Kaç çeşit yapay zeka vardır?

Yapay zeka (YZ), akıllı makineler yaratmayı amaçlayan bilgisayar bilimi alanıdır. Birçok farklı teknoloji ve yaklaşımı içeren geniş bir terimdir. En yaygın yapay zeka türleri denetimli öğrenme ve takviyeli öğrenmedir; bu iki kategori ayrıca derin sinir ağları, evrişimli sinir ağları (CNN), tekrarlayan sinir ağları (RNN) ve daha fazlasına ayrılabilir. Bu farklı YZ türlerinin her birinin kendi güçlü ve zayıf yönleri vardır, ancak birlikte insan konuşmasını anlama veya fotoğraflardaki görüntüleri tanıma gibi sorunlar için güçlü çözümler oluştururlar.

Denetimli öğrenme

Denetimli öğrenme, bilgisayara bir dizi veri verildiğinde ve ardından ne arayacağının söylendiği zamandır. Bu tür makine öğrenimi, görüntü tanıma ve konuşma tanıma dahil olmak üzere birçok alanda kullanışlıdır. Bilgisayarlara el yazısını tanıma veya şekillerine, renklerine veya boyutlarına göre nesneleri tanıma gibi şeylerin nasıl yapılacağını öğretmek için de kullanılabilir.

Denetimli öğrenme birçok şekilde kullanılabilir; bazen denetimli sınıflandırma olarak adlandırılır çünkü programınızı bir şeyi bir grup veya başka bir gruba nasıl sınıflandıracağını bilecek şekilde eğitiyorsunuz. Diğer zamanlarda buna denetimsiz öğrenme denir çünkü eğitim sırasında herhangi bir bilgi verilmez (farklı algoritmaları denerken olduğu gibi).

Denetimsiz öğrenme

Denetimsiz öğrenme, herhangi bir girdi verisi gerektirmeyen bir tür makine öğrenimidir. Bunun yerine, gelecekte kullanmak üzere modeller oluşturmak için geçmiş deneyimlerden elde edilen verileri kullanır. Örneğin, denetimsiz öğrenme, verilerdeki kalıpları bulmak ve benzer öğeleri bir araya toplamak veya gerçek dünyadaki anormallikleri tespit etmek için kullanılabilir.

Gözetimsiz öğrenme genellikle sorular veya problemler için belirli cevaplar olmadığında kullanılır; (Bugün ne renk gömlek giymeliyim gibi) bir yanıt öğrenmeye çalışmak yerine, sistemimizin bazı şeylerle ilgili genel kuralları ortaya çıkarmasını istiyoruz; örneğin: “Bu filmi beğenen insanlar bu diğer filmi de beğendi.”

Denetimsiz öğrenme yöntemleri, kümeleme ve boyutluluk azaltmayı içerir.

Takviyeli öğrenme

Takviyeli öğrenme, yeni durumlarda nasıl davranılacağını öğrenmek için bir aracının geçmiş deneyimini kullanan bir tür makine öğrenimidir. Denetimli ve denetimsiz makine öğrenimine benzer, ancak bu iki yaklaşımdan insan etkileşimi yerine bir ortamdan gelen geri bildirime dayanmasıyla ayrılır.

Bu, pekiştirmeli öğrenmeyi aşağıdaki gibi görevler için kullanabileceğiniz anlamına gelir:

Yetenekli hareketler gerektiren video oyunları oynamak
Bir labirentte gezinmek veya bulmaca çözmek

Derin öğrenme

Derin öğrenme, sorunları çözmek için sinir ağlarını kullanan bir tür makine öğrenimidir. Derin öğrenme, yapay zekanın (YZ) bir alt kümesidir, ancak diğer tüm YZ teknolojileri ile aynı şey değildir.

Derin öğrenme, veri kümelerinden karmaşık kalıpları yakalamak için düğümlerden ve düğümler arasındaki bağlantılardan oluşan gelişmiş bir sinir ağı teknolojisi biçimi olarak düşünülebilir. Bu algoritmalar onlarca yıldır kullanılmaktadır, ancak köşeler ve kenarlar gibi çok çeşitli özellikleri kullanarak görüntülerdeki, ses dalgalarındaki veya metin dizilerindeki nesneleri tanımlama yetenekleri nedeniyle ancak son zamanlarda geniş çapta ilgi görmüştür.

Birçok yapay zeka türü vardır

Birçok yapay zeka türü vardır.

Makine öğrenimi, verileri analiz ederek ve daha önce görülenlere dayanarak tahminler yaparak görevleri gerçekleştirmek için geliştirilmiş bir yapay zeka alt kümesidir. Ayrıca, müşterilere ürün veya hizmet önermek gibi kararlar almak için de kullanılır. Bu tür yapay zeka, sağlık, finans, perakende ve müşteri hizmetleri dahil olmak üzere birçok alanda kullanılabilir.
Derin öğrenme, sinir ağlarını (temelde çok büyük algoritmalar olan) eğitmek için büyük miktarda veri kullanmayı içerir. Derin öğrenmenin arkasındaki fikir, bilgisayarların geleneksel programlamanın yaptığı gibi yalnızca talimatları ezberlemek yerine bilgileri işleyerek kalıpları nasıl tanıyacaklarını öğrenebilmeleridir; bu onların daha önce hiç görmedikleri nesneleri tanımalarını ve aynı zamanda yenilerini görmelerini sağlar!

Sonuç

Yapay zeka başlangıcından bu yana çok yol kat etti. Geriye dönüp baktığımızda, temel mantık ve akıl yürütme sistemlerinden, yalnızca birkaç satır kodla birçok görevi yerine getirebilen daha karmaşık yapay zeka biçimlerine nasıl evrildiğimizi görmek kolaydır. Bu evrim, teknolojideki gelişmelerin yanı sıra insan beyninin nasıl çalıştığına dair artan anlayış tarafından yönlendirildi. Yapay zekanın henüz tam potansiyeline ulaşmadığı birçok alan olsa da (hafıza ve algı gibi), bu makale okuyuculara bugün akademi içinde şu anda geliştirilmekte olan tüm farklı yapay zeka türleri hakkında genel bir bakış sunmalıdır.