Kategoriler
Makine Öğrenmesi Yapay Zeka

Yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve veri bilimi

Makine öğrenmesi yapay zekanın kuzeni mi? Veri bilimi, derin öğrenmenin eltisi mi? Bu kavramların birbiriyle ilişkisi ne?

Eğer yapay zeka kavramını duyduysanız, makine öğrenmesi, derin öğrenme, veri bilimi gibi kavramlar da mutlaka kulağınıza gelmiştir. Bu kavramların birbirleriyle ilişkileri ne, hangisi ne işe yarıyor, hangisi hangisini kapsıyor, aşağıda açıklamaya çalıştım.

Yapay zeka, bilgisayar biliminin bir alt alanı. (Bkz: Yapay zeka nedir?)

Makine öğrenmesi de, yapay zekanın bir alt alanı. Makine öğrenmesinde bilgisayara, verileri kullanarak soruları cevaplayabilmeyi ve deneyimlerine dayanarak performansını artırmayı öğretiriz. (Bkz: Makine öğrenmesi nedir?)

Derin öğrenme ise, makine öğrenmesinin bir alt alanı. Derin olması, kullanılan matematiksel ve istatistiksel modellerin karmaşıklığından geliyor. Makine öğrenmesine göre hem nicelik hem nitelik olarak daha çok boyutlu problemlerin çözümünde kullanılıyor. (Detaylarına ilerleyen zamanlarda gireceğiz, buraya linkini bırakırım.)

Veri bilimi ise, bilgisayar bilimindeki kullanımıyla algoritmalar, makine öğrenmesi, istatistik ve hatta veri depolama gibi birçok alanla dirsek temasında olan genel bir kavram. Kabaca tanımlarsak, farklı teknik ve teknolojilerle veri toplamak, depolamak ve işlemekle ilgileniyor. Veri bilimi için tamamen yapay zekanın bir alt dalı diyebilir miyiz? Diyemeyiz. Ama veri biliminin yapay zeka soslu çözümleri vardır.

Özetle, tüm bu kavramları basitçe anlamak için ilkokula dönebiliriz.

Kümeler konusunu hatırlarsınız. Venn şeması diye anlatmışlardı okulda. Bu kavramların birbiriyle ilişkisini en basit haliyle gösterebileceğimiz yöntem bu. Birbirlerini kapsadıkları, kesiştikleri alanlar ve birbirleriyle ilişkileri aşağıdaki şemada basitçe görülüyor.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir