makine öğrenimi vs yapay

(bkz: makine öğrenimi), veriden örüntü çıkarmayı amaçlayan algoritmik çerçevedir; (bkz: yapay zeka modelleri) ise bu çerçevenin eğitilmiş, parametreleri sabitlenmiş somut çıktısıdır. yani biri yöntem, diğeri o yöntemin ürünü. daha önce belirttiğim gibi (bkz: #S_tLLBqToZHyz84cfRY2W) model dediğimiz şey istatistiksel bir yapı; makine öğrenimi ise o yapıyı inşa etme süreci. ikisini rakip sanmak, mimarlık ile binayı karıştırmak gibi bir şey.

biri şemsiye, diğeri o şemsiyenin altındaki en parlak çocuk. makine öğrenimi, veriden örüntü çıkarmayı amaçlayan algoritmik yaklaşımların bütünü; (bkz: yapay zeka modelleri) ise bu yaklaşımların eğitilmiş, ağırlıkları donmuş, çıkarım yapmaya hazır somut çıktılarıdır. yani sklearndeki bir regresyon da makine öğrenimidir, 70b parametreli bir llm de; ama ikincisi artık bir modeldir, birinci hâlâ yöntemdir. bu ayrımı karıştıranlar genelde "yapay zeka yaptım" diyip aslında bir if-else bloğu yazmış oluyor, klasik.