Veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zeka nasıl birlikte çalışır?

Veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zeka, analitik ve diğer kurumsal veri pratiklerinin merkezinde yer alır. Her birinin neleri içerdiğini ve bunları birleştirmenin kuruluşlara nasıl fayda sağladığını sizler için yazdık.

Günümüz organizasyonları verilerle boğuşuyor. Sadece on yıl önce, bir gigabayt veri hâlâ büyük bir miktar gibi görünüyordu. Ancak günümüzde, bazı büyük kuruluşlar bir zetabayt ötesinde hacimli veriler yönetiyor. Kuruluşların böylesi dev veri hacimlerinden değer yaratabilmek için onları analiz ve değerli bilgileri tespit edebilmesi şarttır.

Veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zekanın birleşimi bu noktada önemli faydalar sağlar. Üstelik, bu üçlünün avantajlarından faydalanmak için zetabaytlarca veriye sahip olmanız gerekmez. Ancak hala her birinin neleri içerdiği konusunda kafa karışıklığı yaşanabiliyor. Bu dönüştürücü kavramların doğasını ve amacını anlamak, bunların acil iş ihtiyaçlarını karşılamak için en iyi nasıl uygulanabileceğinin anlaşılmasına hizmet edecektir.

Veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zeka farkları

Veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zekanın her birine, aralarındaki farklara ve birlikte nasıl kullanılabileceklerine birlikte bakalım:

Veri bilimi

Veriler en başından beri bilgi işlemin merkezinde yer alırken, özellikle veri analitiğiyle ilgilenen ayrı bir alanın ortaya çıkması için onlarca yılın geçmesi gerekti. Veri bilimi, veri yönetiminin teknik yönlerinden ziyade, nasıl depolandığına veya işlendiğine bakılmaksızın verileri ayrı bir kaynak olarak ele alan istatistiksel yaklaşımlara, bilimsel yöntemlere ve gelişmiş analitik tekniklerine odaklanır.

Veri bilimi özünde, işletme yöneticilerinin ve bu içgörülerin diğer muhtemel kullanıcılarının özel gereksinimlerini göz önüne bulundurarak verilerden yararlı içgörüler elde etmeyi amaçlar. Müşteriler neyi satın almakla ilgileniyor? Şirket belirli bir ürünle veya coğrafi bir bölgede nasıl performans gösteriyor? COVID-19 salgını şirkete nasıl etkilerde bulunuyor? Bunlar ve benzerleri, veri bilimi sürecinin bir parçası olan matematik, istatistik ve veri analitiği kullanılarak cevaplanabilecek sorulardır.

{module|IlgiliYazi}

Makine öğrenimi

Zekanın ayırt edici özelliklerinden birisi deneyimden öğrenme yeteneğidir. Makineler verilerdeki kalıpları tanımlayabildiğinde, bu kalıpları yeni veriler hakkında içgörüler veya tahminler oluşturmak için kullanabilirler. Bu çalışma prensibi, makine öğrenimi teknolojisinin arkasındaki temel fikirdir.

Makine öğrenimi, iyi veri örneklerinden öğrenmeyi modellere kodlayabilen algoritmalara dayanır. Modeller, verileri kategoriler halinde sınıflandırmak ("Bu görüntü bir kedi mi?"), önceden tanımlanan modellerde verilen bazı veriler için bir değer tahmin etmek ("Bu işlemin hileli olma olasılığı nedir?”) ve bir veri kümesindeki grupları tanımlama ("Bu ürünü satın alanlara başka hangi ürünler önerilebilir?") şeklinde çeşitlilik gösterir.

Makine öğreniminin temel kavramları, sınıflandırma, regresyon ve kümeleme fikirlerinde somutlaşmıştır. Makine öğrenme algoritmaları, farklı ve geniş veri kümeleri arasında bu görevleri gerçekleştirmek için yaratılmıştır. Mevcut algoritmalar arasında karar ağaçları, destek vektör makineleri, K-ortalamalı kümeleme, K-en yakın komşular, Naïve Bayes sınıflandırıcılar, rastgele ormanlar, Gauss karışım modelleri, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, temel bileşen analizi ve diğerleri bulunur. Veri bilimciler genellikle algoritmaları oluşturur ve çalıştırır. Günümüzde bazı veri bilimi ekipleri artık makine öğrenimi mühendislerini de içeriyor. Makine öğrenimi mühendisleri, ortaya çıkan modelleri kodlamaya ve dağıtmaya yardımcı oluyorlar.

{module|IlgiliYazilar}

Yapay zeka

Yapay zeka (AI), kişisel bilgisayarlardan bile daha eski bir fikirdir: İnsanların bilişsel yeteneklerine sahip makineler yaratabilmek fikri, uzun yıllar akademisyenlere, araştırmacılara ve bilim kurgu yazarlarına ilham kaynağı oldu. Yapay zekanın pratik bir arayış ve araştırma alanına dönüşmesi ise 20. yüzyılın ortalarında gerçekleşti. 1950'de ünlü matematikçi Alan Turing, Turing Testi olarak bilinen temel bir makine zekası testi geliştirdi. Yapay zeka terimi, 1956'da İngiltere’de gerçekleşen yeni ufuklar açan bir yapay zeka konferansında ortaya çıktı.

İnsanların sahip olduğu tüm bilişsel ve entelektüel yeteneklere sahip bir makine kavramı, yapay genel zeka (AGI) veya alternatif olarak genel AI olarak bilinir. Henüz hiç kimse böyle bir sistem kurmayı başaramadı ve AGI'nin geliştirilmesi mümkünse, gerçek olması için daha beklememiz gerekeceği su götürmez bir gerçek.

Bununla birlikte teknolojiyle daha dar ölçekli AI görevlerinin üstesinden gelmeyi başardık. Günümüzde yoğun olarak algılama, tahmin veya planlama için belirli ihtiyaçlar için kullanılan yedi yapay zeka modelinden bahsedebiliriz. Tüm bu modeller görevlerini gerçekleştirmek için makine öğrenimine ihtiyaç duyarlar:

Yapılandırılmamış verilerdeki öğeleri tanımlamak,

İnsanlarla anlamlı etkileşimler,

Tahmine dayalı analitik sistemleri güçlendirmek için türetilmiş içgörülere başvurmak,

Büyük veri kümelerinde modelleri ve anormallikleri algılamak,

Hiper kişileştirme için bireylerin ayrıntılı profillerini oluşturmak,

Otonom sistemleri asgari düzeyde veya hiç insan müdahalesi olmadan çalıştırmak,

Senaryo simülasyonlarını ve diğer zorlu hedef odaklı sorunları çözmek.

Yapay zekâ bu dar kullanım senaryolarıyla AGI'nin kapsayıcı hedeflerine ulaşamasa da, bugün önemli yetenekler ve değerler ortaya koyuyor. Makine öğreniminin gelişimi, doğrudan bu dar AI uygulamalarının ilerlemesini sağlıyor. Veri bilimi makine öğrenimini pratik hale getirerek, yapay zekanın yeni kabiliyetlerinin gerçeğe dönüşmesini mümkün kılıyor.

Veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zekanın gücü nasıl birleştirilebilir?

Veri biliminin gücü tek başına önemlidir. Bunu makine öğrenimi ile birleştirmek, sürekli büyüyen veri havuzlarından içgörüler oluşturulmasını sağlar. Birlikte kullanıldıklarında, çeşitli dar yapay zeka uygulamalarını da çalıştırırlar ve sonuç olarak genel yapay zekanın zorluklarının çözülmesine hizmet edebilirler.

Kuruluşların veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zekayı güçlü bir etki yaratmak için nasıl birleştirdiğine dair daha spesifik bazı örnekler verilebilir:

Sürekli değişen veri setlerinin analizine dayalı olarak müşteri davranışını, iş eğilimlerini ve olayları tahmin eden tahmine dayalı analitik uygulamaları,

Müşteriler, kullanıcılar, hastalar ve diğer kişilerle son derece etkileşimli iletişim kurabilen yapay zeka destekli iletişim sistemleri,

Artarak gelişen tehditlere yanıt verebilen, uyarlanabilir siber güvenlik ve dolandırıcılık tespit sistemlerine güç verebilen, makine öğrenimi ve yapay zeka tarafından yönlendirilen anormallik algılama sistemleri,

Hedefli reklam, ürün önerileri, finansal rehberlik ve tıbbi bakımın yanı sıra, müşterilere diğer kişiselleştirilmiş teklifleri mümkün kılan hiper kişiselleştirme sistemleri.

Veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zeka, ayrı ayrı güçlü yetenekler sunan ayrı kavramlar olsa da, bunları birlikte kullanmak, organizasyonları ve iş operasyonlarını yönetme şeklimiz ile çevremizdeki dünyayla yaşama, çalışma ve etkileşim şeklimizi dramatik şekilde dönüştürüyor. Bu dönüşüm, söz konusu teknolojilerin birbirlerini etkileyen gelişimleriyle birlikte gelecekte etkisini artırarak kişisel ve kurumsal yaşamlarımızı tayin etmeye devam edecek.