorumluluklarını üstlenmekle görevli bulduklarını belirtmekte fayda var. Ancak bu rollerin temelde ayrı ve farklı olduğunu kabul etmek önemlidir.
Veri mühendisliği, ham verileri kullanılabilir ve erişilebilir bir formata dönüştüren veri görselleştirme sanatıdır. Veri mühendisleri, çeşitli veri kaynaklarını birleştirecek ve bunları daha ayrıntılı analize hazır tek bir kaynağa yönlendirecek.
Veri mühendisliği öğrenme yolu
Yapay zekanın sıfırdan öğrenilmesi alanında veri mühendisliği görevlerini ve görevlerini öğrenmek de önemlidir. Veri mühendisliğinde ustalık, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli becerilerde ustalık gerektirir:
- Veri Depolama: Veri depolama ve toplama becerilerini ve inceliklerini öğrenmek yolculuğunuzun temel taşıdır.
- ETL araçlarında ustalık: Veri dönüşümünde temel araçlar olarak görev yapan Xplenty veya Hevo gibi ETL araçlarına aşina olun.
- Makine öğrenimine aşinalık: Makine öğreniminin temellerini anlamak, araç setinizi zenginleştirecek ve genel anlayışınızı güçlendirecektir.
- Veritabanı sistemlerinde uzmanlık: Veri işleme yeteneklerinizi geliştirmek için veritabanı sistemleri, özellikle de SQL alanında uzmanlaşmalısınız.
- Programlama dilleri: Python ve Julia gibi programlama dillerine hakim olmak bu alanda oldukça önemlidir ve veri odaklı çözümler hayata geçirmenize olanak sağlar.
- Algoritmalar ve Veri Yapıları: Algoritmalar ve veri yapılarına hakim olmak, veri yönetimi süreçlerini optimize etme kapasitenizi artırır.
- Dağıtılmış sistemlerde ustalık: Dağıtılmış sistemlere ilişkin derinlemesine bir anlayış, farklı ağlardaki verileri yönetme becerilerinizi geliştirecektir.
Uygun yapay zeka projeleri üzerinde çalışmak
Yapay zekayı sıfırdan öğrenmenin bir başka adımı da uygulamalı projeler üzerinde çalışmaktır. Yapay zeka projelerinde gezinmek stratejik bir yaklaşım gerektirir. Yapay zekanın küresel ölçekte uygulanması nedeniyle önünüzde birçok seçenek var. İlgi alanlarınıza, temel taahhütlerinize ve topluluğunuza katkıda bulunan projelere uygun projeleri değerlendirerek başlayın.
- İlgi alanına uygun projeler: Yapay zeka uygulamalarını kişisel ilgi alanlarınızla kusursuz bir şekilde uyumlu hale getiren projeleri seçin.
- Temel, basit projeler üzerinde çalışın: Bazı geleneksel projeler yeni başlayanlara sürekli olarak tavsiye edilir ve değerli temel beceriler sağlar.
Yapay zekayı sıfırdan öğrenmek için aşağıdaki projeler şiddetle tavsiye edilir:
- Sahte haberlerin tespiti
- Dil çevirisi
- Hisse senedi fiyat tahmini
- Yüz tanıma
- İnsan faaliyetlerinin tanımlanması
- Satış fiyatı tahmini
Yapay zeka araçlarını kullanma
Yapay zekayı sıfırdan öğrenme alanında, en önemli ve temel olanlarını sunduğumuz birçok araç mevcut:
- SciKit-Lear: Bu kütüphane, ML kütüphanelerinin vizyonunu belirgin bir şekilde temsil ediyor ve hem denetimli hem de denetimsiz bilgi işlem için değerli bir araç olarak hizmet edecek. Çok yönlülüğü onu yeni başlayanlar için hoş bir seçim haline getiriyor.
- TensorFlow: Bu çok yönlü araç, çok çeşitli makine öğrenimi görevlerini kapsar. TensorFlow, özellikle derin sinir ağı eğitimi ve çıkarımı alanında öne çıkıyor ve yapay zeka araç kutunuza ekstra bir güç katmanı ekliyor.
- PyTorch: PyTorch, gücünü doğal dil işleme ve bilgisayarlı görme gibi alanlarda bulur ve önemli uygulamalara uygundur.
Yapay zeka eğitim kursları
Yapay zekayı sıfırdan öğrenmeye yönelik en yaygın yaklaşım eğitim kursları kullanmaktır. Bu konuda zevkinize, tercihinize ve ilginize göre çeşitli yapılandırılmış eğitim kurslarına katılabilir ve yapay zeka öğrenebilirsiniz. Yapay zeka ve makine öğrenimi becerilerini öğreten birçok çevrimiçi platform da var. Örneğin, İngilizce web’de Udemy ve Quora, Farsça web’de Maktab Khona gibi platformlar bu arada çok iyi performans gösterdi.
Yapay zeka stajı
Eğitim kurslarını tamamladıktan ve güçlü bir portföy oluşturduktan sonra, yapay zeka öğrenme yolunuzu sıfırdan tamamlamak için staj yolculuğuna çıkmak çok önemlidir ve kariyer çabalarınızı önemli ölçüde artıracaktır. Staj, doğru işi bulma yolculuğunuzda size yardımcı olacaktır. Yapay zeka stajının göze çarpan bir yönü, gerçek dünyadaki zorlukları çözme kapasitesidir.
Yapay zekayı öğrenmek pratik çaba gerektirir mi?
Yapay zekayı sıfırdan öğrenmek, mevcut bilginizi potansiyel olarak zorlayan bazı gelişmiş kavramları gerektirir. Uygun yapıya sahip bir eğitim programı seçmek bu zorluklarla yüzleşmeyi kolaylaştıracaktır. Genel olarak yapay zekayı öğrenmek, pratik çaba göstermeyi ve teorik ilkelerini anlamayı gerektirir.
Programlama ve kodlama becerisi olmadan yapay zeka mümkün mü?
Bazı platformlar kodsuz yapay zeka çözümleri sunsa da yapay zekada uzmanlaşmak programlama ve kodlama becerileri gerektirir. Yapay zekayı sıfırdan öğrenmenin temel temeli programlamaya dayanır ve bu alanda uzmanlaşmak, problem çözme algoritmaları geliştirmeyi ve uygulamayı gerektirir.
Yapay zekayı öğrenmek ne kadar sürer?
Sıfırdan yüze kadar yapay zekaya hakim olma, öğrenme ve kariyer yolu oluşturma süresi mevcut bilgi birikiminize ve öğrenme yolunuza bağlıdır. Sıfırdan başlayanlar için yapay zekanın temellerini anlamak yaklaşık altı ay sürebilir. Tersine, veri bilimi gibi yapay zekanın daha karmaşık alanlarına girmek, birkaç yıllık ileri bir eğitim almayı gerektirebilir.
Yapay zeka eğitimi
Yapay zeka programlamayı öğrenmeyi düşünüyorsanız ve bu cazip ve gelişen alanda akademik eğitim almadan iş piyasasına girmek istiyorsanız, bunu profesyonel olarak öğrenmeniz gerekmektedir. İlk bakışta yapay zeka zor görünebilir ancak öyle değildir, yapay zeka eğitimleri yardımıyla bu hedefe ulaşmak kolaydır.