Suni zeka (AI) ile makine öğrenimi (ML) karşılaştırması: Mühim karşılaştırmalar

Son on yılda, suni zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) terimleri çoğunlukla birbirinin yerine kullanılan moda sözcükler haline geldi. AI ve ML ayrılmaz bir halde bağlantılı ve benzer özellikleri paylaşıyor olsa da, aynı şey değiller. Bunun yerine, ML, AI’nın mühim bir alt kümesidir.

Oturma odalarımızdaki dijital sesli asistanlardan Netflix’te gördüğünüz önerilere kadar AI ve ML teknolojileri etrafımızda.

AI ve ML’nin birçok insan alanına nüfuz etmesine karşın, benzerlikleri, farklılıkları ve birincil uygulamaları mevzusunda hala fazlaca fazla kafa karışıklığı ve belirsizlik var.

Burada suni zekaya karşı makine öğrenimi, değişik türler ve iki devrim niteliğindeki hızla gelişen teknolojinin birbiriyle iyi mi karşılaştırıldığına daha derinlemesine bir bakış.

Suni zeka (AI) nedir?

AI tanımlandı bir insanoğlunun sorun çözme ve içgörü, anlayış ve sezgiye dayalı bağlantılar kurma kabiliyetini öykünmek eden bilgisayar teknolojisi olarak.

AI alanı, dünyada ön plana çıktı. 1950’ler. Sadece zekaya haiz suni varlıklardan bahsediliyor. daha önce tespit edilebilir antik felsefe, Yunan mitolojisi ve kurgu hikayeleri benzer biçimde çeşitli disiplinler süresince.

20. yüzyılda dikkate kıymet bir proje olan Turing Testi, suni zekanın geçmişine atıfta bulunulurken çoğunlukla anılır. “AI’nın babası” olarak da anılan Alan Turing, testi oluşturdu ve en iyi malum kod kıran bir bilgisayar oluşturmak Dünya Savaşı’ndaki Müttefiklerin Alman ordusu tarafınca gönderilen gizli saklı mesajları anlamalarına destek oldu.

TTuring Testi, bir makinenin insan benzer biçimde düşünüp düşünemeyeceğini belirlemek için kullanılır. Bir bilgisayar, yalnızca sorulara insan yanıtlarından ayırt edilemeyen yanıtlarla cevap verirse Turing Testini geçebilir.

Suni zeka tarafınca desteklenen bir bilgisayar sisteminin üç temel özelliği, kasıtlılık, zeka ve uyarlanabilirliği ihtiva eder. Suni zeka sistemleri, çoğu zaman büyük oranda veriyi kapsayan, aksi takdirde ergonomik yada mümkün olmayacak görevleri gerçekleştirmek için matematik ve mantık kullanır.

Ortak suni zeka uygulamaları

Çağdaş AI, birçok teknoloji şirketi ve müşterileri tarafınca kullanılmaktadır. Günümüzde en yaygın AI uygulamalarından bazıları şunlardır:

• Gelişmiş web arama motorları (Google)
• Kendi kendine giden otomobiller (Tesla)
• Kişiselleştirilmiş tavsiyeler (Netflix, YouTube)
• Kişisel asistanlar (Amazon Alexa, Siri)

Spot ışığı çalan bir suni zeka örneği 2011’deydi. IBM’in Watson’ıAI destekli bir süper bilgisayar olan popüler TV yarışma programına katıldı Çekince! Watson, sonrasında teknoloji endüstrisini özünden sarstı. iki eski şampiyonu yenmekKen Jennings ve Brad Rutter.

Oyun şovu kullanımının haricinde, birçok sanayi, robotik kullanan üreticilerden risk değerlendirmelerini geliştiren sigorta şirketlerine kadar operasyonlarını iyileştirmek için AI uygulamalarını benimsemiştir.

Ek olarak okuyun: AI, dil öğrenme şeklimizi nasıl değiştiriyor?

Suni Zeka Türleri

AI çoğu zaman iki kategoriye ayrılır: dar AI ve genel AI.

• Dar AI: Birçok çağıl AI uygulaması, tanımlanmış, belirli görevleri tamamlamak için oluşturulmuş dar AI olarak kabul edilir. Mesela, bir işletmenin internet sayfasındaki bir söyleşi robotu, dar AI örneğidir. Başka bir örnek otomatik çeviri hizmeti, Google Tercüme benzer biçimde. Kendi kendine giden otomobiller bunun bir başka uygulamasıdır.
• Genel AI: Genel AI, çeşitli amaçlar için makine öğrenimi (ML) sistemlerini de içerdiğinden dar AI’dan farklıdır. İnsanlardan daha süratli öğrenebilir ve entelektüel ve performans görevlerini daha iyi tamamlayabilir.

Bir suni zekanın dar yada genel olarak kategorize edilmesinden bağımsız olarak, çağıl suni zeka hala birazcık sınırlıdır. İnsanlar benzer biçimde tam olarak kontakt kuramaz, sadece duyguları öykünmek edebilir. Bununla beraber, AI, bir kişinin yapabileceği benzer biçimde duygulara hakikaten haiz olması imkansız yada “hissedemez”.

Makine öğrenimi (ML) nedir?

Makine öğrenimi (ML), AI’nın bir alt kümesi olarak kabul edilir; bu sayede bir takım algoritma, eğitim verileri olarak da adlandırılan örnek verilere dayalı modeller oluşturur.

Bir ML modelinin temel amacı, geçmiş verilere dayalı doğru tahminler yada kararlar vermektir. ML çözümleri fazlaca oranda kullanır yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış veri yüksek düzeyde doğrulukla tahminler ve tahminler yapmak.

1959’da suni zeka ve bilgisayar oyunlarında öncü olan Arthur Samuel, tanımlanmış ML Açıkça programlanmadan bilgisayarların devamlı öğrenmesini elde eden bir emek harcama alanı olarak.

Yeni verilere maruz kalan bir ML modeli kendi kendine devamlı öğrenir, uyarlanır ve gelişir. Birçok işletme, karar vermede, gelecekteki eğilimleri tahmin etmede, müşterileri hakkında daha çok informasyon edinmede ve öteki kıymetli içgörüleri edinmede onlara destek oldukları için ML çözümlerine yatırım yapıyor.

Makine Öğrenimi Türleri

Üç ana makine öğrenimi türü vardır: denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme. Bir veri bilimcisi yada başka bir makine öğrenimi uygulayıcısı, kestirmek istediklerine nazaran belirli bir sürüm kullanacaktır. Her bir makine öğrenimi türünün içinde ne olduğu şu şekildedir:

• Denetlenen ML: Bu tür makine öğreniminde, veri bilimciler bir makine öğrenimi modelini besleyecek etiketli eğitim verileri. Ek olarak, korelasyonları belirlemek için algoritmanın değerlendirmesini istedikleri belirli değişkenleri de tanımlayacaklardır. Denetimli öğrenmede bilginin girişi ve çıkışı belirlenir.
• Denetimsiz ML: Denetimsiz makine öğreniminde, algoritmalar etiketlenmemiş veriler üstünde eğitim alır ve makine öğrenimi, anlamlı bağlantıları belirlemek için bu tarz şeyleri tarar. Etiketlenmemiş veriler ve ML çıktıları evvel belirlenir.
• Takviye öğrenimi: Takviyeli öğrenme, veri bilimcilerinin izlenecek evvel tanımlanmış bir takım kuralla fazlaca adımlı bir süreci tamamlamak için makine öğrenimi eğitimi almasını ihtiva eder. Uygulayıcılar, bir görevi tamamlamak için ML algoritmalarını programlar ve performansı hakkında pozitif yada negatif geri bildirim sağlar.

Yaygın ML uygulamaları

Netflix, Amazon, Feysbuk, Google ve Uber benzer biçimde büyük firmalar, iş operasyonlarının merkezi bir parçası olan ML’ye haizdir. ML, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle birçok şekilde uygulanabilir:

• E-posta filtreleme
• Konuşma tanıma
• Bilgisayarla görme (CV)
• Spam/dolandırıcılık idrak etme
• Öngörücü bakım
• Fena amaçlı yazılım tehdidi idrak etme
• İş süreci otomasyonu (BPA)

ML’nin kullanıldığı başka bir yol dijital navigasyona güç sağlamak için sistemler. Mesela, bir akıllı telefondaki Apple ve Google Haritalar uygulamaları, trafiği denetlemek, kazalar yada inşaat benzer biçimde kullanıcı tarafınca bildirilen vakaları düzenlemek ve sürücüye gezi için en uygun rotayı bulmak için ML kullanır. ML o denli yaygın hale geliyor ki, bir kullanıcının toplumsal medya beslemelerini belirlemede bile rol oynuyor.

AI ve ML: 3 temel benzerlik

AI ve ML benzer özellikleri paylaşır ve yakından ilişkilidir. ML, AI’nın bir alt kümesidir, bu da aslen onu gerçekleştirmek için gelişmiş bir teknik olduğu anlamına gelir. ML kimi zaman suni zekanın mevcut en gelişmiş versiyonu olarak tanımlanır.

1. Devamlı edönen

AI ve ML, bugüne kadarki en yıkıcı ve dönüştürücü teknolojilerden biri olma yolundalar. Bazı uzmanlar söylemek AI ve ML gelişmelerinin insan yaşamı üstünde yangın yada elektrikten fazlaca daha mühim bir tesiri olacaktır.

AI pazar büyüklüğünün ortalama olarak yetişmesi planlanıyor 1.394,3 milyar dolar Fortune Business Insights’ın bir raporuna nazaran 2029’a kadar. Suni zeka destekli çözümler ve ürünlerde daha çok şirket ve tüketici kıymet buldukça pazar büyüyecek ve suni zekaya daha çok yatırım yapılacak. Aynı şey ML de ilgilendiriyor – araştırmalar pazara işaret ediyor 209,91 milyar dolara ulaşacak 2029’a kadar.

2. Teklif myriad yararları

Bir öteki mühim kaliteli AI ve ML oranı, şirketlere ve bireylere sundukları fazlaca çeşitli avantajlardır. AI ve ML çözümleri, şirketlerin operasyonel mükemmelliğe ulaşmalarına, çalışan verimliliğini artırmalarına, işgücü eksikliklerinin üstesinden gelmelerine ve daha ilkin asla yapılmamış görevleri yerine getirmelerine destek sağlar.

Var diğer birkaç fayda AI ve ML’den gelmesi beklenen, aşağıdakiler dahil:

• Suni zekanın başka bir alanı olan iyileştirilmiş naturel dil işleme (NLP)
• Metaverse Geliştirmek
• Gelişmiş siber güvenlik
• hiperotomasyon
• Düşük kodlu yada kodsuz teknolojiler
• Makinelerde ortaya çıkan yaratıcılık

AI ve ML aslına bakarsan her boyutta ve türde işletmeyi etkiliyor ve daha geniş toplumsal beklentiler yüksek. AI ve ML’ye yatırım yapmanın ve benimsemenin, ekonomidaha şiddetli rekabete neden olur, daha teknolojiden anlayan bir iş gücü yaratır ve gelecek nesillerde yeniliğe esin verir.

3. Büyük Veriden Yararlanma

Veri olmadan, AI ve ML bugün oldukları yerde olmazdı. Suni zeka sistemleri, ek olarak büyük veri kümelerine güvenir yinelemeli işleme algoritmalarınamuntazam emek harcaması için.

Makine öğrenimi modelleri yalnızca çeşitli türlerde yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış verilerle sağlandığında çalışır. Büyük Verinin gücünden yararlanmak, daha geniş anlamda hem makine öğrenimi hem de suni zekanın merkezinde yer alır.

AI ve ML veriler üstünde başarı göstermiş olduğundan, kalitesinin sağlanması birçok şirket için birinci önceliktir. Mesela, bir ML modeli düşük kaliteli informasyon alırsa, çıktılar bunu yansıtacaktır.

Şu senaryoyu düşünün: Ülke çapındaki kolluk kuvvetleri, aşağıdakiler için ML çözümleri kullanıyor: tahmine dayalı polislik. Sadece, polis güçlerinin raporları önyargılı eğitim verilerini kullanma Bazılarına nazaran ceza adaleti sistemindeki eşitsizlikleri kaçınılmaz olarak sürdüren kara para aklama amaçları gün ışığına çıktı.

Bu yalnızca bir örnektir, sadece veri kalitesinin AI ve ML’nin işleyişi üstünde ne kadar tesiri bulunduğunu gösterir.

Ek olarak okuyun: Yapay zekada yapılandırılmamış veriler nedir?

AI ve ML: 3 temel fark

Yukarıda listelenen benzerliklere karşın, AI ve ML, birbirlerinin yerine kullanılmamaları icap ettiğini düşündüren farklılıklara haizdir. İkisini düz tutmanın bir yolu, tüm ML türlerinin AI olarak kabul edildiğini, sadece her AI türünün ML olmadığını hatırlamaktır.

1. Kapsam

AI, bir miktar insan zekası içeren bir makineyi tanımlayan her şeyi kapsayan bir terimdir. Geniş bir kavram olarak kabul edilir ve kimi zaman gevşek bir halde tanımlanır, oysa ML sınırı olan bir kapsamı olan daha spesifik bir kavramdır.

Suni zeka alanındaki uygulayıcılar, insan benzer biçimde çeşitli karmaşık görevleri yerine getirebilen akıllı sistemler geliştiriyor. Öte taraftan, makine öğrenimi araştırmacıları, belirli bir işi başarmak ve doğru çıktılar sağlamak için makineleri öğretmek için süre harcayacaklar.

Bu birincil fark sebebiyle, AI yada ML kullanan profesyonellerin projeleri için değişik veri ve bilgisayar bilimi öğelerini kullanabileceğini söylemek doğru olur.

2. Başarıya karşı doğruluk

AI ve ML çözümleri arasındaki öteki bir fark, AI’nın başarı şansını artırmayı, ML’nin ise doğruluğu artırmayı ve kalıpları tanımlamayı hedeflemesidir. Başarı, suni zeka uygulamalarında olmasıyla birlikte makine öğreniminde de mühim değildir.

AI’nın kullanıcıları için en uygun çözümü bulmayı amaçladığı da anlaşılmaktadır. ML, optimal olsun ya da olmasın bir çözüm bulmak için daha sık kullanılır. Bu ince bir farktır, sadece makine öğrenimi ve suni zekanın aynı olmadığı fikrini daha da açıklar.

ML’de, ML modellerinin ‘doğruluk paradoksu’ isminde olan bir kavram vardır. yüksek doğruluk değeri elde etmeksadece veri kümesi oldukça dengesiz olabileceğinden uygulayıcılara yanlış bir öncül verebilir.

3. Benzersiz sonuçlar

AI, ML’den fazlaca daha geniş bir kavramdır ve kullanıcının istenen sonucu elde etmesine destek olacak şekillerde uygulanabilir. AI ek olarak görevlerini yerine getirmek için mantık, matematik ve akıl yürütme yöntemlerini kullanır, oysa ML yalnızca yeni verilerle tanıtıldığında öğrenebilir, uyarlayabilir yada kendi kendini düzeltebilir. Bir anlamda ML, AI’dan daha kısıtlı kabiliyetlere haizdir.

Makine öğrenimi modelleri yalnızca evvel belirlenmiş bir sonuca ulaşabilir, sadece AI daha fazlaca, birden fazla sonucu elde etmek için akıllı bir sistem yapmaya odaklanır.

Şaşırtıcı olabilir ve AI ile ML arasındaki farklar incedir. Gelecekteki satışları kestirmek için bir iş eğitimli makine öğrenimi bulunduğunu varsayalım. Yalnız onu öğretmek için kullanılan verilere dayanarak tahminlerde bulunabilecektir.

Bununla beraber, bir işletme çeşitli görevleri yerine getirmek için suni zekaya yatırım yapabilir. Mesela, Google, AI’yı çeşitli nedenlerle kullanırarama motorunu geliştirmek, suni zekayı ürünlerine dahil etmek ve genel halk için suni zekaya eşit erişim sağlamak benzer biçimde.

AI ve ML arasındaki farkları belirleme

AI ve ML ile ilgili son yıllarda gördüğümüz ilerlemenin çoğunun devam etmesi planlanıyor. Makine öğrenimi, suni zeka alanında inovasyonu körüklemeye destek oldu.

AI ve ML, bazı insanların anlamakta zorlandığı oldukça karmaşık konulardır.

Gizemli doğalarına karşın, AI ve ML, işletmeler ve tüketiciler için hızla paha biçilmez araçlar haline geldi ve AI ve ML’deki son olarak gelişmeler, yaşama şeklimizi değiştirebilir.

Devamını okuyun:Yapay zeka duyarlılığı işletme için önemli mi?