Yapay zeka , makine öğrenimi nedir?

Konu Başlıkları :

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Birbirini Tamamlayan İki Alan

Yapay zeka (YZ) ve makine öğrenimi (ML), bilgisayar biliminin birbirini tamamlayan iki önemli dalıdır. Her ikisi de bilgisayarlara insan benzeri yetenekler kazandırmayı amaçlar, ancak bunu farklı yaklaşımlarla yaparlar.

Yapay zeka:

  • İnsan zekasını taklit etmeye odaklanır.
  • Problem çözme, öğrenme ve akıl yürütme gibi insan bilişsel işlevlerini yapay sistemlerde yeniden üretmeyi amaçlar.
  • Sembolik mantık, bilgi temsili ve arama algoritmaları gibi teknikler kullanır.

Makine öğrenimi:

  • Verilerden otomatik olarak öğrenmeye odaklanır.
  • Algoritmaların açıkça programlanmadan veri örüntülerini keşfetmesine ve bunlara dayanarak tahminler yapmasına veya kararlar vermesine olanak tanır.
  • Gözetimli öğrenme, gözetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi farklı öğrenme paradigmalarını kullanır.
  • Basitçe söylemek gerekirse:

    • Yapay zeka, bilgisayarlara insan gibi düşünmeyi öğretmeye çalışır.
    • Makine öğrenimi ise, bilgisayarlara verilere dayanarak kendi kendine öğrenmeyi öğretir.

    Birlikte kullanıldığında yapay zeka ve makine öğrenimi, güçlü ve çok yönlü sistemler oluşturmak için kullanılabilir.

    Örneğin, bir yapay zeka sistemi, bir görüntüdeki nesneleri tanımak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanabilir. Ya da, bir robot, bir ortamda nasıl hareket edeceğini öğrenmek için pekiştirmeli öğrenme kullanabilir.

    Yapay zeka ve makine öğrenimi, günümüzde birçok farklı alanda kullanılmaktadır:

Makine öğrenimi ve yapay zeka kullanım alanları :

  • Sağlık: Hastalık teşhisi, ilaç keşfi ve robotik cerrahi gibi alanlarda kullanılır.
  • Finans: Dolandırıcılık tespiti, risk yönetimi ve portföy optimizasyonu gibi alanlarda kullanılır.
  • Ulaşım: Otonom araçlar, trafik yönetimi ve rota optimizasyonu gibi alanlarda kullanılır.
  • Üretim: Üretim hatlarını otomatikleştirmek, ürün kalitesini kontrol etmek ve tedarik zinciri optimizasyonu gibi alanlarda kullanılır.
  • Perakende: Ürün önerisi, müşteri segmentasyonu ve fiyatlandırma optimizasyonu gibi alanlarda kullanılır.
Yapay zeka ve makine öğrenimi, gelecekte daha da önemli hale gelecek ve hayatımızın birçok yönünü etkileyecek. Bu alanların potansiyelini ve risklerini anlamak, geleceğe hazırlanmak için önemlidir.