Yapay Zeka, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme ve Intel NCS 2 Nedir?

Intel Movidius Neural Compute Stick 2 (Nöral İşlem Çubuğu) insansız araçlar için tasarlanmış düşük güç tüketimine sahip yapay zeka ve derin öğrenme cihazıdır.

Flash bellek gibi görünen cihaz Intel Movidius Myriad X VPU tarafından destekleniyor ve Nöral Hesaplama motorudur. NCS, akıllı ev sistemleri, akıllı hava ve kara dronları, akıllı kamera yapımında büyük avantaj sağlıyor. Düşük güç tüketimine sahip olması özellikle hava araçlarında önemli bir etken iken üzerinde ki yapay zeka sistemi ve derin öğrenme sayesinde kamera ile nesne tanımlama ve seçme özelliği kazandırılabilir.

Teknik Özellikleri

İşlemci: Intel® Movidius™ Myriad™ X Vision Processing Unit (VPU)
Desteklenen frameworks: TensorFlow ve Caffe
Bağlantı: USB 3.0 Type-A
Ölçüleri: 72.5 mm x 27 mm x 14 mm
Çalışma Sıcaklığı: 0° C ile 40° C arası
Gerekli İşletim Sistemi: Ubuntu* 16.04.3 LTS (64 bit), CentOS* 7.4 (64 bit) veya Windows® 10 (64 bit)

Yapay Zeka, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme Nedir?

Nesnelerin İnterneti (Internet of Things (IoT)) dönemindeyiz ve bu döneme bağlı olarak bu üç teknolojiyi bilmeliyiz.

Yapay Zeka

1950’lerde açığa çıkmıştır, makineların insanlar gibi bazı işlemleri yapabilmesidir ve iki kategoridir; Zayıf Yapay Zeka ve Kuvvetli Yapay Zeka.

Zayıf Yapay Zeka komutlarınızı bire bir yapan, komutlarınız dışına çıkmayan yapay zekadır.

Kuvvetli Yapay Zekayı kısaca ve basitçe anlatmak gerekirse bir makinenin insana benzer şekilde düşünerek, nesne ve olayları ayırt ederek önceden programlanmış halinin dışında da tepki verebilmesi veya kendince yorumlamasıdır. Yazıya uyumlu olması için NCS’den örnek vermek istiyorum. NCS’yi alan bir geliştirici evine derin öğrenime sahip sistem kurabilir, evinde ki her cihazı yapay zekaya sahip sistemle yöneterek otomasyon uygulayabilir. Örneğin sistem sabahları yatağınızdan kalktığınızı algıladığında kahve makinesine çalışma komutu verebilir ve siz hazırlanıp mutfağa gidene kadar kahveniz yapay zeka sayesinde hazırlanmış olur. Yapay zeka teknolojisi hayatımızda önemli derecede zaman kazandırabilir ancak akıllı bir makinenin sizi 7/24 izliyor, öğreniyor ve takip edebiliyor olması biraz huzursuz edebilir.

Makine Öğrenimi

1980’lerde açığa çıkmıştır ve veri madenciliğinin kullanılması ile daha popüler olmuştur. Makine öğrenimi, programlanmamış olduğu sonuçları çıkarabilmesidir. Programlanmadığı sonucu öğrenmesi kabiliyetidir. Bir tür yapay zeka olarak kabul ediliyor. Daha anlaşılır anlatmak gerekirse, bir makine hayal edelim ve bu makine veri madenciliği yapıyor, bu veri madencisi makine her edindiği veriyi okuyarak öğreniyor ve algoritmasını tekrar şekillendiriyor. Bir satıcıdan örnek verelim; Bir satıcı var (öğrenen makinemiz) ve dükkanında (depolaması) portakal, muz ve armutlardan (programlanmış veriler) meyve suyu (çıktılar) yapıyor olsun. Bir gün bilim adamları (veri kaynağı) yeni bir yenebilir bir meyve (yeni veri) keşfediyor. Bunu öğrenen satıcımız yeni bir meyvenin keşfedildiğini öğreniyor ve onu dükkan stoklarına ekliyor. (makine öğrenimi)

Derin Öğrenme

2010’lu yıllarda kullanılmaya başlanmış ve tek katmanlı yerine büyük veri denizinde çok katmanlı olarak makine öğreniminin yaptığı hesaplamaları tek seferde yapmasıdır. Makine Öğrenimine sahip makinede parametreler insanların daha önceki deneyimlerinden öğrenirken, Derin Öğrenmeye sahip makinede parametreleri kendi keşfetmesi ve kendine göre parametreler belirlemesidir. Basitçe bir örnek verelim. Bir Derin Öğrenmeye sahip makineniz var diyelim. Siz bu makinenin uçağın ve arabanın ne olduğunu öğrenmesini istiyorsunuz. En ayırt edici özellikleri araba tekerlekleri ile yol alırken, uçak ise kanatları ile yol alıyor. Makine Öğreniminde bu parametreleri sizden ya da başka bir veri kaynağından öğrenmesi gerekiyor ancak Derin Öğrenmeye sahip makine çok katmanlı hesaplama ve büyük veri havuzu sayesinde uçak ve araba arasında ki farkları kendi belirliyor. Örneğin insanlar ayırt etmek için uçak ve arabanın fiziksel görünüşüne bakarken Derin Öğrenmeye sahip makine kendince yollar bulacaktır ve uçakta jet motoru, arabada ise içten yanmalı benzin yada dizel motoru var diyerek ayırt edecektir veya uçaklar kanat aerodinamiği ile havalanırken, arabalar yapısal aerodinamiği ile yere daha çok tutunması sağlanıyor gibi büyük veri havuzunda ki bu verilerle kendince farkları oluşturur. Kısacası Makine Öğreniminde makinenin öğrenip ayırt edebilmesi için ayırt edici özellikleri de sizin belirlemeniz gerekirken Derin Öğrenmeye sahip makine kendi kendine bulur ve bu bilgileri ilerleyen dönemlerde birleştirerek tanımlamada kullanabilir.