blog posts

Yapay zeka nedir?

Yapay zeka alanında makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi iki kavramın gündeme geldiği göz önüne alındığında , öncelikle yapay zekayı tanıtmak ve ne olduğunu açıklamak daha doğru olacaktır çünkü birçok kişi için bu üç kavram birbirine eşdeğerdir.

insanlar gibi davranan makinelerin yapımında kullanılabilecek disiplinler arası bilim dallarından biri olarak değerlendiriliyor. İnsan davranışları karmaşık ve benzersiz olduğundan, bugüne kadar tüm davranış ve düşünceleri insana her yönüyle benzeyen hiçbir bilgisayar yapılmamıştır. Ancak yapay zeka tabanlı sistemler, gerçekleştirmek üzere eğitildikleri belirli görevlerde oldukça iyi performans gösteriyor.

Akıllı sistemlerin kullanımı, kuruluşların hedeflerinin ve insanların kişisel yaşamlarının ilerletilmesinde olumlu etkileri beraberinde getirmiştir. Yapay zeka tabanlı sistemler insanların çeşitli görevleri yüksek doğrulukla ve mümkün olan en kısa sürede gerçekleştirmesine yardımcı olur. Bazı durumlarda insan gücü yerine akıllı sistemlerin kullanılması şirketlerin karlılığını artırmıştır. Çünkü bilgisayar sistemleri belirli görevleri dinlenmeye ihtiyaç duymadan günün 24 saati yüksek hız ve doğrulukla yerine getirmektedir.

Son yıllarda yapay zekanın insan yaşamındaki uygulama alanı büyük ölçüde genişledi. Yani akıllı sistemler kullanılmadan insan yaşamının zor olacağı neredeyse söylenebilir. Aşağıda yapay zekanın bazı uygulamalarından bahsedebiliriz:

• çevrimiçi alışveriş
• Pazarlama
• Google gibi arama motorları
• Doğal Dil İşleme (NLP) sistemleri
• Cep telefonları
• Kendi kendine giden arabalar
• Hastalıkların teşhisi
• toplu taşıma
• tarım
• Fabrikaların üretim hattı
• Hisse senedi fiyat tahmini

Yapay zeka sistemleri belirli bir görevi öğrenmek için genel bir öğrenme sürecini kullanır. Yani belirli bir konuya ilişkin verilere sahip olan bu sistemler, o konuyu öğrenmektedir. Aşağıda akıllı sistemlerin nasıl öğrenileceğine dair genel bir anlatım ele alınacaktır.

Yapay zeka nasıl çalışır?

Yapay zeka tabanlı sistemler, alınan verilere göre farklı konuları öğrenmektedir. Akıllı sistemlerin verileri ses, metin, resim veya başka herhangi bir veri türü gibi çeşitli türlerde olabilir. Akıllı aracı , giriş verilerini aldıktan sonra bunları bir dizi kural ve algoritma kullanarak işler ve verilerdeki farklı modelleri tanımlar. Veriler üzerinde işlenip hesaplamalar yapıldıktan sonra sistem ya doğru ve beklenen bir insan çıktısı olabilecek bir çıktı üretir ya da sistem girdi verilerine dayanarak yanlış bir tahminde bulunmuştur. Daha sonra sistemin ürettiği çıktılar analiz edilir ve değerlendirilir. Bu öğrenme süreci, sonunda model tahmininin doğruluğu kabul edilene kadar tekrarlanır.

Makine öğrenmesi ile derin öğrenme arasındaki fark nedir?

Artık akıllı modelleri öğrenmenin yolundan bahsedildiğine göre yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme olmak üzere üç kavram arasındaki sınırın tam olarak açıklanması gerekiyor. Bir önceki bölümde de bahsettiğimiz gibi yapay zekanın amacı, insanlar gibi düşünen ve hareket eden akıllı makineler yaratmaktır. Bu amaçla makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları ve yöntemleri kullanılabilir. Başka bir deyişle, makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarına girdi olarak veriler sağlanarak bu algoritmaların öğrenme adımlarını tekrarlayarak ve istatistiksel olarak kalıpları belirleyerek çeşitli sorunları tahmin edebilmesi sağlanabilir.

Dolayısıyla makine öğrenmesi ve derin öğrenmenin yapay zeka sistemlerini eğitmek için kullanılabilecek yapay zekanın alt alanları olduğu söylenebilir. Daha doğrusu, makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt alanı olarak kabul edilirken, daha sonra daha karmaşık problemleri daha fazla veriyle çözmek ve makine öğrenimi yöntemlerinden fikir almak amacıyla derin öğrenme alanı da ortaya çıktı. Bu makalenin ilerleyen bölümlerinde yapay zeka eğitim videoları tanıtılıp yapay zekanın bu iki alt dalının her birinin tanımları sunulduktan sonra makine öğrenmesi ile derin öğrenme arasındaki fark daha detaylı tartışılacaktır.

Yapay zeka eğitim videolarının tanıtımı

Faradras’ın yapay zeka öğrenme platformunda, ilgilenenlerin yapay zekayı pratik ve kapsamlı bir şekilde öğrenebileceği, birçok farklı kursu içeren bir dizi eğitim verildi. Bu seride yapay zekayı öğrenmek için giriş ve tamamlayıcı olmak üzere iki ders kullanılabilir. Böylece herhangi bir beceri düzeyine ilgi duyanlar teorik ve pratik bilgilerini geliştirmek amacıyla bu kurslardan yararlanabilirler. Ayrıca bu platformun proje odaklı dersleri Python ve MATLAB gibi bu alanın ortak dilleri ile yapay zeka programlamayı öğrenmek isteyen kişiler için de uygun olabilir. Yukarıdaki görselde ders dışı yapay zeka eğitim serisinin sadece bazı eğitimleri gösterilmektedir.

Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi, bilgisayar bilimi ve istatistik alanında farklı algoritmalar tasarlamak için kullanılan bir dizi kavramı içerir. Bu algoritmalar, bu kalıpları kullanarak yeni veriler için hedef değerleri tahmin etmek amacıyla eğitim verilerindeki kalıpları otomatik olarak tanımlayabilir.

Makine öğrenimi algoritmalarına girdi olarak sağlanan veriler yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilir. Yapılandırılmış veriler, tablolar biçiminde depolanan verilerdir ve her sütun, verilerin farklı özelliklerini belirtir. Yapılandırılmamış veriler, tablo biçiminde ve ilişkisel veritabanlarında saklanmayan verileri ifade eder. Metin belgeleri, ses dosyaları ve görseller yapılandırılmamış veri olarak değerlendirilebilir. Makine öğrenimi algoritmaları, veri türü ve öğrenme yaklaşımına dayalı olarak aşağıda listelenen üç genel kategoriye ayrılabilir:

• “Denetimli Öğrenme”
• “Denetimsiz Öğrenme”
• “Yarı denetimli öğrenme”
• “Pekiştirmeli Öğrenme”

Aşağıda makine öğrenmesi yöntemlerine ilişkin kısa bir açıklama verilecektir.

Denetimli öğrenme nedir?

Denetimli öğrenme yaklaşımında programcının kullanımına bir dizi veri sunulur ve bu veriler “etiketlere” sahiptir. Bu etiketler hedef değeri belirtir. Akıllı sistemlere yönelik bu eğitim yaklaşımının daha derin anlaşılması için somut bir örnek kullanılabilir. Köpek ve kedi görsellerini tanıyacak akıllı bir sistemin eğitilmesi gerekiyorsa öncelikle bu iki hayvanın görsellerinden oluşan bir koleksiyon toplanmalı ve her görseldeki köpek veya kedi hayvanı bir etiket kullanılarak belirlenmelidir.

Daha sonra “Özellik Çıkarma” yöntemleriyle modeli eğitmek için eğitim verilerinden özellikler çıkarılabilir ve bu özellikler ve etiketler modele sağlanır, böylece makine öğrenmesi algoritması çıktı üretip görüntünün orijinal etiketiyle karşılaştırır. Tahmininizin doğruluğunu değerlendirin. “Doğrusal Regresyon” , “Lojistik Regresyon” , “Destek Vektör Makinesi” , “Karar Ağacı” ve “Basit Bayes” (Naïve Bayes), en yaygın makine öğrenme algoritmalarından bazıları olarak kabul edilir.

Denetimsiz öğrenme nedir?

Denetimsiz öğrenme algoritmaları, sorunları öğrenmek için etiketlenmemiş verileri kullanır. Başka bir deyişle, bu tür algoritmalar, giriş verilerinin gizli özelliklerini belirledikten sonra, verileri bunlara göre farklı kategorilere ayırabilmektedir. Daha doğrusu, bu öğrenme yaklaşımında model, verileri özelliklerine göre karşılaştırarak benzer verileri farklı kategorilere yerleştirir.

Eğitim aşamasının sonunda, kategoriler içindeki verilerin birbirine çok benzediği ancak diğer kategorilerdeki verilerden farklı olduğu birkaç farklı veri kategorisi elde edilecektir. Eğitim aşamasından sonra model yeni verilerle karşılaştığında, yeni verilerin özelliklerini oluşturulan çeşitli kategorilerle karşılaştırır ve son olarak yeni verilerin eğitim verilerinin hangi kategorisine benzediğine karar verir. K-means algoritmaları , Hiyerarşik Kümeleme ve Anomali Tespiti, denetimsiz makine öğrenimi algoritmalarına örnektir.

Yarı denetimli öğrenme nedir?

Yarı denetimli öğrenme, denetimli ve denetimsiz öğrenme yaklaşımlarının birleşimidir. Etiketli eğitim verilerinin hacminin sınırlı olduğu problemlerde bu yaklaşım kullanılabilir. Yani model öğrenmenin bir kısmı etiketli veriler kullanılarak yapılır ve bu verilerle birlikte etiketlenmemiş veriler de modeli öğrenmek için kullanılabilir.

Takviyeli öğrenme nedir?

Köpek gibi evcil hayvanları eğitmenin en iyi yolu ödül ve ceza yöntemini kullanmaktır. Örneğin köpeği doğru yaptığında ödüllendirebilir, yanlış yaptığında ise ceza olarak onu mutlu edecek bir şey vermesini engelleyebiliriz. Makine öğreniminde böyle bir prosedür sistemi eğitmek için de kullanılabilir.

Yani makine öğrenmesi algoritmalarının temel dezavantajlarından biri eğitim için büyük miktarda veriye ihtiyaç duymalarıdır. Model ne kadar karmaşık olursa onu eğitmek için o kadar fazla veriye ihtiyaç duyulur. Ayrıca toplanan veriler gürültü veya hatalı değerler içerebilir.

Takviyeli öğrenme yaklaşımı , denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin sorunlarını veri bağımlılığı açısından çözmüştür. Bu yaklaşımın amacı, “Ajan”ı belirsiz bir ortamda önceden hazırlanmış verilere veya özelliklere sahip olmadan belirli bir görevi öğrenmesi için eğitmektir. Başka bir deyişle fail, bilinmeyen bir ortamda bulunarak ve yaptığı gözlemlerle ödül veya ceza alacağı bir davranış sergiler. Temsilcinin nihai ödül ve cezasının miktarı onun başarısını veya başarısızlığını gösterecektir. Q-Learning algoritması takviyeli öğrenme algoritmalarından biri olarak kabul edilir.

Derin öğrenme nedir?

Derin öğrenme ile makine öğrenmesi arasındaki farkı anlamak için derin öğrenmeyi ve çalışmasının temelini tanımlamak daha doğru olacaktır. bu, modelleri makine öğrenimi algoritmalarından matematiksel olarak daha karmaşık olan makine öğreniminin bir alt dalıdır . bu modellerinin yapısını tasarlamak için insan beyninin yapısından ve davranışından ilham alınmıştır. Başka bir deyişle, derin öğrenme modellerinin yapısı, giriş verilerinin alınmasından ve modelin nihai çıktısının sağlanmasından sorumlu olan, derin modellerin başlangıç ​​ve son katmanları olan giriş ve çıkış katmanları olan birkaç katmandan oluşur; Giriş ve çıkış katmanları arasında yer alan derin modellerin ara katmanlarının görevi, veri modellerini tanımlamaktır.

Derin öğrenme modellerini eğitmek için denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, yarı denetimli öğrenme ve takviyeli öğrenme olmak üzere dört makine öğrenimi eğitim yaklaşımının tümü kullanılabilir. Yani denetimli bir yaklaşımla derin modeller için etiketli eğitim verileri hazırlanabilir. Denetimsiz derin modeller de öğrenme için büyük miktarda yapılandırılmamış veriye ihtiyaç duyar ve takviyeli öğrenmeye dayalı derin modeller, eğitim verilerine ihtiyaç duymadan ödül ve ceza kurallarına dayalı olarak farklı sorunları öğrenebilir.

Bu nedenle, derin öğrenme modellerinin genel öğrenme prosedürü, makine öğrenme algoritmalarından esinlenmiştir. Başka bir deyişle, bu modeller aynı zamanda yeni verilerle ilgili belirli bir konu hakkında karar vermek için kullanmak üzere verileri elde ederek verilerdeki gizli kalıpları belirlemeyi ve öğrenmeyi de amaçlamaktadır. En yaygın ve yaygın olarak kullanılan derin öğrenme modellerinden ve sinir ağlarından bazıları aşağıda listelenmiştir:

• Evrişimli Sinir Ağı (CNN)
• Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN)
• Uzun Kısa Süreli Bellek Ağı (LSTM)
• Üretken Rekabet Ağı (GAN)

Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt dalı olarak görülse ve öğrenme modellerinin genel prosedürü benzer olsa da, makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki fark farklı yönlerden tartışılabilir ve bu makalenin bir sonraki bölümü bu konuya ayrılmıştır. bu konu.

Derin öğrenme ile makine öğrenimi arasındaki fark nedir?

Önceki bölümlerde de belirtildiği gibi derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt alanıdır ve her iki dal da yapay zeka tabanlı sistemleri daha akıllı hale getirecek algoritmalar sunar. Bu iki alan hemen hemen aynı öğrenme prosedürünü kullanmasına rağmen, çeşitli yönlerden birbirlerinden farklılık gösterirler; bu, makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki farklar listesinde aşağıda belirtilmiştir:

• Modellerin iç yapısındaki farklılıklar
• Algoritmaların hesaplama yükü ve modellerin öğrenme süresi açısından derin öğrenme ile makine öğrenimi arasındaki fark
• Makine öğrenimi algoritmaları ile derin öğrenme modellerinin eğitim verilerinin hacmindeki fark
• İnsan müdahalesi miktarında makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki fark
• Eğitim verilerinin türü açısından derin öğrenme modelleri ile makine öğrenme algoritmaları arasındaki fark
• Donanım ekipmanlarında makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki fark

Aşağıda yukarıda belirtilen farklılıkların her biri açıklanacaktır.

Modellerin iç yapısı açısından makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki fark

Derin öğrenme ile makine öğrenimi arasındaki fark, modellerinin yapısının türünde olabilir. Doğrusal regresyon ve karar ağacı gibi makine öğrenimi modelleri basit bir yapıya sahiptir. Basit modeller, karmaşık olmayan ve eğitim için büyük miktarda veri gerektirmeyen problemlerin çözümü için uygundur. Sinir ağlarını temel alan daha karmaşık yapıya sahip derin öğrenme modelleri birbirini takip eden birkaç katmandan oluşur. Bu katmanların her birinde, veri örüntülerini tanımlamak amacıyla üzerlerinde birçok farklı hesaplama yapılır ve her katmanın çıktısı bir sonraki katmana aktarılır, böylece çıktı katmanı modelin nihai değerini hesaplar.

Makine öğrenmesi algoritmalarının yapısının basitliğinden dolayı bu modellerin hesaplama yükü derin öğrenme modellerine göre daha azdır. Bu nedenle, makine öğrenimi modellerinin eğitimi daha az zaman alırken, derin öğrenme modellerinin eğitimi daha fazla zaman alır. Başka bir deyişle, problem ne kadar karmaşıksa, derin modelleri uygulamak için o kadar fazla katman kullanılmalıdır. Bu durumda katman sayısı arttıkça modelin hesaplama yükü artacağından model eğitimine daha fazla zaman ayrılması gerekmektedir.

Eğitim verisi miktarında derin öğrenme ile makine öğrenimi arasındaki fark

Makine öğrenimi modelleri basit olduğundan küçük eğitim verileriyle bile yüksek doğruluk elde edebilirler. Daha karmaşık yapıları nedeniyle derin öğrenme modelleri, problemleri öğrenmek için daha fazla eğitim verisine ihtiyaç duyar ve belirli bir problemi çözmek için az miktarda eğitim verisine sahip olarak kabul edilebilir doğruluk elde edemezler.

İnsan müdahalesi miktarında makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki fark

Önceki bölümlerde de belirtildiği gibi, makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarının eğitiminin genel prosedürü benzerdir. Bu modeller, verilere sahip olarak denetimli ve denetimsiz yaklaşımlardaki örüntüleri tanımlar, böylece örüntüleri tanıyarak yeni veriler için hedef değeri tahmin edebilirler. Ancak algoritmaların giriş değerlerini hazırlama şekli, makine öğrenmesi ile derin öğrenme arasındaki farkı gösteriyor; Başka bir deyişle, makine öğrenimi algoritmalarına girdi hazırlamak için programcının özellik çıkarma veya “Özellik Seçimi” adı verilen ek bir adımı gerçekleştirmesi gerekir.

Derin öğrenme ile makine öğrenmesi arasındaki farkın daha iyi anlaşılabilmesi için daha somut bir örnek kullanılabilir. Programcı, makineyle ilgili görüntüleri makine dışı görüntülerden tanımlamak için makine öğrenme algoritmalarını kullanmayı planlıyorsa, öncelikle görüntülerin çizgiler ve çizgiler, şekiller, renkler ve diğer öğeler gibi özellikleri (model eğitim verileri) tanımlanmalıdır. Özellik mühendisliği yöntemlerini kullanarak, bu özellikleri çıkarın ve ardından makine öğrenimi modeline girdi olarak sayısal vektörler biçiminde verin.

Bu nedenle programcının, makine öğrenimi modeli için modelin çıktısına tam olarak hangi özelliklerin karar vereceğini belirtmesi gerekir. Bu nedenle, bu yöntemde modelin kabul edilebilir çıktısı büyük ölçüde programcı tarafından çıkarılan özelliklere bağlıdır.

Makine öğrenimi algoritmalarıyla karşılaştırıldığında derin öğrenme modelleri, özellik çıkarma adımı gerektirmez. Başka bir deyişle bu modellerin katmanlı yapısı, girdi verilerinin özelliklerini otomatik olarak öğrenebilmektedir. Ne kadar derin model katmanı olursa, model o kadar karmaşık özellikleri öğrenebilir.

Ancak bazı problemlerde derin öğrenme modellerinin makine öğrenmesi modellerine göre daha az doğru sonuç vermesi mümkündür. Çünkü programcı, modeli eğitmek için makine öğrenmesi modelinin giriş özelliklerini herhangi bir hata yapmadan hazırlarsa, model yüksek bir nihai doğruluğa ulaşabilir; Ancak derin öğrenme modelleri veri örüntülerini otomatik olarak tanımladığı için örüntü tanıma sürecinin tam olarak doğru yapılmaması ve bunun sonucunda modelin tam olarak doğru olmayan özelliklere göre eğitilme ihtimali vardır.

Eğitim verilerinin türünde derin öğrenme ile makine öğrenimi arasındaki fark

Derin öğrenme modellerinin makine öğrenimi algoritmalarına kıyasla temel ve etkileyici avantajlarından biri, “Transfer Öğrenme” ve “İnce Ayar Öğrenme” gibi yeni öğrenme yöntemlerinin kullanılmasıdır. Bu öğrenme yöntemleri programcının fazla veriye sahip olmadığı problemler için uygundur.

Bu yöntemlerde halihazırda çok büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiş, diğer bir deyişle verilerden belirli kalıpları öğrenmiş derin modellerin kullanılması mümkündür. Dolayısıyla bu ağların nihai modelinizin bir parçası olarak kullanılabileceği son araştırmalarda da görülebileceği gibi, bu tür tekniklerin model eğitiminde kullanılması modelin çok yüksek doğruluğa ulaşmasını sağlamıştır.

Donanım ekipmanlarında makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki fark

Makine öğrenimi algoritmaları basit yapılarla tasarlanmıştır ve çoğu zaman sıradan bilgisayarlarda eğitilebilmektedir. Derin öğrenme modelleri daha karmaşık bir yapıya sahip olduğundan ve eğitim için büyük miktarda veri gerektirdiğinden, bunların öğrenilmesi için genellikle “Grafik İşlem Birimleri” (GPU’lar) gibi daha güçlü donanım ekipmanlarının sağlanması gerekir. Daha güçlü donanım ekipmanlarının temini için daha fazla finansal maliyetin dikkate alınması gerekir.

Çözüm

Yapay zeka, çoğu insan faaliyetinde çeşitli uygulamalara sahip olan bilgisayar biliminin sıcak alanlarından biri olarak kabul edilmektedir. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, günümüzde bilimin neredeyse tüm alanlarında kullanılan yapay zekanın iki ana alt dalıdır. Bu üç alanın önemi nedeniyle birçok kişi hâlâ bunlara kesin bir sınır koyamıyor ve yanlışlıkla bu üç terimin anlamlarını aynı sanıyor. Bu makalede, bu üç alanın kavramları tanıtıldıktan sonra, bu alanlara ilgi duyan ve acemi kişiler için bu dalların her birinin uygulamasını doğru bir şekilde belirlemek amacıyla makine öğrenmesi ile derin öğrenme arasındaki fark farklı yönlerden incelenmiştir.