AI vs ML: Fark Nedir? – Günümüzde yapay zeka ve makine öğrenimi, akıllı bir yazılımı veya sistemi tanımlamak için sıklıkla birbirinin yerine kullanılan iki popüler terimdir. Hem AI hem de ML istatistik ve matematiğe dayalı olsa da, aynı şey değildir.
AI vs ML: Fark Nedir?
Birçok insan bu iki terimle karşılaşmıştır. Bu yazıda, canlı örneklerle AI ve ML arasındaki farkları öğreneceksiniz.
AI (Yapay Zeka) nedir?
Yapay zeka veya AI, bir bilgisayarın veya makinenin insan akıllı davranışını taklit etme ve/veya insan benzeri görevleri yerine getirme yeteneğidir.
Yapay zeka, düşünme, akıl yürütme, deneyimlerden öğrenme ve en önemlisi kendi kararını verme gibi insan zekası gerektiren görevleri yerine getirir.
“AI, akıllı makineler yapma bilimi ve mühendisliğidir.” -John McCarthy
Yapay zeka, görevleri son derece iyi bir şekilde yerine getirebilir ancak henüz insanlarla duygusal düzeyde etkileşim kurma yeteneğine ulaşmamıştır.
Daha fazla bilgi edinmek için bazı yapay zeka örnekleri görelim.
Robotik
Endüstriyel bir robot, AI’nın iyi bir örneğidir. Endüstriyel robotlar, pahalı arıza sürelerini önlemek için kendi doğruluk ve performanslarını izleme, bakım gerekip gerekmediğini algılama veya algılama yeteneğine sahiptir. Ayrıca yeni veya bilinmeyen bir ortamla da hareket edebilir.
Kişisel Asistanlar
Yapay zekanın başka bir örneği, İnsan-AI etkileşim araçları olan kişisel yardımcı araçlardır. En popüler kişisel asistanlar Google’dan Google Home, Apple’dan Siri, Amazon’dan Alexa ve Microsoft’tan Cortana’dır.
Bu kişisel asistanlar, kullanıcıların bilgi bulmasına, otel rezervasyonu yapmasına, takvimlere etkinlik eklemesine, soruları yanıtlamasına, toplantı planlamasına, mesaj veya e-posta göndermesine vb. olanak tanır.
Daha fazla yapay zeka örneği öğrenmek için bu makaleyi okuyun https://hasanyildiz.com/yapay-zeka/
ML (Makine Öğrenimi) nedir?
Makine öğrenimi veya ML, açıkça programlanmadan veya etki alanı uzmanlığı tarafından desteklenmeden verilerden otomatik olarak öğrenme yeteneğine sahip olan AI’nın alt kümesi olarak bilinir.
ML’de öğrenme , bir makinenin verilere dayalı olarak öğrenme yeteneğini ve bir ML algoritmasının bir modeli eğitme, performansını veya doğruluğunu değerlendirme ve ardından tahminlerde bulunma becerisini ifade eder.
Örneğin, Random Forest ve Decision Tree gibi denetimli makine öğrenimi algoritmalarıyla bir sistemi eğitebilirsiniz.
“Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği veren çalışma alanıdır.” – Arthur Samuel
Bu nedenle, makine öğreniminin amacı, makinelerin verileri kullanarak kendi kendilerine öğrenmelerini ve nihayetinde doğru tahminler yapmalarını sağlamaktır.
Daha fazla bilgi edinmek için Makine Öğrenimi örneklerini görelim.
Ürün Önerileri
Çoğu e-ticaret web sitesinde, geçmiş verilere dayalı olarak farklı ürün önerileri sağlayan makine öğrenimi araçları bulunur.
Örneğin, Amazon’da makine öğrenmesi kitaplarını araştırıp bunlardan birini satın aldıysanız, belirli bir süre sonra tekrar geri gelirseniz, Amazon’un ana sayfası size makine öğrenmesi ile ilgili kitapların bir listesini gösterecektir.
Ayrıca, beğendiklerinize veya sepete eklediklerinize ve diğer ilgili davranışlara göre önerilerde bulunur.
E-posta Spam ve Kötü Amaçlı Yazılım Filtreleme
İstenmeyen ticari toplu e-postalar (spam), internet kullanıcıları için büyük bir sorun haline geldi. Günümüzde çoğu e-posta hizmeti sağlayıcısı, istenmeyen e-postaları ve kimlik avı mesajlarını otomatik olarak öğrenmek ve belirlemek için makine öğrenimi araçlarını kullanır.
E-postalarınızın gizli olduğunu mu düşünüyorsunuz? Tekrar düşünün
Örnek Gmail ve Yahoo posta spam filtreleri, önceden var olan kuralları kullanarak spam e-postaları kontrol etmekten daha fazlasını yapar. İstenmeyen e-posta filtreleme işlemine devam ederken öğrendiklerine göre kendileri yeni kurallar oluştururlar.
AI ve ML Arasındaki Fark
Sonlandırmak için AI, insan zekası gerektiren görevleri çözerken, ML, verilerden öğrenerek ve bir tahminde bulunarak belirli görevleri çözen yapay zekanın alt kümesidir. Bu nedenle, tüm makine öğrenimi AI’dır, ancak tüm AI, makine öğrenimi değildir.
Tebrikler 👏👏, bu yazının sonuna geldiniz!
Yeni bir şey öğrendiyseniz veya bu makaleyi okumaktan zevk aldıysanız, başkalarının görebilmesi için lütfen paylaşın. O zamana kadar, bir sonraki yazıda görüşmek üzere!
Ayrıca beni Twitter’da @hasanyildiz84‘de bulabilirsiniz .
