Yapay zeka ile makine öğrenimi arasındaki fark nedir?
Yapay zeka (AI), makineleri daha insanımsı kılmak için kullanılan farklı strateji ve tekniklere yönelik kapsayıcı bir terimdir. Yapay zeka, Alexa gibi akıllı asistanlardan robot süpürgelere ve otonom otomobillere kadar her şeyi kapsamaktadır. Makine öğrenimi (ML), yapay zekanın pek çok dalından biridir. ML, bilgisayar sistemlerinin karmaşık görevleri açık talimatlar olmadan gerçekleştirmek için kullanacağı algoritmalar ve istatistiksel modeller geliştirme bilimidir. Sistemler açık talimatlar yerine örüntülere ve çıkarıma dayanır. Bilgisayar sistemleri büyük miktarda geçmiş veriyi işlemek ve veri düzenlerini tanımlamak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Makine öğrenimi yapay zeka olsa da tüm yapay zeka etkinlikleri makine öğrenimi değildir.
Yapay zeka ile makine öğrenimi arasındaki benzerlikler nelerdir?
Makine öğrenimi (ML), yapay zekanın (AI) dar odaklı bir dalıdır. Ancak bu alanların her ikisi de karmaşık veri analizine dayalı çıktılar üretmek için temel otomasyon ve programlamanın ötesine geçer.
İnsan benzeri sorun çözme
Yapay zeka ve makine öğrenimi (AI/ML) çözümleri, genellikle öğrenilen bilgiye dayalı kesin sonuçlar içeren karmaşık görevler için uygundur.
Örneğin, yapay zeka destekli sürücüsüz bir araç, görüş alanındaki nesneleri tanımak için bilgisayarlı görüden ve gezinmek için trafik düzenlemeleri bilgisinden yararlanır.
Bir mülk fiyatlandırma makine öğrenimi algoritması ise bir evin fiyatını tahmin etmek için önceki satış fiyatları bilgisini, pazar koşullarını, kat planlarını ve konumu uygular.
Bilgisayar bilimi alanları
Yapay zeka ve makine öğrenimi, verileri karmaşık yollarla analiz eden, yorumlayan ve kavrayan yazılımlar oluşturmaya odaklanan bilgisayar bilimi alanlarıdır. Bu alanlardaki bilim insanları, kendi kendine öğrenmeyi içeren karmaşık görevleri yerine getirmek için bir bilgisayar sistemi programlamaya çalışır. İyi tasarlanmış bir yazılım, görevleri bir insan kadar veya bir insandan daha hızlı tamamlar.
Sektörler arası uygulamalar
Tüm sektörlerde yapay zeka uygulamaları vardır. Tedarik zincirlerini optimize etmek, spor sonuçlarını tahmin etmek, tarımsal sonuçları iyileştirmek ve cilt bakımı önerilerini kişiselleştirmek için yapay zekayı kullanabilirsiniz.
Makine öğrenimi uygulamaları da geniş kapsamlıdır. Buna tahmini makine bakımı planlaması, dinamik seyahat fiyatlandırması, sigorta sahtekarlığı tespiti ve perakende talep tahminleri dahil olabilir.
Temel farklar: yapay zeka ve makine öğrenimi
Makine öğrenimi (ML), yapay zekanın (AI) belirli bir dalıdır. Makine öğrenimi, yapay zekaya kıyasla sınırlı bir kapsam ve odağa sahiptir. Yapay zeka, makine öğrenimi kapsamı dışında olan çeşitli stratejiler ve teknolojiler içerir.
İkisi arasındaki bazı temel farklılıkları burada bulabilirsiniz.
Hedefler
Herhangi bir yapay zeka sisteminin amacı, bir makinenin karmaşık bir insan görevini verimli bir şekilde tamamlamasını sağlamaktır. Bu tür görevler öğrenme, sorun çözme ve örüntü tanımayı içerebilir.
Öte yandan, makine öğreniminin amacı, bir makinenin büyük hacimli verileri analiz etmesini sağlamaktır. Makine, verilerdeki örüntüleri belirlemek ve bir sonuç üretmek için istatistiksel modeller kullanır. Sonuç, ilişkili bir doğruluk olasılığı veya güven derecesine sahiptir.
Methods
Yapay zeka alanı, çeşitli sorunları çözmek için kullanılan çeşitli yöntemleri kapsar. Bu yöntemler arasında genetik algoritmaları, sinir ağları, derin öğrenme, arama algoritmaları, kurala dayalı sistemler ve makine öğreniminin kendisi yer alır.
Makine öğrenimininde, yöntemler iki geniş kategoriye ayrılır: denetimli ve denetimsiz öğrenme. Denetimli makine öğrenimi algoritmaları, sorunları girdi ve çıktı olarak etiketlenen veri değerlerini kullanarak çözmeyi öğrenir. Denetimsiz öğrenme daha keşifsel niteliktedir ve etiketlenmemiş verilerdeki gizli örüntüleri keşfetmeye çalışır.
Uygulamalar
Bir makine öğrenimi çözümü oluşturma süreci genellikle iki görev içerir:
- Bir eğitim veri kümesi seçme ve hazırlama
- Doğrusal regresyon veya karar ağacı gibi önceden var olan bir makine öğrenimi stratejisi veya modeli seçme
Veri bilimciler, önemli veri özelliklerini seçer ve bunları eğitim için modele besler. Veri kümesini güncellenmiş veriler ve hata kontrolü ile sürekli olarak iyileştirirler. Veri kalitesi ve çeşitliliği, makine öğrenimi modelinin doğruluğunu artırır.
Yapay zeka ürünü oluşturmak genellikle daha karmaşık bir süreçtir ve bu nedenle birçok kişi hedeflerine ulaşmak için önceden oluşturulmuş yapay zeka çözümlerini seçer. Bu yapay zeka çözümleri genellikle yıllarca süren araştırmalardan sonra geliştirilmiştir ve geliştiriciler bunları API'ler aracılığıyla ürün ve hizmetlerle entegrasyon için kullanılabilir hale getirir.
Gereksinimler
Makine öğrenimi çözümleri, eğitim için birkaç yüz veri noktasından oluşan bir veri kümesi ve ayrıca çalışmak için yeterli hesaplama gücü gerektirir. Uygulamanıza ve kullanım örneğinize bağlı olarak, tek bir bulut sunucusu veya küçük bir sunucu kümesi yeterli olabilir.
Diğer akıllı sistemler, gerçekleştirmek istediğiniz göreve ve kullandığınız hesaplamalı analiz metodolojisine bağlı olarak değişen altyapı gereksinimlerine sahip olabilir. Yüksek işlem gerektiren kullanım örneklerinde, karmaşık hedeflere ulaşmak için birlikte çalışan birkaç bin makine gerekir.
Bununla birlikte, hem önceden oluşturulmuş yapay zeka hem de makine öğrenimi işlevlerinin kullanılabildiğine dikkat etmek önemlidir. Ek kaynaklara ihtiyaç duymadan bunları API'ler aracılığıyla uygulamanıza entegre edebilirsiniz.
Bir kuruluşun yapay zeka ve makine öğrenimini kullanmaya başlamak için neye ihtiyacı vardır?
Yapay zeka (AI) veya makine öğrenimi (ML) kullanmak istiyorsanız çözmek istediğiniz sorunları tanımlayarak veya keşfetmek istediğiniz soruları araştırarak başlayın. Sorun alanını belirledikten sonra bunu çözmek için uygun AI veya ML teknolojisini belirleyebilirsiniz. Kullanılabilir eğitim verilerinin türünü ve boyutunu göz önünde bulundurmanız ve başlamadan önce verileri önceden işlemeniz önemlidir.
İstek üzerine bulut hizmetleriyle yapay zeka oluşturabilir, çalıştırabilir ve yönetebilirsiniz. Öğrenme işlevleri Amazon Web Services (AWS) Bulut üzerinden oluşturulabilir, çalıştırılabilir ve yönetilebilir.
Kuruluşlar yapay zekayı (AI) ve makine öğrenimini (ML) nasıl kullanabilir?
Bazı makine öğrenimi (ML) çözümleri çoğu kuruluşa uygulanabilir:
- Müşteri segmentasyonu, müşterileri davranışlarına, tercihlerine ve gelecekteki satış ve pazarlama faaliyetleri için özelliklerine göre segmentlere ayırdığınız yerdir. Lion Parcel'in müşteri segmentasyonu için AWS'yi nasıl kullandığını okuyun.
- Dolandırıcılık algılama, keşfedilen olağan dışı işlemlerin triyajını ve çözümlemesini yapacağınız yerdir. Luno'nun dolandırıcılık algılama için AWS'yi nasıl kullandığını okuyun.
- Duygu analizi, ürün stratejisine ve pazarlamaya bilgi sağlaması için müşteri geri bildirimlerinin dahil edildiği yerdir. Zignal Labs'in duygu analizi için AWS'yi nasıl kullandığını okuyun.
Çoğu kuruluşa uygulanabilecek yapay zeka (AI) çözümleri de şunlardır:
- Sohbet robotları, müşteri hizmetleri soruları ve triyaj için uygundur. MetroPlusHealth'in sohbet robotları için AWS'yi nasıl kullandığını okuyun.
- Konuşma tanıma, toplantıları yazılı notlara dönüştürmek için mükemmeldir. Epiq'in konuşma tanıma için AWS'yi nasıl kullandığını okuyun.
- Bilgisayarlı görü, biyometri tanıma sistemlerinde oldukça etkilidir. PayEye'ın bilgisayarlı görü için AWS'yi nasıl kullandığını okuyun.
Farklılıkların özeti: yapay zeka ve makine öğrenimi
| Yapay Zeka |
Makine Öğrenimi |
|
| Bu nedir? |
Yapay zeka, insan zekasını taklit eden makine tabanlı uygulamalara yönelik geniş kapsamlı bir terimdir. Tüm yapay zeka çözümleri makine öğrenimi değildir. |
Makine öğrenimi bir yapay zeka metodolojisidir. Tüm makine öğrenimi çözümleri yapay zeka çözümleridir. |
| En uygun olduğu alanlar: |
Yapay zeka, karmaşık bir insan görevini verimli bir şekilde tamamlamanın en iyi yoludur. |
Makine öğrenimi ise, belirli sorunları çözmek üzere büyük veri kümelerindeki örüntüleri tanımlamak için en iyi yoldur. |
| Methods |
Yapay zeka; kural tabanlı, sinir ağları, bilgisayarlı görü ve bunun gibi geniş bir yöntemler dizisi kullanabilir. |
Makine öğreniminde, insanlar ham verilerden özellikleri manuel olarak seçip ayıklar ve modeli eğitmek için ağırlıklar atar. |
| Uygulama |
Yapay zeka uygulaması göreve bağlıdır. Yapay zeka genellikle önceden oluşturulur ve API'ler aracılığıyla erişilir. |
Belirli kullanım örneğiniz için yeni veya mevcut makine öğrenimi modelleri eğitirsiniz. Önceden oluşturulmuş makine öğrenimi API'leri mevcuttur. |
AWS, yapay zeka ve makine öğrenimi gereksinimlerinizi nasıl destekleyebilir?
AWS, her boyut, karmaşıklık veya kullanım örneği dahilinde yapay zeka ve makine öğrenimi (AI/ML) çözümleri oluşturmanıza, çalıştırmanıza ve entegre etmenize yardımcı olacak geniş bir hizmet yelpazesi sunar.
Amazon SageMaker, makine öğrenimi çözümlerinizi sıfırdan oluşturmak için eksiksiz bir platformdur. SageMaker, önceden oluşturulmuş makine öğrenimi modelleri, depolama ve bilgi işlem yeteneklerinden oluşan eksiksiz bir paketin yanı sıra tam olarak yönetilen bir ortama sahiptir.
Yapay zeka için, AWS hizmetlerini kullanarak kendi yapay zeka çözümlerinizi sıfırdan oluşturabilir veya önceden oluşturulmuş yapay zeka (AI) hizmetlerini çözümünüze entegre edebilirsiniz.
AWS İçin Sonraki Adımlar
