6 dk okuma
Yapay zeka, makine ogrenmesi ve derin ogrenme arasindaki fark nedir?
Yapay zeka, makine ogrenmesi ve derin ogrenme birbiriyle yarisan uc teknoloji degildir. Ic ice gecmis uc fikirdir. Iste acik ve dogru bir anlatim.
Ayni seymis gibi kullanilan uc kelime
Yapay zeka, makine ogrenmesi ve derin ogrenme; haberlerde, urun sayfalarinda ve gundelik sohbetlerde neredeyse birbirinin yerine kullaniliyor. Bunlar iliskilidir ama es anlamli degildir ve ayni isi kapmak icin yarisan uc ayri teknoloji de degildir.
Onlari hayal etmenin en temiz yolu, ic ice gecmis kutular dusunmektir. Yapay zeka en buyuk kutudur. Makine ogrenmesi onun icinde durur. Derin ogrenme ise makine ogrenmesinin icindedir. Yani her derin ogrenme sistemi ayni zamanda makine ogrenmesidir ve her makine ogrenmesi sistemi de yapay zekadir; ama tersi dogru degildir: yapay zekanin cogu makine ogrenmesi degildir ve makine ogrenmesinin cogu da derin ogrenme degildir.
Bu ic ice yapiyi bir kez gordugunuzde, moda kelimeler kafa karistirici olmaktan cikip ise yarar hale gelir. Her kutuyu disardan ice dogru inceleyelim.
Yapay zeka: genis hedef
Yapay zeka en eski ve en genis terimdir. Makinelere, insanlar yaptiginda zeki dedigimiz islerin yaptirilmasi hedefidir: problem cozme, planlama, oruntu tanima, dili anlama ve karar verme.
Ifadenin kendisi, alanin kurulus ani olarak kabul edilen 1956 Dartmouth Yaz Arastirma Projesi icin yazilan bir oneriye dayanir. Terimi John McCarthy; Marvin Minsky, Nathaniel Rochester ve Claude Shannon ile birlikte ortaya atmistir.
Onemli nokta su: yapay zekanin bir sey ogrenmesi sart degildir. Elle yazilmis kurallari izleyen bir sistem, ornegin eski bir satranc motorunun eger-su-ise-bunu mantigi ya da kurallari koda dokulmus bir vergi programi, yine de yapay zekadir. Sadece deneyimden hic gelismeyen bir turdur. Iste bir sonraki kutunun ekledigi sey tam olarak budur.
Makine ogrenmesi: kural yerine veriden ogrenmek
Makine ogrenmesi, yapay zekanin sisteme her kuralin onceden verilmedigi alt kumesidir. Bunun yerine sisteme ornekler gosterilir ve oruntuleri kendisi cikarir. Oncu isimlerden Arthur Samuel, makine ogrenmesi terimini 1959 yilinda, IBM Journal of Research and Development dergisinde yayimlanan bir makalede ortaya atti; makale, cok sayida oyun oynayarak ve ise yarayani hatirlayarak dama oyununda gelisen bir programi anlatiyordu.
Basit bir benzetme: kural tabanli bir program, her adimi siralayan bir tarif gibidir. Makine ogrenmesi ise birine yemek yapmayi, oruntuleri cikarabilene kadar yuzlerce bitmis tabak gostererek ogretmeye benzer. Siz ornekleri verirsiniz; sistem kurali kendisi cikarir.
Bu yuzden, siz iletileri isaretledikce gelisen bir spam filtresi, izlediklerinize uyum saglayan bir oneri akisi ve olagandisi islemleri isaretleyen bir dolandiricilik dedektoru; hepsi makine ogrenmesidir. Hicbirine her spam ifadesinin ya da her sahte alisverisin sabit bir listesi verilmedi. Sinyali veriden ogrendiler.
Derin ogrenme: cok katman, ogrenilmis ozellikler
Derin ogrenme, giris ile cikis arasina yiginlanmis cok sayida katmana sahip yapay sinir aglarini kullanan bir makine ogrenmesi alt kumesidir. Aradaki bu katmanlara gizli katman denir ve derin kelimesi yalnizca bunlardan cok sayida olmasini ifade eder.
Asil zekice kisim, bu katmanlarin ne yaptigidir. Goruntu islerinde erken katmanlar genellikle kenarlar ve renk lekeleri gibi basit ozellikleri yakalar. Sonraki katmanlar bunlari daha karmasik sekillere, daha da derindekiler ise butun nesnelere birlestirir. Ag, hangi ayrintilarin onemli oldugunu bir insanin secmesine guvenmek yerine, ozellik hiyerarsisini kendisi kurar.
Bu kendiliginden kurulan ozellik hiyerarsisi, eski makine ogrenmesinden temel farktir. Geleneksel yontemler cogu zaman, modele hangi olcumlerin verilecegine bir uzmanin onceden karar vermesini gerektirir. Derin ogrenme ise yararli temsilleri dogrudan ham veriden ogrenme egilimindedir; yeterli veri ve islem gucu mevcut oldugunda goruntu, ses ve dilde bu kadar etkili olmasinin nedeni de budur.
Renderivo bu resmin neresinde, durustce
Renderivo, en ictaki kutunun is basinda oldugu kucuk ve pratik bir ornektir. Karmasik bir arka plani kaldirdiginda, bir urunu temiz beyaz uzerine yerlestirdiginde ya da duzenli bir sahne karesi urettiginde, cok buyuk sayilarda goruntuyle egitilmis derin ogrenme modelleri agir isi yapar. Bu modeller, birinin yazdigi sabit bir kurali izlemek yerine, bir urun kenarinin arka plan kalabaligindan nasil ayrildigini ogrendi.
Sinirlar konusunda da acik olmak isteriz. Bu modeller sihir degil, oruntu eslestiricidir. Zaman zaman zorlu bir kenari ya da alisilmadik bir malzemeyi yanlis degerlendirebilirler; bu yuzden musterilerin saniyenin kucuk bir diliminde yargilayacagi urun fotograflarinda hizli bir insan kontrolu hala onemlidir.
Yani bir aracin yapay zeka ile calistigini okudugunuzda, daha kesin ifade genellikle sudur: arac, makine ogrenmesinin belirli bir kosesi olan derin ogrenmeyi kullanir; makine ogrenmesi de yapay zekanin bir kosesidir. Bastan sona ayni ic ice kutular.
Sık sorulan sorular
Derin ogrenme ile yapay zeka ayni sey midir?
Hayir. Derin ogrenme, yapay zekanin icindeki belirli bir yaklasimdir. Her derin ogrenme yapay zekadir, ama eski kural tabanli sistemler dahil yapay zekanin cogu hic derin ogrenme kullanmaz.
Bir sey makine ogrenmesi olmadan yapay zeka olabilir mi?
Evet. Elle yazilmis kurallari izleyen bir sistem, ornegin klasik bir satranc programi ya da mantik tabanli bir asistan, veriden hic ogrenmese de yapay zeka sayilir.
Derin ogrenmeyi derin yapan nedir?
Derinlik, sinir agindaki katman sayisini ifade eder. Yiginlanmis cok sayida gizli katman, sistemin kenarlar gibi basit ozelliklerden butun nesneler gibi karmasik ozelliklere dogru bir hiyerarsi kurmasini saglar.
Bir yapay zeka aracini kullanmak icin tum bunlari anlamam gerekir mi?
Hayir. Bu kelimeler yalnizca pazarlama iddialarini daha elestirel okumaniza ve bir aracin neden basarili oldugunu ya da bazen neden hata yaptigini kabaca anlamaniza yardimci olur.
Derin ogrenmenin ise yarar bir isini gorun
Renderivo, online magazalar icin urun fotograflarini temizlemekte bu modelleri kullanir. Yeni hesaplar ucretsiz kredi alir, boylece once kendi goruntulerinizde deneyebilirsiniz.