Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) Arasındaki Temel Fark

Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML), bilgisayar biliminin iki yakından ilişkili ancak farklı alanıdır. İşte temel farkları:

Amaç

AI'nın amacı, insan zekasını taklit edebilen sistemler yaratmaktır. Bu sistemler problem çözebilir, kararlar alabilir ve insanlarla doğal bir şekilde etkileşime girebilir.

Öte yandan ML'nin amacı, makinelerin verilere dayalı olarak kendi kendine öğrenmesine yardımcı olmaktır. ML algoritmaları verileri inceler, bunlarda kalıplar ve ilişkiler arar ve bu bilgileri yeni verilere tahminler yapmak için kullanır.

Öğrenme Yaklaşımı

AI sistemleri genellikle, insan uzmanlığı ve programlama bilgisi kullanılarak elle programlanır. Bu onların belirli görevler için çok etkili olmasını sağlar, ancak yeni görevleri öğrenmekte zorlanmalarına da neden olabilir.

Öte yandan ML sistemleri, verileri kullanarak kendi kendine öğrenir. Verilerdeki kalıpları ve ilişkileri tespit etmek için çeşitli algoritmalar kullanırlar. Bu, yeni görevleri öğrenmelerini ve değişen koşullara uyum sağlamalarını sağlar.

Zorluklar

AI sistemleri oluşturmanın en büyük zorluklarından biri, insan zekasının tüm yönlerini taklit edememeleridir. Bu, belirli görevler söz konusu olduğunda onları insanlardan daha az yetenekli kılar.

ML sistemleri için zorluklar, yeterli veri eksikliği, hesaplama kaynakları ve algoritma karmaşıklığı ile ilgilidir. Ayrıca, ML sistemlerinin karar verme sürecini açıklamakta zorlanabilirler, bu da güvenilirlik sorunlarına neden olabilir.

Uygulamalar

AI, çeşitli alanlarda uygulamalara sahiptir, örneğin:

• Doğal dil işleme
• Görüntü tanıma
• Öneri sistemleri
• Finansal modelleme
• Tıpta teşhis ve tedavi

ML, AI sistemlerine güç sağlar ve ayrıca çeşitli alanlarda kullanılmaktadır, örneğin:

• Öngörücü analitik
• Kalite kontrolü
• Görüntü işleme
• Spam filtreleme
• Müşteri segmentasyonu