Anahtar Fark – Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
Yapay Zeka geniş bir kavramdır. Kendi kendine giden arabalar, akıllı evler Yapay Zekanın bazı örnekleridir. Bazı ülkelerde tıp, imalat, askeriye, tarım ve ev gibi alanlarda akıllı robotlar var. Makine Öğrenimi, bir Yapay Zeka türüdür. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka arasındaki temel fark, Makine Öğreniminin bir bilgisayara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği veren bir Yapay Zeka türüdür ve Yapay Zeka, aşağıdakilere benzer görevleri akıllıca gerçekleştirebilen bilgisayar sistemlerinin teorisi ve geliştirilmesidir. bir insan. Makine Öğrenimi, verileri ayrıştırmak, ondan öğrenmek ve buna göre kararlar almak için bir algoritma kullanır. Kendi kendine öğrenen algoritmaların geliştirilmesidir ve Yapay Zeka, insan kadar akıllı bir sistem veya yazılım geliştirme bilimidir.
Makine Öğrenimi Nedir?
Algoritma, bilgisayara bir sorunu çözmesini söyleyen bir dizi adımdır. Makine Öğrenimi, bir Yapay Zeka türüdür. Bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği sağlar. Bunlar, Makine Öğrenimi problemlerini çözmek için kullanılabilen çeşitli algoritmalardır. Problemin tipine göre uygun bir Makine Öğrenimi algoritması seçilebilir. Yeni verilere maruz kaldığında sonuç verebilecek bilgisayar programları geliştirmeye odaklanır.
Farklı türde Makine Öğrenimi vardır. Bunlar Denetimli Öğrenme, Denetimsiz Öğrenme ve Takviyeli Öğrenmedir. Denetimli Öğrenme, tahminlerde bulunmak için bilinen bir veri kümesini kullanır. Denetimli öğrenme algoritmasına bir dizi girdi verisi (X) ve karşılık gelen yanıt değerleri veya çıktılar (Y) verilir. Bu veri kümesi, eğitim veri kümesi olarak bilinir. Algoritma bu veri kümesini kullanarak bir model oluşturur (Y=f(X)) böylece yeni veri kümesini tamamlamak için bir çıktı değeri verebilir.
Sınıflandırma ve Regresyon Denetimli Makine Öğrenimi algoritmalarıdır. Sınıflandırma, bir kaydı sınıflandırmak için kullanılır. Basit bir örnek, “sıcaklığın soğuk olup olmadığı” dır. Cevap “evet” veya “hayır” olabilir. Sınıflandırılacak belirli sayıda seçenek vardır. İki seçenek varsa, iki sınıflı bir sınıflandırmadır. İkiden fazla seçenek varsa, çok sınıflı bir sınıflandırmadır. Sayısal çıktıyı hesaplamak için regresyon kullanılır. Örneğin, yarının sıcaklığını tahmin etmek. Başka bir örnek de evin değerini tahmin etmek olabilir.
Denetimsiz Öğrenmede, yalnızca giriş verileri verilir ve karşılık gelen çıkışlar yoktur. Bunun yerine, algoritma veriler hakkında daha fazla bilgi edinmek için bir model veya yapı bulur. Kümeleme, Denetimsiz Öğrenme olarak kategorize edilir. Verilerin yorumlanmasını kolaylaştırmak için verileri gruplara veya kümelere ayırır.
Şekil 01: Makine Öğrenimi
Reinforcement Learning, davranışçı psikolojiden ilham almıştır. Bazı kümülatif ödül kavramını maksimize etmekle ilgilidir. Takviyeli Öğrenmenin bir örneği, bilgisayara satranç oynama talimatı vermektir. Satranç öğrenmenin pek çok adımı vardır. Bu nedenle, her adım hakkında talimat vermek mümkün değildir. Ancak belirli bir eylemin doğru mu, yanlış mı yapıldığını söylemek mümkündür. Takviyeli Öğrenmede, bilgisayar ödülü en üst düzeye çıkarmaya ve deneyimlerden öğrenmeye çalışacaktır. Başka bir örnek, Otomatik Sıcaklık Kontrol Cihazıdır. Sistem, ihtiyaca göre sıcaklığı artırmalı veya az altmalıdır. Takviyeli öğrenme, fazla insan rehberliği olmadan karar vermesi gereken sistemler için iyidir.
Yapay Zeka Nedir?
Yapay Zeka, bir bilgisayarı, bilgisayar kontrollü bir robotu veya bir yazılımı akıllıca bir insana benzer şekilde düşünmektir. Sisteme, insanın düşünme şekline, insanların nasıl öğrendiğine, problemlere nasıl karar verdiğine ve çözdüğüne uygulandı. Son olarak, akıllı ve akıllı bir sistem kurulur. Yapay Zeka, modern dünyada moda olan bir teknolojidir. Bilgisayar Bilimi, Biyoloji, Matematik ve Mühendislik gibi çeşitli disiplinlerin bir birleşimidir.
Şekil 02: Yapay Zeka
Yapay Zekanın (AI) birçok uygulaması vardır. Modern Oyun uygulamaları AI kullanır. Yapay zeka araştırması ayrıca Doğal Dil İşleme'yi de içerir. Bir bilgisayara veya makineye, insanlar tarafından konuşulan doğal dili anlama ve buna göre görevleri yerine getirme yeteneği kazandırmaktır. Bir diğer uygulama ise Endüstriyel Robotlardır. Verimli işlemcilere ve büyük miktarda belleğe sahip daha karmaşık robotlar var. Yeni ortama uyum sağlayabilir ve ışık, sıcaklık, ses vb. kullanarak veri toplayabilirler. İlaç ve imalat gibi alanlarda kullanılırlar. Yapay Zeka optik karakter tanıma, otonom araçlar, askeri simülasyonlar ve daha pek çok alanda da uygulandı.
Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Arasındaki Benzerlikler Nelerdir?
- Her ikisi de belirli görevleri gerçekleştirmek için gelişmiş sistemler oluşturmak için kullanılabilir.
- Her ikisi de İstatistik ve Matematiğe dayalıdır.
- Makine Öğrenimi, Yapay Zekanın en son teknolojisidir.
Makine Öğrenimi ile Yapay Zeka Arasındaki Fark Nedir?
Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka |
|
| Makine Öğrenimi, bir bilgisayara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği veren bir Yapay Zeka türüdür. Verileri ayrıştırmak, ondan öğrenmek ve buna göre kararlar vermek için bir algoritma kullanır. | Yapay Zeka, bir insana benzer görevleri akıllıca gerçekleştirebilen bilgisayar sistemlerinin teorisi ve geliştirilmesidir. |
| İşlevsellik | |
| Makine Öğrenimi, doğruluk ve kalıplara odaklanır. | Yapay Zeka, akıllı davranışa ve maksimum başarı değişimine odaklanır. |
| Kategorizasyon | |
| Makine Öğrenimi, Denetimli Öğrenme, Denetimsiz Öğrenme ve Takviyeli Öğrenme olarak kategorilere ayrılabilir. | Yapay Zeka tabanlı uygulamalar, uygulamalı veya genel olarak kategorize edilebilir. |
Özet – Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka
Yapay Zeka bir ilerleme ve geniş bir disiplindir. Mühendislik, Matematik, Bilgisayar Bilimi vb. gibi diğer birçok alandan oluşur. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka arasındaki fark, Makine Öğreniminin bir bilgisayara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği veren bir Yapay Zeka türüdür ve Yapay Zeka, bir insana benzer görevleri akıllıca yerine getirebilen bilgisayar sistemlerinin teorisi ve gelişimidir. Makine Öğrenimi, Yapay Zekanın en yeni teknolojisidir.
Makine Öğrenimi ve Yapay Zekanın PDF Sürümünü İndirin
Bu makalenin PDF sürümünü indirebilir ve alıntı notuna göre çevrimdışı amaçlarla kullanabilirsiniz. Lütfen PDF sürümünü buradan indirin Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Arasındaki Fark
