🤖 Veri Biliminde Yapay Öğrenme Ve Makine Öğrenmesi Arasındaki Fark Nedir ❓

Veri Biliminde Yapay Öğrenme Ve Makine Öğrenmesi Arasındaki Fark Nedir ​

"Veri çağında asıl güç, yalnızca bilgiyi toplamakta değil; verinin içindeki örüntüyü okuyup geleceğe dair anlamlı kararlar üretebilmektedir."
– Ersan Karavelioğlu

Genişletmek için tıkla ...

Veri biliminde yapay öğrenme ve makine öğrenmesi kavramları çoğu zaman birbirinin yerine kullanılır. Bunun temel sebebi, Türkçede "machine learning" kavramının karşılığı olarak hem makine öğrenmesi hem de yapay öğrenme ifadelerinin kullanılabilmesidir.


Ancak kavramları daha dikkatli ele aldığımızda şöyle bir ayrım yapılabilir:


Makine öğrenmesi, bilgisayar sistemlerinin açıkça tek tek programlanmadan, verilerden örüntü öğrenerek tahmin, sınıflandırma veya karar üretmesini sağlayan yöntemler bütünüdür.


Yapay öğrenme ise daha geniş ve daha Türkçeleştirilmiş bir ifade olarak; makinelerin, algoritmaların veya yapay zeka sistemlerinin veriden öğrenme süreçlerini anlatmak için kullanılabilir. Bazı bağlamlarda makine öğrenmesiyle aynı anlamda kullanılır; bazı bağlamlarda ise yapay zekanın öğrenme kabiliyetini daha genel biçimde ifade eder.


Bu nedenle en kısa fark şudur:

Veri Bilimi Nedir ​

Veri bilimi, ham veriyi anlamlı bilgiye dönüştüren disiplinler arası bir alandır. İçinde istatistik, matematik, programlama, veri analizi, makine öğrenmesi, veri görselleştirme, iş zekası, alan bilgisi ve karar destek sistemleri bulunur.


Veri biliminin amacı yalnızca veri toplamak değildir. Asıl amaç, veriden anlam, örüntü, ilişki, tahmin, risk analizi, davranış modeli ve stratejik karar üretmektir.


Örneğin bir e-ticaret sitesi için veri bilimi şunları inceleyebilir:


Hangi ürünler daha çok satılıyor
Müşteri hangi aşamada alışverişi bırakıyor
Hangi kullanıcı tekrar satın alma eğiliminde
Hangi kampanya daha etkili
Gelecek ay satışlar nasıl değişebilir


Burada makine öğrenmesi, veri biliminin kullandığı güçlü araçlardan biridir; fakat veri bilimi sadece makine öğrenmesinden ibaret değildir.

Makine Öğrenmesi Nedir ​

Makine öğrenmesi, bilgisayarların verilerden öğrenerek belirli görevlerde performansını artırmasını sağlayan yöntemler bütünüdür. Geleneksel programlamada kuralları insan yazar. Makine öğrenmesinde ise sistem, veriden bu kuralları veya örüntüleri kendisi çıkarır.


Basit bir örnek düşünelim:


Geleneksel programlama yaklaşımı:


"Eğer e-posta içinde şu kelimeler varsa spam de."


Makine öğrenmesi yaklaşımı:


"Binlerce spam ve normal e-postayı incele; spam e-postaların ortak örüntülerini öğren."


Bu yüzden makine öğrenmesi, özellikle verinin çok büyük, karmaşık ve değişken olduğu alanlarda çok güçlüdür. İnsan her kuralı tek tek yazamaz; algoritma örüntüyü veriden öğrenir.


Makine öğrenmesi şu işlerde kullanılır:


tahmin,
sınıflandırma,
kümeleme,
öneri sistemleri,
sahtekarlık tespiti,
görüntü tanıma,
ses tanıma,
metin analizi,
müşteri davranışı analizi.

Yapay Öğrenme Nedir ​

Yapay öğrenme, makinelerin veya yapay zeka sistemlerinin öğrenme kabiliyetini anlatmak için kullanılan daha genel bir ifadedir. Türkçede bazen makine öğrenmesi ile eş anlamlı kullanılır.


Fakat daha kavramsal düşündüğümüzde yapay öğrenme, yalnızca belirli algoritma ailesini değil; bir yapay sistemin deneyimden, veriden veya geri bildirimden öğrenme sürecini anlatabilir.


Bu nedenle yapay öğrenme denildiğinde şu anlamlar kastedilebilir:



Yani yapay öğrenme daha geniş ve daha açıklayıcı bir dil ifadesi olabilir; makine öğrenmesi ise teknik literatürde daha yerleşik bir terimdir.

En Temel Fark Nedir ​

En temel fark şudur: Makine öğrenmesi daha teknik ve akademik bir alan adıdır; yapay öğrenme ise bu süreci anlatan daha genel bir kavram gibi kullanılabilir.



Bu yüzden teknik bir yazıda makine öğrenmesi ifadesi daha net kabul edilir. Daha genel veya popüler anlatımda yapay öğrenme kullanılabilir.

Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi Ve Veri Bilimi Arasındaki İlişki Nedir ​

Bu üç kavram birbirine bağlıdır ama aynı değildir.


Yapay zeka, makinelerin insan benzeri zeka davranışları göstermesini amaçlayan geniş alandır.
Makine öğrenmesi, yapay zekanın veriden öğrenme yöntemlerini içeren alt alanıdır.
Veri bilimi, veriden anlam ve karar üretmeye çalışan geniş uygulama alanıdır.


Bunu şöyle düşünebiliriz:



Yani makine öğrenmesi hem yapay zekanın hem de veri biliminin içinde kullanılabilir. Yapay zeka için öğrenme sağlar; veri bilimi için tahmin ve modelleme sağlar.

Geleneksel Programlama İle Makine Öğrenmesi Arasındaki Fark Nedir ​

Geleneksel programlamada insan kuralları belirler, bilgisayar bu kuralları uygular. Makine öğrenmesinde ise bilgisayar örnek verilerden kuralları öğrenir.



Örneğin kredi risk değerlendirmesinde klasik programlama şöyle olabilir:


"Geliri şu miktarın altındaysa riskli say."


Makine öğrenmesi ise geçmiş kredi verilerini inceler:


Kimler kredi ödemiş
Kimler geciktirmiş
Hangi davranışlar riskle ilişkili
Gelir, yaş, borç oranı, ödeme geçmişi nasıl etkili


Sonra yeni bir müşteri için risk tahmini üretir.


Bu yüzden makine öğrenmesi, tek tek kural yazmanın zorlaştığı karmaşık problemlerde çok güçlüdür.

Makine Öğrenmesi Veri Biliminde Nasıl Kullanılır ​

Veri biliminde makine öğrenmesi, veriden model kurmak için kullanılır. Bu modeller geçmiş verilerden öğrenir ve yeni veriler hakkında tahmin veya karar üretir.


Başlıca kullanım alanları şunlardır:



Veri bilimci bu modelleri yalnızca kurmaz; aynı zamanda veriyi temizler, anlamlandırır, modeli test eder, sonuçları yorumlar ve iş kararına dönüştürür.

Denetimli Öğrenme Nedir ​

Denetimli öğrenme, modelin etiketli verilerden öğrenmesidir. Yani veride hem giriş bilgileri hem de doğru cevaplar bulunur.


Örneğin elimizde geçmiş müşterilere ait veriler ve bu müşterilerin kredi ödeyip ödemediği bilgisi varsa, model bu veriden öğrenerek yeni müşteriler için tahmin yapabilir.


Denetimli öğrenme iki ana gruba ayrılır:



Denetimli öğrenmede modelin öğrenmesi için geçmiş doğru cevaplar gerekir. Bu yüzden veri kalitesi çok önemlidir. Hatalı etiketler, modelin yanlış öğrenmesine neden olur.

Denetimsiz Öğrenme Nedir ​

Denetimsiz öğrenme, veride önceden verilmiş doğru cevaplar olmadan örüntü bulmaya çalışan öğrenme türüdür.


Örneğin bir alışveriş sitesindeki müşterileri düşünelim. Elimizde kimin hangi gruba ait olduğu bilgisi yok. Model, müşterilerin davranışlarına bakarak benzer alışkanlıkları olan gruplar oluşturabilir.


Denetimsiz öğrenme şu alanlarda kullanılır:


müşteri segmentasyonu,
pazar analizi,
veri keşfi,
anomali tespiti,
benzerlik analizi,
boyut indirgeme.


Burada amaç her zaman kesin cevap üretmek değildir. Bazen amaç verinin içindeki gizli yapıyı keşfetmektir. Bu nedenle denetimsiz öğrenme, veri biliminin keşifçi tarafını güçlendirir.

Pekiştirmeli Öğrenme Nedir ​

Pekiştirmeli öğrenme, bir sistemin çevreyle etkileşime girerek ödül ve ceza mantığıyla öğrenmesidir. Model, hangi davranışın daha iyi sonuç verdiğini deneyimleyerek öğrenir.


Bu öğrenme türü özellikle şu alanlarda kullanılır:


robotik,
oyun yapay zekası,
otonom araçlar,
stratejik karar sistemleri,
optimizasyon problemleri,
dinamik kontrol sistemleri.


Örneğin bir yapay zeka satranç oynarken her hamlenin sonucunu görür. Kazanmaya yaklaştıran hamleler olumlu, kaybettiren hamleler olumsuz etki oluşturur. Zamanla daha iyi strateji geliştirir.


Pekiştirmeli öğrenme, veri biliminden çok yapay zeka araştırmalarında öne çıksa da, karar optimizasyonu gereken veri problemlerinde de kullanılabilir.

Derin Öğrenme Bu Kavramların Neresindedir ​

Derin öğrenme, makine öğrenmesinin özel bir alt alanıdır. Çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanır. Özellikle büyük veri ve güçlü işlem gücüyle çok başarılı sonuçlar verebilir.


Derin öğrenme şu alanlarda çok etkilidir:


görüntü tanıma,
ses tanıma,
doğal dil işleme,
makine çevirisi,
tıbbi görüntü analizi,
otonom sürüş,
büyük dil modelleri.


İlişki şöyle özetlenebilir:


Yapay zeka en geniş alandır.
Makine öğrenmesi yapay zekanın alt alanıdır.
Derin öğrenme makine öğrenmesinin alt alanıdır.
Veri bilimi bu yöntemleri veriden anlam üretmek için kullanır.


Yani her derin öğrenme makine öğrenmesidir; fakat her makine öğrenmesi derin öğrenme değildir.

Yapay Öğrenme Kavramı Neden Karışıklık Oluşturur ​

Yapay öğrenme kavramı karışıklık oluşturur çünkü Türkçede herkes aynı teknik ayrımı yapmaz. Bazı kişiler yapay öğrenme derken doğrudan machine learning, yani makine öğrenmesini kasteder. Bazıları ise bunu yapay zekanın genel öğrenme kabiliyeti anlamında kullanır.


Bu nedenle teknik netlik gerektiğinde şu ifade daha doğrudur:


"Makine öğrenmesi, yapay zekanın veriden öğrenen algoritmalar alanıdır."


Yapay öğrenme ise açıklayıcı bir üst ifade olarak şöyle kullanılabilir:


"Yapay öğrenme, yapay sistemlerin veriden, deneyimden veya geri bildirimden öğrenme sürecidir."


Bu ayrım özellikle akademik yazılarda, eğitim içeriklerinde ve teknik dokümantasyonda önemlidir.

Veri Bilimci Makine Öğrenmesini Nasıl Kullanır ​

Bir veri bilimci makine öğrenmesini yalnızca algoritma çalıştırmak için kullanmaz. İşin büyük kısmı modelden önce ve modelden sonra gelir.


Bir veri bilimi süreci genellikle şu adımlardan oluşur:



Bu yüzden veri biliminde makine öğrenmesi, sürecin çok önemli ama tek başına yeterli olmayan bir parçasıdır.

Makine Öğrenmesi Her Veri Bilimi Probleminde Gerekli Midir ​

Hayır. Veri biliminde her problem makine öğrenmesi gerektirmez. Bazen basit istatistiksel analiz, veri görselleştirme veya iş zekası raporu yeterlidir.


Örneğin şu sorular için makine öğrenmesi şart olmayabilir:


Geçen ay satış ne kadardı
En çok hangi ürün satıldı
Hangi şehirden daha çok ziyaretçi geldi
Günlük kullanıcı sayısı nasıl değişti


Ama şu sorularda makine öğrenmesi daha anlamlı hale gelir:


Gelecek ay satış ne olabilir
Hangi müşteri ayrılma riski taşıyor
Hangi işlem sahte olabilir
Kullanıcıya hangi ürün önerilmeli
Bu yorum olumlu mu olumsuz mu


Yani makine öğrenmesi, özellikle tahmin, sınıflandırma, örüntü bulma ve otomatik karar desteği gerektiğinde devreye girer.

Makine Öğrenmesi İle İstatistik Arasındaki Fark Nedir ​

Makine öğrenmesi ile istatistik birbirine çok yakındır. Hatta birçok makine öğrenmesi yöntemi istatistiksel temellere dayanır. Fakat odak noktaları farklı olabilir.



İstatistik çoğu zaman neden böyle oldu sorusuna daha fazla odaklanır. Makine öğrenmesi ise çoğu zaman bundan sonra ne olacak veya bu veri hangi sınıfa ait sorusuna odaklanır.


Elbette bu ayrım keskin değildir. Modern veri biliminde istatistik ve makine öğrenmesi birlikte kullanılır. İyi bir veri bilimci, yalnızca modeli çalıştırmaz; aynı zamanda modelin neyi öğrendiğini ve ne kadar güvenilir olduğunu da anlamaya çalışır.

Makine Öğrenmesinde Veri Kalitesi Neden Hayati Önemdedir ​

Makine öğrenmesi modeli veriden öğrenir. Eğer veri hatalı, eksik, önyargılı veya kirliyse model de yanlış öğrenir. Bu yüzden veri biliminin en temel ilkelerinden biri şudur:


Kötü veriyle iyi model kurulmaz.


Veri kalitesi sorunları şunlar olabilir:


eksik değerler,
yanlış kayıtlar,
tekrar eden veriler,
ölçüm hataları,
dengesiz sınıflar,
önyargılı örneklem,
güncel olmayan veri,
yanlış etiketler,
anlamsız değişkenler.


Örneğin bir hastalık tahmin modeli sadece belirli yaş grubundan gelen verilerle eğitilirse, başka yaş gruplarında kötü sonuç verebilir. Bir kredi modeli geçmişteki ayrımcı uygulamaları öğrenirse, gelecekte de adaletsiz kararlar üretebilir.


Bu yüzden makine öğrenmesi yalnızca teknik değil, aynı zamanda etik ve sorumluluk gerektiren bir alandır.

Yapay Öğrenme Ve Makine Öğrenmesi Günlük Hayatta Nerelerde Karşımıza Çıkar ​

Bu sistemler günlük yaşamın birçok alanında görünmez şekilde çalışır.



Bu örneklerde sistemler kullanıcı davranışlarından, geçmiş verilerden veya anlık sinyallerden öğrenerek daha uygun sonuçlar üretmeye çalışır.

En Net Şekilde Nasıl Ayırt Edilir ​

Kavramları karıştırmamak için şu basit çerçeve kullanılabilir:


Veri bilimi, veriden anlam çıkarma disiplinidir.
Yapay zeka, makinelerin akıllı davranış göstermesini amaçlayan geniş alandır.
Makine öğrenmesi, makinelerin veriden öğrenmesini sağlayan teknik yöntemlerdir.
Yapay öğrenme, yapay sistemlerin öğrenme sürecini anlatan genel ifade veya makine öğrenmesinin Türkçedeki alternatif kullanımıdır.
Derin öğrenme, makine öğrenmesinin sinir ağlarına dayalı özel alt alanıdır.


Kısaca:



Bu tablo, kavramların yerini zihinde netleştirir.

Son Söz: Makine Öğrenmesi Teknik Alan, Yapay Öğrenme Öğrenme Fikrinin Genel Adıdır ​

Veri biliminde makine öğrenmesi, veriden örüntü çıkaran, tahmin yapan, sınıflandıran ve karar destek sistemleri oluşturan teknik yöntemler bütünüdür. Yapay öğrenme ise çoğu zaman makine öğrenmesiyle aynı anlamda kullanılsa da, daha genel olarak yapay sistemlerin veriden veya deneyimden öğrenme sürecini anlatır.


Bu nedenle aralarındaki farkı şöyle özetleyebiliriz: Makine öğrenmesi daha teknik, daha standart ve daha yerleşik bir kavramdır. Yapay öğrenme ise bu teknik süreci daha genel bir dille ifade eden kavramdır.


Veri bilimi açısından önemli olan şudur: Sistem yalnızca veri depolamamalı, veriden anlamlı sonuçlar çıkarabilmelidir. Bu noktada makine öğrenmesi, veri biliminin en güçlü araçlarından biri haline gelir. Çünkü geçmiş veriden öğrenerek geleceğe dair tahminler yapar, riskleri belirler, örüntüleri keşfeder ve karar süreçlerini güçlendirir.


Fakat hiçbir model tek başına akıl değildir. Veri kalitesi, etik sorumluluk, doğru problem tanımı, alan bilgisi ve insan yorumu olmadan makine öğrenmesi eksik kalır. Çünkü yapay sistemler veriden öğrenebilir; fakat ne için öğrenileceğini, hangi sınırlarla kullanılacağını ve hangi insani değere hizmet edeceğini belirlemek hâlâ insanın sorumluluğundadır.

"Makine öğrenmesi verinin içindeki örüntüyü bulur; insan ise o örüntünün hangi anlamla, hangi ahlakla ve hangi amaçla kullanılacağına karar verir."
– Ersan Karavelioğlu

Genişletmek için tıkla ...

Yapay öğrenme, bilgisayar sistemlerinin deneyimlerden öğrenme yeteneğidir. Örneğin, bir yapay öğrenme modeli, farklı resimler arasındaki desenleri tanıması için eğitildiğinde, daha sonra karşılaştığı yeni bir resimde de bu desenleri tanıyabilmektedir. Yapay öğrenme, örnek veri setlerini kullanarak modeller oluşturur ve belirli bir işi yapabilen akıllı sistemler yaratır.

Makine öğrenmesi ise yapay öğrenmenin bir alt kümesidir. Yapay öğrenmenin temel amacı, verileri analiz ederek öngörülerde bulunmak ve kararlar almak iken, makine öğrenmesi, bu amacı gerçekleştiren algoritmaların tasarlanması ve uygulanmasını içerir. Verilerin analiz edilmesi sonucunda, algoritma çeşitli desenleri, ilişkileri ve davranışları öğrenir ve bunları kullanarak gelecekteki olayları tahmin etme yeteneği kazanır. Bu nedenle makine öğrenmesi, büyük veri analizi, doğal dil işleme, görüntü ve ses tanıma gibi birçok alanda kullanılmaktadır.

Yapay öğrenme ve makine öğrenmesi arasındaki farkı özetlemek gerekirse, yapay öğrenme bir süreçken, makine öğrenmesi bu süreci gerçekleştiren algoritmaların tasarlanması ve uygulanmasıdır. Yapay öğrenme, genel bir süreç olarak bilgisayar sistemlerini bir şeyler öğrenmeye teşvik ederken, makine öğrenmesi bu süreci yapılandıran ve yönlendiren spesifik algoritmalardır.

Bir başka deyişle, yapay öğrenme, bilgisayar sistemlerinin deneyimlerden öğrenmesine odaklanan genel bir kavramdır, oysa makine öğrenmesi, belirli bir amaca yönelik olarak bu süreci yapılandıran ve yönlendiren algoritmaları içeren daha spesifik bir alandır.

Her ikisi de veri bilimi alanında önemli araçlar olmakla birlikte, yapay öğrenme ve makine öğrenmesi arasındaki farkı anlamak, bu alanlarda çalışan profesyoneller için önemlidir. Bu şekilde doğru algoritmayı seçip, doğru analizleri yapabilmek ve sonuçları etkili bir şekilde değerlendirmek mümkün olur. Özetle, yapay öğrenme ve makine öğrenmesi, veri biliminde önemli olan, verilerin analiz edilerek öngörülerde bulunulması ve kararlar alınması süreçlerinin farklı yönlerini açıklar.

Günümüzün hızla ilerleyen dijital dünyasında, veri analizi ve makine öğrenmesi gibi alanlar oldukça önemli hale gelmiştir. Bu alanlardan biri olan veri bilimi, karmaşık verilerin analiz edilmesini ve bu analiz sonuçlarının değerlendirilmesini sağlar. Veri bilimindeki temel araçlardan biri olan yapay öğrenme ve makine öğrenmesi ise birbirine sıkça karıştırılan kavramlardır. Peki, bu iki kavram arasındaki fark nedir?

Yapay öğrenme, bilgisayar sistemlerinin deneyimlerden öğrenme yeteneğidir. Bu sistemler, bir görevi gerçekleştirmek için önceki deneyimleri kullanarak kendilerini geliştirirler. Örneğin, bir yapay öğrenme modeli, farklı resimler arasındaki desenleri tanıması için eğitildiğinde, daha sonra karşılaştığı yeni bir resimde de bu desenleri tanıyabilmektedir. Yapay öğrenme, örnek veri setlerini kullanarak modeller oluşturur ve belirli bir işi yapabilen akıllı sistemler yaratır.

Makine öğrenmesi ise yapay öğrenmenin bir alt kümesidir. Yapay öğrenmenin temel amacı, verileri analiz ederek öngörülerde bulunmak ve kararlar almak iken, makine öğrenmesi, bu amacı gerçekleştiren algoritmaların tasarlanması ve uygulanmasını içerir. Verilerin analiz edilmesi sonucunda, algoritma çeşitli desenleri, ilişkileri ve davranışları öğrenir ve bunları kullanarak gelecekteki olayları tahmin etme yeteneği kazanır. Bu nedenle makine öğrenmesi, büyük veri analizi, doğal dil işleme, görüntü ve ses tanıma gibi birçok alanda kullanılmaktadır.

Yapay öğrenme ve makine öğrenmesi arasındaki temel fark, yapay öğrenmenin bir süreç olduğu ve makine öğrenmesinin ise bir tekniktir. Yani yapay öğrenme, bilgisayar sistemlerini bir şeyler öğrenmeye teşvik eden genel bir süreçken, makine öğrenmesi bu süreci yapılandıran ve yönlendiren spesifik algoritmalardır.

Sonuç olarak, veri biliminde yapay öğrenme ve makine öğrenmesi arasındaki farkı özetlemek gerekirse, yapay öğrenme bir süreçken, makine öğrenmesi bu süreci gerçekleştiren algoritmaların tasarlanması ve uygulanmasıdır. Her ikisi de verilerin analiz edilerek öngörülerde bulunulması ve kararlar alınması amacıyla kullanılan güçlü araçlardır. Veri bilimi alanında çalışan profesyoneller, bu iki kavramı doğru bir şekilde anlamak ve uygulamak için detaylı bir bilgi ve deneyime sahip olmalıdır.