Yapay Zeka, Makİne Öğrenİmİ, Yapay Sİnİr Ağları ve Derİn Öğrenme

Endüstri 4.0 çerçevesi altında IoT, big data, AR/VR ve yapay zeka gibi teknolojiler bize yepyeni bir dünya düzeni ve hayat formu sunacağa benziyor. Birbiriyle iç içe geçmiş, bir ekosistemin parçaları olan bu teknolojilerin uygulamalarını artık daha fazla görür olduk. Ancak Yapay Zeka (AI - Artificial Intellegience) ile beraber telaffuz edilen Makine Öğrenimi (ML - Machine Learning) gibi başka terimler de söz konusu. Biraz daha derine girdiğinizde karşınıza ML yanında Yapay Sinir Ağları (ANN - Artificial Neural Network) ve Derin Öğrenme (DL - Deep Learning) araştırmaları çıkıyor.

Machine Learning, Deep Learning ve Artificial Intelligence Farkları

Yapay Zeka (AI - Artificial Intellegience) ve Makine Öğrenimi (ML - Machine Learning)’in pratiği, hayatımızda nasıl yer alacakları ve hayatımızı nasıl kolaylaştıracaklarından önce bu teknolojik terimlerin tanımlarını ve birbirleri ile olan ilişkilerini anlamakta fayda var. AI makinelere insanın yapabildiklerini yaptırabilme fikri ile ortaya çıkan bir bilimsel çalışmadır. Bir diğer ifadeyle makinelerin insan gibi davranmasıdır.

ML ise makinelerin insan zeka seviyesine gelmek için kullandığı metoddur. Aynen bir çocuğun bir kişi ya da objeyi kendisine bir algoritma veya yönlendirme yapılmadan tanımlaması ve kaydetmesi gibi ML'de eldeki bilgiler ile bir sonuca varıyor. Ne kadar çok örnekleme olursa o kadar keskin tepkiler, davranışlar elde edilecektir. Standart programlama tersine, makine elde ettiği bilgiler ve beklentilere göre ile bir davranış ortaya çıkarıyor ve bu şekilde ileride oluşacak durumlara önceden edindiği bilgiler yani tecrübeler ile cevap verebiliyor.

Sonuç olarak ML ile eldeki inputlar önceden hazırlanmış bir koddan geçirip output verilmiyor aksine input ve output'lara uygun bir algoritma gelişiyor. Bu algoritmalar o makinelere yapay bir zeka kazandırmış oluyor.
Makinelerin Öğrenme Modeli

Bu tam olarak insan beyninin öğrenme şeklini ifade etmektedir. İnsan beyni analog bir yapıdadır. Çocukluktan itibaren etraftan aldığı input'lara karşı davranışlar geliştirir ve çevreden gelen input’lara göre olayları benzeştirerek tepkilerini gösterir. Bu tepkilerin ayrıntısında ise nöral ağlar (neural pathway) oluşturulması prensibi vardır. İnsanlar karşılaştıkları olaylar karşısında beyinde oluşturdukları nöron ağları ile bir yol (path) oluştururlar. Oluşturdukları bu nöral ağlar (yollar) daha sonra gelen inputlar’da da kullanılır. Beyin hangi nöral ağın (yolun) kullanılarak tepki verileceğine ise benzeştirmeye göre karar veriyor. Beyin daha önce tecrübe edilmemiş bir durum yaşıyorsa yeni bir nöral ağ oluşturur ancak takdir edileceği gibi yaş ilerledikçe bu zorlaşmakta ve daha önce kurulan bir nöral ağ benzeştirme yoluyla seçilmektedir. Bu kalın ve katılaşmış yol aslında algıdır; insanlar arasında zaman zaman konu olan sabit fikirlilik ve ön yargının altındaki sebeptir. Tüm bu ağ nörotransmiterler ve sinir hücresi nöronlar ile oluşturulmakta ve bir elektriksel iletim kullanılmaktadır.

Nöron Yapısı

 Yapay Sinir Ağları (ANN - Artificial Neural Network) ve Derin Öğrenme (DL - Deep Learning)’de tam olarak bu noktada anlam ifade etmektedir. Öyle ki, yapay sinir ağ tek adımlı bir nöral ağı, derin öğrenme ise birden fazla adımı olan nöral ağı ifade eder. Bu şekilde nöral ağ ile insan davranış şekli geliştirdiği gibi makinelerde davranış geliştirirler. Buna da makine öğrenimi diyoruz. Makine öğrenimi kullanan ve insan zekasına yaklaşan makineler ve uygulamalarda yapay zeka olarak addediliyor.
Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme Arasındaki İlişki

Makineler insan beyninden hızlı olabildiği için, DL ile artık makineler insanlardan daha iyi yaptığı işler oluyor. Örneğin, 2015 yılında, yapılan bir resim sınıflandırma denemesinde ImageNet winning entry, ResNet insanın %5'lik hata oranının altına inmişlerdir.

Aşağıdaki figür AI,ML ve DP arasındaki ilişkiyi göstermektedir; tüm ML’ler AI ama tüm AI'lar ML değildir. Benzer şekilde de, tüm deep learning ler ML dir ancak tüm ML'ler DL değildir.


Yapay Zeka, Makine Öğrenme ve Derin Öğrenme Arasındaki İlişkiler 

Özetlersek;
  • Yapay Zeka (AI - Artificial Intelligence) makinelerin insan zekası göstermesidir.
  • Makine Öğrenimi (ML - Machine Learning) yapay zekanın hayata geçirilmesinin bir yoludur.
  • Derin Öğrenme (DL - Deep Learning) makine öğreniminin temel tekniği, yapay sinir ağları ise derin öğrenmenin basit halidir.


Yorumlar

Yorum Gönder