Moda terimler: Yapay zeka, makine öğrenme ve derin öğrenme

En son güncellendiği tarih: Oca 16

Son yıllarda yapay zeka, makine öğrenme ve derin öğrenme bilişim sektörünün temas ettiği her alanda sıklıkla karşımıza çıkmakta, bazen de birbirinin yerine yanlış bir şekilde kullanılmaktadır.

Yapay zeka

Yapay zeka (AI: Artificial Intelligence)

Günümüzün moda terimlerinden Yapay Zeka ilk kez 1956'da yayınlanan araştırmalarda ortaya çıkmış bir terimdir. Birçok insanın Yapay Zeka anlayışı pop kültüründe yer alan tanımlar ile şekillenmiştir. Örneğin, robotların insan duygularını hissedebilecekleri veya bir gün dünyayı ele geçirebilecek kapasiteye sahip olup olamayacakları gibi konuları merak eder olduk.

Yapay Zeka'nın gerçekte neyi ifade ettiğine gelecek olursak, mantık yürütebilen, gelişen, kendi kendine öğrenebilen, insan gibi karar verebilen tamamen işlevsel bir yapay beyni ifade eder.


Makine öğrenme (ML: Machine Learning)

Makine öğrenme yapay zeka'nın bir alt kümesi olarak kabul görür ve ilk olarak 1959'da Arthur Samuel tarafından ifade edilmiştir.


Makine öğrenme, algoritmaların ve istatistiksel modellerin bilimsel bir çalışmasıdır. Bu çalışmaların uygulandığı bilgisayar sistemleri açık bir talimat (programlama) kullanılmaksızın model ve çıkarımlara dayanarak belirli bir görevi yerine getirir.

Statik programlama da bilgisayara zamanla değişmeyen bir dizi talimat verilir.

Makine öğrenmede ise programcılar bilgisayarların hesaplama işlemlerini "eğitim verileri" olarak bilinen örnek verilere dayanan matematiksel bir modelleme yoluyla değerlendirmesini ve değiştirmesini sağlar.


Makine öğrenme algoritmaları, belirli görevleri etkin bir şekilde gerçekleştirmek için geleneksel bir algoritma geliştirmenin zor veya mümkün olmadığı, e-posta filtreleme ve bilgisayar görüşü (computer vision) gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanılır.


Derin öğrenme (DL: Deep Learning)

Yapay zeka alt disiplinlerinden biri olan derin öğrenme, ham girdiden aşamalı olarak daha yüksek seviye özellikler elde etmek için birden fazla katman kullanan bir makine öğrenme algoritma sınıfıdır. Örneğin, görüntü işlemede, alt katmanlar kenarları tanımlayabilirken, yüksek katmanlar rakamlar, harfler veya yüzler gibi bir insanla ilgili kavramları tanımlayabilir.


Derin öğrenme (derin yapılandırılmış öğrenme veya hiyerarşik öğrenme olarak da bilinir) yapay sinir ağlarına dayalı daha geniş makine öğrenme yöntemleri ailesinin bir parçasıdır. Öğrenme metodları denetlenebilir, yarı denetlenebilir veya denetlenemez olabilir.


Derin öğrenme konusunda heyecan verici olan ise, son zamanlarda edinilen sonuçların, insanların belirli görevlerde yapabileceklerini çoğu zaman aşmış olmasıdır.


Kaynak: Wikipedia

0 görüntüleme
  • LinkedIn
  • youtube
  • Facebook
  • Beyaz Instagram Simge
  • twitter