Yapay Zekâ İle Makine Öğrenimi Arasında Bulunan Benzerlikler

Yapay zekâ ile makine öğrenimi arasında belli başlı benzerlikler bulunmaktadır. Makina öğrenimi yapay zekânın alt dallarından bir tanesi olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu iki terim de karmaşık veri analizlerine dayalı olarak çıktılar üretmek amacı ile otomasyon ve programlamanın ötesine geçmektedir. Bu iki terim arasında çeşitli benzerlikler bulunmaktadır. Bu benzerlikler aşağıdaki gibi listelenebilmektedir;

• Her iki terimde insan benzeri sorun çözme odaklıdır,
• Her iki terim de verileri karmaşık şekilde yorumlamaya odaklanan bilim alanlarıdır;
• Pek çok sektör bünyesinde bu iki terimin de bulunması en önemli benzerlikler olarak karşımıza çıkmaktadır.

Yapay Zekâ ile Makine Öğrenimi Arasında Bulunan Farklılıklar

Makine öğrenimi ve yapay zekâ terimleri arasında belli başlı önemli farklılıklar bulunmaktadır. Makine öğrenimi terimi yapay zekâya göre çok daha sınırlı bir yapıya sahiptir. Yapay zekâ terimi makine öğrenimi teriminin dışında kalan stratejileri ve teknolojiyi bünyesinde bulundurmaktadır. Bu iki terimin hedefleri, metotları, uygulamaları, gereksinimleri de birbirlerinden farklıdır. Makine öğrenimi çözümünü oluşturmak yapay zekâ ürünü oluşturmaya göre çok daha kolaydır. Yapay zekâ ürününü oluşturmak oldukça karmaşık ve zorlu bir süreç olmaktadır. Yapay zekâ çözümleri genellikle uzun yıllar boyunca yapılan araştırmalar sonucunda ortaya çıkarılmakta ve geliştirilmektedir. Ancak makine öğrenme çözümleri ise genellikle kısa süreler içerisinde ortaya çıkarılmaktadır.

Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi İçin İhtiyaç Duyulanlar

Yapay zekâ ve makine öğrenimi yöntemlerini kullanmak için çözülmesi istenilen sorunların detaylı bir şekilde araştırılması gerekmektedir. Sorun tam olarak belirlendikten sonra hangi yöntemin kullanılacağına da karar verilmesi gerekmektedir. Eğitim verilerinin türü ve boyutu göz önünde bulundurulmalı ve gerekli olan verilen sistemler bünyesine işlenmesi de en önemli ihtiyaçlar arasında yer almaktadır.