Bu yazımızda; Makine Öğrenimi (Machine Learning – M.L.), Derin Öğrenme (Deep Learning – D.L.) ve Yapay Zeka (Artificial Intelligence – A.I.) arasındaki farklara aşağıdaki makalemizde değineceğiz.
Yapay Zeka (AI)’nin mimarlarından biri olarak kabul edilen John McCarthy, AI’yi 1955 yılında “insanlar gibi hedeflere ulaşma becerisine sahip olan akıllı makineler üretme bilimi ve mühendisliği” olarak tanımlamıştır . Kısacası; yapay zeka makineler tarafından sergilenen insan zekasıdır.
Arthur Samuel, 1959 yılında Machine Learning (ML)’i, bilgisayarların açık bir şekilde programlanmadan öğrenebilme yeteneğini veren çalışma alanıyla ilgilenen geniş bir AI alt alanı olarak tanımladı. Bu, oluşturulduktan sonra, tek bir programın programlama kavramının dışında bazı akıllı aktivitelerin nasıl yapılacağını öğrenebileceği anlamına gelir. Bu davranışları, davranışlarını açıkça ve statik olarak tanımlayan el yapımı buluşsallıklarla tanımlanan, amaca uygun programlarla tezat oluşturmaktadır. Böylece, Machine Learning’in Yapay Zekaya ulaşmak için bir yaklaşım olduğu söylenebilir.
Makine Öğrenimi Nedir?
Bu tam olarak insanların nasıl öğrendiğini de taklit eden bir yapay öğrenme biçimidir. Herhangi bir çocuk nesneleri / kişileri tanımayı öğrendiğinde, onlara özellikleri tanımlamak ve sonra ne olduğuna karar vermek için bir algoritma / prosedür anlatılmaz. Basitçe onlara bu nesnenin birden fazla örneğini gösteririz ve sonra insan beynimiz özellikleri otomatik olarak tanımlar (bilinçli olarak) ve bu nesneyi tanımayı öğrenir. Bu bir Makine Öğrenme Modelinin yaptığı şeydir.
Makine öğrenme alanları içinde, genellikle beyin kaynaklı hesaplama olarak adlandırılan bir alan vardır. İnsan beyni, problemleri öğrenmek ve çözmek için bildiğimiz en iyi ‘makineden’ biridir. Makine öğreniminin ilham tekniği, insan beynimizin nasıl çalıştığından esinlenmiştir. Beynimizin ana hesaplama elemanının nöron olduğuna bilinir. Kompleks bağlantılı nöron ağları, toplanan çeşitli bilgilere dayanarak yapılan tüm kararların temelini oluşturur. Yapay Sinir Ağı tekniği tam olarak budur.
Derin Öğrenme Nedir?
Sinir ağları alanında, derinlemesine ağların üçten fazla katmana, yani birden fazla gizli katmana sahip olduğu Deep Learning (Derin Öğrenme – DL) adlı bir alan vardır. Derin öğrenmede kullanılan bu sinir ağları, Derin Sinir Ağları (DNN‘ler) olarak adlandırılır.
Yani, Derin Öğrenme, Makine Öğrenimini uygulamak için bir tekniktir. Derin öğrenme sayesinde, makinelere insanlardan daha iyi yapabileceği birçok görev verilebilir.
2015 Yılında ImageNET tarafından başlatılan bir yarışma da derin öğrenme, insanlara oranla %5’in üzerinde resim tanıma becerisi ile bu Derin Öğrenme kavramının insanlardan daha başarılı olabileceğini gösterdi
