AI, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme nedir? Bu üç terim arasındaki farklar nelerdir?

Günümüz teknoloji çağında, AI, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme terimleri giderek daha sık karşımıza çıkmaktadır. Birçok kişi bunları eşanlamlı kavramlar olarak kullanıyor olsa da, aslında bunlar birbirine sıkı sıkıya bağlı ancak tamamen aynı olmayan üç farklı kavramdır.

Örneğin, Google’ın AlphaGo programı 2016 yılında Go ustası Lee Sedol’u yendiğinde, medya bu zaferi tanımlamak için AI, makine öğrenimi ve derin öğrenme terimlerini ardı ardına kullandı. Gerçekte, AlphaGo’nun başarısında AI, makine öğrenimi ve derin öğrenme hepsi rol oynadı, ancak bunlar aynı şey değildir.

Bu yazı, AI, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme arasındaki farkları ve aralarındaki ilişkiyi anlamanıza yardımcı olacak. Hadi INVIAI ile detaylıca inceleyelim!

Yapay Zeka (AI) Nedir?

Yapay Zeka (Artificial Intelligence - AI), insan zekasını ve bilişsel işlevlerini taklit edebilen sistemler geliştirmeye odaklanan geniş bir bilgisayar bilimi alanıdır.

Başka bir deyişle, AI, bilgisayarların insan zekası gerektiren görevleri—örneğin problem çözme, karar verme, çevre algılama, dil anlama gibi—yapabilmesini sağlayan tüm teknikleri kapsar. AI sadece veriden öğrenme yöntemlerini değil, aynı zamanda insan tarafından programlanmış kurallara veya bilgi tabanlarına dayanan sistemleri de içerir.

Gerçekte, AI sistemleri farklı şekillerde tasarlanabilir: sabit kurallara dayalı, uzman bilgi tabanlı veya veri ve kendi kendine öğrenme yeteneğine dayalı. AI genellikle iki ana kategoriye ayrılır:

• Dar AI (Zayıf AI): Belirli bir görevi (örneğin satranç oynama, yüz tanıma) başarıyla gerçekleştiren sınırlı kapsamlı yapay zeka. Günümüzdeki çoğu AI sistemi bu türdendir.
• Genel AI (Güçlü AI): İnsanların yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi anlayıp yerine getirebilen yapay zeka. Bu hâlâ geleceğin hedefidir ve henüz pratikte mevcut değildir.

>>> Daha fazla bilgi için tıklayın: AI nedir?

Makine Öğrenimi (Machine Learning) Nedir?

Makine Öğrenimi (ML), AI’nin bir alt kümesi olup, bilgisayarların açıkça programlanmadan veriden öğrenmesini sağlayan algoritmalar ve istatistiksel modeller geliştirmeye odaklanır. İnsanların her adımı önceden yazması yerine, ML algoritmaları giriş verilerini analiz ederek kurallar çıkarır ve yeni verilerle tahmin veya karar verir.

1959’da Arthur Samuel tarafından yapılan klasik bir tanıma göre, Makine Öğrenimi “bilgisayarların özel programlama olmadan öğrenme yeteneği”dir. ML algoritmaları genellikle şu ana türlere ayrılır:

• Denetimli öğrenme (supervised learning): Etiketli veri setleri üzerinde eğitilen modeller (örneğin geçmiş ev fiyatlarından gerçek değerleri öğrenerek fiyat tahmini).
• Denetimsiz öğrenme (unsupervised learning): Etiketsiz veride yapıyı veya grupları keşfeden modeller (örneğin benzer müşteri davranışlarını kümelere ayırma).
• Pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning): Ortamla etkileşim kurarak ödül veya ceza yoluyla davranış öğrenen modeller (örneğin oyun oynayarak becerilerini geliştiren AI).

Önemli bir nokta, her AI sistemi makine öğrenimi değildir, ancak her makine öğrenimi algoritması AI kapsamındadır. AI, ML’den daha geniştir—tüm kareler dikdörtgendir ama tüm dikdörtgenler kare değildir örneği gibi.

Geleneksel AI sistemleri, örneğin arama algoritmalarına dayanan satranç programları, veriden “öğrenmez”; sadece insan tarafından programlanan kurallara uyarlar—bunlar AI sayılır ama ML değildir.

Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir?

Derin Öğrenme (DL), Makine Öğrenimi’nin özel bir dalı olup, çok katmanlı yapay sinir ağları (neural network) kullanarak veriden öğrenir.

“Derin” terimi, genellikle 3’ten fazla gizli katmana sahip ağları ifade eder—bu çok katmanlı yapı, modelin yüksek soyutlama düzeyinde karmaşık özellikleri öğrenmesini sağlar. Derin Öğrenme, insan beyninin çalışma biçiminden esinlenmiştir; yapay “nöronlar” biyolojik sinir ağlarını taklit eder.

Derin Öğrenme’nin gücü, veriden otomatik özellik çıkarma yeteneğidir: Derin öğrenme modelleri, insan müdahalesi olmadan ham veriden önemli desenleri ve özellikleri keşfedebilir. Bu nedenle, Derin Öğrenme özellikle görüntü, ses ve doğal dil gibi karmaşık veri türlerinde çok etkilidir—burada elle özellik belirlemek zordur.

Ancak, yüksek performans için Derin Öğrenme modelleri genellikle çok büyük veri setleri ve güçlü hesaplama kaynakları (GPU, TPU vb.) gerektirir. Karşılığında, yeterli veri ve hesaplama sağlandığında, Derin Öğrenme görüntü tanıma, ses tanıma, makine çevirisi, oyun oynama gibi görevlerde insan seviyesinde veya daha iyi sonuçlar elde edebilir.

AI, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Arasındaki İlişki

Daha önce belirtildiği gibi, Derin Öğrenme ⊂ Makine Öğrenimi ⊂ AI: AI en geniş alan, Makine Öğrenimi AI’nin içinde yer alır ve Derin Öğrenme Makine Öğrenimi’nin bir parçasıdır. Bu, tüm derin öğrenme algoritmalarının makine öğrenimi algoritması olduğu ve tüm makine öğrenimi yöntemlerinin AI kapsamına girdiği anlamına gelir.

Ancak, tam tersi her zaman doğru değildir—her AI sistemi makine öğrenimi kullanmaz ve makine öğrenimi AI’yı gerçekleştirmek için kullanılan birçok yaklaşımdan sadece biridir.

Örneğin, bir AI sistemi sadece insan tarafından programlanmış kurallara dayanabilir (makine öğrenimi olmadan), mesela barkod etiketlerine göre meyve sınıflandıran bir AI programı. Daha karmaşık ve veri yoğun problemler için ise makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemlerine ihtiyaç duyulur.

AI, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Arasındaki Temel Farklar

Yukarıdaki hiyerarşik ilişkiye rağmen, AI, ML ve DL kapsam, çalışma şekli ve teknik gereksinimler açısından belirgin farklılıklara sahiptir:

Kapsam

AI, hem kurallara dayalı hem de veriden öğrenen tüm yöntemleri kapsayan genel bir kavramdır. Makine Öğrenimi, AI içinde sadece veriden öğrenmeye dayalı yöntemleri içerir. Derin Öğrenme ise ML’nin alt kümesi olup, çok katmanlı sinir ağları kullanır; bu nedenle DL hem ML hem de AI’dır.

Öğrenme Yöntemi ve İnsan Müdahalesi

Geleneksel makine öğreniminde, insan uzmanlar uygun özellikleri (feature) seçip çıkararak algoritmaya sunar.

Buna karşılık, derin öğrenme çoğunlukla otomatik özellik çıkarımı yapar; çok katmanlı sinir ağları ham veriden farklı soyutlama seviyelerinde önemli özellikleri öğrenebilir, böylece insan uzmanlığına olan bağımlılığı azaltır.

Basitçe söylemek gerekirse, karmaşık problemler (örneğin görüntü tanıma) için geleneksel ML modelleri mühendislerden şekil, renk, kenar gibi özellikler isterken, DL modelleri görüntüyü doğrudan “görüp” bu özellikleri otomatik öğrenebilir.

Veri Gereksinimi

Makine öğrenimi algoritmaları genellikle kaliteli ve belirgin özelliklere sahip orta veya küçük veri setlerinde iyi sonuç verir. Buna karşın, derin öğrenme genellikle çok büyük veri setleri (milyonlarca örnek) gerektirir.

Örneğin, derin öğrenmeye dayalı bir ses tanıma sistemi yüksek doğruluk için on binlerce saatlik ses verisiyle eğitilmelidir. Bu durum, derin öğrenmeyi “büyük veri” çağında, yapılandırılmamış (metin, görüntü gibi) verileri etkili işlemek için ideal kılar.

Hesaplama Altyapısı Gereksinimi

Derin öğrenme modelleri karmaşık ve büyük veriyle çalıştığı için yüksek hesaplama gücü gerektirir. Geleneksel ML algoritmaları CPU üzerinde, hatta kişisel bilgisayarlarda çalışabilirken, derin öğrenme genellikle GPU (veya TPU, FPGA) gibi paralel matris hesaplama hızlandırıcılarına ihtiyaç duyar.

Derin öğrenme modellerinin eğitimi, basit ML modellerine kıyasla saatler veya günler sürebilir.

Performans ve Doğruluk

Genel olarak AInin nihai hedefi, verilen görevi başarıyla yerine getirmektir; bunun için mutlaka veriden öğrenmesi gerekmez. Buna karşılık, makine öğrenimi, eğitim verisinden öğrenerek tahmin doğruluğunu optimize etmeye odaklanır ve modelin “açıklanabilirliği”nden ödün verebilir.

Derin öğrenme, yeterli veri ve hesaplama sağlandığında, geleneksel ML yöntemlerine kıyasla çok daha yüksek doğruluk elde edebilir; birçok derin öğrenme tabanlı tanıma görevi rekor doğruluklara ulaşmıştır, ancak bunun karşılığında yüksek hesaplama maliyeti vardır.

Uygun Kullanım Alanları

Makine Öğrenimi, orta büyüklükte veri ve makul hesaplama gereksinimi olan veri analizi ve tahmin uygulamalarında yaygın olarak kullanılır. Örneğin, müşteri davranışı tahmini, kredi risk analizi, dolandırıcılık tespiti veya spam filtreleme gibi yapısal veri gerektiren görevlerde etkilidir.

Buna karşılık, Derin Öğrenme, yüksek doğruluk gerektiren karmaşık görevlerde, yapılandırılmamış verilerle (görüntü, ses, doğal dil işleme, otonom sürüş vb.) üstün performans gösterir. Bu alanlarda genellikle büyük veri ve karmaşık özelliklerin otomatik tanınması gerekir.

AI, ML ve Derin Öğrenmenin Gerçek Hayattaki Uygulamaları

Farkları daha iyi anlamak için, her teknolojinin bazı temsilî uygulamalarına göz atalım:

Yapay Zeka (AI): Google’daki kullanıcı talebi tahmin algoritmalarından, Uber/Grab gibi uygulamalardaki rota optimizasyonuna, ticari uçaklardaki otonom pilot sistemlerine kadar birçok akıllı sistemde AI kullanılır. Satranç oynayan Deep Blue ve Go oynayan AlphaGo da AI örneklerindendir.

Bazı AI sistemleri makine öğrenimi kullanmayabilir; örneğin, oyunlardaki NPC (bilgisayar karakterleri) sadece programlanmış sabit kurallara dayanabilir.

Makine Öğrenimi: Siri, Alexa, Google Assistant gibi akıllı asistanlar, kullanıcı verilerinden öğrenerek komutları anlar ve uygun yanıt verir. Spam ve kötü amaçlı yazılım filtreleri de ML algoritmalarıyla e-postaları tanır.

Ayrıca, ML iş tahminleri, finansal risk analizleri ve Netflix veya Amazon’daki öneri sistemlerinde yaygın olarak kullanılır.

Derin Öğrenme: Son yıllardaki AI gelişmelerinin arkasında derin öğrenme vardır. Ses tanıma (konuşmayı metne çevirme, sanal asistanlar), görüntü tanıma (nesne ve yüz algılama), otonom araçların gerçek zamanlı video analizi gibi uygulamalar derin öğrenme ile yüksek doğruluk sağlar.

Derin Öğrenme ayrıca GPT-4 gibi günümüzün önde gelen üretken AI modellerinin temel teknolojisidir. Bu devasa foundation modellar, büyük metin ve görsel veri kümeleriyle eğitilerek yeni içerik üretir ve çok çeşitli görevleri yerine getirir. Gerçekten de, güçlü derin öğrenme tabanlı üretken AI uygulamaları, geleneksel yöntemlere kıyasla değer yaratma hızını katbekat artırmaktadır.

Özetle, AI, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme eşanlamlı terimler değildir; aralarında hiyerarşik ve belirgin farklar vardır.

AI, makine zekasının genel resmidir; Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme ise bu hedefi gerçekleştirmek için önemli yaklaşımlardır. Makine Öğrenimi, makinelerin veriden öğrenip gelişmesini sağlarken, Derin Öğrenme çok katmanlı sinir ağlarıyla büyük veriyle üstün güç sağlar.

AI, ML ve DL arasındaki farkları doğru anlamak, sadece doğru terimleri kullanmamıza değil, aynı zamanda uygun teknolojik çözümleri seçmemize de yardımcı olur: bazen basit bir makine öğrenimi modeli bir problemi çözmek için yeterliyken, karmaşık problemler derin öğrenme gerektirebilir. Gelecekte, veri miktarı ve gereksinimler arttıkça, derin öğrenmenin AI alanındaki ilerlemeleri hızlandırmada kritik rol oynamaya devam etmesi beklenmektedir.