• Buradasın

    Veri Bilimi ve Yapay Zeka arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri Bilimi ve Yapay Zeka (YZ) arasındaki temel farklar şunlardır:
    • Amaç:
      • Veri Bilimi: Büyük veri setlerinden anlamlı bilgi ve kavrayış elde etmeyi amaçlar 24.
      • Yapay Zeka: Bilgisayar sistemlerini insan benzeri düşünme, öğrenme, problem çözme ve karar verme yetenekleriyle donatmayı hedefler 12.
    • Odak Noktası:
      • Veri Bilimi: Veriye odaklanır; veri temizleme, veri keşfi, modelleme ve tahmin gibi işlemleri içerir 24.
      • Yapay Zeka: Özellikle öğrenme, problem çözme, dil anlama, görüş ve ses tanıma gibi alanlara odaklanır 12.
    • Yöntemler:
      • Veri Bilimi: İstatistik, veri madenciliği, veri görselleştirme ve büyük veri teknolojilerini kullanır 24.
      • Yapay Zeka: Makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve uzman sistemler gibi teknikleri kullanır 12.
    • Kapsam:
      • Veri Bilimi: Daha sınırlı bir kapsama sahiptir; önceden tanımlanmış sorular çerçevesinde çalışır 1.
      • Yapay Zeka: Daha geniş bir kapsama sahiptir; adımlar, çözülmekte olan soruna göre değişir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. lidercloud.com
        1
      2. karsem.karatay.edu.tr
        2
      3. bilisimschool.com
        3
      4. luyiz.com
        4
      5. probesto.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Hangi yapay zeka verileri analiz eder?

    Çeşitli yapay zeka araçları, farklı türdeki verileri analiz edebilir: Julius AI. TensorFlow. IBM Watson. Microsoft Azure Machine Learning. Google AI Platform. RapidMiner. Tableau AI. ChartGPT. Polymer. Code Interpreter.
    5 kaynak

    Yapay zeka ve makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?

    Yapay zeka (YZ) ve makine öğrenmesi (ML) arasındaki temel farklar şunlardır: Kapsam ve Odak: YZ, insan zekasını taklit eden tüm sistemleri kapsayan geniş bir alandır. Hedefler: YZ'nin amacı, makinelerin karmaşık insan görevlerini verimli bir şekilde yerine getirmesini sağlamaktır. Yöntemler: YZ, genetik algoritmalar, sinir ağları, derin öğrenme ve kural tabanlı sistemler gibi çeşitli yöntemleri içerir. Uygulama Alanları: YZ, otonom araçlar, robotik sistemler ve sesli asistanlar gibi geniş bir kullanım alanına sahiptir. Tüm makine öğrenmesi uygulamaları yapay zeka olarak kabul edilirken, tüm yapay zeka uygulamaları makine öğrenmesi kullanmaz.
    5 kaynak

    Yapay zeka türleri nelerdir?

    Yapay zeka türleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Dar (Zayıf) Yapay Zeka: Belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmış ve eğitilmiştir. Genel Yapay Zeka (AGI): İnsan düzeyinde bilişsel yeteneklere sahip olup, farklı alanlardaki bilgileri anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahiptir. Süper Yapay Zeka (ASI): İnsan zekasını aşan, kendi kendine öğrenen ve gelişen bir yapay zeka türüdür. Reaktif Makineler: Geçmiş deneyimleri saklamaz, belirli görevleri yerine getirmek için tasarlanmıştır. Sınırlı Hafızalı Makineler: Geçmiş deneyimleri veya verileri kısa bir süreliğine saklayabilir. Zihin Teorisi: İnsanların düşüncelerini, duygularını ve niyetlerini anlama yeteneğine sahiptir. Özbilinçli Yapay Zeka: Kendi bilincine ve farkındalığına sahiptir. Ayrıca, derin öğrenme, makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi yapay zeka alt dalları da bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Yapay zeka ve veri mühendisliği ne iş yapar?

    Yapay zeka ve veri mühendisliği, çeşitli sektörlerde yenilikçi ve etkili çözümler geliştirmek için yapay zeka teknolojileri ve büyük veri yönetimi konularında uzmanlaşmayı amaçlar. Yapay zeka ve veri mühendisliği mezunları, aşağıdaki gibi çeşitli rollerde çalışabilirler: Teknoloji ve yazılım şirketleri: Yapay zeka mühendisi, veri mühendisi, makine öğrenimi uzmanı, yazılım geliştirici. Sağlık ve biyoteknoloji: Biyoinformatik uzmanı, sağlık veri bilimcisi, tıbbi görüntüleme uzmanı. Finans ve bankacılık: Finansal analist, kredi riski analisti. E-ticaret ve perakende: Enerji analisti, çevre veri bilimcisi, akıllı şebeke uzmanı. Kamu ve devlet kurumları: Veri bilimcisi, güvenlik ve savunma analisti. Eğitim ve akademik alan: Araştırma görevlisi, üniversite öğretim üyesi. Medya ve eğlence: Medya veri bilimcisi, oyun geliştirici. Hukuk ve adli bilimler: Adli veri analisti, hukuk teknolojileri uzmanı. Yapay zeka ve veri mühendislerinin bazı görevleri: veri toplama ve işleme; algoritma geliştirme; model eğitimi ve değerlendirme; yazılım geliştirme ve entegrasyon; araştırma ve geliştirme.
    5 kaynak

    Yapay zeka nedir ve örnekleri?

    Yapay zeka (YZ), bilgisayar sistemlerinin insan zekasına özgü görevleri yerine getirmesini sağlayan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Bazı YZ örnekleri: Sesli asistanlar: Siri, Alexa, Google Asistan. Otonom sürüş sistemleri: Tesla'nın otopilot özelliği. Sosyal medya haber akışları: Facebook, Instagram, Twitter. Müzik ve medya akış hizmetleri: Spotify, Netflix, YouTube. Sağlık sektörü: Hastalıkların erken tespiti ve teşhisi. Kendi kendine öğrenen sistemler: Google'ın AlphaStar ürünü, StarCraft 2 oyununu kendine karşı oynayarak kendini geliştirdi. YZ türleri: Dar YZ: Belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmış ve eğitilmiş YZ. Genel YZ (AGI): Farklı alanlardaki bilgileri anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahip YZ. Süper YZ: İnsan zekasını aşan ve her görevi insandan daha iyi yerine getirebilen YZ.
    5 kaynak

    Genel yapay zeka nedir?

    Genel yapay zeka (GYZ), bir insanın yapabileceği herhangi bir zihinsel görevi başarıyla gerçekleştirebilecek bir makinenin zekasıdır. GYZ'nin bazı özellikleri: Çok yönlülük. Öğrenme yeteneği. Geniş yetenek yelpazesi. Günümüzde GYZ teorik bir kavram ve araştırma hedefi olarak kabul edilmektedir.
    5 kaynak

    Yapay zeka nedir makale?

    Yapay zeka (YZ), bilgisayarların ve makinelerin insan benzeri zeka gösterme kabiliyetidir. Makale konusu olabilecek bazı YZ konuları: Tarihçe ve gelişim: YZ'nin antik çağlardan günümüze kadar olan süreci ve önemli kilometre taşları. Temel bileşenler: Makine öğrenimi, derin öğrenme, sinir ağları gibi YZ'nin alt alanları ve çalışma prensipleri. Kullanım alanları: Sağlık, finans, eğitim, otomotiv gibi sektörlerde YZ'nin uygulamaları. Avantajlar ve zorluklar: Verimlilik artışı, maliyet düşürme, ancak iş güvencesi riskleri ve etik sorunlar. Gelecek beklentileri: Genel YZ (AGI), otonom sistemler, yaratıcılık ve sanat alanlarında YZ kullanımı gibi hedefler. Bazı makale önerileri: "Bilim ve Teknik" dergisinin Ocak 2018 sayısında Prof. John McCarthy'nin "Yapay Zeka Nedir?" başlıklı makalesi. Medium'da "Batech" kullanıcı adıyla paylaşılan "Yapay Zeka Nedir? Tarihçesi ve Gelişimi" başlıklı makale.
    5 kaynak