Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Arasındaki Farklar
Makine öğrenmesi ve yapay zeka aynı zamanda derin öğrenme ve yapay sinir ağları gibi terimler günlük yaşantımızda birbirleri yerine sık sık kullanılan kelimelerdir ve bu durum da kafa karışıklığına yol açmaktadır. Bugünkü yazımızda bu terimlerin arasındaki farklara değineceğiz ve biraz da olsa ortadaki terim karmaşasını ortadan kaldıracağız.
Makine öğrenmesi yapay zekanın, derin öğrenme ise makine öğrenmesinin bir alt dalıdır. Yapay sinir ağları ise derin öğrenmenin temelini oluşturur.
Yapay Sinir Ağları Nedir?
Bu soruya detaylı bir şekilde “Yapay Sinir Ağları Nedir?” adlı yazımızda cevap veriyoruz. Bu yazımıza devam etmeden önce okumanızı tavsiye ederim. Yine de kısa bir şekilde değinecek olursak yapay sinir ağları insan beyninin matematiksel olarak modellenmesi sonucu ortaya çıkmıştır. İnsan beyninin çalışma yapısından ilham alınarak geliştirilmiş bir algoritmadır.
Derin Öğrenme Nedir?
Bir yapay sinir ağının derin öğrenme algoritması olarak sayılması kullanılan gizli katman sayısına bağlıdır ve bu değer 3 veya daha fazla olmalıdır.
Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesinin Farkları
Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt dalıdır. İkisi arasındaki en büyük fark, algoritmaların öğrenme işlemini nasıl gerçekleştirdiğidir. Derin öğrenmede kullanılmayacak bağımsız değişkenleri elimine etme işlemini otomatik bir şekilde gerçekleşir. Buna karşın klasik makine öğrenmesi algoritmalarında, lineer regresyon veya lojistik regresyon gibi, insanlar bağımsız değişkenler arasındaki bağlantıları inceleyip, problem için kullanılması uygun olup olmadığını kararlaştırdıktan sonra algoritmaya uygun bağımsız değişkenleri verirler. Yani klasik makine öğrenmesi algoritmalarında insan müdahalesi varken derin öğrenme algoritmalarında yoktur. Derin öğrenmede problem ile ilgili elimizde veri olarak ne varsa modelimize veririz ve gerisini modelimiz halleder.
Derin öğrenme algoritmaları verileri üzerindeki belli başlı kalıpları tanımlayarak uygun sonuçlara ulaşır. Bu yüzden verilen problem üzerinde daha iyi bir başarı göstermek için klasik makine öğrenmesi modellerine göre çok daha fazla veriye ihtiyaç duyar. Bununla birlikte makine öğrenmesi modellerine göre, daha karmaşık problemlerde daha başarılı sonuçlar verir. Bu problemlere örnek olarak nesne tespiti, sahtekarlık tespiti veya sanal asistanlar verilebilir.
Bir diğer önemli fark ise derin öğrenme algoritmaları klasik makine öğrenme algoritmalarına göre çok daha büyük olduğu ve bununla birlikte daha fazla parametreye sahip olduğu için eğitimi ve çalıştırılma sırasında çok ciddi işlem gücü gerektirir. Bu işlem gücünü karşılamak için CPU yerine GPU’ lar kullanılır ve paralel programlamadan faydalanılır. Bu yüzden çok pratik bir makine öğrenmesi algoritması olmamakla birlikte GPU’ ların gelişmesiyle ve GPU’ lara olan erişimin daha da kolaylaşmasıyla derin öğrenme alanında hızla gelişmeler yaşandı ve popülerliği de arttı.
Yapay Zeka Nedir?
Yapay zeka değindiğimiz terimler arasından en geniş yelpazeye sahip olanıdır ve hepsini kapsar. Yapay zekanın 3 ana kategorisi vardır:
- Dar Yapay Zeka(Artificial Narrow Intelligence)
- Genel Yapay Zeka(Artificial General Intelligence)
- Süper Yapa Zeka(Artificial Super Intelligence)
Dar yapay zeka “zayıf” yapay zeka olarak da tanımlanır. Diğer iki kategori ise “güçlü” yapay zeka olarak tanımlanır. Zayıf yapay zeka spesifik problemleri çözmek üzerine yoğunlaşır. Örnek olarak satranç oynamak veya fotoğraflar içinde spesifik bir insanı tanımak olarak verilebilir.
Genel yapay zeka, duyguları ve tonları anlama gibi insani özelliklerin daha ağır bastığı bir kategoridir. Her ne kadar sohbet botları ve sanal asistanlar(Siri örnek olarak verilebilir) genel yapay zeka kategorisine yaklaşsa da hala zayıf yapay zeka olarak sınıflandırılıyorlar.
Süper yapay zeka insan ise beyninden daha iyisini amaçlıyor. Günümüzde güçlü yapay zeka kategorisine ait bir örnek bulunmasa da bu iki kategorideki(genel ve süper) çalışmalar devam etmektedir. Gelecekte bu iki kategoride bizi neler bekliyor sorusuna örnek olarak Westworld dizisindeki Dolores karakterini verebiliriz.
Yorum yapma özelliği, forum tarafından gelen istek sebebiyle kapatılmıştır. Lütfen tartışmalar ve sorularınız için topluluk forumumuza katılın.