Makine Öğrenimi (ML) ve Yapay Zeka (AI) – Aralarındaki fark nedir?
*Yapay zeka ve makine öğrenimi arasındaki farkı kim önemsiyor?
Açıkçası, bu konuyla pek ilgilenmedim ve önemsiz ve gereksiz bir bilgiyi öğrenmek için zamanımı boşa harcamak için bir neden görmedim.
Elbette, konuyu daha ayrıntılı olarak incelediğimde, önceden oluşturduğum Notion hakkındaki fikrimin çok yanlış olduğu ortaya çıktı.
Bu noktada, yapay zekanın geleceğin teknolojisi olduğu oldukça açıktır, bu nedenle bu konuda bilgili olmak mantıklı bir yaklaşımdır. Tersine, bilgisizlik kötü bir şeydir.
Bu teknolojilerin hakim olduğu bir gerçekliğe hazırlanmak için, toplumumuzu yeniden şekillendirecek temel güçlerden biri olan yapay zekanın temellerini anlamamızın zamanı geldi.
Bu terimler arasındaki farkları ve uzantılarıyla birlikte bunların kapsamını anlamak, anında netlik sağlar ve elimizdeki araçları daha iyi uygulama becerisi kazandırır. Kısacası, bilgi güçtür.
Öyleyse... başlayalım!
ML ve AI arasındaki fark nedir?
Genel olarak, yapay zeka, insan zekasının bazı özelliklerini veya formlarını sergileyebilen bir makinedir.
Bu tanımın genişliği nedeniyle, temel makine öğrenmesinden (kısa bir açıklama aşağıda verilmiştir) tam anlamıyla bilinçli bir robot efendisine kadar her şey bu kapsama girer.
Bu nedenle, yapay zeka ve makine öğrenimi arasındaki bazı anahtar farkları tanımlayarak başlamamız akıllıca olacaktır.
Yapay zeka en geniş terim olduğundan, artık daha spesifik olmanın zamanı geldi.
Makine öğrenimi ve derin öğrenme hakkında konuşalım.
Öncelikle, tüm bu kavramlar arasındaki ilişkiye hızlıca bir göz atalım.
Temelinde, Makine Öğrenimi sadece bir "tahmin modeli"dir. (a) öğrendiği veriler ve (b) gerçek öğrenmeyi yapan bir algoritma içerir.
Algoritma, koda ne beklemesi gerektiğini (X veya Y hakkındaki veriler) ve bununla ne yapacağını söyleyen bir dizi kuraldır.
Bir makine öğrenimi algoritmasının kalitesi, ne kadar yararlı olduğunu belirlemede her şeydir. Kurallar mantıksız veya ciddi şekilde sınırlayıcı ise, yararlı içgörüler sağlayamaz.
Bu alanın ezici teknik derinliği karşısında korkmak kolaydır – karar ağaçları, pekiştirmeli öğrenme ve Bayes ağları bunlardan sadece birkaçıdır – ancak şunu hatırlarsanız sorun yaşamazsınız:
Makine öğrenimi, temelde gelen verileri anlamlandırmak için kullanılan bir dizi kuraldır.
Sürücülere yardımcı olmak için GPS rotalarını öğrenen bir araç geliştirmek istiyorsanız, tek yönlü yollarla ilgili yasaları bilmesi gerekir. Aksi takdirde, ilk bakışta çok uygun gibi görünen ancak aslında pek de uygun olmayan bazı çok hızlı rotaları öğrenmeye başlayabilir.
Ancak, kurallar oyundaki her değişkeni derinlemesine ve incelikli bir şekilde yansıtıyorsa, makine öğrenimi görünüşte imkansız olanı yapabilir.
Geleneksel olarak, kesin zaman tahminleri sağlamak proje yöneticilerinin işinin en zor kısımlarından biri olmuştur. Ancak, makinelerin de benzer bir performans sergileyebildiğini gören birçok kişi şaşırmaktadır.
ClickUp şu anda, bir kişinin hangi eylemleri gerçekleştirebileceğini tahmin etmek için ML işlevselliğini birkaç kullanıcımızla test ediyor. Bu, zamanla öznel görev tahmini gibi insan özelliklerini son derece yararlı olacak kadar doğru bir şekilde taklit edebilen görev tahminlerini mümkün kılar.
Bu yaklaşım geri bildirim döngüsünü hızlandırır ve takımların sadece birkaç hafta içinde yarı otomatik işlemlerden tamamen otomatik sınırlı işlemlere geçtiğini gördük. Algoritmalarımızın gerçekleştirebileceği bazı öğeler şunlardır:
- Görevleri tahmin etme ve doğru takım üyelerine atama
- Kullanıcıları kendileriyle ilgili yorumlarda otomatik olarak etiketleme
- Bildirimleri ve güncellemeleri belirli bir kullanıcıyla alakalılıklarına göre görselleştirme
- Son teslim tarihlerinin ne zaman karşılanamayacağını tahmin etme ve belirleme ve görev zaman tahminlerini düzeltme.
Bonus: Copy AI Alternatifleri
Proje yönetimi ve verimlilik platformları hızla değişiyor, ancak ML/AI kesinlikle kalıcı bir proje yönetimi trendi.
Bu yeni teknolojilerin proje yönetimini nasıl etkileyeceğini tam olarak anlamamız zaman alacaktır, ancak işiniz ne kadar hızlı uyum sağlarsa, takım üyeleriniz de proje başarısı için o kadar uyumlu olacaktır.
Geleceğin, mevcut fırsatları en iyi şekilde değerlendirebilenlere ait olacağına inanıyoruz. Makine öğrenimi ve etkili yapay zeka, bu fırsatların en acil olanları arasında yer alıyor.