Makine Öğrenimi Ve Otomasyon Arasındaki Temel Farklar

Makine Öğrenimi Ne Anlama Geliyor?

2020’de makinelerin devralınmasından çok uzak olsak da, bu moda sözler şu anda imalattan hizmetlere kadar her sektörde popüler. Bu nedenle, bu terimleri tanımları ve etkileşim biçimleri gereği anlamak çok önemlidir. Geleneksel olarak, en tepede yapay zeka (AI) bulunan teknoloji için bir model vardır. AI’nın çalışması için gerekli platformlar olarak gerekli teknolojik yapı taşları aşağıda verilmiştir. Öncelikle nasıl oluştuğuna bakalım.

Sayısallaştırma : En alttan başlayarak, temel teknoloji seviyesi dijitalleşmedir. Dijitalleştirme olmadan otomasyon, makine öğrenimi ve nihayetinde AI mümkün değildir.

Sayısallaştırma, dijital olmayan, genellikle analog verilerin dijital depolamaya dönüştürülmesi sürecidir. Elektronik tablo, taranan görüntüler gibi dijitalleştirilmiş verilere bir örnektir.

Enstrümantasyon : Enstrümantasyon seviyesi, veri ve teknolojinin etkileşime girmeye başladığı yerdir ve bu, işletmelerin oturup farkına varabilecekleri yerdir.

Enstrümantasyon düzeyinde, bilgi sistemler veya bireyler arasında hareket ederken dijitalleştirilmiş verileri gözlemlemek veya ölçmek için teknoloji kullanılır. Bununla birlikte, süreç yalnızca sahip olduğu verilerle çalışır ve herhangi bir yeni anlayış üretmez. Basit bir otomasyon derecesi genellikle enstrümantasyon aşamasında zaten mevcuttur. Verileri yönlendirmek için basit buluşsal kurallar uygulanır.

Analitik : Veri bilimi ve matematik sayısallaştırılmış ve araçsallaştırılmış verileri değiştirmeye başladığında, analitik seviyesine ulaşılır. Analitik, büyük verilerden anlamlı içgörüler elde edilmesine izin vererek verilerin dinamik bir karar alma sürecinde işletmelere liderlik etmesine olanak tanır.

Makine öğrenme : Makine öğrenimi, programlar analitiği alıp açık programlama olmadan uygulamaya başladığında başlar. Makine öğreniminin sonuçları bir şekilde programlamasından bağımsızdır. Bu düzeyde, makineler verileri alıyor ve kendi başlarına analiz ediyor, sonuçları bir analitik modelin sağlayabildiğini aşan şekillerde iyileştiriyor.

Makine öğrenimi, algoritmaların deneyim yoluyla otomatik olarak geliştiği anlamına gelir. Esasen, makineler ilerledikçe öğreniyor. Bu, herhangi bir yapay zeka modelinin önemli bir bileşenidir ve iş ve endüstride birden fazla uygulamaya sahiptir.

AI : Bilim kurgu teknolojisinin kutsal kasesi. AI, insan düşüncesini kopyalar. AI modelinin bir kısmı makine öğrenimini gerektirir. Bununla birlikte, genel olarak düşünüldüğünde, AI, görsel işleme ve dil anlama gibi insan yetenekleri üreterek makine öğreniminin ötesine geçer.

AI ve otomasyon : Yapay zeka ve otomasyon aynı şeyle karıştırılamaz otomasyonun olduğu yerde, yapay zekanın dahil olmasına gerek yoktur.

Aslında, otomasyon yüzyıllardır bilgisayarlarımızda olduğundan çok daha uzun bir süredir var geleneksel frezeleme, aksi takdirde insan emeğinin gerekli olacağı manuel işlemleri otomatikleştirmek için su çarkları kullanıyordu. Su, değirmen taşını döndüren çarkı döndürür kesinlikle akıllıca olmayan otomatik bir süreç. Basit otomasyon, yıllardır birçok işletmenin temel taşı olmuştur. Örneğin, hesap departmanındaki kişiler elektronik tablolara girişler onaylandıktan sonra fatura gönderme süreci otomatik hale getirilebilir.

Otomasyon, makinelerin insan görevlerini kopyaladığı anlamına gelir. Ancak yapay zeka, makinelerin aynı zamanda insan düşüncesini kopyalamasını talep ediyor. Bu, kendi prosedürlerini yansıtabilen ve kendi programlamanın kapsamı dışında kararlar alabilen programlama anlamına gelir.

Makine öğrenimi otomatikleştirilebilir mi?

Nihayetinde, makine öğrenimi, değişen değişkenlere dinamik olarak tepki verecek bir makineye ihtiyaç duyar. Bu, temelde makinelere öngörülebilir girdilerle tekrar eden görevleri gerçekleştirmeyi öğretmekle ilgili olan otomasyondan temelde farklı bir hedeftir. Bu nedenle, otomatikleştirilmiş herhangi bir sürece makine öğrenimi uygulamak, bir aşırı mühendislik durumu olabilir. Makine öğrenimi, uygulamalarında girdilerin tahmin edilemez olduğu ve makinenin anında yanıt vermesi gereken süreçlere daha uygundur.

Ancak makine öğrenimi, otomatikleştirilmiş sistemlerde bir koruma görevi görebilir. Öngörülebilir girdilerle uğraşan ve bu girdilerle ilgili verileri toplayan makine öğrenimi tarafından bilgilendirilen bir sistem, hesaplamak için ayarlandığı değişkenlere karşılık gelmeyen girdileri işaretlemek için bağımsız olarak hareket edebilir.

Fark : Nihayetinde, makine öğrenimi otomasyon unsurlarını bir araya getirebilir, ancak değişen girdilere dinamik olarak yanıt verebilme yeteneği, otomatikleştirilebilen birçok süreç için makine öğrenimini gereğinden fazla yapar. Teknolojik gelişmeler, makine öğrenimi süreçlerinin oluşturulmasını kolaylaştırdıkça, makine öğreniminin otomatik prosedürlerde bir hata güvenliği görevi görmesi mümkündür.

Şimdilik, makine öğrenimi bir niş endüstri uygulamasına uygun olmaya devam ediyor ve otomasyon, teknolojinin işletmeye uygulanmasında baskın ilke olma olasılığı devam ediyor.