Makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) genellikle birbirinin yerine kullanılsa da, aslında farklı kavramlardır. İşte aralarındaki temel farklar:
1. Tanım ve Kapsam
- Yapay Zeka (AI):
- Tanım: Bilgisayarların, insanlar gibi düşünme ve problem çözme yeteneklerine sahip olmasını amaçlayan geniş bir bilimsel alandır.
- Kapsam: AI, makine öğrenimi de dahil olmak üzere, doğal dil işleme (NLP), robotik, uzman sistemler, görüntü işleme ve daha fazlasını kapsar.
- Makine Öğrenimi (ML):
- Tanım: Bilgisayarların veriden öğrenerek performansını artırmasını sağlayan yapay zeka alt alanıdır.
- Kapsam: ML, AI'nin bir alt kümesi olarak, özellikle veri analizi ve tahminleme modelleri üzerinde odaklanır. Algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanarak öğrenir.
2. Yöntem ve Teknikler
- Yapay Zeka:
- Yöntemler: Kural tabanlı sistemler, uzman sistemler, arama algoritmaları, mantık programlama.
- Teknikler: Algoritmik yaklaşımlar, bilgi temsili, planlama, dil anlama, algılama.
- Makine Öğrenimi:
- Yöntemler: Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, pekiştirmeli öğrenme.
- Teknikler: Regresyon, sınıflandırma, kümeleme, karar ağaçları, yapay sinir ağları, destek vektör makineleri (SVM).
3. Amaç
- Yapay Zeka:
- Amaç: İnsan zekasına benzer sistemler geliştirmek ve çeşitli görevleri otonom olarak gerçekleştirebilmek.
- Örnek: Robotların bağımsız hareket etmesi, doğal dilde sohbet edebilen chatbotlar, akıllı asistanlar.
- Makine Öğrenimi:
- Amaç: Veriden öğrenmek ve gelecekteki verilere dayalı olarak tahminler veya kararlar almak.
- Örnek: E-posta spam filtresi, müşteri davranış tahmini, görüntü tanıma sistemleri.
4. Uygulama Alanları
- Yapay Zeka:
- Alanlar: Sağlık (teşhis sistemleri), finans (otomatik ticaret sistemleri), ulaşım (otonom araçlar), müşteri hizmetleri (chatbotlar), oyunlar (satranç, Go).
- Makine Öğrenimi:
- Alanlar: Veri madenciliği, finansal modelleme, pazarlama analitiği, sağlık (hastalık tahmini), görsel algı (yüz tanıma), ses tanıma (konuşma tanıma).
5. Araçlar ve Teknikler
- Yapay Zeka:
- Araçlar: Prolog, Lisp, robotik platformlar, AI spesifik diller ve çerçeveler.
- Teknikler: Bilgi tabanı sistemleri, semantik ağlar, yapay genel zeka araştırmaları.
- Makine Öğrenimi:
- Araçlar: Python (scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch), R, Jupyter Notebook, Pandas, NumPy.
- Teknikler: Veri işleme, özellik mühendisliği, model seçimi, model değerlendirme, hiperparametre optimizasyonu.
6. Öğrenme Yeteneği
- Yapay Zeka:
- Öğrenme: Hem öğrenme tabanlı hem de öğrenme dışı (örneğin, kural tabanlı sistemler) yöntemleri içerir.
- Esneklik: İnsan benzeri zekaya ulaşmayı hedefler, bu nedenle daha geniş ve esnek bir kapsamı vardır.
- Makine Öğrenimi:
- Öğrenme: Veriye dayalı öğrenme; sistemler eğitim verileri ile eğitilir ve yeni verilere uygulandıkça performansları gelişir.
- Esneklik: Belirli veri kümeleri ve problemler üzerinde daha spesifik ve odaklıdır.