Yapay zeka, makina öğrenmesi, derin öğrenme genelde birbirine karıştırılan kavramlardır. Birbirine karıştırılma sebebi ise genelde vermiş olduğu sonuçların insanı şaşırtacak kadar akıllı olmasıdır.
Yapay zeka makina öğrenmesi ve derin öğrenme konuları genel hatlarıyla aşağıdaki gibidir:
Yapay Zeka: Yapay zeka ilk defa 1956 ylında George McCarthy tarafından bir konferansla dünyaya tanıtılmıştır. Yapay zeka aslında bir yazılımdır. Zayıf yapay zeka ve kuvvetli yapay zeka olmak üzere iki çeşidi vardır. Zayıf yapay zeka yazılımı sayesinde programlanan sonuçların dışına çıkmaz. Girilen verilere göre sonuçları oluşturur. Fakat kuvvetli yapay zeka girilen verilere göre kendisi de algoritma yazarak farklı yollarla hedefe varabilir. Vardığı hedef ise yazılımcısını bile şaşırtacak boyutta olabilir.
Makina Öğrenmesi: Temelleri 1959 yıllarında Arthur Samuel tarafından atılması ile beraber 1980 li yıllarda veri madenciliğinin güçlenmesi ile şekillenmiştir. Ana parametreler insan tarafından oluşturulur sonra program kendi kendini geliştirir.
En çok resim tanıma da kullanılır. Mesela kedi, köpek, kuş, ayı gibi hayvanlardan yüzlerce resim sisteme tanıtılır. Sisteme bunları şekilleri, boyutları gibi özelliklerine göre nasıl farklılıkların olduğu tanımlanır ve yeni sisteme yeni girilen resimlerin sistem hangi hayvan olduğunu tahmin edebilir.
Derin Öğrenme: 2010 yılından sonra özellikle veri depolama kapasitelerin ve veriye ulaşma hızlarının artmasıyla işlevsel hale gelmiştir. Makina öğrenmesinden farklı olarak sisteme ayırt edici veri girilmesine gerek yoktur. Sistem ayırt edici farklıkları kendi belirleyebilir. Mesela sistem kedi, köpek, kuş ve ayı gibi hayvanları boyutları ve şekillerine göre farklı kategorilerde olduğunu kendi tespit edebilir.
Yapay zeka, makina öğrenmesi ve derin öğrenme birbirine çok yakın kavramlar olmakla beraber birlikte de kullanılabilinir.
Bu teknolojilerin özellikle 2010 yılından sonra gelişmesinin sebebi yazılımlardan çok işlemci hızlarındaki ilerleme, cloud sistemi sayesinde verilerin sınırsız bir şekilde kayıt altına alınabilmesi ve veri aktarım hızlarının artmasıdır.
Yapay zeka, makina öğrenmesi ve derin öğrenme gibi teknolojiler firmanızda birçok alanda kullanılabilinir. Bunların başında önleyici ve tahmin edici bakım faaliyetleri, müşteri beklentilerinin tahmin edilmesi, lojistik faaliyetlerinin düzenlenmesi gibi konular bulunur.
Işletmenizde muhtemelen en çok kullanılacak teknolojiler makina öğrenmesi ve derin öğrenme olup bunum için gereken en büyük ihtiyaç ise firmanıza ait verilerin bu teknolojiler tarafından algınabilecek şekilde depolanabilmesidir.
Bu bağlamda ilk önce olası ihtiyaçlarınızagöre verilerin depolabilmesi çok önemlidir. Bunun için de firmanızın cloud sistemine geçmesini önermekteyiz.
Unutmayınız ki işlenebilecek şekilde veri depolanmaz ise makina öğrenmesi veya derin öğrenme performanslı bir şekilde çalışamaz hatta size yanıltıcı sonuçlar bile verebilir.