Terimleri çevreleyen çok fazla kafa karışıklığı var yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme (DL). Bu makalede, herhangi bir karışıklığı gidermeye yardımcı olmak için bu alanların her birine kısa bir giriş yapacağız.
Yapay zeka, verileri sıralayabilen basit algoritmalardan, kendi kendine öğrenebilen ve yenilik yapabilen karmaşık sistemlere kadar her şeyi kapsayan geniş bir alandır. Makine öğrenimi, verilerden öğrenen algoritmalarla ilgilenen bir AI alt kümesidir. Derin öğrenme, verilerden öğrenmek için sinir ağlarını kullanan bir tür makine öğrenimidir.
Yapay zeka, akıllı makineler yaratma sürecidir. Kendi başlarına öğrenebilen ve karar verebilen algoritmalar veya kurallar dizisi oluşturmayı içerir. AI, sorunları çözebilen, kalıpları tanıyabilen ve tahminlerde bulunabilen sistemler oluşturmak için kullanılabilir.
Makine öğrenimi, verilerden öğrenen algoritmalarla ilgilenen bir yapay zeka türüdür. Makine öğrenimi algoritmaları, verilen daha fazla veriyi otomatik olarak iyileştirebilir. Örneğin, resimlerdeki nesneleri otomatik olarak tanımlamak için bir makine öğrenme algoritması kullanılabilir.
Derin öğrenme, verilerden öğrenmek için sinir ağlarını kullanan bir tür makine öğrenimidir. Derin öğrenme algoritmaları, verilen daha fazla veriyi otomatik olarak iyileştirebilir. Örneğin, resimlerdeki nesneleri otomatik olarak tanımlamak için bir derin öğrenme algoritması kullanılabilir.
Resim Kredisi: Edureka.com
Yapay Öğrenme Nedir?
Yapay öğrenme (AL), açık bir şekilde programlanmadan bilgisayarları verilerden öğrenecek şekilde programlama sürecidir. AL, bilgisayarların öğrenmesini sağlayan algoritmaların tasarımı ve geliştirilmesi ile ilgilenen makine öğrenimi alanıyla ilgilidir.
AL, yüz tanıma, istenmeyen e-posta filtreleme ve tıbbi teşhis dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda kullanılmıştır. Son yıllarda, otonom araçlar geliştirmek için AL kullanımına artan bir ilgi var.
AL algoritmaları genellikle iki kategoriye ayrılır: denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme. Denetimli öğrenme algoritmaları, veriler etiketlendiğinde kullanılır; bu, her girdi için bilinen bir doğru çıktı olduğu anlamına gelir. Denetimsiz öğrenme algoritmaları, veriler etiketlenmediğinde kullanılır; bu, her giriş için bilinen bir doğru çıktı olmadığı anlamına gelir.
AL nispeten yeni bir alandır ve AL algoritmalarının doğruluğunu ve verimliliğini daha da geliştirmek için yapılması gereken çok araştırma var. Bununla birlikte, AL'nin potansiyel uygulamaları çok geniştir ve bu teknolojinin önümüzdeki yıllarda popülaritesini artırmaya devam etmesi beklenmektedir.
Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine öğrenimi, yapay zekanın bir dalıdır. verilerden öğrenebilen ve zaman içinde performanslarını iyileştirebilen algoritmaların tasarımı ve geliştirilmesi ile ilgilenir. Makine öğrenimi algoritmaları, yüz tanıma, konuşma tanıma ve öneri sistemleri gibi çeşitli uygulamalarda kullanılmıştır.
Makine öğrenimi nispeten yeni bir alandır ve sürekli gelişmektedir. Farklı türde makine öğrenimi algoritmaları vardır ve her birinin kendi avantajları ve dezavantajları vardır.
Denetimli öğrenme algoritmaları, en yaygın olarak kullanılan makine öğrenme algoritması türüdür. Bu algoritmalar etiketlenmiş eğitim verilerinden öğrenir. Etiketler, bir e-postanın spam olup olmadığı veya bir resmin kedi içerip içermediği gibi herhangi bir şey olabilir.
Denetimsiz öğrenme algoritmaları, etiketlenmemiş verilerden öğrenir. Bu algoritmalar verilerdeki kalıpları bulmaya çalışır. Örneğin, veri noktalarını gruplar halinde kümelemek için kullanılabilirler. Takviyeli öğrenme algoritmaları, insanlar gibi deneme yanılma yoluyla öğrenir. Oyunu daha iyi oynamayı öğrenmek için genellikle satranç veya Go gibi oyunlarda kullanılırlar.
Makine öğrenimi, birçok sorunu çözmek için kullanılabilecek güçlü bir araçtır. Ancak, makine öğrenmesi algoritmalarının yalnızca kendilerine verilen veriler kadar iyi olduğunu unutmamak önemlidir. Veriler kalitesiz ise, algoritmalar ondan ders çıkaramayacak ve iyi sonuçlar üretemeyecektir.
Derin öğrenme nedir?
Bilgisayarla görme, doğal dil işleme ve robotik dahil olmak üzere birçok alanda en gelişmiş sonuçları elde etmek için derin öğrenme kullanılmıştır. Evrişimli sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları ve otomatik kodlayıcılar dahil olmak üzere birçok farklı derin öğrenme algoritması türü vardır.
Derin öğrenme nispeten yeni bir alandır ve sürekli gelişmektedir. Her zaman yeni mimariler ve teknikler geliştirilmektedir.
Bu zorluklara rağmen, derin öğrenme çok fazla potansiyele sahip heyecan verici bir alandır. Halihazırda bazı şaşırtıcı sonuçlar elde etti ve gelecekte de bunu yapmaya devam edecek.
AI ve Makine öğrenimi ile Derin Öğrenme arasındaki fark-
1. Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme, bilgisayarlara karar vermeyi veya görevleri gerçekleştirmeyi öğretmeye yönelik çeşitli yöntemleri tanımlamak için kullanılan terimlerdir.
2. AI en geniş kategoridir ve bir bilgisayara karar vermeyi veya görevleri gerçekleştirmeyi öğretmeye yönelik herhangi bir yöntemi içerir.
3. Makine öğrenimi, açıkça programlanmadan verilerden öğrenmek için matematiksel algoritmaları kullanmaya odaklanan bir AI alt kümesidir.
4. Derin öğrenme, verilerden öğrenmek için sinir ağlarını kullanmaya odaklanan bir makine öğrenimi alt kümesidir.
5. Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenmenin tümü, bilgisayarlara karar vermeyi veya görevleri gerçekleştirmeyi öğretmek için aynı amaca sahiptir, ancak yaklaşımları farklıdır.
6. AI en geniş kategoridir ve bir bilgisayara karar vermeyi veya görevleri gerçekleştirmeyi öğretmeye yönelik herhangi bir yöntemi içerir.
7. Makine öğrenimi, açıkça programlanmadan verilerden öğrenmek için matematiksel algoritmaları kullanmaya odaklanan bir AI alt kümesidir.
8. Derin öğrenme, verilerden öğrenmek için sinir ağlarını kullanmaya odaklanan bir makine öğrenimi alt kümesidir.
9. Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenmenin tümü, bilgisayarlara karar vermeyi veya görevleri gerçekleştirmeyi öğretmek için aynı amaca sahiptir, ancak yaklaşımları farklıdır.
10. AI en geniş kategoridir ve bir bilgisayara karar vermeyi veya görevleri gerçekleştirmeyi öğretmeye yönelik herhangi bir yöntemi içerir. Makine öğrenimi, açıkça programlanmadan verilerden öğrenmek için matematiksel algoritmaları kullanmaya odaklanan bir AI alt kümesidir. Derin öğrenme, verilerden öğrenmek için sinir ağlarını kullanmaya odaklanan bir makine öğrenimi alt kümesidir.
11. Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenmenin tümü, bilgisayarlara karar vermeyi veya görevleri gerçekleştirmeyi öğretmek için aynı amaca sahiptir, ancak yaklaşımları farklıdır.
12. AI en geniş kategoridir ve bir bilgisayara karar vermeyi veya görevleri gerçekleştirmeyi öğretmeye yönelik herhangi bir yöntemi içerir.
13. Makine öğrenimi, açıkça programlanmadan verilerden öğrenmek için matematiksel algoritmaları kullanmaya odaklanan bir AI alt kümesidir.
14. Derin öğrenme, verilerden öğrenmek için sinir ağlarını kullanmaya odaklanan bir makine öğrenimi alt kümesidir.
15. Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenmenin tümü, bilgisayarlara karar vermeyi veya görevleri gerçekleştirmeyi öğretmek için aynı amaca sahiptir, ancak yaklaşımları farklıdır.
Sonuç - Yapay Zeka vs Makine Öğrenimi vs Derin Öğrenme
AI, Makine öğrenimi ve Derin öğrenme, genellikle birbirinin yerine kullanılan terimlerdir. Ancak, aslında birbirlerinden oldukça farklıdırlar. ai, üçünün en genelidir ve kendi kendine öğrenebilen herhangi bir bilgisayar sistemini ifade eder. Makine öğrenimi, bilgisayarlara örnek olarak öğrenmeyi öğretmeyi içeren bir AI alt kümesidir. Derin öğrenme, insan beyninin işleyişini simüle etmek için yapay sinir ağlarını kullanan bir tür makine öğrenimidir.
Bu ilgi çekici alanda kariyer fırsatlarınızı genişletmekle ilgileniyorsanız, göz atın Edureka Derin Öğrenme Kursu. Bu kurs, öğrencileri kariyerlerini geliştirmek için gerekli beceriler, teknikler ve ekipman konusunda eğitir.
Makine Öğreniminin temellerini kavradıktan sonra nasıl ilerleyeceğinizden emin değil misiniz? Düşünmek Edureka'nın Makine Öğrenimi Sertifikası, bu merak uyandıran meslekte sizi başarıya hazırlayacak. Makine öğrenimi ilkeleri, denetimsiz ve denetimli öğrenmeyle ilgili prosedürler ve yöntemler, makine öğreniminin matematiksel ve buluşsal bileşenleri ve algoritmalar oluşturmak için uygulamalı modelleme hakkında bilgi edinin. Bu kursu tamamladıktan sonra bir Makine Öğrenimi mühendisi pozisyonu için donatılacaksınız.
Ek olarak, makine öğrenimi alanında bir yüksek lisans programına kayıt olabilirsiniz. Müfredat, sizi gerçek dünya ortamlarında makine öğrenimi uygulamaları konusunda derinlemesine ve pratik olarak eğitecektir. Ek olarak, istatistiksel analiz, Python ve veri bilimi dahil olmak üzere makine öğreniminin temellerini öğreneceksiniz.
Ayrıca Oku:
- Jasper Ai Ücretsiz Deneme Sürümü
- Jasper AI Kupon Kodu
- LeadPages ve Instapage
- Leadpages ve Unbounce
- En İyi Yapay Zeka Yazarları, İçerik Yazma Yazılımı
- En İyi AI Metin Yazarlığı Araçları
- Facebook Reklamlarınızı Otomatikleştirmek için En İyi Yapay Zeka Araçları
- İçerik Stüdyosu Fiyatlandırması
- Jasper AI İnceleme
- En İyi Makale Eğirme Araçları Nelerdir?
