Yapay Zeka Makine Öğrenimi Derin Öğrenme İlişkisi

Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme ilişkisi ve kavramlarını sıklıkla duymaktayız. Dikkat edilirse bu kavramlardan herhangi biri telaffuz edildiğinde diğerlerini de konuşma içerisinde duyma ihtimaliniz çok yüksek. Nedeni aynı kişileri ve aynı konuyu takip etmenizden kaynaklanmıyor. Yapay zekâ, makine öğrenimi ve derin öğrenme tıpkı insan gibidir. İnsan vücudunda birçok organ bulunmakta bu organlardan birinin hasar görmesi veya olmaması çoğunlukla ölümle sonuçlanmaktadır. Aslına bakarsanız anlatılmak istenen bu üç kavramın ayrı şekilde çalışmasının çok zor olduğu ifade edilmektedir.

Yapay zekâ adından ilk kez 1950’li yıllarda makineler düşünebilir mi? Fikri ile ortaya atılan bir hipotezdir. Nitekim teknolojini geometrik büyümesi ile bu teknolojinin gelişimi de hızlanmış ve günümüzde kullanılmaya başlanmıştır. Şimdi yapay zekâ, alt sistemlerinin işleyişini, Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme ilişkisi öğrenelim.

Derin Öğrenme:

Hem yapay zekânın hem de makine öğreniminin temelini oluşturan yapı taşı olarak adlandırabiliriz. Derin öğrenme insan beyninde bulunan nöranlarla benzer mantıkta çalışır. Bağlantıcılık yolu ile kendisine yöneltilen soruya kendisi cevap verebilir. Bu cevap verme sürecinde hiçbir cevabı doğrudan yazılım üzerinden almaz. Kendine ait bir mantıksal yapısı bulunmaktadır. Bu mantıksal yapı ile kendi kararlarını vermektedir. Örnek vermek gerekirse fil hayvanının resmini tanımlaması istenince onun ne olduğunu ve özelliklerini kendisi belirler. Ayrıt edici bir yapıya sahiptir.

Makine Öğrenimi:

Kendisine sağlanan verileri işleyerek en gerçekçi sonuçları üretmesini sağlayan mantıksal yapıdır. Ham bilgiler makine içerisine yazılım olarak yüklenmektedir. Aslan ile zürafanın ne olduğu sorusunu sormadan önce erkek aslanın yelenini olduğu, renk sklasının hangi aralıklarda olduğu yazılım içerisinde bulunmaktadır. Aynı mantık zürafa için de geçerlidir. Zürafanın boynunun uzun olduğu bilgisini öğretmenden onun ne olduğu tanımlayamaz. Normal bir algoritmadan farkı ise ek bilgiler analiz ederek en rasyonel cevaba ulaşmasıdır. Derin öğrenmeden farkı ise kendisine daha önceden yazılımsal olarak öğretilmesidir. Derin öğrenmede tamamen kendisinin öğrendiği bir yapı mevcuttur. Derin öğrenme kendi kurallarını kendisi oluşturmaktadır.

Yapay Zekâ:

Tüm bu teknolojik alt yapılar yapay zekâyı ortaya çıkarmaktadır. Ses tanıma, görüntü işleme ve muhakeme yeteneğini makinalara kazandırmıştır. Dolaylı olarak biz insanların teknik anlamda hayatını kolaylaştırmıştır. Örnek olarak amazon go verilebilir. Görüntü işleme teknolojisi ile yaptığınız market alışverişinde sizin daha önceden verdiğiniz izinler doğrultusunda ödemeyi kendisi yapmaktadır. Bir markete girdiğimizi düşünelim bu market içerisinde birçok ürünü alıp tekrar yerlerine koymanıza rağmen en son alıp gittiğiniz ürünü ve sizin yüzünüzü görüntü işleme teknolojisi ile tespit ederek bankadan kartınızdan ödeme almaktadır. Kimlerine göre hayatımızı kolaylaştıran bir teknoloji kimilerine göre ise insanoğlunun son icadı yapay zekâ.

“Yapay Zeka, Blockchain ve Nesnelerin İnterneti Günlük Uygulamaları” isimli yazımızı incelemek için tıklayınız.