Al etrafında süregelen tartışmalar pek çok kafa karışıklığına yol açıyor. Etrafında benzer görünen birçok terim var, ancak onlara daha yakından baktığımızda bu algının tam olarak doğru olmadığını görebilirsiniz.
Bu nedenle, burada elimizden gelenin en iyisini yapmaya çalışıyoruz ve Al, makine öğrenimine, derin öğrenmeye ve sinir ağlarına karşı onları kesin olarak birbirinden ayırmak için araştırmalar yapılmaktadır.
Kısacası, hepsinin birbiriyle nasıl ilişkili olduğuna ve onların tarzlarında neyin farklı olduğunu inceleyeceğiz. Ayrıca bu kavramların her birinde yapay zekanın rolünü de öğrenmiş olacağız.
Ve şimdi, daha fazla uzmadan, Al ve birçok alanda uygulaması hakkında bilgileri inceleyelim:
Yapay Zekay Karşı Makine Öğrenimine Karşı Derin Öğrenmeye Karşı Sinir Ağları: Aralarındaki İlişkiler
Yapay zeka, makine öğrenimi, sinir ağları ve derin öğrenmenin birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu anlamanın en iyi yolu, bu kavramla anlaşılabilir “Bir Öncekinin Bileşenleri” olduğu anlamına gelir.
Bait bir ifadeyle makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt alanıdır. Sinir ağları, makine öğreniminin bir alt alanıdır. Ve derin öğrenme algoritmaları, sinir ağları kavramında bir gelişmedir. Sinir ağları kavramını derin öğrenmeden ayıran şey, birinin diğerinin daha karmaşık bir bileşeni olmasındır.
Bu Al bileşenlerinin nasıl çalıştığını daa iyi anlamak için bazı temel farklılıkları inceleyelim:
Derin Öğrenmenin Sinir Ağlarından Farkı Nedir?
Sinir ağları ve derin öğrenmenin birbirinden tamamen ayrı kavramlar olmadığını bahsetmiştik. Derin öğrenme hakkında konuştuğumuzda, “Derin’ in” bir sinir ağındaki katmanların ve düğümlerin derinliği olduğunundan söz ediyoruz. Bu nedenle, üçten fazla katmanadan giriş ve çıkış dahil oluşan sinir ağı, bir derin öğrenme algoritması olarak kabul edilmiştir.
Derin bir önemli faktör, derin sinir ağlarının çoğunun ileri beslenmesi olmasıdır, yani yalnızca girdiden çıktıya akarlar. Modeller, çıktıdan girdiye uygun bir yönde hareket etmelerine olanak tanıyan geri yayılım yoluyla da yapay zeka eğitilebilir.
Bu model, veri bilimi uzmanlarının ağın her nöronuyla ilişkili hatayı hesaplamasına ve ilişkilendirmesine olanak tanır ve sonuç olarak, istenen sonuca ulaşmak için algortimadaki düğümleri ayarlamalarına izin verir.
İşte derin öğrenme ve sinir ağları arasındaki bir kaç farkı inceleyelim:
- Bir derin öğrenme ağı, onu bir sinir ağından daha karmaşık hale getiren birçok farklı katmana sahiptir.
- Bir derin öğrenme sistemi, görevleri verimli ve etkili bir şekilde yerine getirirken, bir ağı, işleri bir derin öğrenme sisteminden biraz daha az verimli bir şekilde gerçekleştirir.
- Bir derin öğrenme birbirinin ana bileşenleri, bol miktarda güç kaynağı, bir GPU ve büyük bir RAM’ dir. Buna karşılık, bir sinir ağının ana bileşenleri nöronlar, öğrenme hızı, bağlantılar, yayılma fonksiyonları ve ağırlıktır.
- Karmaşıklıkları nedeniyle, derin öğrenme ağları önemli bir eğitim süresi gerektirirken sinir ağları çok az eğitim gerekmektedir.
Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi: Nasıl Farklılar?
Derin öğrenme ve makine öğrenimi arasındaki farkları öğrenmeden önce, öğrenme ve makine öğrenimi algoritmalarının birbirine zıt kavramlar olmadığını bilmek önemlidir. Bunun yerine, derin öğrenme algoritmaları aslında makine öğrenimi algoritmalarının kendileridir.
Sonuç olarak, derin öğrenme ve makine öğrenimi ikilemi yerine derin öğrenmeyi makine öğrenimi içinde benzersiz kılan şeyleri düşünmek daha iyi olacaktır. Geniş anlamda, derin öğrenmeyi benzersiz kılan özellikler, sinir ağı algoritma yapısı, daha az insan müdahalesi ihtiyacı ve daha kapsamlı veri gereksinimleri demektir.
Daha iyi açıklamak için bunları teker teker ayıralım:
- Geleneksel makine algoritmaları, doğrusal regresyon veya bir karar ağacı modeli içeren nispeten basit bir yapaya sahiptir. Derin öğrenme modelleri ise yapay sinir ağına dayalıdır. Bu sinir ağlarının birçok katmanı bulunuyor ve tıpkı insan beyinleri gibi, karmaşıktırlar ve düğümler insan nöronlarına eşdeğer sinir ağı aracılığıyla iç içe geçmiş gibi gözükür.
- Derin öğrenme modellerinin normal makine öğrenimi emsallerine göre çok daha az insan müdahalesi gerektirmesi gereği vardır.
Örneğin: Kendi kendini süren bir yapay zekayı ele alırsak, yol işaretlerini okuma yeteneğinin, özel çıkarma olarak da bilinen bir yazılım mühendisinin manuel müdahalesinden etkileceğini söyleyebiliriz.
Bu, görüntüleri sinir ağı giriş katmanından beslemeden önce sınıflandırıp sıralayacakları, istenen çıktıyı alıp almadıklarını kontrol edecekleri ve almamışlarsa algoritmayı buna göre ayarlayacakları anlamına geliyor.
Öte yandan, derin öğrenme modellerinde özellikle çıkarma otomatik olarak gerçekleşir ve algoritma, özellikle çıkarma manuel olarak ayarlamak ve gerçekleştirmek için bir yazılım mühendisine güvenmek yerine kendi hatalarını düzenleyip kendini geliştirmeye devam eder.
Son olarak, derin öğrenmenin standart makine öğrenimi algoritmalarından çok daha fazla veri gerektiği gerekmektedir. Makine öğrenimi genellikle bin veri noktasıyla çalışırken, derin öğrenme milyonlarca veri noktasıyla çalışabiliyor.
Karmaşık çok katmanlı yapıları nedeniyle, derin öğrenme sistemleri, dalgalanmaları azaltmak veya ortadan kaldırmak ve yüksek kaliteli yorum yapmak için büyük bir veri kümesine ihtiyaç duymaktadır.
Al Nasıl Uyum Sağlıyor?
Bu soruya geçmeden önce yapay zekanın ne olduğunu hatırlayalım:
Yapay zeka, bir bilgisayar sisteminin öğrenme ve problem çözme gibi insan bilişsel işlevlerini taklit etme yeteğidir. Yapay zeka aracılığıyla bir bilgisayar sistemi, insanların yeni bilgilerden öğrenmek ve kararlar almak için matematik ve mantık kullanan bir insan beyinin taklit eden proğramdır. Bu veri bilimciler tarafından yıllardır incelenen bir alandır ve her yeni donanım yazılım teknolojik ilerlemesiyle yeteneklerini daha geliştirmektedir.
Bu nedenle, ilk sorumuzun hızlı yanıtı, yapay zekanın makine öğrenimi, sinir ağları ve derin öğrenme ile ilgili her şeye uyum sağladığını kanıtlıyor.
Ancak yapay zekayı daha açık hale getirmek için kısımlara ayıracağız:
Al ve Makine Öğrenimi Karşılaşması
Yapay zeka ve makine öğrenimi biribriyle yakından bağlantılı olsa da aynı şey değildir. Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesi olarak kabul ediliyor. Bu, derin öğrenmeye karşı makine öğrenimi yanlış ikilemlerine yol açanlara benzer bir yanılgıdır.
Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesi için kullanılan genel bir terimdir. Açıkca programlanmadan belirli bir görevi gerçekleştirmek için algoritmaların kullandığı bilgisayar bilimi ve istatistikçilerin kesişimini tanımlamaktadır; bunun yerine verilerdeki kalıpları tanırlar ve yeni veriler geldiğinde tahmnlerde bulunurlar.
Genel olarak, bu algoritmaların öğrenme süreci, algoritmaları beslemek için kullanılan verilere bağlı olarak denetimli öğrenme veya denetimsiz öğrenme çeşitliliği olabiliyor.
Al ve Sinir Ağları
Daha öncede belirttiğimiz gibi, Al insanın bilişsel becerilerini taklit edebilen makineleri ifade eder. Sinir ağları ise, insan beynini oluşturan biyolojik sinir ağlarından belli belirsiz ilham alan yapay nöronlar veya düğümler ağını ifade eder.
Sinir ağı sistemleri, insanlarda bilgi alan ve işleyen bir nöron zincirine benzer şekilde çalışır. Sinir ağları, beynimizde bulunan ve operasyonlarına yardımcı olan algoritmalar üzerinde kuruludurlar.
Bir sinir ağı, vektör şeklini alabilen sayısal kalıpları yorumları ve sinir ağları bu vektörleri geri çevirmek için kullanırlar. Bir sinir ağının birincil işlevi, verileri benzerliklere göre sınıflandırmak ve kategorilere ayırmaktır.
Bir sinir ağının en önemli avantajı, değişen çıktı modellerine kolayca uyum sağlayabilmeleridir. Ayrıca, her seferinde sağlandığınız girdiye göre ayarlamanız gerekmez; bu, denetimle öğrenme veya denetimsiz öğrenme yoluyla elde edilebiliyor.
Al ve Derin Öğrenme
Yapay zeka, yenilikçi, akıllı makineler tasarlama kavramıdır. Derin öğrenme, bir modeli eğitmek için çok büyük miktarda veri ve karmaşık algoritmalar kullanan makine öğreniminin bir alt kümesidir.
Derin öğrenme, bir insan veri bilimi araştırmasını ve deneme yanılma işlemini nasıl sonuçlandıracağına benzer bir mantıksal yapıyla verileri analiz eden algoritmaları tanımlar. Bunun denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme çeşitliliği yoluyla gerçekleşebileceğini unutmamak çok önemlidir.
Bunu başarmak için derin öğrenme uygulamaları, yapay sinir ağı “YSA” adı verilen katmanlı bir algoritma yapısı kullanırlarç Böyle bir YSA’ nın tasarımı, insan beyninin biyokojik sinir ağından esinlenerek, standart makine öğrenimi modellerinden çok daha yetenekli bir öğrenme sürecine yol açmaktadır.
Anahtar Çıkarımlar
Bu makalede, yapay zeka evrenini ve alt alanlarını çevreleyen tanım kavramlarını araştırıp ve netleştirdik. En önemlisi, yapay zeka ile makine öğrenimi, yapay zeka ile derin öğrenme ve yapay zeka ile sinir ağları arasındaki farkları gördük.
İlk benzetmemiz hala geçerli, çünkü bu kavramları ayrı unsurlar olarak değil, yapay zekanın dev bir oyuncak bebek ve makine öğrenimi, sinir ağları ve derin öğrenmenin tüm müteakip minyatür bebekleri olduğu bir Rus iç içe geçmiş oyuncak bebek olarak düşünülmelidir.
Ayrılmanıza istediğimiz bir diğer çıkarım, sinir ağları ile derin öğrenme ve makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki kafa karışıklığını ortadan kaldırmadan ne kadar önemli olduğudur. Derin öğrenmenin basitçe üçten fazla katmana sahip bir sinir ağları sistemi olduğunu ve derin öğrenme algoritmalarının aslında makine öğrenimi algoritmalarının kendileri olduğunu hatırlatmak önemlidir.
Yapay zeka ve birçok alt alanı burada kalacak ve bu değişikliklere ne kadar hızlı uyum sağlayabilirsek, güçlerini gerçekten okadar hızlı kullanabilirler ve BT ve hizmet masası çözümleri ile tahmine dayalı analitik dünyasına uygulayabiliriz.
Kısacası yapay zeka günümüz teknolojisinde hayatımızı kolaylaştıracak, sadece uyum sağlamaya odaklanın.
