Paylaşım Yap
Tüm Reklamları Kapat

Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Kavramları Arasındaki Fark Nedir?

Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Kavramları Arasındaki Fark Nedir?
7 dakika
28,418
Evrim Ağacı Akademi: Yapay Zekaya Giriş Yazı Dizisi

Bu yazı, Yapay Zekaya Giriş yazı dizisinin 4. yazısıdır. Bu yazı dizisini okumaya, serinin 1. yazısı olan "Yapay Zeka Hakkında Bir Rehber: Nedir, Ne Değildir, Ne Olacaktır?" başlıklı makalemizden başlamanızı öneririz.

Yazı dizisi içindeki ilerleyişinizi kaydetmek için veya kayıt olun.

EA Akademi Hakkında Bilgi Al
Tüm Reklamları Kapat

Yapay zeka kavramı bilim kurgu ürünlerinde her zaman yerini bulmuş olsa da son 10 yılda daha önce hiç olmadığı kadar popülerlik kazanmıştır. Bu popülerleşme ile, önceden daha az bilinen "Makine Öğrenmesi" kavramı da halk arasında çokça duyulmaya başlanmış, gündelik sohbetlere daha önceden hiç duymadığımız "Derin Öğrenme" kavramı girmiştir.

Peki tüm bu terimlerin ne anlama geldiğini biliyor musunuz? Veya aralarındaki farkları? Bu yazımızda, temel yapay zeka kavramları hakkındaki soru işaretlerinizi gidermeye çalışacağız.

Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka, en basit tanımı ile, insan zekasının belli bir parçasını taklit etmeye çalışan sistemlerin genel adıdır. Bu açıdan bakıldığında, yapay zeka dendiğinde aklımıza insanın zekasını tamamen taklit edebilen veya amacı bu olan sistemler gelmemelidir.

Tüm Reklamları Kapat

Yapay zeka, kendini birçok farklı alanda gösterebilir: Günlük hayatta kullandığımız yazdıklarımızı tahmin ederek tamamlayan sistemler, Google'da elimizdeki bir görseli aratmamızı sağlayan arama motoru, Youtube'un video önerme sistemi ve bir zamanlar nasıl çalıştığı çok merak edilen Instagram'ın hikayeyi görenler sıralaması sık karşılaştığımız örnekleridir.

Fakat yapay zeka uygulamaları bu kadar karmaşık ve üst düzey olmak zorunda değildir: Rastgele bir sayı dizisini küçükten büyüğe sıralayan, A noktasından B noktasına giden en kısa yolu bulan, sudoku çözen basit diyebileceğimiz algoritmalar da esasında yapay zeka sayılır. Burada önemli olan nokta, otomatikleştirme yöntemi bariz olmayan ve zeka sahibi olmayan varlıkların çözmesini beklemediğimiz problemleri çözebiliyor olmasıdır.

Günümüzde yapay zeka terimi, akademik mecrada kendi başına pek bir şey ifade etmemektedir; zira uğraşılan birçok problem, halihazırda yapay zeka içermektedir. Bahsettiğimiz ve sizlerin de farkında olduğu bu popülerleşme, her gün kelimenin tam anlamı ile yüzlerce akademik yayına meyve verirken (bu konuda yayınlanan makalelerin bir kısmını buradan ve buradan takip edebilirsiniz), bu araştırmaların büyük bir kısmının dahil olduğu daha özelleşmiş bir kavram olan makine öğrenmesi kavramını kullanmak yerine, yapay zeka kavramını kullanmak, her ne kadar yanlış bir kullanım olmasa da, anlam kargaşasına ve yapay zeka alanına dahil birçok farklı alt dalın artık yapay zeka olarak algılanmamasına yol açmaktadır.

Gelin sizlerle, son 10 sene içinde karşılaştığnız heyecan verici çoğu yapay zeka uygulamasında bulunan ve yapay zekanın bir alt dalı olan makine öğrenmesine biraz daha yakından bakalım.

Tüm Reklamları Kapat

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenmesi, diğer yapay zeka uygulamalarından farklı olarak, bir yandan insan zekasını taklit ederken, diğer yandan bizim yorumlayıp elle gireceğimiz kurallara ihtiyaç duymayan algoritmalar bütünüdür. Nasıl ki bir insan gördükleri ve duydukları ile kavramları kendi kendine öğreniyor ve birilerinin bu kuralları beynine işlemesine ihtiyaç duymuyorsa, makine öğrenmesi uygulamaları da benzer bir şekilde, kendisine sunulan veri kümelerini özümseyerek yapılması istenen görevi öğrenir.

"Klasik" veya "geleneksel" algoritmalar diyebileceğimiz, makine öğrenmesi içermeyen yapay zeka algoritmaları ile, makine öğrenmesi algoritmaları arasındaki farkı şu basit örnek ile anlatabiliriz: Hayvanlar hakkında hiçbir bilgisi olmayan bir insan bebeğini hayal edin. Bu bebek, kediler ve köpekler arasındaki farkları ayırt edemeyecektir. Bu düşünce deneyinde bebeği yapay zeka algoritması, ona farkları öğretecek kişiyi ise bir bilgisayar bilimci olarak hayal edelim.

Klasik yapay zeka uygulamalarında bebeğe, kedi ve köpek arasındaki farkı öğretmek yerine ona kedi ve köpeği ayırt etmesini sağlayacak bir dolu yönerge veririz. Bu yönergelerin öyle bir şekilde hazırlanması gerekir ki, bu hiçbir şey bilmeyen bebek, hem o yönergeleri takip edebilmeli hem de kedi ve köpeği çoğunlukla doğru şekilde ayırt edebilmelidir. Bunun hem bebek için hem de öğreten kişi için ne kadar zor olduğunu ortadadır.

Öte yandan, fark etmiş olabileceğiniz gibi, bebeğin başarısını arttırmak için bunu yapmamıza aslında gerek yoktur: Bebeğe çok sayıda kedi ve köpek fotoğrafı verip, hangisinin hangisi olduğunu tekrar tekrar söylesek, bebek bir noktadan sonra yüksek bir doğruluk ile bu ikisini ayırt etmeye başlayacaktır. İşte makine öğrenmesi algoritmaları, adı üstünde, tam da bu şekilde çalışmaktadır. Elbette, ne yazık ki bilgisayarlar üretildiklerinde içlerinde bir öğrenme algoritması ile gelmezler. Bilgisayar bilimciler, her problem için en uygun makine öğrenmesi algoritmasını kendileri tasarlar ve uyarlarlar.

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

İşte makine öğrenmesi özünde bu mantık çerçevesinde inşa edilmiştir. Son zamanda gördüğümüz birçok yapay zeka uygulaması da aslında makine öğrenmesi uygulamalarıdır. Bilimkurgu filmlerinde de görmeye alıştığımız çoğu yapay zeka uygulaması için de makine öğrenmesi gerçek hayatta olmazsa olmazdır; o yüzden "makine öğrenmesi" ile "yapay zeka" kavramları birbirine daha fazla karışmaktadır.

Bu noktada makine öğrenmesi ve yapay zeka kavramları arasındaki farkı ortaya koyarak kavram kargaşasının büyük ölçüde önüne geçmiş olsak da, atmamız gereken bir adım daha var: Makine öğrenmesi, her ne kadar yapay zekaya göre daha dar bir kavram olsa da, yine içerisinde birçok farklı algoritma ve yöntem bulunduran bir alandır. Bu nedenle "makine öğrenmesi" kavramı, bahsettiğimiz popülerleşmenin ürünlerini hala yeterince iyi tanımlamaz. Bu nedenle şimdi, makine öğrenmesinin bir alt dalı olan derin öğrenmeden bahsederek hem popüler yayın seviyesindeki kavram kargaşasının önüne geçeceğiz, hem de neden yapay zekanın son 10 yıldır bu kadar popüler olduğunu daha iyi anlayacağız.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, basitçe tanımlamak gerekirse, çok katmanlı yapay sinir ağlarının (İng: "Multi Layer Artificial Neural Networks") geri yayılım (İng: "backpropagation") isimli bir algoritma ile eğitilmesine verdiğimiz isimdir. Bu iki kavram bile başlı başına kitaplarca anlatılabilecek kadar geniş kavramlardır; o nedenle burada detaylarına girmeyeceğiz. Ancak yine de yapay zekanın popülerleşmesinden, derin öğrenme kavramının çıkışından ve bu popülerleşme ile ilişkisinden kısaca bahsederek genel bir kavrayışa erişebiliriz.

Yapay Sinir Ağları

2010 senesi, halk arasında süregelen yapay zeka furyasının miladı olarak kabul edilebilir. Bunun sebebi, o yıl geliştirilmiş bir yapay sinir ağıdır.

Yapay sinir ağları, makine öğrenmesinde kullanılan bir tür algoritma taslağıdır. Bu taslak, memeli beyninden esinlenilerek yaratılmıştır; fakat günümüzde biyolojik bir beyin ile pek bir alakası kalmamıştır. 2010 senesinde Toronto Üniversitesi'nden Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever ve Geoffrey E. Hinton, AlexNet ismini verdikleri bir yapay sinir ağı modeli geliştirdiler. Bu modelin önemi, 1000 farklı sınıfa ait 1.2 milyon görselin bulunduğu hayal edilemeyecek büyüklükteki ImageNet veri kümesinde eğitilerek, ImageNet LSVRC-2010 yarışmasında görsel sınıflandırma alanında bugüne kadar eşi benzeri görülmemiş bir başarı elde etmesidir. İlk bakışta bu o kadar da önemli bir başarı olarak görülmeyebilir; fakat bu zorlu problemdeki müthiş başarı, dünyanın dört bir tarafında herkese yapay sinir ağlarının gücünü ispat etmiştir.

Yapay sinir ağları da, geri yayılım algoritması da 2010 senesinden önce de biliniyordu ve birçok farklı alanda kullanılıyordu; fakat AlexNet'e kadar hayatımıza çok girmemişlerdi ve sadece akademik mecralarda varlıklarını sürdürüyorlardı. AlexNet, gerçek hayata uyarlanabilirliğin artık mümkün olduğunu iki şeyi göstererek ispatladı:

Tüm Reklamları Kapat

  1. İnternetin yaygınlaşması ve sosyal medya platformlarının popülerleşmesi kullanılabilecek devasa bir veri topluluğu oluşturmuştu. Eskiden ortada bu kadar fazla veri olmaması, veri sayısı ile doğru orantılı olarak başarılarını arttıran yapay sinir ağı modellerinin potansiyellerini tam olarak gösterememesine sebep oluyordu.
  2. Bilgisayarların hesaplama gücünün artması artık eskiye kıyasla çok daha büyük, diğer bir deyişle "derin" yapay sinir ağlarının tasarlanabilmesini ve eğitilebilmesini sağlamıştı.

Bunun üzerine birçok büyük şirket ve akademisyen artık derin öğrenme olarak anılacak bu alan üstüne çalışmalar yaptı ve hala da yapmaya devam ediyor.

Yani özetle derin öğrenme, ismini çokça katmandan oluşan yapay sinir ağlarından almıştır, art arda katmanlardan oluştuğu için bu modellere "Derin Yapay Sinir Ağları", bu ağların geri yayılım algoritması ile eğitilmesine de "Derin Öğrenme" denmiştir.

Günümüzde popüler yazılarda ve haberlerde gördüğümüz inanılmaz yapay zeka ürünlerinin çoğu da bu derin öğrenme kavramının altında yer almaktadır. Yazının başında bahsettiğimiz Google, Youtube, Instagram'daki uygulamaları gibi; resim üreten yapay zekalar, çektiğiniz bir fotoğrafı Van Gogh'un tarzı ile tekrar yaratan yapay zekalar, çeviri yapan yapay zekalar ve bunun gibi görebileceğiniz çoğu yapay zeka uygulaması da aslında derin öğrenme uygulamalarıdır. Bu uygulamaların bir "yangına" dönüşmesini mümkün kılan kıvılcımın da, 2010'da kendini gösteren AlexNet'tir demek mümkündür.

Tüm Reklamları Kapat

Sonuç

Her ne kadar "yapay zeka" teriminin kullanımının belli muğlaklıklara yol açtığı açık olsa da, çeşitli şirket ve organizasyonların bu terimleri kullanması çok anormal değildir; çünkü en nihayetinde bu kurumlar, insanların bu kavramlarla en yaygın olarak ilişkilendirilen terimleri kullanarak cazibe yaratmayı, ilgi çekmeyi ve gereksiz sorulardan kaçınmayı hedeflemektedir. Örneğin 2019 yaz aylarında kurduğumuz "İTÜ Yapay Zeka" kulübünün ismi bu şekilde seçilmiştir; çünkü her ne kadar çoğunlukla derin öğrenme üzerine çalışıyor olsak da, henüz akademinin dışında çok da oturmamış "derin öğrenme" terimini kullanmak, okula yeni gelmiş ve bu kulüplere katılmak isteyen kişilerin kafasını karıştırabilecektir.

Bu terimleri genel kitleye tanıtmak konusunda da bu alanda çalışmalar yapan kişilere ve Evrim Ağacı olarak bizlere büyük görevler düşüyor. Umuyoruz bu yazı, bu kavramların doğru bir şekilde öğrenilmesi açısından faydalı olmuştur.

Bu Makaleyi Alıntıla
Okundu Olarak İşaretle
Evrim Ağacı Akademi: Yapay Zekaya Giriş Yazı Dizisi

Bu yazı, Yapay Zekaya Giriş yazı dizisinin 4. yazısıdır. Bu yazı dizisini okumaya, serinin 1. yazısı olan "Yapay Zeka Hakkında Bir Rehber: Nedir, Ne Değildir, Ne Olacaktır?" başlıklı makalemizden başlamanızı öneririz.

Yazı dizisi içindeki ilerleyişinizi kaydetmek için veya kayıt olun.

EA Akademi Hakkında Bilgi Al
107
0
  • Paylaş
  • Alıntıla
  • Alıntıları Göster
Paylaş
Sonra Oku
Notlarım
Yazdır / PDF Olarak Kaydet
Bize Ulaş
Yukarı Zıpla

İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!

Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.

Soru & Cevap Platformuna Git
Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Tebrikler! 70
  • Bilim Budur! 21
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 18
  • Merak Uyandırıcı! 16
  • İnanılmaz 11
  • Muhteşem! 10
  • Umut Verici! 10
  • Güldürdü 1
  • Korkutucu! 1
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
Kaynaklar ve İleri Okuma
Tüm Reklamları Kapat

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 30/05/2024 22:33:18 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/8889

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Keşfet
Akış
İçerikler
Gündem
Neandertaller
Ornitoloji
Atmosfer
Meyve
Temel
Entropi
Kas
Yumurta
Enfeksiyon
Doğal Seçilim
Maskeler
Filogenetik
Çağ
Konuşma
Köpekbalığı
Eğilim
Toplumsal Cinsiyet
Hayvanlar Alemi
Sars Mers
Kilometre
Metabolizma
Canlılık Ve Cansızlık Arasındaki Farklar
Karbonhidrat
Fizyoloji
Sağlık
Aklımdan Geçen
Komünite Seç
Aklımdan Geçen
Fark Ettim ki...
Bugün Öğrendim ki...
İşe Yarar İpucu
Bilim Haberleri
Hikaye Fikri
Video Konu Önerisi
Başlık
Gündem
Kafana takılan neler var?
Bağlantı
Kurallar
Komünite Kuralları
Bu komünite, aklınızdan geçen düşünceleri Evrim Ağacı ailesiyle paylaşabilmeniz içindir. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Bilim kimliğinizi önceleyin.
Evrim Ağacı bir bilim platformudur. Dolayısıyla aklınızdan geçen her şeyden ziyade, bilim veya yaşamla ilgili olabilecek düşüncelerinizle ilgileniyoruz.
2
Propaganda ve baskı amaçlı kullanmayın.
Herkesin aklından her şey geçebilir; fakat bu platformun amacı, insanların belli ideolojiler için propaganda yapmaları veya başkaları üzerinde baskı kurma amacıyla geliştirilmemiştir. Paylaştığınız fikirlerin değer kattığından emin olun.
3
Gerilim yaratmayın.
Gerilim, tersleme, tahrik, taciz, alay, dedikodu, trollük, vurdumduymazlık, duyarsızlık, ırkçılık, bağnazlık, nefret söylemi, azınlıklara saldırı, fanatizm, holiganlık, sloganlar yasaktır.
4
Değer katın; hassas konulardan ve öznel yoruma açık alanlardan uzak durun.
Bu komünitenin amacı okurlara hayatla ilgili keyifli farkındalıklar yaşatabilmektir. Din, politika, spor, aktüel konular gibi anlık tepkilere neden olabilecek konulardaki tespitlerden kaçının. Ayrıca aklınızdan geçenlerin Türkiye’deki bilim komünitesine değer katması beklenmektedir.
5
Cevap hakkı doğurmayın.
Bu platformda cevap veya yorum sistemi bulunmamaktadır. Dolayısıyla aklınızdan geçenlerin, tespit edilebilir kişilere cevap hakkı doğurmadığından emin olun.
Ekle
Soru Sor
Sosyal
Yeniler
Daha Fazla İçerik Göster
Popüler Yazılar
30 gün
90 gün
1 yıl
Evrim Ağacı'na Destek Ol

Evrim Ağacı'nın %100 okur destekli bir bilim platformu olduğunu biliyor muydunuz? Evrim Ağacı'nın maddi destekçileri arasına katılarak Türkiye'de bilimin yayılmasına güç katın.

Evrim Ağacı'nı Takip Et!
Yazı Geçmişi
Okuma Geçmişi
Notlarım
İlerleme Durumunu Güncelle
Okudum
Sonra Oku
Not Ekle
Kaldığım Yeri İşaretle
Göz Attım

Evrim Ağacı tarafından otomatik olarak takip edilen işlemleri istediğin zaman durdurabilirsin.
[Site ayalarına git...]

Filtrele
Listele
Bu yazıdaki hareketlerin
Devamını Göster
Filtrele
Listele
Tüm Okuma Geçmişin
Devamını Göster
0/10000
Bu Makaleyi Alıntıla
Evrim Ağacı Formatı
APA7
MLA9
Chicago
V. B. Yeşilkaynak, et al. Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Kavramları Arasındaki Fark Nedir?. (20 Haziran 2020). Alındığı Tarih: 30 Mayıs 2024. Alındığı Yer: https://evrimagaci.org/s/8889
Yeşilkaynak, V. B., Bakırcı, Ç. M. (2020, June 20). Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Kavramları Arasındaki Fark Nedir?. Evrim Ağacı. Retrieved May 30, 2024. from https://evrimagaci.org/s/8889
V. B. Yeşilkaynak, et al. “Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Kavramları Arasındaki Fark Nedir?.” Edited by Çağrı Mert Bakırcı. Evrim Ağacı, 20 Jun. 2020, https://evrimagaci.org/s/8889.
Yeşilkaynak, Vahit Buğra. Bakırcı, Çağrı Mert. “Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Kavramları Arasındaki Fark Nedir?.” Edited by Çağrı Mert Bakırcı. Evrim Ağacı, June 20, 2020. https://evrimagaci.org/s/8889.
ve seni takip ediyor

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close