• Buradasın

    Ai ve makine öğrenmesi aynı şey mi?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Hayır, yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi (ML) aynı şey değildir; makine öğrenmesi, yapay zekanın bir alt kümesidir 123.
    Yapay zeka, bir bilgisayar sisteminin öğrenme ve sorun çözme gibi insana özgü bilişsel işlevleri taklit edebilme becerisidir 13.
    Makine öğrenmesi ise, bilgisayar sistemlerinin karmaşık görevleri açık talimatlar olmadan gerçekleştirmek için kullanacağı algoritmalar ve istatistiksel modeller geliştirme bilimidir 23.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. codelabsacademy.com
        1
      2. metinozel.com.tr
        2
      3. tr.sharpcoderblog.com
        3
      4. omerbagci.com.tr
        4
      5. azure.microsoft.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenimi nedir?

    Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenerek belirli görevleri otomatik olarak yerine getirmesine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. Bu öğrenme süreci, algoritmalar ve matematiksel modeller aracılığıyla gerçekleştirilir. Makine öğreniminin bazı türleri: - Denetimli öğrenme: Etiketli veri kullanarak model eğitme. - Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş veri kullanarak model eğitme. - Pekiştirmeli öğrenme: Bir ajan ve çevre arasındaki etkileşim yoluyla öğrenme. - Derin öğrenme: Çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanarak veriden öğrenme. Kullanım alanları: Finans, sağlık, perakende, medya, eğlence ve finansal hizmetler gibi birçok sektörde yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    Deep Learning ve makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?

    Derin öğrenme (deep learning), makine öğreniminin bir alt kümesidir. Derin öğrenme ve makine öğrenmesi arasındaki temel farklar: Veri miktarı: Makine öğrenmesi küçük veya orta boyuttaki veriler ile çalışırken, derin öğrenme için daha büyük veriler gereklidir. Donanım: Derin öğrenme analizleri yapmak için güçlü bilgisayarlar gerekirken, makine öğrenmesi için düşük veya orta seviyede bilgisayarlar yeterlidir. Öznitelik mühendisliği: Makine öğrenmesinde özelliklerin kullanıcılar tarafından doğru bir şekilde tanımlanması ve oluşturulması gerekir, derin öğrenmede ise verilerden üst düzey özellikler öğrenilir ve yeni özellikler oluşturulur. Eğitim zamanı: Makine öğrenmesi algoritmalarının eğitim süresi kısa (en fazla bir veya iki saat) iken, derin öğrenme algoritmalarının eğitim süresi uzundur (günler veya haftalar). Öğrenme yaklaşımı: Makine öğrenmesi, öğrenme sürecini daha küçük adımlara ayırır ve her bir adımdaki sonuçları tek bir çıkışta birleştirir. Uygulama alanları: Makine öğrenimi, yapılandırılmış ve etiketlenmiş verilerle yürütülen iyi tanımlanmış görevler için idealdir; derin öğrenme ise yapılandırılmamış verileri anlamlandırmayı gerektiren karmaşık görevler için idealdir.
    5 kaynak

    Makine Öğrenmesi'nde kaç çeşit öğrenme vardır?

    Makine Öğrenmesi'nde üç ana çeşit öğrenme vardır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Algoritmaların geliştirici tarafından denetlendiği, etiketli veriler kullanılarak olayların ilişkisinin ve kuralların öğrenildiği yöntemdir. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketli verilerin olmadığı, değişkenler arasındaki ilişkilerin keşfedilerek modellerin oluşturulduğu yaklaşımdır. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bir aracının çevresiyle etkileşim kurarak ödül veya ceza aldığı, bu şekilde en iyi eylemi öğrenmeye çalıştığı yöntemdir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi aşamaları nelerdir?

    Makine öğrenmesi süreci genellikle aşağıdaki aşamalardan oluşur: 1. Problem Belirleme: Neyi öngörmeniz gerektiğini ve bu tahminleri yapmak için hangi gözlem verilerine sahip olmanız gerektiğini belirlemek. 2. Veri Toplama: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri toplayarak bir veri seti oluşturmak. 3. Veri Hazırlama: Verileri makine öğrenimi için uygun şekilde hazırlamak, veriler arası anlamlı değişkenler oluşturmak. 4. Model Seçimi: Probleminizi en iyi temsil edecek ve verilerinize uygun olan modeli seçmek. 5. Eğitim, Doğrulama ve Test Verilerinin Ayrılması: Verileri, modelin çıktıyı öngörme yeteneğini kademeli olarak geliştirmek için eğitim, doğrulama ve test verisi olarak ayırmak. 6. Modelin Değerlendirilmesi: Modelin eğitim ve doğrulama verileriyle eğitilip, test verisi ile doğrulanması. 7. Parametre Ayarı: Elde edilen sonuçların değerlendirilmesinin ardından sonuçların daha da iyileştirilip iyileştirilemeyeceğine bakmak. 8. Tahmin: Modelin görmediği veriler ile tahmin yapmak.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve yapay zekâ modelleri nelerdir?

    Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Modelleri: Yapay Zeka (AI), problem çözmek amacıyla insan zekasını taklit eden sistemleri ifade eder. Bazı Makine Öğrenmesi Modelleri: Denetimli Öğrenme (Supervised Learning). Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning). Yarı Denetimli Öğrenme (Semi-Supervised Learning). Takviyeli Öğrenme (Reinforced Learning). Bazı Yapay Zeka Modelleri: Nöral Ağlar (Neural Networks). Derin Öğrenme (Deep Learning). Konuşma Tanıma ve Doğal Dil Anlama. Görüntü ve Video İşleme.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yapay zekanın hangi alt alanıdır?

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, yapay zekanın alt alanlarıdır. Makine öğrenmesi, yapay zekanın bir alt kümesidir ve algoritmaların verilerden öğrenmesini ve tahminlerde bulunmasını sağlar. Derin öğrenme ise, makine öğrenmesinin bir alt alanı olup, çok katmanlı sinir ağları kullanarak büyük ve karmaşık veri setlerini işler.
    5 kaynak

    Yapay zeka giriş seviyesi nedir?

    Yapay zeka giriş seviyesi, genellikle ANI (Dar Yapay Zeka) olarak adlandırılan ve belirli bir sınırlı göreve odaklanan yapay zeka sistemlerini ifade eder. Bazı örnekler: ChatGPT: Doğal dilde metin oluşturma görevi için tasarlanmıştır. Satranç botları: Sadece satranç oynama görevine odaklanmıştır. Bu tür yapay zeka sistemleri, önceden belirlenmiş bağlamlarında başarılı olsalar da, insanlarınkine benzer kapsamlı ve genel zekadan yoksundur.
    5 kaynak