Yapay zeka, bir makinenin insan davranışını simüle etmesine izin veren bir teknolojidir. Makine öğrenimi, makinelerin açık programlama olmadan geçmiş verilerden otomatik olarak öğrenmesine olanak tanıyan bir yapay zeka alt kümesidir.
En uygun olduğu alanlar: Yapay zeka, karmaşık bir insan görevini verimli bir şekilde tamamlamanın en iyi yoludur. Makine öğrenimi ise, belirli sorunları çözmek üzere büyük veri kümelerindeki örüntüleri tanımlamak için en iyi yoldur.
Yapay zekânın amacı, karmaşık problemi çözmek için doğal zekâyı simüle etmekken, makine öğrenmesinde amaç, makinenin bu görevdeki performansını en üst düzeye çıkarmak için belirli bir görevle ilgili verilerden ders almaktır.
Yapay zeka, büyük ölçekli verileri akıllı algoritmalar ve yinelemeli işlemleme ile birleştirerek çalışır. Bu süreçte, işlemlenen verilere ait desen veya özellikler yapay zekanın otomatik olarak öğrenmesini sağlar. Çeşitli işlevlere sahip yapay zeka farklı yöntem ve teknolojiler ile birlikte çalışır.
Makineleri insan beyniymiş gibi çalışacak şekilde programlayan, makine öğrenme algoritmalarını tasarlayan kişilere yapay zeka mühendisi denir. Makineleri mantıklı ve verimli bir şekilde hareketler gerçekleştirmek amacıyla programlayan yapay zeka mühendisleri yazılım firmalarında çalışabilir.
İlgili 19 soru bulundu
Başka bir deyişle, temel konsept oldukça basit olmasına rağmen, makine öğrenmesini uygulamak ve yararlı sonuçlar almak yetenek ve tecrübe gerektirir. Ama bu yetenek herhangi bir geliştiricinin öğrenebileceği bir yetenektir!
Bilgisayarları verilerden öğrenmeyi öğretmeye ve bunu yapmak için açıkça programlanmak yerine deneyimle geliştirmeye odaklanır. Makine öğrenmesinde algoritmalar büyük veri kümelerinde desenleri ve korelasyonları bulmak ve bu analize dayalı en iyi kararları ve tahminleri yapmak için eğitilir.
Makine öğrenimi veya makine öğrenmesi, bilgisayarların algılayıcı verisi ya da veritabanları gibi veri türlerine dayalı öğrenimini olanaklı kılan algoritmaların tasarım ve geliştirme süreçlerini konu edinen bir bilim dalıdır.
Üretimde makine öğrenimi modellerinin kullanılmasını ve gerekli tüm süreçlerin birbiriyle ilişkisini/irtibatını sağlar. Bir makine öğrenimi mühendisi, yapay zekanın hatasız bir şekilde kullanılabilmesi için verimli bir ortama yerleştirilmesine yardımcı olan kişidir.
Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği bölümü müfredatında temel bilimlere dair dersler (fizik, kimya, biyoloji), matematik, veri bilimi ve yapay zeka teorisi ve bilgisayar bilimine dair diğer dersler (formal methods, automata vb.) bulunmaktadır.
Yapay zekanın temelini öğrenmek önemlidir. Aksi halde geliştirici değil uyarlayıcı olursunuz. Bu yüzden yapay sinir ağları (artificial neural networks), makine öğrenmesi (machine learning), işlemsel zeka (computational intelligence), derin öğrenme (deep learning) gibi temel dersleri mutlaka takip etmelisiniz.
Makine öğrenimi (ML), tükettikleri verilere göre öğrenen ya da performansı iyileştiren sistemler oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka (AI) alt kümesidir.
1950'li yılların başında Alan Turing'in “Makineler Düşünebilir Mi?” sorusuyla makine öğrenmesi kavramı ortaya çıkmış, Bilgisayar Bilimci ve Bilişsel Bilimci “John McCarthy” tarafından “Yapay Zekâ” terimi ilk kez düzenlenen yapay zekâ konferansı olan “Dartmouth Konferansı”nda 1956 yılında kullanılmıştır.
Makine Öğrenmesi, “Makine Öğrenimi” ya da İngilizce olarak “Machine Learning” olarak da bilinir. Makine Öğrenmesi; makinelerin çeşitli veri ve algoritmalar kullanarak, problem karşısında bir insan gibi çözüm üretmesi ya da kademeli bir şekilde çözüme ulaşmasını sağlayan bir bilgisayar bilim dalıdır.
Yapay öğrenmede kullanılabilen birçok farklı model vardır, ancak bunlar genel anlamda üç farklı öğrenme türüne ayrılır: gözetimli (supervised), gözetimsiz (unsupervised) ve pekiştirmeli (reinforcement).
Makine öğrenmesi algoritmalarını gerçek hayat problemlerine uygulayabilecek. Veri ön-işleme aşamalarını kavrayacak. Tahmin, regresyon, sınıflandırma ve kümeleme algoritmalarıyla çalışacak. Derin öğrenme ve doğal dil işleme projeleri geliştirebilecek.
Konuyu daha basit tutabilmek için, denetimli öğrenme (supervised), denetimsiz öğrenme (unsupervised), yarı denetimli öğrenme (semi-supervised) ve Pekiştirmeli Öğrenme (reinforcement learning) gibi elimizdeki makine öğrenmesi algoritmasının türünü ifade eden üçüncü boyutu yani 3.
Aynı onlar gibi, Deep Learning, Machine Learning'in bir alt kümesi, ve Machine Learning ise yapay zekânın bir alt kümesidir.
Yapay zeka, machine learning hepsinin tek bir dili var, matematik. Sadece python ya da R gibi scripting dilleri ile bunu implemente ediyorsun, o kadar.
Makine öğrenmesinde algoritmaya daha fazla bilgi tüketerek (örneğin, özellik ayıklama gerçekleştirerek) doğru bir tahminde bulunmanın anlatılması gerekir. Derin öğrenmede algoritma, yapay sinir ağı yapısı sayesinde kendi veri işlemesi aracılığıyla doğru bir tahminde bulunmayı öğrenebilir.
Yapay zeka algoritmaları genel olarak üç kategori altında gruplandırılmaktadır. Bunlar Supervised Learning (Gözetmeli Öğrenme), Unsupervised Learning(Gözetmensiz Öğrenme) ve Reinforcement Learning (Kuvvetlendirmeli Öğrenme) yöntemleridir.
Yüz tanıma, internetten online alışveriş, sosyal medyanın kullanımı, ağ güvenliği tehdidini algılama tespiti gibi yapay zeka alanlarında Makine Öğrenim Uzmanları görev alır.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri