İstatistiksel Yapay Zeka

İstatistiksel AI, makinelerin verilerden öğrenmesini, kalıpları tanımlamasını, tahminlerde bulunmasını ve belirsizlik altında kararlar almasını sağlamak için istatistik ve olasılık teorisinden yöntemler kullanan temel bir yapay zeka dalıdır. Sabit kodlanmış kurallara dayanan yaklaşımların aksine, İstatistiksel AI, geçmiş örneklerden genelleme yaparak yeni, görülmemiş verileri işleyebilen modeller oluşturur. Bu veri odaklı metodoloji, modern Makine Öğreniminin (ML) arkasındaki motordur ve AI alanında baskın paradigma haline gelmiştir.

Temel Prensipler

İstatistiksel Yapay Zekanın özü, verilerden öğrenme fikri etrafında döner. Bir görev için açıkça programlanmak yerine, istatistiksel bir model bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Model eğitimi sırasında, algoritma, modelin tahminleri ile gerçek zemin gerçeği arasındaki farkı ölçen bir kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için iç parametrelerini ayarlar. Genellikle gradyan inişi gibi optimizasyon algoritmaları aracılığıyla elde edilen bu süreç, modelin verilerdeki altta yatan istatistiksel ilişkileri yakalamasını sağlar. Temel kavramlar arasında belirsizliği ölçmeyi içeren olasılıksal çıkarım ve doğruluk ve F1-skoru gibi metriklerin performansı değerlendirmek için kullanıldığı model değerlendirmesi yer alır. Bu yaklaşım hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme için merkezi öneme sahiptir.

İstatistiksel Yapay Zeka - Sembolik Yapay Zeka Karşılaştırması

İstatistiksel AI genellikle yapay zekaya daha önceki bir yaklaşım olan Sembolik AI ile karşılaştırılır.

• Sembolik Yapay Zeka, "İyi Eski Moda Yapay Zeka" (GOFAI) olarak da bilinir, sorunların üst düzey sembolik temsilleri üzerinde çalışır ve bunları manipüle etmek için mantıksal çıkarım kurallarını kullanır. Bilginin açıkça kodlanabileceği, uzman sistemlerde olduğu gibi, iyi tanımlanmış sorunlar için en uygunudur.
• İstatistiksel Yapay Zeka, kuralların bilinmediği veya açıkça tanımlanamayacak kadar karmaşık olduğu sorunları çözmede mükemmeldir. Bu kuralları verilerden örtük olarak öğrenir. Bir örneği, bir kediyi bir köpekten ayırt etmektir; "kedi"yi mantıksal kurallarla tanımlamak yerine, istatistiksel bir model kalıpları binlerce etiketli görüntüden öğrenir.

Sembolik AI, AI araştırmasının ilk günlerinde baskın olsa da, büyük veri ve GPU'lar gibi güçlü bilgi işlem kaynaklarının mevcudiyeti, İstatistiksel AI'yı, özellikle Derin Öğrenmeyi, çoğu modern AI atılımının itici gücü haline getirdi.

Uygulamalar ve Örnekler

İstatistiksel Yapay Zeka, birçok alanda ilerlemeyi desteklemektedir. İşte öne çıkan iki örnek:

• Bilgisayarlı Görü (CV): İstatistiksel öğrenme, bilgisayarlı görü için temeldir. Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) gibi modeller, piksellerden hiyerarşik özellikleri öğrenmek için istatistiksel optimizasyon kullanır. Bu, aşağıdaki gibi görevleri mümkün kılar:

  • Nesne Tespiti: Görüntülerdeki veya videolardaki nesneleri tanımlama ve konumlandırma, Ultralytics YOLO gibi modeller tarafından otonom araçlardan (Waymo'nun teknolojisi bunun en iyi örneğidir) yapay zeka odaklı envanter yönetimine kadar çeşitli uygulamalar için kullanılır. Performansı değerlendirmek genellikle ortalama Ortalama Hassasiyet (mAP) gibi metrikleri içerir.
  • Tıbbi Görüntü Analizi: Radyologlara X-ışınları veya MR'lar gibi taramalarda anormallikleri tespit etmede yardımcı olmak, Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka'ya önemli ölçüde katkıda bulunmak ve tanısal doğruluğu artırmak. Biyomedikal Görüntüleme için Makine Öğrenimi Dergisi gibi kaynaklar bu alandaki gelişmeleri sergilemektedir.

• Doğal Dil İşleme (DDİ): İstatistiksel modeller, büyük miktarda metin verisindeki dilbilimsel kalıpları analiz eder. Bu, aşağıdaki gibi uygulamalara güç verir:

  • Duygu Analizi (Sentiment Analysis): Pazar araştırması veya sosyal medya takibi için metnin ardındaki duygusal tonu belirleme. Temel Stanford NLP teknikleri, kelimelerin ve ifadelerin istatistiksel dağılımlarına büyük ölçüde dayanır.
  • Makine Çevirisi: Metni bir dilden diğerine otomatik olarak çevirme, Google Çeviri gibi araçlarda görüldüğü gibi. Bu sistemler, ACL Antolojisi gibi kaynaklarda açıklanan temel bir kavram olan büyük paralel derlemlerden diller arasındaki istatistiksel yazışmaları öğrenir.

İstatistiksel AI, PyTorch ve TensorFlow gibi kütüphaneler ve görüntü AI görevleri için model eğitimi ve dağıtım sürecini basitleştiren Ultralytics HUB gibi platformlar dahil olmak üzere geliştiriciler tarafından kullanılan birçok araç ve çerçevenin temelini oluşturur.