Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Arasındaki Farklar Nelerdir?

@emregur
Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Arasındaki Farklar Nelerdir

Günümüzde yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme konuları sık sık birbiriyle karıştırılmaktadır. Hatta yapay zeka ve makine öğrenmesi, birbirinin yerine kullanılan eş anlamlı sözcükler gibi algılanabilmektedir. Bu yanlış kullanımların önüne geçebilmek için yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasındaki farkları inceledim.

Bu üç alanda çalışan uzmanlar, bu tanımlar ile ilgili henüz fikir birliğine varabilmiş değiller. Teknolojinin de gelişimi ile birlikte bu alanlarda her gün yeni kavramlar tartışmaya açılıyor. Kısa ve genel bir bilgi verecek olursak; makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kolu diyebiliriz. Alan Turing 1950 yılında yayınladığı bir makalede, makinelerin düşünüp düşünemediği konusunu gündeme getirmiştir. Tavsiye ettiği Turing Testi ile bir makinenin zeki olup olmadığı test edilebilmektedir.

Makinenin zeki ve düşünebilen bir makine olabilmesi için, bir insanın karşılaşmış olduğu etkileşimin arkasında bir insan mı yoksa bir makine mi olduğunu ayırt edememesi gerekmektedir. Fakat yapay zekanın asıl isim babası John McCarthy’dir. 1956 yılında konu ile ilgili yaptığı bir konferansın sonunda katılanların ortak görüşü, yapay zeka ile ilgili çalışmaların bir üst seviyeye çıkarılması gerektiği olmuştur.

Geçtiğimiz 10 yıl içinde yapay zeka, bilim kurgu filmlerinde kullanılan bir teknoloji olmaktan çıkıp, hayatımızın içinde yer etmeye başlamıştır. Günümüzde teknoloji devlerinin hepsi yatırımlarını yapay zeka alanında yapmaktadır. Baktığımız çoğu alanda yapay zekayı hatta makine öğrenimini deneyimlemekteyiz.

Yapay Zeka Nedir?
Yukarıda bahsettiğimiz gibi, karşılaşılan etkileşimin arkasında bir makine ya da bir insan mı olduğunu ayırt edemiyorsak bir yapay zeka ile karşı karşıyayız demektir. Fakat yapay zekanında kuvvetli ve zayıf olanları vardır. Zayıf yapay zekalar, sadece programladığınız işi yapan, bunun dışına çıkmayan, elde edeceğiniz sonucu değiştirmeyen oluşumlardır. Kuvvetli yapay zekalar ise veriler üzerinde belli bir algoritma kurarak hesaplar ve yorumlar yapabilen, işleri daha fazla kolaylaştıran oluşumlardır.

Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi, programlanmadığı sonuçları dahi ortaya çıkarabilen bir tür yapay zeka olarak kabul ediliyor. Arthur Samuel 1959 yılında makine öğrenimini: “makinelerin bilhassa programlanmadığı sonuçları öğrenebilme kabiliyeti” şeklinde tanımlamıştır. Arthur Samuel, kendi hatalarından ders alabilen bu sayede kendini geliştirebilen bir dama oyunu yaratmıştır.

Makine öğrenmesi, 1990’lı yıllarda kullanılmaya başlanmış, veri madenciliği dönemine kadar pek göz önüne çıkamamıştır. Veri madenciliği, elde olan verilerin birbirine benzer motiflerini ortaya çıkarmak için kullanılan algoritmaların uygulamasıdır. Makine öğrenimi de bu işin aynısını yapmaktadır. Ancak veri madenciliği sadece topladığı veriyi işlemekle yükümlüyken, makine öğrenmesi bu verileri tekrar tekrar öğrenerek yeni sonuçlar vermektedir.

Makine öğreniminin yükselişe geçmesini sağlayan uygulamalardan biri de resim tanımadır. Bu uygulamadan önce ilgili resmin ne olduğunu makinenin öğrenmesi için, benzer yapıda resimler gösterilerek makinenin eğitilmesi gerekmektedir. Bunlardan sonra makine benzer dizi ve motifleri tanıyarak artık resimlerin ne olduğunu tanımlayabilir hale gelmektedir. Şu an online olarak kullandığımız pek çok uygulama makine öğrenimini kullanmaktadır. Mesela Netflix size hangi filmleri tavsiye edeceğine, Amazon hangi ürünleri önereceğine makine öğrenimi ile karar vermektedir.

Derin Öğrenme Nedir?
İşin içindeki veriler ne kadar çok olursa yapay zeka özellikleri o kadar iyi açığa çıkacaktır. Fazla veri, işleri karmaşık bir hale getirdiği zaman yapay zekadan, makine öğrenimine geçişler yaşanacaktır. İşler daha da karıştıkça makine öğreniminden, derin öğrenmeye geçiş yapılacaktır. Derin öğrenme, çeşitli makine öğrenim algoritmalarını aynı anda kullanarak, bir katman yerine birçok katmanda çalışıp tek işlemde sonuca ulaşmaktadır.

Mesela bir muz ve bir portakal resmini ayırmamız gerekiyorsa, makine öğreniminde makineye önce muz ve portakalı öğretmemiz gerekiyor. Yuvarlak ve turuncu ise yüksek ihtimalle portakal, yay şeklinde ve sarı ise yüksek ihtimalle muz gibi. Derin öğrenme ise bu farkları kendi kendine öğrenebilmektedir. Sadece resimler sisteme gösterildiğinde, kendi kurallarını oluşturur ve ayırt edici özellikleri kendisi fark eder. Böylece insani ihtiyaçlara gerek duymadan işlemleri gerçekleştirebilir.

Sonuç
Bu terimler karşısında kafanız karıştıysa yalnız değilsiniz, uzmanlar bile hala bu kavramları tartışmaya devam ediyor. Son kez kısaca açıklayacak olursak:
Yapay zeka, 1950’li yıllarda açığa çıkmıştır. Makinelerin, insanın yaptığından ayırılamayacak kadar iyi bir şekilde bazı işlemleri yapabilmesidir. Zayıf yapay zekalar sadece programladığınız işleri yerine getirirken, kuvvetli yapay zekalar birçok algoritma kullanarak programladığınız şeyleri iyileştirebilir ve hatalardan yeni şeyler öğrenebilir.

Makine Öğrenmesi, 1980’lerde açığa çıkmıştır ancak veri madenciliğinden sona popüler hale gelmiştir. Sunacağınız veriler ve parametrelerdeki benzerlikleri anlayarak sizden daha iyi tespitlerde bulunan, programlamadığınız şeyleri de açığa çıkarabilen sistemlerdir.
Derin öğrenme, 2010’lu yıllarda kullanılmaya başlamıştır. Verilerdeki hesaplamaları birçok katmanda tek seferde yapar. Makine öğreniminde tanımlamanız gereken parametreleri kendisi keşfeden, hatta daha iyi parametreler ile değerlendirmeler yapabilen sistemlerdir.

 

Bir sonraki yazımda görüşmek üzere…

Etiketler:


Yazı hakkında görüşlerinizi belirtmek istermisiniz? (Yorumunuz onaylandıktan sonra aktifleşir.)

Gündüz Modu Aktif...
emre gür
Avatar Emre GÜR JR. Frontend Developer
7 Makale 0 Yorum 17134 Satır Kod