AI: What is Machine Learning?

AI is all around us. The most widely used form of AI is called Machine Learning and you probably interact with it every day. Find out what Machine Learning is and how it's changing our world.

Start learning at http://code.org/

Stay in touch with us!
• on Twitter https://twitter.com/codeorg
• on Facebook https://www.facebook.com/Code.org
• on Instagram https://instagram.com/codeorg
• on Tumblr https://blog.code.org
• on LinkedIn https://www.linkedin.com/company/code-org
• on Google+ https://google.com/+codeorg

Adım Ale Flores ve Alexa'da
ürün müdürüyüm.

Adım Dr. Chelsea Haupt. Allen Institute'da Yapay Zeka üzerinde çalışıyorum

ve yapay zeka destekli bir akademik arama motorunda çalışıyorum.

Etrafınızda bilgisayarlar kararlar veriyor
ve bu kararlar günlük hayatınızı

etkiliyor. İnternet araması yaptığınızda
veya haber akışınızda gezindiğinizde,

bilgisayarlar ne gördüğünüze karar verir.

Bilgisayarlar zaten yüzünüzü tanıyabilir ve sesinizi anlayabilir, yakında

araba sürecek ve hastalıkları tespit edecekler, insanlardan bile daha iyi.

Peki bunlardan biri nasıl mümkün olabilir?

AI veya yapay zeka denen bir şey duymuş olabilirsiniz.

Gerçek yapay zeka onlarca yıl uzaktadır.

Ancak bugün burada Makine Öğrenimi adı verilen bir AI türü vardır.

Bilmeden muhtemelen her gün etkileşime girdiğiniz bir AI türüdür.

Dünyanın en büyük zorluklarından bazılarını çözmemize yardımcı olma fırsatı vardır.

Makine öğrenimi, bilgisayarların kalıpları nasıl tanıdığı ve açıkça

programlanmadan kararlar vermesidir.

Bu kadar heyecan verici olan şey,
bir bilgisayarı programlamanın daha önce

yaptığımızdan tamamen farklı bir yol olmasıdır.

Makine öğrenimi ile, bir bilgisayarı adım adım programlamak yerine,

tıpkı öğrendiğiniz gibi, deneme yanılma yoluyla ve çok fazla pratik yaparak öğrenmek için programlayabilirsiniz.

Öğrenme deneyimden gelir ve bu makine öğrenimi için de geçerlidir.

Bu durumda, "deneyim" çok fazla veri anlamına gelir.

Makine öğrenimi her türlü veriyi alabilir:

Görüntüler, videolar, ses veya metinler ve
bu verilerdeki kalıpları tanımaya başlar.

Verilerdeki kalıpları tanımayı öğrendikten sonra, bu kalıplara dayalı tahminler

yapmayı da öğrenebilir.

Bir arabanın görüntüsü ile bir bisikletin görüntüsü arasındaki farkı fark etmek gibi.

AI ve makine öğrenimi toplumda giderek daha büyük bir rol oynamaktadır

ve tüm geleceklerimizi şekillendirmektedir.

Bu yüzden, bazı uygulamalı deneyimlerle nasıl çalıştığını öğrenmek çok önemlidir.

Kendi makine öğrenme modelinizi eğitme şansı elde etmek üzeresiniz.

Unutmayın, AI herhangi bir araç gibidir: önce bilgiyi edinirsiniz, sonra gücü elde edersiniz!