Derin Öğrenme vs. Makine Öğrenimi vs. AI: Birlikte Nasıl Gidiyorlar?

İlan

Teknolojideki bir sonraki büyük şey makine öğrenme. Yoksa öyle mi derin öğrenme? Belki de yapay zeka. Eğer üçünüz arasındaki farklara karışırsanız, yalnız değilsiniz.

Hiçbir zaman hype oluşturma ve Girişim Sermayesi parası eke etme fırsatını kaçırmayanlar, bazı teknoloji şirketleri üçünü de birbirinin yerine kullanıyorlar. Hepsi aynı geniş şemsiyenin altına düşerken, aralarında bazı önemli farklılıklar var.

Yapay Zeka Nedir?

Genellikle yapay zeka olarak adlandırılan yapay zeka, bir sistemden ziyade bir kavramdır. Zeka, benzersiz bir insan özelliği olarak algılanır. Geleneksel olarak, makinelerin bilgi kazandıkları düşünülür, ancak zeka veya bilgelik değil. Bilgisayar bilimcisi Alan Turing, hayatının ikinci kısmını makinelerin düşünüp düşünemeyeceğini düşünerek geçirdi.

O tasarladı Turing Testi Turing Testi Nedir ve Hiç Dövülecek mi?Turing Testi, makinelerin düşünüp düşünmediğini belirlemek içindir. Eugene Goostman programı Turing testini gerçekten geçti mi, yoksa içerik oluşturucular basitçe hile yaptı mı? Daha fazla oku

bu da bir makinenin mutlaka akıllı olmak yerine akıllı davranış sergileyip sergileyemeyeceğini belirlemeyi amaçlar. Bu önemli bir ayrımdır çünkü düşünceyi veya zekayı henüz tam olarak anlamıyoruz.

Zekayı tanımlamak yerine akıllı davranışlar sergileyen makineler yaratmayı umuyoruz.

AI, teknolojinin kendisi olmaktan ziyade sistemleri tanımlamanın bir yoludur. Bu sistemler Dar AI ve Genel AI olarak etiketlenebilir. Dar AI, akıllı ancak sadece belirli bir görevde olan bir sistemdir. Genel AI, pop kültüründen daha aşina olduğumuz türdür.

Bu tür sistemler, insan zekasının tüm unsurlarını gösterebilecektir. Terminator film serisinden Skynet veya 2001'den HAL: Space Odyssey, Genel Yapay Zeka'nın kurgusal örnekleridir. Yine de, filmlerin söylediklerine rağmen, tüm Genel AI sistemleri insanlığı yok etmek için dışarı çıkmaz.

Makine Öğrenmesi Nedir?

Hepimiz verilerin yararlı olabileceğini biliyoruz. İster ofise giderken hangi yoldan gidileceğini bilmek ister sağlığımızı takip etmek olsun, veriler kararlarımızı bildirir ve bizi yaşam boyunca yönlendirir. Ancak her gün o kadar çok üretiyoruz ki, insanlar bizim için analiz etmek imkansız hale geliyor.

Bu yüzden, bizim için ağır kaldırma yapmak için makineler almalıyız.

Google'ın makine öğrenme kursu Makine Öğrenmesi Nedir? Google'ın Ücretsiz Kursu Sizin İçin AyırıyorGoogle, makine öğreniminin temellerini öğretmek için ücretsiz bir çevrimiçi kurs tasarladı. Daha fazla oku makine öğrenimini “soruları cevaplamak için veri kullanma” olarak özetler. Onu iki bölüme ayırırlar: eğitim ve tahminler. Tanıma istediğiniz şekiller içeren bir resim koleksiyonunuz olduğunu düşünün. Görüntüler makine öğrenme algoritmasına beslenirse, sistem bu şeklin özelliklerini öğrenmeye başlar.

Yeni bir görüntüyle karşılaştığında, şekil eşleşip eşleşmediğini belirlemek için eğitim verilerindeki öğelerle karşılaştırılır.

Tanımadığınız halde kişiselleştirilmiş arama sonuçları, Spotify çalma listeleri ve Amazon ürün önerileri de makine öğrenmesinin bir sonucudur. Netflix, makine öğrenme algoritmalarını bile kullanarak gösterilen kapak resmini kişiselleştirin.

Derin Öğrenme Nedir?

Zekayı tam olarak anlamadığımız halde, bilim adamları beynin karmaşık bir nöron ağı aracılığıyla bilgi ürettiğini göstermeyi başardılar. Beynimiz sinirsel yollar oluşturan bu elektrik bağlantılarından oluşur. Bu yollar vücudumuzun etrafında bilgi taşımamızı, nefes almamızı ve düşünmemizi sağlar.

Bununla birlikte, bu sinir yollarının her biri birbirinden bağımsız olsaydı, reaksiyon sürelerimiz inanılmaz derecede yavaş olurdu ve düşünceler arasında bağlantı kuramayabiliriz. Sistemin başarısı, tüm bu yollar arasındaki ilişkiye bağlıdır ve eşzamanlı veri işlemeye yol açar.

Derin öğrenme, bu yoğun nöron ağını çoğaltma yöntemidir. Bilgisayarlar aynı anda birden çok veri akışını işleyerek verileri işlemek için gereken süreyi önemli ölçüde kısaltmışlardır. Bu tekniğin derin öğrenmeye uygulanması, yapay sinir ağları Yapay Sinir Ağları Nedir ve Nasıl Çalışırlar?Sinir ağları, ağır hesaplamalar ve akıllı algoritmalar söz konusu olduğunda bir sonraki büyük şeydir. İşte nasıl çalıştıkları ve neden bu kadar şaşırtıcı oldukları. Daha fazla oku .

Bu ağlar bir dizi düğümden oluşur. Veri almak için giriş düğümleri, elde edilen veriler için çıkış düğümleri ve ortada gizli düğüm katmanları vardır. Amaç, giriş verilerini çıkış düğümlerinin kullanabileceği bir şeye dönüştürmektir. Gizli katmanlar devreye giriyor. Veriler bu gizli düğümler boyunca ilerledikçe, sinir ağı, verileri hangi düğümün diğerine geçireceğine karar vermek için mantık kullanır.

Makine Öğrenimi vs. AI vs. Derin Öğrenme

Makine öğrenimi, yarattığımız çok miktarda veriyi anlamamıza yardımcı olan güçlü bir araç olsa da, bağımsız bir düşünce sergilemez. Algoritma programcılar tarafından tasarlanır ve makine öğrenme sisteminin oynaması gereken kuralları belirler. Geliştiricilerin bilinçli ya da bilinçsiz önyargılarının sonuçları vardır.

Makine öğrenimi için ilk önemli aksaklıklardan biri, Google’ın mühendislerinden birinin izniyle geldi. 2015 yılında şirketin fotoğraf tanımlama algoritmasının kendisini ve siyah arkadaşlarını goril olarak etiketlediğini fark etti. Google kısa sürede özür diledi ve kısa vadeli düzeltmeler uyguladı.

Ancak, iki yıl sonra, WIRED bildirildi Google’ın çözümü gorilleri eğitim verilerinden tamamen kaldırmaktı.

Öte yandan, derin öğrenme bizi genel yapay zekaya bir adım daha yaklaştırıyor. İnsan aklını çok katmanlı bir düğüm koleksiyonu aracılığıyla çoğaltmaya çalışarak, derin öğrenme yapılarının büyük bir başlangıç ​​veri kümesiyle eğitilmesine gerek yoktur. Verilen bilgilere ve sistemin mantığına göre kararlar alırlar.

Tarafsız bir ağın karar verme sürecinin şeffaf olmaması sinir bozucu görünebilir, ancak bu, insan zekasını çoğaltmayı başardığı anlamına gelir. Örneğin, kendi düşüncelerimizi ve kararlarımızı nasıl bulduğumuzu tam olarak anlamıyoruz.

Herkes İçin Yapay Zeka

Sonuçta, hepsi farklı amaçlara hizmet ettikleri için yapay zeka ile makine öğrenimini veya makine öğrenimi ile derin öğrenmeyi karşılaştırmaya gerek yoktur. Yapay zeka, makinelerde insan tarzı zeka kavramını açıklarken, makine öğrenimi ve derin öğrenme, genel bir AI yaratma çabalarıdır.

Bu, AI alanının tamamen soyut olduğu anlamına gelmez. Google, neredeyse tüm ürünlerine AI ekleyerek devasa veri kümelerinden yararlanıyor. Gmail son zamanlarda Akıllı Yanıtlar ile yenilendişirketin Duplex AI'sı ABD genelinde yayılıyor ve telefon görüşmelerini sizin adınıza yönetin. Ancak AI oyununa girebilen tek kişi onlar değil.

Şu anda kendiniz için deneyebilirsiniz Google’ın çevrimiçi AI Denemeleri Yapay Zekayı Keşfetmek için En İyi 5 Google AI DenemesiGoogle'ın şu anda gidip oynayabileceğiniz birkaç AI denemesi var. Makine öğrenimi sayesinde yarının dünyasını sizin yardımınızla değiştirebilirler. Daha fazla oku .

Resim Kredisi: sdecoret /Depositphotos