Yapay zeka (YZ) ve makine öğrenmesi (ML), günümüzde sıklıkla kullanılan ve birbiriyle karıştırılan iki önemli kavramdır. Her ne kadar YZ, ML’yi kapsayan bir üst kategori olsa da, aralarında önemli farklar bulunmaktadır. Bu yazıda, YZ ve ML arasındaki farkları detaylı bir şekilde inceleyeceğiz.
Yapay Zeka Nedir ?
Yapay zeka, insan zekasını taklit eden ve çeşitli görevleri yerine getiren sistemler geliştirmeyi amaçlayan bir bilim dalıdır. Bu sistemler, problem çözme, karar verme, öğrenme ve adaptasyon gibi fonksiyonları insan müdahalesi olmadan gerçekleştirebilir. YZ, geniş bir yelpazede uygulamaya sahiptir ve sağlık, finans, üretim, perakende ve ulaşım gibi birçok sektörde kullanılmaktadır.
Makine Öğrenmesi Nedir ?
Makine öğrenmesi, yapay zekanın bir alt dalıdır ve verilerden örüntüleri ve ilişkileri çıkararak otomatik olarak tahminler ve kararlar vermeyi amaçlar. ML algoritmaları, büyük miktarda veri üzerinde eğitilerek belirli görevleri yerine getirmeyi öğrenir. ML’nin uygulama alanları arasında spam filtreleme, kredi risk değerlendirmesi, ürün önerisi ve tıbbi teşhis gibi alanlar yer alır.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Arasındaki Farklar:
Kapsam :
Yapay zeka, ML’yi kapsayan daha geniş bir kavramdır. ML, YZ’nin problem çözme ve karar verme gibi fonksiyonlarını yerine getirmesinde kullanılan bir araçtır.
Öğrenme Yöntemi : YZ sistemleri, programlama yoluyla veya verilerden öğrenerek geliştirilebilir. ML sistemleri ise sadece verilerden öğrenerek geliştirilir.
Amaç : YZ’nin amacı, insan zekasını taklit eden ve çeşitli görevleri yerine getiren sistemler geliştirmektir. ML’nin amacı ise verilerden örüntüleri ve ilişkileri çıkararak otomatik olarak tahminler ve kararlar vermektir.
Ek Farklılıklar :
YZ, sembolik mantık ve uzman sistemleri gibi diğer yöntemleri de kullanabilirken, ML, istatistiksel yöntemlere ve algoritmalara dayanır.
YZ sistemleri genellikle daha karmaşık ve yorumlanması daha zordur. ML sistemleri ise daha basit ve yorumlanması daha kolaydır.
YZ sistemleri, etik ve güvenlik açısından daha fazla risk taşıyabilir. ML sistemleri ise daha az risk taşır.