Teknolojik yenilik alanında iki terim sıklıkla birbirine karışıyor ve hatta bazen birbirinin yerine kullanılıyor: Makine Öğrenimi (ML) ve Yapay Zeka (AI). Bu kavramlar şüphesiz ilişkili ve birbiriyle bağlantılı olsa da, teknoloji ve bilgisayar biliminin daha geniş manzarasında farklı yönleri temsil ediyorlar.
Makine Öğrenimini Tanımlama
Makine öğrenimi özünde Yapay Zekanın bir alt kümesidir. Bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve açık programlamaya gerek kalmadan belirli görevlerdeki performanslarını geliştirmesini sağlayan sistem ve algoritmaları içerir. Temelde makine öğrenimi algoritmaları, makinelerin yeteneklerini aşamalı olarak geliştirmelerini sağlamak için kalıplardan ve istatistiksel yöntemlerden yararlanır.
Üç temel makine öğrenimi türü vardır:
-
Denetimli Öğrenme: Bu, algoritmanın girdi-çıktı çiftlerinden öğrendiği ve yeni girdi verildiğinde sonuçları tahmin ettiği etiketli veriler üzerinde bir modelin eğitilmesini içerir.
-
Denetimsiz Öğrenme: Bu senaryoda model, etiketlenmemiş verilerle çalışır ve çıktıya ilişkin özel bir rehberlik olmaksızın veri kümesi içindeki kalıpları veya yapıları bulmaya çalışır.
-
Takviyeli Öğrenme: Bu tür, algoritmaların bir ortamla etkileşim yoluyla deneme yanılma yoluyla öğrenmesini içerir. Sistem, eylemlerine bağlı olarak ödül veya ceza şeklinde geri bildirim alır.
Yapay Zekayı Anlamak
Yapay zeka ise genellikle insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen makine veya sistemleri kapsayan daha geniş bir kavramı temsil eder. Yapay zeka, öğrenme, akıl yürütme, problem çözme, algı ve dil anlama gibi insan zekası süreçlerini simüle etmeyi amaçlamaktadır.
Yapay zeka, makine öğrenimi de dahil olmak üzere çeşitli teknolojileri kapsar ancak bunların ötesine uzanır. Yapay zeka, örneğin belirli bir alanda bir insan uzmanın karar verme yeteneğini taklit eden kural tabanlı sistemler olan uzman sistemleri içerir.
Temel Farklılıklar
Makine öğrenimi yapay zekanın çok önemli bir bileşeni olsa da aralarındaki fark kapsam ve uygulamada yatmaktadır:
-
Kapsam: Makine öğrenimi yapay zekanın bir alt kümesidir ve özellikle makinelerin verilerden öğrenmesini sağlamaya odaklanır. Öte yandan yapay zeka, yalnızca verilerden öğrenmenin ötesinde daha geniş bir teknoloji ve metodoloji yelpazesini kapsar.
-
Uygulama: Makine öğrenimi algoritmaları, görüntü tanımadan doğal dil işleme ve öneri sistemlerine kadar çok çeşitli görevlere uygulanır. Ancak yapay zeka, bu uygulamaları uzman sistemler, robot bilimi ve insan zekasını simüle eden diğer alanlarla birlikte kapsar.
