Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi vs Derin Öğrenme: Nasıl Farklılar?

Teknolojideki bu kadar çok ilerleme ve toplumsal değişimlerle birlikte, farklı kavramlar ve uygulanabilirlikleri arasında kaybolmak kolaydır.

İşte harika bir örnek: Yapay Zeka (AI) genellikle bilim kurgu hikaye anlatımında kullanılır ve iyi bilinen bir terimdir, ancak gerçekte ne sunduğunu biliyor musunuz?

“AI ve Machine Learning ve Deep Learning” arasındaki farkları düşünmeyi hiç bıraktınız mı?

Bu kavramların her biri bir amaca hizmet eder ve farklı şekilde uygulanabilir.

Bunu kolaylaştırmak için, bu terimleri ve bir şirkette günlük yaşamdaki uygulanabilirliklerini açıklamak için bu makaleyi yazdık.

Bu farklılıklar ve aşağıdaki konular hakkında konuşacağız:

Yapay Zeka Nedir ve Nasıl Çalışır?

AI, doğrudan insan katılımına ihtiyaç duymadan bağımsız olarak düşünebilen ve hareket edebilen sistemlerin ve makinelerin geliştirilmesini ifade eder.

Bir elektronik tablodan veri çıkarmak gibi daha basit işlemlerle ve makinelerin otomatikleştirilmesi gibi daha karmaşık işlemlerle ilgilenir.

Bu tür bir teknoloji, bir makinenin yalnızca görevleri yerine getirmesine değil, çevresiyle etkileşime girmesine de izin verir.

1950'li yıllarda ortaya çıkan kavram, özellikle bilimkurgu filmlerinde terimin varlığı ile toplumun merakını her zaman çeken bir konu olmuştur.

AI, farklı şirketler ve segmentlerde bir gerçeklik haline geldi. Süreçler kolaylaştırılır, kararlar daha kesindir ve tüm çalışma ortamı bundan faydalanır.

Ortak bir sistem verileri analiz edebilir ve hataları gösterebilirken, AI senaryoları ve durumları yorumlayabilir. Örneğin, e-ticarette bir dolandırıcılık girişimini tanımlayabilir.

Kısacası, insan beyninin makinelerde ve sistemlerde işleyişini simüle etmenin, günlük işlerde kullanmak üzere bilgi ve verileri yorumlamanın bir yoludur.

Nasıl uygulanabilir?

Pazarlama planınızda veya şirketinizin diğer alanlarında AI'nın olası uygulamalarının neler olduğunu bilmek ister misiniz?

Bazı örneklere göz atın:

tahmine dayalı analiz

Veri kullanımı, günümüzde herhangi bir şirketin başarısı için esastır ve bunu yapmanın en etkili yollarından biri, tahmine dayalı analizdir.

Verileri ve metrikleri inceleyerek bir trend tanımlamak mümkündür. Örneğin bir mağaza, yapay zeka kullanımıyla stoklarını daha iyi değerlendirerek bir ürünün tükenmesini veya birikmesini önleyebilir.

otomatik konuşma

Yapay zekadan yararlanan bir diğer alan da Müşteri Hizmetleridir.

Bir ekibin kullanıcıyla basit bir iletişim kurması yerine, bir sohbet robotu basit soruları yanıtlayabilir ve hatta konuşmayı belirli bir konuda uzmanlaşmış bir çalışana yönlendirebilir.

Buradaki fikir, daha akıcı bir müşteri deneyimi sunmak için adımları optimize etmektir.

Performans izleme

Yöneticiler, üretkenlik söz konusu olduğunda yapay zekanın avantajlarından da yararlanabilir.

Bir sistem, kimin iyi performans gösterdiğini ve kimin iyileştirmesi gerektiğini belirlemeye yardımcı olabilir.

Ayrıntılar, örneğin ekibinizdeki her bir profesyonelin performansını yakından izlemenin o kadar kolay olmadığı uzaktan çalışma sırasında çok yararlı olabilir .

Kişisel asistan

AI ayrıca kişisel asistan olarak yer kazanıyor.

Bir örnek, kullanıcının sesli komutlarını tanımlayabilen ve belirli görevleri gerçekleştirebilen Amazon'un Alexa'sıdır .

Apple'ın Siri'si, kişisel asistan aracı olarak AI'nın başka bir örneğidir.

Yoğun bir rutinde, işlev randevuları hatırlamanıza, soruları yanıtlamanıza ve hatta bir e-posta göndermenize yardımcı olabilir.

Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Makine Öğrenimi, yapay zekanın çalışması için temel bir süreçtir.

Bu teknoloji, bir robotun veya sistemin işlediği veri ve bilgilerden öğrenme yeteneğini içerir.

İnsan katılımı olmadan davranış kalıplarını belirlemek ve hatta akıllı kararlar vermek mümkündür .

Bu kavram, yapay zekanın insanlaştırma süreci için gereklidir.

Hiç bir chatbot ile görüştünüz mü ve örneğin o e-ticaret sitesinde yaptığınız alışverişler hakkında daha önce bilgi sahibi olduğunu fark ettiniz mi?

Makine Öğrenimi, şüphesiz bu sistemin bir parçasıydı.

Adından da anlaşılacağı gibi, bu teknoloji sayesinde bir makine, bir insanın düşünme sürecini taklit ederek daha insancıl bir deneyim sunarak öğrenip gelişebilir.

Dolayısıyla bu yapay düşünce, bir dizi yeni fırsat ve alternatifi mümkün kılar.

Makine Öğrenimi ile, sistemin kendisi en iyi kararı nasıl vereceğini düşünüp anlayabildiğinden, bir şirket birçok sürece daha az insan katılımına ihtiyaç duyacaktır .

Bir CRM sistemini daha verimli hale getirmek veya bir fabrikadaki makineleri otomatikleştirmek gibi farklı bağlamlarda kullanılabilir.

Nasıl uygulanabilir?

Makine Öğreniminin en büyük faydalarından biri, onu segment veya büyüklükten bağımsız olarak bir şirketin farklı alanlarında uygulama imkanıdır.

Ana alternatifleri bulmak için okumaya devam edin:

İnsanlaştırılmış sohbet robotları

Bir Forbes anketine göre, bir web sitesinde sohbeti kullanırken tüketicilerin %86'sından fazlası insanlarla konuşmayı tercih ediyor.

Bu sorunun üstesinden gelmenin bir yolu, kullanıcı davranışındaki kalıpları anlayabildiği ve hatta ses tonunu, önerileri veya önerilen prosedürleri değiştirebildiği için Makine Öğrenimi'ne yatırım yapmaktır .

Daha doğru raporlar

Dijital Dönüşümün en büyük avantajlarından biri, raporlar ve elektronik tablolar oluşturma gibi bürokratik görevleri kolaylaştırmasıdır.

Makine Öğrenimi, ham verileri bilgiye dönüştürmeye yardımcı olabilir ve sonuç olarak ekibiniz için değerli öngörüler oluşturabilir.

Bu şekilde, Pazarlama veya Satış uzmanları bir kampanyayı bölümlere ayırma veya bir satışı kapatma hakkında daha kesin ayrıntılara sahip olabilir.

öneri sistemi

Makine Öğreniminin bir başka yararı da önerilerdir.

Örneğin bir e-ticaret şirketi, sayfalarında kullanıcının davranışına göre segmentlere ayrılmış kampanyalar yürütebilir .

Bu sayede tüketici, ilgi alanlarına yönelik daha kesin öneriler alarak satın alma şansını artırıyor.

Şiddetli rekabet zamanlarında, bu ilgili bir fark olabilir.

Daha fazla bölümlenmiş içerik

Makine Öğrenimi, Gelen Pazarlama stratejiniz için de faydalı olabilir.

İyi metin yazarlarının yanı sıra, okuyucularınız için neyin ilginç olabileceğine dair değerli içgörülere güvenmek çok önemlidir.

Makine, hedef kitleniz üzerinde daha büyük bir etkiye neden olabilecek etkileşimli materyaller gibi konuları ve hatta içerik biçimlerini tanımlayabilir .

Derin Öğrenme Nedir ve Nerelerde Uygulanır?

Derin Öğrenme, Makine Öğreniminin daha da gelişmiş bir sürecidir.

Kapasitesi o kadar yüksektir ki, herhangi bir sürece insan katılımı olmadan denetimsiz öğrenme seviyelerine ulaşabilir.

Bütün bunlar, insan beyninin işleyişini çok yüksek seviyelerde simüle eden bir sistem sayesinde mümkündür.

Bu nedenle Derin Öğrenme, daha derin algoritma katmanları sayesinde Makine Öğreniminin bir evrimidir .

Bu yapı ile makine nesneleri tanıyabilir, sesli komutları anlayabilir, dilleri çevirebilir ve hatta karar verebilir.

Öğrenmeye ve gelişmeye devam etmesi için insan denetimine bile ihtiyacı yoktur.

Örneğin, Büyük Veri söz konusu olduğunda Derin Öğrenme en verimli teknolojidir. Sonuçta, bu kadar çok bilgiyi yorumlamak o kadar kolay değil, ama temel.

Bu, sosyal ağlar, sistemler, arama motorları gibi çok çeşitli kaynaklardan değerli verileri ayıklamak için bir çözüm olabilir - kısacası, bir şirketin planlaması için en alakalı olanı filtrelemek için.

Bu kadar yüksek bir kapasitenin nedeni, kullanılan yapay sinir ağlarının yüksek düzeyde olması, insan beynini çok benzer bir şekilde yeniden üretmesi ve veri ve bilgileri yorumlarken doğrusal olmayan bir yaklaşıma izin vermesidir.

Nasıl uygulanabilir?

Derin Öğrenmenin bir şirkette uygulanabilirliği nedir? Bazı önerilere göz atın!

Dolandırıcılık tespiti

Sistem davranışı tanımlayabildiğinden, bir finansal işlemdeki sahtekarlığı ve hatta bir sisteme erişmek için kimlik doğrulamasını algılayabilir.

Derin Öğrenme doğrusal olmayan bir şekilde çalışır , bu nedenle teknoloji, belirli bir eylemin uygun olmadığını ve bir soruna işaret edebileceğini anlamak için farklı senaryolar ve davranışlarla ilgilidir.

denetimsiz otomasyon

Google ve Uber, arabaların yapay zeka tarafından kontrol edilmesini sağlamak için Derin Öğrenmeyi kullanıyor.

Hala geliştirme aşamasında olan ancak şimdiden önemli ölçüde ilerlemiş bir süreçtir.

Tüm bunlar, sistemin trafikteki günlük durumlara tepki verebilen yüksek öğrenme kapasitesi sayesindedir .

Herhangi bir gözetim olmadan, araç sorunsuz bir şekilde bir yolcu taşıyabilir.

Yüz tanıma

Birçok akıllı telefon zaten yüz tanıma sistemleri sunuyor.

Bu süreç nispeten basit görünüyor ve doğrudan Derin Öğrenme ile ilgili.

Teknoloji, yüz ifadelerini belirleyebilmek ve ayırt edebilmek için ayrıntıları tanımlayabilir ve kullanıcılar için en yüksek güvenliği sağlar.

Yapay Zeka vs Makine Öğrenimi vs Derin Öğrenme: Temel Farklar Nelerdir?

Artık AI, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme hakkında daha fazla bilgi sahibi olduğunuza göre, aralarındaki farkları anlamak daha kolay olabilir.

Kısacası, son iki teknoloji, birincinin evreninin bir parçasıdır.

Bunlar, bir sistemi insan müdahalesi olmadan karar almaya daha da muktedir kılan sürecin evrimleridir.

Bu nedenle AI, bir makinenin kendi kararlarını verebileceği, ancak çok yetenekli olmadığı yapay akıl yürütmenin erken bir aşamasıdır.

Makine ve Derin Öğrenme, sistemlerin ve makinelerin daha fazla özerkliğe sahip olduğu, muhakeme kapasitesini ve dolayısıyla karar verme kapasitesini artırdığı daha da karmaşık aşamalardır.

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme arasındaki isimler, farklılıklarının iyi bir göstergesidir.

"Derin" teriminden de anlaşılacağı gibi Derin Öğrenme, daha da karmaşık ve gelişmiş bir Makine Öğrenimi'ni kapsar .

Sistem, bir algoritma katmanından yapay bir sinir ağı oluşturarak, insan katılımı olmadan kendi kararlarını vermesini sağlar.

Özetle, üç teknoloji mantık ve algoritma açısından farklılık gösterir ve bir şirket içinde farklı hedeflere ve uygulanabilirliğe sahip olmalarını sağlar.

Ancak, değişen derecelerde yetenek temsil ederek birbirlerini tamamlarlar. Her birinin kullanımı taleplere göre değişmektedir.

Özet: Yeni Edindiğiniz Yapay Zeka Bilgilerinizle İlerlemek

“Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme” sorusunun cevabını bilmekten çok, stratejilerinizin daha iyi performans göstermesini sağlamak için bu teknolojileri nasıl entegre edeceğinizi anlamak önemlidir.

Her kavramın farklılıklarını anlayarak, daha iyi sonuçlar elde etmek için farklı alanlardan ve sektörlerden yararlanarak, bunları kuruluşunuzda daha kapsamlı ve eksiksiz bir şekilde kullanmak mümkündür.

Kullanılan teknolojilerin yanı sıra, gitmek istediğiniz yere ulaşmak için ilgili bilgi ve verilere güvenmek önemlidir.

Artık bunu bildiğinize göre, Yapay Zeka'nın Pazarlamadaki rolüyle ilgili kayıtlı web seminerimizi izlemeye ne dersiniz?

Özel konuk, PR 20/20 ve Pazarlama Yapay Zeka Enstitüsü'nün kurucusu ve CEO'su Paul Roetzer!