Pek çok sıradan insan, yapay zeka ve makine öğrenimi terimlerini, aralarındaki farkı bilmeden eş anlamlı olarak kullanır. Makine öğrenimi yapay zekanın bir parçası olmasına rağmen bu iki kavram iki farklı kavramdır. Yapay zeka, makine öğreniminin küçük bir bölümden oluştuğu devasa bir konu alanıdır. Aralarındaki temel farklara bakalım.
Yapay zeka, insan zekasını taklit edebilen bir bilgisayar sistemi oluşturan bir bilgisayar bilimi alanıdır. İnsanın yarattığı düşünce gücü olduğunu söyleyebiliriz. Yapay zeka sistemi, insanların zekasıyla çalışan algoritmalar kullanır. Derin öğrenme için pekiştirmeli öğrenme algoritmaları ve sinir ağları gibi makine öğrenimi algoritmalarını içerir.
Makine öğrenimi, bir bilgisayar sisteminin, açıkça programlanmadan geçmiş verileri kullanarak tahminlerde bulunmasına veya belirli kararlar almasına olanak tanır. Makine öğrenimi, büyük miktarda yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış veri kullanır, bu nedenle bir makine öğrenimi modeli, bu verilere dayalı olarak doğru sonuçlar üretebilir veya tahminler sağlayabilir. Makine öğrenimi, geçmiş verileri kullanarak kendi kendini öğrenen bir algoritma üzerinde çalışır.
Makine öğrenimi yalnızca belirli alanlar için çalışır; örneğin, köpek resimlerini algılamak için bir makine öğrenimi modeli oluşturursak, yalnızca köpek resimleri için sonuçlar sağlar, ancak kedi resmi gibi yeni veriler sağlarsak yanıt vermeyi durdurur. Makine öğrenimi, çevrimiçi yönlendirme sistemleri, Google arama algoritmaları, e-posta spam filtreleri, Facebook arkadaşları için otomatik etiketleme önerileri ve daha fazlası gibi çeşitli yerlerde kullanılır.
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. Yapay zekanın amacı, karmaşık sorunları çözmek için insanlar gibi akıllı bir bilgisayar sistemi oluşturmaktır. Makine öğreniminin amacı, makinelerin doğru çıktı sağlayabilmeleri için verilerden öğrenmelerini sağlamaktır. Yapay zekada, insan olarak herhangi bir görevi yerine getiren akıllı sistemler üretiyoruz. Makine Öğrenmesin de, belirli bir görevi gerçekleştirmek ve doğru bir sonuç vermek için verileri olan makinelere öğretiyoruz. Makine öğrenimi ve derin öğrenme, yapay zekanın iki ana alt kümesidir. Derin öğrenme, makine öğreniminin önemli bir alt kümesidir. Yapay zekanın çok geniş bir kapsamı vardır. Makine öğreniminin sınırlı bir kapsamı vardır. Yapay zeka, çeşitli karmaşık görevleri gerçekleştirebilen akıllı bir sistem oluşturmak için çalışır. Makine öğrenimi, yalnızca eğitildikleri belirli görevleri gerçekleştirebilen makineler oluşturmaya çalışır. Yapay zeka sistemi, başarı şansını en üst düzeye çıkarmaya özen gösterir. Makine öğrenimi esas olarak doğruluk ve kalıplarla ilgilenir. Yapay zekanın ana uygulamaları Siri, catboat kullanan müşteri desteği, uzman sistemler, çevrimiçi oyunlar, akıllı insansı robotlar vb. Makine öğreniminin ana uygulamaları çevrimiçi yönlendirme sistemi, Google arama algoritmaları, Facebook arkadaşlarının otomatik olarak etiketlenmesi için öneriler vb. Öğrenme, yapay zekanın bir parçasıdır. Yapay zekanın, makine öğrenmesinin küçük bir bölümden oluştuğu devasa bir konu alanı olduğu söylenebilir.
Bu makaleyi okuduktan sonra yapay zeka ile makine öğrenmesi arasındaki farkı söyleyebilir misiniz? Sorularınız varsa yorumlara yazabilirsiniz. Yüce Yazılım, sorularınızı veya görüşlerinizi yanıtlamaktan mutluluk duyacaktır.