YAPAY ZEKA,MAKİNE ÖĞRENMESİ,YAPAY SİNİR AĞLARI ,DERİN ÖĞRENME , DERİN PEKİŞTİRMELİ ÖĞRENME-1

Source: Deep Learning on Medium

YAPAY ZEKA,MAKİNE ÖĞRENMESİ,YAPAY SİNİR AĞLARI ,DERİN ÖĞRENME , DERİN PEKİŞTİRMELİ ÖĞRENME-1

Başlıktan da anlaşılacağı gibi bu konu uzun bir konu ve bende bu konuyu bölümlere bölüp sizinle paylaşacağım. Öncelikle yapay zeka nedir ve ne zaman ortaya çıkmıştır sorusuyla başlayalım.Yapay zeka bir makinenin veya robotun birtakım işleri insan gibi yerine getirmesi ,düşünmesidir. Ancak burda şunu belirtmeliyim ki yapay zeka ikiye ayrılıyor. İnsan gibi düşünmek mi yoksa rasyonel yani akılcı düşünmek mi ? (İnsanlar her zaman akıllıca düşünmezler 🙂 ) Ben rasyonel düşünme taraftarıyım.

Başlıkta olan terimler içiçedir ve çok karıştırılmaktadır o yüzden şunu sizinle paylaşmak isterim.

Peki bu yapay zekanın uygulama alanları nelerdir ?

1-Uzman Sistemler(Expert Systems)

2- Doğal Dil İşleme(Natural Language Processing)

3-Konuşma Metinleştirici(Speech Recognition)

4-Bilgisayar Görmesi(Computer Vision)

5-Robotik

6-Otomatik Programlama

Tarihçesine gelicek olursak 1943’te McCulloch-Pitts yapay nöron modelini yaptılar.Çok kısa bir süre sonra 1950 yıllarında Alan Turing bir makinenin zeki olup olmadığına karar veren bir test ortaya koydu. Sonraki dönemlerde ise yapay zekanın oyunlarda ,uzman sistemlerde ,sağlık vb. gibi alanlarda kullanılmasıyla yaygınlaştı.

Bir alt katmana indiğimiz zamanda göreceğimiz kavram makine öğrenmesidir. Makine öğrenmesi bilinen özelliklere dayanarak öğrenilen verilerden tahmin yapılmasıdır. Bu tahminler yaparken Regresyon ,Logic Regresyon ,Karar ağaçları,Sınıflandırma gibi gözetimli yada Clustering, Dimensional Reduction gibi gözetimsiz metotlar kullanarak öğrenme gerçekleşir.

(Ancak gelişen teknolojilerde bu metotların dahi istenilen sonuca ulaşamadığı noktalar vardır.)

Yapay zeka bilimi buraya kadar mükemmel bir şekilde ilerledir ancak bundan sonra bir süre makinelerin istenilen güçte olmaması,veri eksikliği nedenlerinden dolayı bilimin gelişimi yavaşladı. Paralel programlamanın gelişmesi ile teoride olan yapay sinir ağları işlevini kazandı.Yapay Sinir ağları ile birlikte bu teknoloji artık akıl almaz,sonu kestirelemez bir yola girdi. Tensorflow , Pytorch ,Keras gibi kütüphanelerin yazılması ile derin öğrenme gelişti.

Bu yazımdaki anlattığım her konu aslında ne bu kadar kolay nede kısa. Bu yazı serisinde hepsinin üstünden tek tek geçip , anlatacağım.

(Kaynakça yazının sonunda belirtilecektir.)