Yapay zeka alanları

Giriş

Yapay zeka (YZ), bilgisayar bilimi ve ilgili disiplinlerin birçok farklı alanını kullanır. En temel yapay zeka algoritmaları çok basittir ve sadece birkaç satır kodla uygulanabilir. Yapay zekanın temellerini öğrenmekle ilgileniyorsanız, bu kılavuz size günümüzün en iyi YZ’ları tarafından kullanılan en yaygın algoritmalardan bazılarında rehberlik edecektir.

Robotik

Robotik, robotların tasarımı, yapımı, işletimi ve uygulaması ile ilgilenen mühendislik dalıdır. Robotik, askeri, sağlık, üretim ve hatta eğlence gibi farklı sektörlerde birçok uygulamaya sahip köklü bir mühendislik alanıdır.

Bilgisayar görüşü

Bilgisayarla görme, gören makinelerin bilim ve teknolojisidir. Bir bilgisayar görme sistemi, görüntülerden ve videolardan bilgileri çıkarır, algılar, tanır ve yorumlar. Görüntü verileri, metin karakterleri (örneğin, ASCII sanatı), uzaydaki noktalar, 3B yüzeyler veya yapılar (örneğin, hacimsel taramalar) gibi birçok formatta ve hatta bilinen bir yorumu olmayan belirsiz veri kümelerinde (örneğin, tıbbi tarayıcılar).

Bilgisayarlı görme sistemleri, robotik ve otomotiv uygulamaları dahil olmak üzere çok çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Bu alanlarda, bilgisayarla görme algoritmalarını kullanarak sorunları çözmek için aşağıdakileri içeren çeşitli yaklaşımlar vardır:

Denetimli öğrenme: Amaç, görüntülerde bulunan nesneleri özelliklerine göre (renk/şekil/boyut/vb.)
Denetimsiz öğrenme: Amaç, görüntülerde bulunan nesneleri özelliklerine (renk/şekil/boyut vb.)

Sinir ağları

Sinir ağları, insan beyninin yapısından ilham alan bir tür makine öğrenimidir. Yapay sinir ağları, el yazısı karakterleri veya konuşma tanıma gibi diğer makine öğrenimi biçimleri için çok karmaşık olan sorunları çözmek için kullanılır.

Sinir ağları, biyolojik bir beyin gibi, seri olarak bağlanmış yapay nöron katmanlarından oluşur. Girdi, ilk katmana beslenir ve son katmanda bir çıktı üretilene kadar sonraki her katman boyunca işlenir. Katman sayısı değişebilir; ancak çoğu sinir ağı girdi ve çıktı arasında üç veya daha fazla katmana sahiptir (yani zamanla “öğrenirler”).

Uzman sistemler

Uzman sistemler, bir insan uzmanın karar verme yeteneğini taklit etmek için tasarlanmış programlardır. Uzman sistemler, verilerin analizine dayalı kararlar almak için kuralları ve mantığı kullanır.
Bir uzman sistem, söz konusu konu ile ilgili bilgileri içeren bir bilgi tabanından oluşabilir; bilgi tabanında depolanan bilgilere dayanarak çıkarımlar yapan bir çıkarım motoru (veya çıkarım modülü); ve kullanıcıların onunla etkileşime girmesine izin veren bir arayüz.

Makine öğrenimi

Makine öğrenimi, verilerden öğrenmek için algoritmalar kullanan bir YZ alt kümesidir. Makine öğreniminde, bilgisayar programı, ne yapması gerektiği konusunda açıkça programlanmadan öğrenebilir. Makine öğrenimi algoritmaları, bilgisayarla görme ve doğal dil işleme (NLP) gibi yapay zekanın birçok alanında kullanılabilir.

Yapay zeka, bilgisayar bilimi ve ilgili disiplinlerin birçok farklı alanını kullanır

YZ, bilgisayar bilimi ve ilgili disiplinlerin birçok farklı alanını kullanır. Bunlardan bazıları YZ, bilgisayarla görme, sinir ağları, uzman sistemler ve makine öğrenimini içerir. “Yapay zeka” terimi genellikle bu diğer disiplinlerle eşanlamlı olarak görülür ancak bu doğru değildir: Aralarında büyük bir örtüşme vardır ancak aynı değildirler.

YZ alanının kendisi üç gruba ayrılabilir: teori araştırması (veya temel araştırma), uygulama geliştirme (veya mühendislik) ve araç geliştirme (veya mühendislik).