Yeni Başlayanlar İçin Makine Öğrenmesi ve Yapay Zekâ – Sosyal Enstitü
Kıyamet senaryolarından, bilimsel makalelere kadar hemen hemen her yerde geçen makine öğrenmesi ve yapay zekâ kavramlarını daha yakından inceleyelim.
Yapay zekâ ve makine öğrenmesi kavramları günümüz trend listelerinin zirvesinde mutlaka görebileceğiniz kavramlar. Genellikle kıyamet senaryolarından tutun da insanların işlerini kaybetme korkusuna kadar, bir diğer yandan bilimsel makalelerde doğal afetleri tahmin etmek ve bölgesel çapta salgınların yayılışını tahmin etmek için kullanıldığını bu listelerde çokça görebilirsiniz.
Peki, bir konuşma esnasında yapay zekâ ve makine öğrenmesi kavramları geçtiğinde, bu konular üzerinde fazla bilginiz olmadığı için sessiz kalıp kendinizi kötü hissediyorsanız bu yazı tam size göre!
Nedir bu makine öğrenmesi ve yapay zekâ?
Öncelikle makine öğrenmesi ve yapay zekâ arasındaki bağlantıyı netleştirelim. Bu iki kavramın da zaman zaman aynı yerler için kullanıldığını görüyoruz fakat aslında bu oldukça yanlış bir kullanım.
Yapay zekayı, bir makinenin insan davranışını taklit etme yeteneği olarak tanımlayabilir ve duyguları yorumlama, dil ve görüntü işleme gibi karmaşık akıl yürütme özelliklerinin programlanmasını içerdiğini söyleyebiliriz.
Makine öğrenimi ise, bir makineye öğrenme yeteneği kazandırmaktır. Yani öğrenmekte olan insan davranışını taklit eder. Bu nedenle makine öğrenimi, yapay zekâ oluşturmak için kullanılan metotların eşdeğeri değil, kullanılan bu yöntemlerin bir alt kümesidir. Yazımızın geri kalanında, insanların yapay zekâ hakkında tartışırken en çok söz ettiği konu olan makine öğrenmesine odaklanacağız.
Şimdiye kadar makine öğrenmesinin insan davranış sürecini taklit etmesiyle alakalı olduğunu öğrendik. Gerçek hayattan bir örnekle yazıya devam edelim. Cristiano Ronaldo, hayatı boyunca gülünç miktarda deneme atışı yaptıktan sonra serbest vuruşlarda gol atmada olağanüstü hale gelen bir futbolcu. Bu tecrübe ona gol olasılığını en üst düzeye çıkarmak için, vuruş şiddeti, açı, ayağın bir kısmı ve topun bir parçası olarak topa nasıl vurması gerektiğini tahmin etme yeteneği verdi. İşte makineler üzerine konuşacak olursak öğrenme süreci, Cristiano Ronaldo’nun etkili serbest vuruş kullanmasını öğrendiği süreç ile benzerdir. Makine, deneyim yoluyla bazı görevlerde daha iyi hale gelir ve gelecekte oluşabilecek benzer durumlar için en uygun tahminleri yapabilir.
Peki pratikte bu durum nasıl işliyor?
Yukarıda bahsedilenlerden yola çıkarak, gelecekte futbol sahalarında robotları görmeyi beklememiz mümkün mü? Açıkçası hayır, fakat yine de bu konu üzerinde bazı projelerin de yürütüldüğünü söyleyebiliriz.
Aslında makine öğrenimi, fotoğraflardaki nesneleri tanıma, metinlerdeki duyguları ve anlamları yorumlama, müşteri destek isteklerini gönderme ve en uygun üretim kararları vermek gibi futbolun aksine fiziksel uzuvlar gerektirmeyen görevleri otomatikleştirmek için daha yaygın olarak kullanılır. Nesne tanıma ve metin yorumlama gerçekten insanlar için kolay olsa da makineler bunu tamamen farklı bir ölçekte yapma yeteneğine sahiptir.
Makine öğrenmesi sürecini en kolay 4 adımda özetleyebiliriz; (1) geçmiş verileri okumak, (2) bu verilerdeki örüntüleri ve ilişkileri modellemek için yol bulmak, (3) seçilen modeli veriler üzerinde eğitmek ve (4) yeni veriler üzerinde tahminler yapmak için eğitilmiş modeli kullanmak.
Genel olarak makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, farklı makine öğrenimi türlerini anlatan Medium tarafından sunulan bu makaleye göz atın – bu yazımızda yalnızca denetimli öğrenme üzerine konuştuk –
Tags: AI Veri Bilimi yapay zeka
İstanbul Üniversitesi İngilizce İşletme mezunu, halihazırda İstanbul Üniversitesi'nde Finans yüksek lisans öğrencisi. Akademik araştırmalar yapmayı sever. Finans, sermaye piyasaları, ekonomik krizler, yeni teknolojiler ve e-spor gibi konulara ilgi duyar. Gündemdeki dikkatimi çeken yazıları Sosyal Enstitü bünyesinde sizlerle paylaşıyorum.
3D Yazıcılar Teknoloji & Bilişim
Dijital Dönüşüm Serisi
Teknoloji & Bilişim Yapay Zeka
Yapay Zeka Doktoru Sizi Şimdi Görecek!