Makine Öğrenimi ve Üretken Yapay Zeka: Fark Nedir?

Yapay zeka son birkaç yıldır öne çıkıyor. Yapay zeka pazarının büyüklüğünün de 2030 yılına kadar 740 milyara ulaşması bekleniyor.

Ancak yapay zeka, Derin Öğrenme, GenAI ve Makine Öğrenimi gibi çeşitli alt alanları kapsar. Alanların bazı benzerlikleri olsa da, anlamanız gereken temel farklılıkları da vardır.

Bu makalede iki temel yapay zeka kavramı tartışılacaktır: Makine Öğrenimi ve Üretken Yapay Zeka. Benzersiz Makine öğrenimi ile üretken yapay zeka özelliklerine ve gerçek dünya uygulamalarına bakmak için tanımın ötesine geçeceğiz.

Ama temel bilgilerle başlayalım.

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine Öğrenimi (ML), bilgisayarların verilerden öğrenmesini sağlayan algoritmalar geliştirmeye odaklanır.

Makine öğrenimi sistemleri, girdi verilerine dayalı kalıpları öğrenir ve tahminler, kararlar veya iyileştirmeler yapar. Yeni veriler girdiğinizde bunlar işlevselliği güncellemeye ve geliştirmeye devam eder. Bu, bilgisayarların insan zekasına benzer şekillerde sunulan sorunları çözmesini sağlar.

Makine Öğrenimi hizmetleri, tahmine dayalı analitik ve öneri sistemlerinden görüntü ve konuşma tanımaya kadar uzanır.

Özellikle zaman içinde performansı artırmak için büyük veri kümeleri gerektiren karmaşık görevlerde başarılıdırlar.

Üretken Yapay Zeka Nedir?

Üretken yapay zeka, gerçekçi görüntüler, metin, kod ve ses gibi çeşitli içerik türleri oluşturmak için yapay zeka algoritmalarını ve büyük dil modellerini kullanır.

GenAI'nin ana kapsamı, çeşitli alanlarda yeni, benzersiz ve yaratıcı içerik üretmektir.

GenAI'nin AI ile karıştırılmaması veya birbirinin yerine kullanılmaması gerektiğini unutmayın. Kapsamlı yapay zeka ile Üretken yapay zeka karşılaştırma kılavuzumuza göz atın.

Artık bu iki terimi anladığınıza göre, bunlar daha geniş yapay zeka ortamına nasıl uyuyor?

ML kalıpları bulur ve veri sağlar; GenAI ise kalıp tanımayı ilgi çekici içeriğe dönüştürmeye yardımcı olmak için insan dilini ve yaratıcılığını kullanır. İkisi, Makine Öğreniminin temelini oluşturduğu simbiyotik bir ilişkiyi paylaşıyor.

Nesil AI ve ML'nin Teknik Temelleri

İkisinin geniş bir algoritma yelpazesi var. Ancak eğitim teknikleri, üretken yapay zeka ile makine öğrenimi algoritmaları arasındaki tüm farkı yaratır.

Üretken yapay zeka, görüntüler, metin veya müzik gibi yeni veriler oluşturmak için Üretken Rekabetçi Ağlar (GAN'ler) ve Değişken Otomatik Kodlayıcılar (VAE'ler) gibi çeşitli modelleri kullanır.

Gen AI'daki eğitim süreçleri farklı yapılar içerebilir; bazı uygulamalar, bir modelin veri üretirken diğerinin onu değerlendirdiği ikili bir yaklaşım kullanır. Ancak, Gen AI daha geniş bir teknik ve hedef yelpazesini kapsadığından durum her zaman böyle değildir.

Makine Öğrenimi algoritma teknikleri şunları içerir:

• Denetimli : Yaygın algoritmalar arasında doğrusal regresyon, destek vektör makineleri ve sinir ağları bulunur.
• Denetimsiz : Bu algoritmalar, etiketlenmemiş veriler içindeki kalıpları ve yapıları tanımlar. Bu, karmaşık verileri basitleştirmek için kullanılan boyut azaltmayı ve benzer verileri gruplamak için kullanılan kümelemeyi içerir.
• Güçlendirme: Bu teknik, istenen davranış için ödüller ve istenmeyen davranış için cezalar ile kararların optimize edilmesine yardımcı olur.

Veri gereksinimleri açısından, Üretken Yapay Zeka modelleri önemli ve yüksek kaliteli eğitim verileri gerektirir. Verilerin kalitesi ve çeşitliliği, modelin sentetik ancak gerçekçi içerik üretme yeteneğini doğrudan etkiler.

Makine modellerinin veri gereksinimleri farklılık gösterir. Denetimli öğrenme büyük, etiketli veri kümeleri gerektirirken denetimsiz öğrenme etiketlenmemiş verilerle çalışabilir. Takviyeli öğrenme, geleneksel veri kümelerine değil, geri bildirim sağlayan bir ortama (ör. ödüller veya cezalar) ihtiyaç duyar.

Peki ya hesaplama süreçleri? Bir ML modeli, analitik veri doğruluğunu sağlamak amacıyla hassasiyet ve geri çağırma gibi parametreleri hesaplamak için matematiksel hesaplamaya ihtiyaç duyar. Ayrıca veri kalitesi, model seçimi ve özellik mühendisliği, güvenilir sonuçların sağlanmasında önemli rol oynar.

Bu arada Gen AI modelleri, yaratıcı verilerin gerçekçiliğini, tutarlılığını ve çeşitliliğini değerlendirmek için niteliksel ölçümler gerektirir. Kayıp fonksiyonları gibi niceliksel ölçümler de modelin performansının değerlendirilmesine ve iyileştirilmesine yardımcı olabilir.

Nesil Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Uygulamaları ve Kullanım Durumları

Gen AI ve ML benzer endüstrilerde kullanılabilir. Ancak üretken yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamaları arasındaki fark, kullanım senaryosunun karmaşıklığında ve beklenen çıktıda yatmaktadır.

Farklı sektörlerdeki Makine Öğrenimi ve Üretken Yapay Zeka iş kullanım örnekleri şunlardır:

Sağlık hizmeti

ML modelleri, hasta sonuçlarını iyileştirmek amacıyla erken hastalık tespiti için hasta verilerini veya tıbbi görüntüleri (X ışınları ve MRI'lar gibi) analiz edebilir.

Gen AI, teşhislere yardımcı olmak için klinik notları yazmanın ve görüntüleri veya test sonuçlarını yorumlamanın ötesine geçiyor. Örneğin verilere dayalı olarak kişiselleştirilmiş tedavi planlarının oluşturulmasına yardımcı olabilir. Ayrıca ilaç moleküler yapıları oluşturarak ilaç keşif sürecini hızlandırabilir.

Perakende

ML algoritmaları, kişiselleştirilmiş içerik ve öneriler oluşturmaya yardımcı olmak için geçmiş veya mevcut satış verilerini kullanabilir. Ayrıca müşteri satın alma modellerine göre satış hacimlerini de tahmin edebilirsiniz.

Gen AI, ayrıntılı ürün açıklamaları oluşturmanıza ve kişiselleştirilmiş promosyonlar ve ürün önerileri için metinler oluşturmanıza yardımcı olur. Ayrıca insanların bilinçli satın alma kararları vermelerine yardımcı olan sanal denemeleri de destekleyebilir.

Eğitim

ML, öğrenme yollarını kişiselleştirebilir, içeriği öğrenci performansına göre uyarlayabilir ve ilgili kaynakları önerebilir.

Gen AI, pratik sorular gibi eğitim materyallerinin oluşturulmasına yardımcı olur. Üretken bir yapay zeka geliştirme şirketi, öğrencilere materyaller konusunda rehberlik edecek sanal öğretmenleri simüle etmenize bile yardımcı olabilir.

Müşteri desteği

Makine Öğrenimi çözümleri, genel hizmet kalitesinin iyileştirilmesine yardımcı olan müşteri etkileşimleri ve duygu analizi için kullanılabilir. Makine öğrenimi algoritmaları aynı zamanda etkileşimli sohbet araçlarının veri omurgasını oluşturur.

Öte yandan Gen AI, rutin sorguları ele alan ve anında yanıtlar sağlayan sohbet robotlarını ve sanal asistanları fiilen güçlendirerek müşteri hizmetlerini geliştiriyor.

Finans

Makine Öğrenimi algoritmaları, sahtekarlığı veya kara para aklamayı gerçek zamanlı olarak tespit etmek için milyonlarca veri noktasını analiz edebilir.

Özel yatırım stratejileri geliştirmek için Üretken Yapay Zeka'dan yararlanabilirsiniz. LLM modelleri, kredi belgeleri veya sigorta poliçeleri gibi büyük miktardaki mali belgelerin işlenmesini ve oluşturulmasını kolaylaştırır.

Benzersiz Avantajlar ve Sınırlamalar

Üretken yapay zeka ve makine öğreniminin avantajlarını ve sınırlamalarını keşfedelim.

Makine Öğreniminin Faydaları

• ML, karar almayı desteklemek için değerli bilgiler ve varsayımlar sağlayarak veri analizini otomatikleştirir.
• Verilerdeki anormallik tespitine ve karmaşık kalıpların tanınmasına yardımcı olur.
• Karmaşık görevleri otomatikleştiren, operasyonları kolaylaştıran akıllı makinelerin, yazılımların ve süreçlerin geliştirilmesine olanak tanır.

Makine Öğrenimi Sınırlamaları

• ML modelleri, özellikle gürültülü veya eksik verilerle uğraşırken hata yapabilir.
• ML performansı büyük ölçüde yüksek kaliteli, alakalı verilere dayanır. Bu nedenle zayıf veriler hatalı modellere yol açar.
• ML modelleri, eğitim verilerindeki sonuçları etkileyen önyargıları devralabilir.
• Karmaşık makine öğrenimi modellerinin eğitimi, önemli düzeyde hesaplama gücü, uzmanlık ve zaman gerektirir.

Üretken Yapay Zekanın Avantajları

• Gelişmiş, yaratıcı ve hızlı içerik üretimi.
• Üretken yapay zeka tarafından desteklenen sohbet robotları müşteri memnuniyetini artırır.
• Gen AI, işletmelerin olabileceklerin olanaklarını keşfetmesine olanak tanır.

Üretken Yapay Zeka Sınırlamaları

• Mevcut verilerdeki kalıplara dayanır ve bu da gerçekten çığır açıcı fikirler üretme yeteneğini sınırlayabilir.
• Oluşturulan içeriğin kalitesi farklılık gösterebilir.
• Gen AI, istemeden önyargılı veya zararlı içerik üretebilir.

Her teknolojinin başarısının, sınırlamalarının ve yeteneklerinin anlaşılmasında yattığını daima unutmayın.

Gelecekteki Gelişmeler ve Etik Hususlar

Nesil Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin geleceği umut verici.

Örneğin, sohbet robotları artık çok modludur. OpenAI'nin GPT-4'ü ve Google'ın Gemini'si insan benzeri metin, resim ve sesle çalışır. Bunun, çok az teknoloji bilgisi olan kişiler için bile AI uygulama geliştirmeyi artırması bekleniyor.

Ayrıca daha özelleştirilmiş sohbet robotları görmeyi bekliyoruz. Google ve OpenAI, insanların herhangi bir kodlama becerisine ihtiyaç duymadan kendi mini sohbet robotlarını oluşturmalarına olanak tanıyan kullanıcı dostu platformlara yatırım yapıyor.

ML algoritmaları, çeşitli alanlarda hiper kişiselleştirmeyi destekleyerek gelişmeye devam edecek. Yapay zeka neslinin yeni sınırı, mobil uygulamalardaki en büyük yapay zeka trendlerinden biri haline gelebilecek metinden videoya aktarım olacak.

Runway gibi bir şirket zaten video modeli kalitesini mükemmelleştiriyor.

Bunun yanı sıra, deepfake trendinin büyümeye devam etmesi bekleniyor ki bu endişe verici. Arjantin'de gördüğümüz gibi muhtemelen reklamlarda, eğlencede ve yaklaşan seçimlerde bunların daha fazla kullanıldığını göreceğiz.

Yapay zeka alanı aynı zamanda yapay zeka sistemlerinin sorumlu bir şekilde geliştirilmesini ve konuşlandırılmasını şekillendiren daha fazla kural ve politikayı da görecek.

Bunun nedeni, yapay zekanın potansiyel olarak kötüye kullanılmasının her zaman bir endişe kaynağı olması ve kapsamlı çerçevelerin hayati önem taşımasının nedenidir. Bu çerçeveleri takip etmek, sonuçlarınızın şeffaf, adil, kolayca yorumlanabilir ve tarafsız olmasını sağlar. Üstelik kullanıcı verilerini korurken.

İlk AI düzenlemelerini Biden'ın Ekim 2023'teki idari emriyle ve ardından Aralık ayında AB'nin Yapay Zeka Yasasıyla görmüştük. Teknoloji geliştikçe daha fazla düzenleme çerçevesinin getirilmesi muhtemeldir.

Entegrasyon Zorlukları

Yapay zekayı ticari operasyonlara dahil ederken çeşitli zorluklarla karşılaşacaksınız:

• Beceri açığı : Yapay zeka çözümleri ilerledikçe gerekli uzmanlık seviyeleri de artıyor. Sonuç olarak, gerekli becerilere sahip profesyonelleri bulmakta ve elinizde tutmakta zorlanabilirsiniz.
• Değişime direnç : Ekibiniz, algılanan karmaşıklık veya gelecekte işlerini kaybetme korkusu nedeniyle yapay zeka çözümlerine geçişe direnebilir.
• Uygulama maliyetleri : Küçük işletmeler, altyapı, yazılım ve bakım maliyetleri nedeniyle yapay zeka modellerini verimli bir şekilde uygulama konusunda zorluk yaşayabilir.

Teknik uzmanlığı, organizasyon kültürünü ve stratejik planlamayı birleştiren bütünsel bir yaklaşımla bu zorlukların üstesinden doğrudan gelebilirsiniz.

Nesil AI ve ML için Beceri Setleri ve Eğitim Yolları

Şimdi Makine Öğrenimi ve Üretken Yapay Zeka konusunda uzmanlaşmak için ihtiyaç duyduğunuz beceri setlerini ve eğitim yollarını tartışalım.

Nesil Yapay Zeka Becerileri Gereksinimleri

• Derin Öğrenmede Yeterlilik. Derin öğrenme ile makine öğrenimi arasındaki farklar hakkındaki yazımızdan derin öğrenme algoritmaları hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

• Benzersiz içerik oluşturmayı garantileyen yaratıcılık.
• Olasılık gibi matematik ve istatistik kavramlarına dair mükemmel bir anlayış.

Gen Yapay Zeka Eğitim Yolu

Bilgisayar Bilimi veya Veri Bilimi alanında dereceleri takip edin. Ayrıca Dataquest gibi platformlarda çevrimiçi Gen AI kurslarına da katılabilirsiniz.

Ayrıca kişisel projeler aracılığıyla, yarışmalara katılarak ve açık kaynaklı Üretken Yapay Zeka kitaplıklarına katkıda bulunarak öğrenebilirsiniz.

ML Beceri Gereksinimi

• İstatistik ve matematikte güçlü temel bilgi.
• Python ve TensorFlow veya PyTorch gibi kütüphanelerde yeterlilik.
• Verileri etkili bir şekilde ön işleme ve dönüştürme yeteneği.
• Karar ağaçları, destek vektör makineleri ve sinir ağları gibi farklı makine öğrenimi algoritmalarının anlaşılması.

ML Eğitim Yolu

Bilgisayar Bilimleri, İstatistik veya ilgili alanlarda derece alabilirsiniz. Coursera ve diğer benzer platformlarda çevrimiçi makine öğrenimi kurslarına katılın.

Ayrıca gerçek dünyadaki projeler üzerinde çalışmalı, Kaggle yarışmalarına katılmalı ve makine öğrenimi topluluklarıyla işbirliği yapmalısınız.

Makine Öğrenimi ve Üretken Yapay Zeka: Karşılaştırmalı Analiz

Bu ikisi verimlilik, doğruluk ve uyarlanabilirlik açısından birbirlerine karşı nasıl adildir?

Üretken yapay zeka, çeşitli ve gerçekçi çıktıları verimli bir şekilde üretebilir. Ancak GAN'lar gibi bazı karmaşık üretken modellerin hesaplama gereksinimleri önemli olabilir.

ML modelleri genellikle nispeten daha az hesaplama gücü gerektirir. Eğitildikten sonra büyük veri kümelerini kolaylıkla işleyebilirler. Ancak gereken hesaplama gücü sonuçta veri boyutuna, model karmaşıklığına ve algoritma türüne bağlı olacaktır. Örneğin, bazı Destek Vektör Makinesi (SVM) algoritmaları, büyük veri kümeleri için yoğun hesaplama gücü gerektirebilir.

Bununla birlikte, hiçbir yapay zeka çözümünün tamamen doğru olduğu iddia edilemez, ancak doğruluk düzeyi amaçlanan uygulamaya bağlıdır.

Örneğin, üretken yapay zeka, gerçekçi ve benzersiz içerik oluşturmada yüksek düzeyde doğruluk elde edebilir. Çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilen makine öğrenimi modelleri; görüntü tanıma, Doğal Dil İşleme ve tahmine dayalı analitik gibi görevlerde son derece doğrudur.

Üretken yapay zeka, yaratıcı görevlere iyi uyum sağlar ve çeşitli çıktılar üretebilir. Bu arada ML modelleri, eğitim verilerine dayalı olarak belirli görevlere uyum sağlar.

Gen AI ve ML Teknolojileriyle Nasıl Etkileşime Geçilir?

Bugün ML ve GenAI teknolojileriyle etkileşime geçmenin çeşitli yolları var.

Katılmanın kolay bir yolu çevrimiçi kurslardır. Örneğin, Dataquest'ten Generative AI Fundamentals veya Coursera'daki GenAI ve ML kursları gibi kursları seçebilirsiniz.

Bunun yanı sıra, yapay zeka ve Makine Öğrenimine odaklanan LinkedIn grupları gibi ilgili çevrimiçi topluluklara katılın. Bu gruplar ağ kurmanıza, bilgi paylaşmanıza ve sektör trendlerinden haberdar olmanıza yardımcı olan bir platform sağlar.

İşte bir örnek.

Ayrıca yapay zeka düşünce liderlerini, araştırmacılarını ve sektör profesyonellerini bir araya getiren konferanslara, sektör etkinliklerine ve atölye çalışmalarına da katılabilirsiniz.

Kapanışta: Üretken Yapay Zeka ile Makine Öğrenimi Arasındaki Fark Nedir?

Farklı yapay zeka alt alanlarının nasıl farklılaştığını anlamak, onların potansiyelini kullanma açısından çok önemlidir. Bu makale özellikle üretken yapay zeka ile makine öğrenimi arasındaki farka odaklanmaktadır.

Yalnızca farklılıkları tanımlamanıza değil, aynı zamanda bunların işlevlerini ve ortak uygulamalarını anlamanıza da yardımcı olacak bilgiler sunduk. Karşılaştırmalı analizimiz bunların ne kadar uyarlanabilir, erişilebilir ve doğru olduğunu gösteriyor.

Ancak, farklılıklara rağmen ikisinin simbiyotik bir ilişkisi olduğunu her zaman unutmayın. Gen AI, gerçekçi, orijinal içerik oluşturmak için makine öğrenimi modelleri tarafından analiz edilen verilerden yararlanır.