Değişkenler, karar yapıları, döngüler, fonksiyonlar, sınıflar derken artık python ile artık yapay zeka konularına yavaş yavaş giriş yapabiliriz.
Yapay Zeka: (AI – Artificial Intelligence) Bilgisayarın insan davranışını taklit etmesini sağlamak anlamına gelir.
Veri Bilimi: (Data Science) Yapay zekanın bir alt kümesidir. Daha çok istatistik, bilimsel yöntemler ve veri analizinin örtüşen alanlarını ifade eder.
Bunların tümü verilerden bir anlamak çıkarmak ve öngörü elde etmek için kullanılır.
Makine Öğrenimi: (Machine learning) Yapay zekanın diğer bir alt kümesidir. Bilgisayarın verilerden bir şeyler anlamasını ve yapay zeka uygulama yazılımları sunmayı sağlayan tekniklerden oluşur.
Derin Öğrenme: (Deep Learning) Makine öğreniminin bir alt kümesidir ve bilgisayarların daha karmaşık sorunları çözmesini sağlar
(Detaylı bilgi için https://www.oracle.com/tr/data-science/what-is-data-science/#link3)
Big DATA (Büyük Veri) : Büyük veri ya da İngilizce karşılığı olan “big data” geleneksel veritabanı sistemleriyle depolanması, yönetilmesi ve analizi mümkün olmayan verilerdir. Büyük veri, analiz edilmesi ve verimliliği arttırması için toplanan, anlamlı ve işlenebilir veriler bütünüdür.
(Detaylı Bilgi: https://www.mysoft.com.tr/buyuk-veri-big-data)
Dünya’ da her an büyük miktarda veriler oluşmaktadır.
İnsanların birbirine attığı twitler, en son gittiğin kafe, hangi fotoğrafa ne kadar süre baktığın, bir işyerine giren kişilerin sayısı, bir lokantadaki günlük satılan yemek sayısı, kamera kayıtları, ses kayıtları, fotoğraflar vb. büyük veriyi oluşturan alanların bazılarıdır.
Günümüzde veriler bir altın madeni kadar değerli olabilmektedir.
Günümüzdeki başarılı şirketler ellerindeki büyük verileri kullanarak çok yüksek karlar elde etmektedir. Amazon, facebook, netflix, uber, spotify, youtube bu şirketlerden bazılarıdır.
Şirketler ellerindeki verileri kullanarak bazı öngörülerde bulunabilmektedir.
Mesela amazon bir kullanıcının hangi ürüne ilgi duyacağını öngören yapay zeka araçlarını kullanarak karlılık düzeyini artırmaktadır.
Netflix senin ilgili duyacağın filmleri sana gösterebilmek için büyük veriyi kullanmaktadır.
Şu anda yapay zeka bazı firmalar tarafından kullanılsa da yakın gelecekte birçok yerde yapay zekanın yoğun bir şekilde kullanıldığını göreceğiz. Bir çok şeyi öngörebilir hale gelmemiz birçok iş kolunu değiştireceği gibi bizim hayatımızı daha da kolaylaştıracaktır.
(Bu konuda daha detaylı bilgi almak için Geleceği Gören Makineler kitabını okuyabilirsiniz)
Biz bir şeyi 1 defa gördüğümüzde bu şeyin ne olduğunu hemen öğrenebiliriz. Ancak yapay zeka için bu pek de mümkün olmamaktadır. (En azından şimdilik)
Yapay zeka nın bir şeyi öğrenebilmesi için o şey hakkında birçok veriye ihtiyacı vardır. Ne kadar çok veri o kadar çok öğrenme diyebiliriz.
Veri Bilimi ile yapay zeka nın ihtiyacı olan verileri bulup, anlamlandırıp, makinenin öğrenmesini sağlarız. Bu veriler birçok kaynaktan olabilir (kamera, ses kayıt, fotoğraf, excel tablosu, internet sitesi vb.)
Bundan sonraki derslerimizde
- Verileri nasıl elde edeceğimize, düzenleyeceğimize,
- Nasıl grafiklere dönüştüreceğimize,
- Makine öğrenmesi ve derin öğrenme konularına bakacağız.
Bu dersi burada bitirip diğer dersimizde veri bilimi konularına giriş yapalım
