Yapay Zeka Ve Makine Öğrenimi Arasında Nasıl Seçim Yapılır?

Makine Öğrenimi işletmeler Ve Ekonomiler İçin Önemli Faydalar Vaat Ediyor.

Yapay zekayı benimsemek, üretkenliğe ve büyümeye katkılarıyla işletmeler ve ekonomiler için önemli faydalar vaat ediyor. Bilgisayarlar ve makineler bu dünyaya içsel bilgilerle veya işlerin nasıl çalıştığına dair bir anlayışla gelmiyor. İnsanlar gibi, onlara kırmızı ışığın dur ve yeşilin git anlamına geldiği öğretilmelidir. Peki, bu makineler araba kullanmak veya bir hastalığı teşhis etmek gibi görevleri yerine getirmek için ihtiyaç duydukları zekayı gerçekte nasıl elde ediyor?

AI’ya ulaşmanın birden fazla yolu vardır ve hepsi için varoluşsal verilerdir. Kaliteli veriler olmadan , yapay zeka bir kanaldır. Yapay zekaya ulaşmak için verilerin manipüle edilmesinin iki yolu vardır. Kurallar ya da makine öğrenimi yoluyla ve iki yöntem arasında seçim yapmanıza yardımcı olacak bazı en iyi uygulamalardır.

Yapay zeka ve makine öğrenimi (ML), yüksek teknoloji alanı dışında yaygın terimler haline gelmeden çok önce, geliştiriciler insan bilgisini bir bilgi tabanında depolanan kurallar olarak bilgisayar sistemlerine kodluyorlardı. Bu kurallar, bir görevin tüm yönlerini, tipik olarak “If” ifadeleri biçiminde tanımlar.

Yazılması gereken kuralların sayısı, bir sistemin işlemesini istediğiniz eylemlerin sayısına bağlı olsa da (örneğin, 20 eylem, en az 20 kuralı manuel olarak yazmak ve kodlamak anlamına gelir), kural tabanlı sistemler genellikle daha az çaba gerektirir, daha fazla maliyetlidir. Etkili ve daha az risklidir çünkü bu kurallar kendiliğinden değişmez veya güncellenmez. Ancak kurallar, yapay zeka yeteneklerini yalnızca yapmak için yazıldıkları şeyi yapabilen katı zeka ile sınırlayabilir.

Makine öğrenimi sistemleri

Kurallara dayalı bir sistemin “sabit” zekaya sahip olduğu düşünülebilirken, bunun tersine, bir makine öğrenimi sistemi uyarlanabilirdir ve insan zekasını simüle etmeye çalışır. Hala temel kurallar katmanı var, ancak sabit bir set yazan bir insan yerine, makinenin yeni kuralları kendi başına öğrenme ve artık çalışmayanları atma yeteneği var.

Uygulamada, bir makinenin öğrenmesinin birkaç yolu vardır, ancak denetimli eğitim (makineye eğitim vermesi için veriler verildiğinde) genellikle bir makine öğrenimi programının ilk adımıdır. Sonunda, makine kendi başına etiketlenmemiş veriler veya bilinmeyen bilgilerle diğer görevleri yorumlayabilecek, kategorilere ayırabilecek ve gerçekleştirebilecek.

Bir kuruluşun AI stratejisine nereden başlamalı

Yapay zeka için beklenen faydalar yüksektir, bu nedenle bir şirketin uygulamasının erken aşamalarında aldığı kararlar başarı için kritik olabilir. Temel, teknoloji seçimlerinizi, yapay zekanın ulaşmak için ortaya koyduğu temel iş hedeflerine göre ayarlamaktır. Kural tabanlı veya makine öğrenimi sistemi uygulama kararı, bir şirketin yapay zeka programının nasıl geliştiği ve ölçeklendiği üzerinde uzun vadeli bir etkiye sahip olacaktır. Kuruluşunuz için hangi yaklaşımın doğru olduğunu değerlendirirken göz önünde bulundurmanız gereken en iyi uygulamalardan bazıları şunlardır:

• Sabit sonuçlar : Az veya sabit sayıda sonuç olduğunda. Örneğin, “Sepete Ekle” düğmesinin basılı olabileceği veya basılmayabileceği yalnızca iki durum vardır. Bir kullanıcının düğmeye basıp basmadığını tespit etmek için makine öğrenimini kullanmak mümkün olsa da, bu tür bir yöntemi uygulamak mantıklı olmaz.

• Hata riski: Hata cezası, yanlış pozitifleri riske atamayacak kadar yüksektir ve bu nedenle, yalnızca yüzde 100 doğru olacak kurallar uygulanmalıdır.

• Makine öğrenimi için planlama yapmama : Sistemi sürdürenler makine öğrenimi bilgisine sahip değilse ve işletmenin ilerlemesi için kaynak sağlama planları yoksa.

Makine öğrenimi ne zaman uygulanmalı:

• Basit kurallar uygulanmaz: Basit kurallar kullanarak bir görevi çözmenin kolayca tanımlanabilen bir yolu olmadığında

• Değişim hızı: Durumlar, senaryolar ve veriler sürekli olarak yeni kurallar yazma yeteneğinden daha hızlı değiştiğinde.

• Doğal dil işleme: Dilin anlaşılmasını veya doğal dil işlemeyi gerektiren görevler. Bir şeyi söylemenin sonsuz sayıda yolu olduğundan, normal dil için kurallar yazmak düpedüz imkansız değilse de gerçekçi değildir. Makine öğreniminin doğuştan gelen, uyarlanabilir zekası ölçek için optimize edilmiştir.

Yapay zeka gerçektir, ancak birçok kuruluş için asıl zorluk nereden başlayacağıdır. Bu kurala dayalı bir yöntemin mi yoksa ML yönteminin kuruluşunuz için en iyi sonucu vereceğini belirleyerek başlayın.