Yapay Zeka Temel Kavramlar-1

Published in

Ebebek Tech

4 min readNov 2, 2021

Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramlarının birbiri ile ilişkisi resimde gösterilmiştir.

Herkese Merhaba.

Her bölümü ayrıntı bir şekilde (teorik ve uygulamalı) açıklanacak olan yapay zeka, makine öğrenmesi ve veri bilimi alanlarını içerecek yazı serisinin işleniş sırası aşağıda açıklanmıştır.

Uygulama kodlarının birçoğu Python dilinde olacaktır fakat gerekli görüldüğü takdirde R dili de kullanılabilecektir.

Yazı dizisi boyunca işlenecek konu başlıkları:

1.Yapay Zeka Temel Kavramlar

2.Veri Bilimi Proje Döngüsü (CRISP-DM)

3.Veri Bilimi için İstatistik

4.Keşifçi Veri Analizi

5.Veri Ön İşleme Süreçleri

6.Nitelik Mühendisliği (Feature Engineering )

7.Veri Görselleştirme

8.Gözetimli Öğrenme ( Supervised Learning)

9.Gözetimsiz Öğrenme ( Unsupervised Learning)

10.Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

11.Model Başarıları ve Model İyileştirme

12.Derin Öğrenme

13.Büyük Veri

İlerleyen süreçte bu listeye farklı konu başlıkları eklenebilir.

Eklenen konular olduğu gibi bazı konuların işleniş sırasının yerleri değişebilir.

İlk bölümümüz olan yapay zeka ve temel kavramları bölümü aşağıda işlenmiştir.

Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka, kendisine verilen görevleri yerine getirebilmek için algılama, öğrenme, düşünme, fikir yürütme, sorun çözme, iletişim kurma, çıkarım yapma ve karar verme gibi insan zekasına ait olan eylemleri taklit eden ve topladıkları bilgilere göre yinelemeli olarak kendilerini iyileştirebilen sistemler veya makineler bütünüdür.

Fikir babası, “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu ortaya atarak makine zekası kavramını tartışmaya açan Alan Turing’dir.

Yapay Zekanın Amacı Nedir?

Yapay zekanın ana amaçları arasında insanların yerini almak yoktur. Asıl amacı insan yeteneklerini geliştirmek ve bunlara belirgin şekilde katkıda bulunmaktır.

Tüm bu tanımlardan hareketle yapay zekanın iki temel fikri olduğu söylenebilir. Bunlardan birincisi; zekanın ne olduğunun anlaşılabilmesi için insan düşünce sürecinin araştırılması, ikincisi ise bu sürecin bilgisayarlar, robotlar vb. aracılığıyla gösterilmesi, somutlaştırılmasıdır.

Yapay zeka en genelinde güçlendirilmiş düşünce, veri analizi ve anlamlı sonuçlar çıkarma yeteneği ve süreçleriyle ilgilidir.

Makine öğrenmesi ise eldeki verilere göre öğrenen ve performansını iyileştiren sistemlerin oluşturulmasına odaklanır.

Unutulmaması gereken önemli bir konuda makine öğrenmesinin tümü yapay zeka olmasına rağmen yapay zekanın tümünün makine öğrenimi olmadığıdır. Bu önemli bilgi yazımızın başındaki görselde görselleştirilmiştir.

Makine öğrenmesi, veri bilimi gibi kavramlarına ilerleyen yazılarımızda ayrıntılı şekilde değineceğiz.

Kısa ve Öz Yapay Zeka Tarihi:

Yapay zeka düşüncesinin tarihini ve gelişme zamanı tarih öncesi dönemden ilk defa yapay zeka kavramının ortaya atıldığı Temmuz 1956'da Darmouth Üniversitesindeki konferansa kadar işlenmiştir.

Tarih Öncesi Dönem:

Bundan binlerce yıl öncesinde insanlığın insan vücudu dışında bir zeka yaratmak gibi zor anlaşılır bir düşüncesi vardı. Bu konuda Yunan
mitolojisinde de birtakım örneklere rastlanır; örneğin rüzgarın yaratıcısı olarak bilinen Daidalos’ un bir yapay insan yaratmaya teşebbüs etmesi buna bir örnek olarak gösterilebilir.

Doğuş:

Yapay zeka için en önemli dönüm noktalarından biri 1884 yılıdır. Bu tarihte, İngiliz matematikçi Charles Babbage, bazı zeki davranışlar göstermesini istediği bazı makinalar üzerinde deneyler yapmaktaydı. İnsan kadar zeki olamayacağı üzerinde hemfikir olunan bu makinalar üzerindeki çalışmalar sürdürülerek, nihayet 1950 yılına gelindi ve bu tarihte İngiliz matematikçi Alan Turing, “Computing Machinery and Intelligence” makalesiyle makinelerin düşünebileceği yani yapay öğrenme olabileceği fikrini ortaya attı. Aynı zamanlarda bilgi teorisinin de öncülerinden olan Amerikalı matematikçi Claude Shannon, bilgisayarların satranç oynayabileceği fikrini ileri sürdü. Böylece tarih öncesi adı altında isimlendirilen dönemin başındaki çalışmalar, 1960’lı yılların başlarına kadar pek de hızlı denemeyecek bir şekilde devam etti.

Yapay zeka kavramı, Birleşik Devletler Dartmouth’da düzenlenen ve bir grup yüksek düzeyli bilim adamını bir araya getiren bir konferansın tarihi olan 1956'da doğmuştur.
Bu konferansta J. McCarthy, J.Bigelow, D.M.Mackay, R.Solomonoff, J.Holland, M. Minsky, C. Shannon, A. Newell ve H. Simon beyin fırtınası metoduyla zeka ile donatılmış bilgisayar programlarını gerçekleştirme olasılığını araştırmayı önermişlerdir. Bu vesile ile ortaya konan “Artificial Intelligence” yani yapay zeka terimi ilk kez kullanılmaya başlanmıştır.

İlk yapay zeka programları (bir Mantık teoremleri uygulayıcısı, Logic Theorist ve bir satranç oyunu programı; her ikisi de Newell ve Simon’ındır) ve LISP (yapay zeka programlama dili) de bu dönemde ortaya çıkmıştır.

Yapay zekanın doğuşuna yol açan gerçek etmenlerden biri 1943'e doğru ilk bilgisayarların ortaya çıkmasıdır. Bu dönemden itibaren bazı öncüler bu makineleri biraz zeka ile donatma meselesini ele aldılar. Böylelikle 1950'de matematikçi A. Turing bir makinenin zeki olup olmadığına karar verme olanağı tanıyan ileride Turing testi olarak da geçecek olan bir test ortaya koydu.

Turing testi’nin tam olarak ne olduğu ve nasıl çalıştığı hakkında ilerleyen zamanda bir içerik hazırlanacaktır.

Bu kısma kadar doğuşundan 1956 yılındaki ilk yapay zeka kavramının ortaya çıktığı tarihe kadar olan olaylar bu kavramın aklımızda daha oturması için anlatılmıştır. 1956 dan günümüze kadar olan yapay zeka tarihi aşağıdaki dönemlere ayrılabilir. Yazımızda bu dönemlere değinilmemiştir. Eğer yapay zeka tarihi hakkında daha fazla bilgilenmek isterseniz aşağıdaki linkleri inceleyebilirsiniz.

https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence#Symbolic_AI_1956%E2%80%931974

Yazları ve Kışları ile Yapay Zekâ — Bilim Ne Güzel Lan (bilimneguzellan.net)

Fakat şunu bilmek önemlidir ki; ne yazık ki yapay zeka tarihi boyunca araştırmalar her zaman aynı hızda ilerleyememiştir.

Yapay zekanın diğer dönemleri:

3.Symbolic AI (1956–1974)

4.The First AI Winter (1974–1980)

5.Boom(1980–1987)

6.Bust:The Second AI Winter ( 1987–1993)

7.Symbolic AI ( 1993–2011)

8.Deep Learning and Big Data Era ( 2011-günümüz)