Yapay zeka veri bilimiyle nasıl ilişkilidir?
Yapay Zeka ve Veri Bilimi İlişkisi
Yapay zeka (YZ) ve veri bilimi, modern teknolojinin temel taşlarını oluşturur ve birbirini tamamlar. Her ikisi de büyük veriyle çalışırken farklı odaklara sahiptir.Yapay Zeka (YZ)
YZ, makinelerin insan benzeri düşünme ve öğrenme yeteneklerine sahip olmasını sağlayan bir alandır. Özellikle şu alanlarda kullanılır:- Otomatik karar verme
- Görüntü ve ses tanıma
- Doğal dil işleme
Veri Bilimi
Veri bilimi ise verileri toplama, analiz etme ve yorumlama sürecidir. Bunun amacı, verilerden anlamlı bilgiler çıkarmaktır. Temel bileşenleri:- Veri toplama ve temizleme
- Veri analizi ve modelleme
- Sonuçların görselleştirilmesi
İlişki
Yapay zeka ve veri bilimi arasında şu şekilde bir ilişki vardır:- Veri bilimi, YZ algoritmalarının geliştirilmesi için gerekli verileri hazırlar.
- YZ, veri bilimi süreçlerine daha derin analiz ve karar mekanizmaları ekler.
- Her iki alan da veri analizi ve modelleme yöntemlerini kullanır, bu nedenle birbiriyle etkileşim halindedir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri analizinde hangi istatistiksel dağılım modelleri kullanılır ve hangi durumlarda tercih edilir?
- Standartlaştırma ve normalizasyon nedir?
- Veri bilimi alanında kullanılan temel istatistiksel kavramlar nelerdir?
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi uygulamaları nelerdir?
- Veri analisti kimdir?
- KNN algoritması nasıl çalışır?
- Veri biliminin aşamaları nelerdir?
- NLP boru hattı: temizlik, vektörleme, model ve değerlendirme akışı
- Kümeleme: K-Means, DBSCAN ve HDBSCAN karşılaştırması
- Lojistik regresyon ile ikili sınıflandırma nasıl kurulur ve yorumlanır?
- Eğitim–doğrulama–test ayrımı ve cross-validation stratejileri
- Veri analizi ile veri bilimi arasındaki fark nedir?
- Model doğrulama (validation) nedir?
- Python veri bilimi için neden tercih edilir?
- Zaman serisi analizi nedir?
- Tahmin modelleri nasıl oluşturulur?
- Epoch ve batch size nedir?
- Veri toplama yöntemleri nelerdir?
- ROC eğrisi nedir?
- Aktif öğrenme (active learning) ile etiketleme maliyetini düşürmek