Kursun bu noktasına kadar Python kariyerleri hakkında konuştuk ve Python kullanarak bir arka
plan geliştiricisi olmaktan, bir otomasyonu test etmekten, genel bir Python geliştiricisi olmaktan ve komut dosyası yapmaktan,
bir yazılım mühendisi olmaktan ve sadece Python kullanarak yazılım yazmaktan bahsettik.
Ancak makine öğrenimi ya da araştırma analisti konusuna henüz değinmedik.
Veri Bilimcisi.
Veri analisti.
Ve tüm bu alanların birbiriyle örtüştüğünü görüyorsunuz.
Peki makine öğrenimi nedir?
Makine öğrenimi hakkında konuşurken, bu diyagramı aklınızda tutmanız gerekir.
Gördüğünüz gibi, her şey A ile başlıyor. I. ya da yapay zeka, basitçe makineler tarafından sergilenen
bir insan zekası anlamına gelir.
Bir A. I. insan gibi davranan bir makine.
Ve şu anda sektörümüzde dar A diye bir şey var. I. Yani, makineler belirli bir görevde
insanlar kadar iyi, hatta onlardan daha iyi olabilir.
Örneğin, görüntülerden veya go oyununda ve hatta video oyunlarında kalp hastalığını tespit etmek.
Ama dar A. I. Şu anda sahip olduğumuz makineler sadece tek bir şeyi gerçekten iyi yapabiliyor.
İnsanlar gibi olamazlar ve çoklu yeteneklere sahip olamazlar.
Buna General A deniyor. I. ve bu bizim çok ama çok uzağında olduğumuz bir şey.
Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesidir ve makine öğrenimi, bir dizi veride örüntüler bulabilen sistemler
aracılığıyla yapay zekaya ulaşmaya çalışan bir yaklaşımdır.
Ve aslında Stanford Üniversitesi makine öğrenimini, bilgisayarların açıkça programlanmadan hareket
etmelerini sağlama bilimi olarak tanımlıyor.
Yani, biz özellikle şunu yap, sonra şunu yap, sonra bunu yap demeden makinelerin bir şeyler yapmasını
sağlamak.
Merak etmeyin, bölüm boyunca bunu daha fazla inceleyeceğiz.
Şimdi, derin öğrenmeyi de duymuş olabilirsiniz ve derin öğrenme veya derin sinir ağları, makine öğrenimini
uygulama tekniklerinden sadece biridir.
Şimdilik, bunu sadece bir tür algoritma olarak düşünebilirsiniz.
Ancak veri bilimi diye bir şey var ve genellikle veri bilimi ile makine öğrenimi uzmanının
rolü oldukça örtüşüyor ve çoğu iş tanımında aslında makine öğrenimi uzmanı ile veri
bilimi uzmanı arasında net bir ayrım bile yok.
Veri bilimi alanı basitçe verileri analiz etmek, verilere bakmak ve ardından genellikle bir tür iş hedefi olmak üzere bu
verilerle bir şeyler yapmak anlamına gelir.
Dolayısıyla makine öğrenimi hakkında konuştuğumuzda, veri bilimi ile çok fazla örtüşme var.
Önümüzdeki birkaç video boyunca bu iki konudan da bahsedeceğiz çünkü her ikisi de birbiriyle
ilişkili ve örtüşüyor ve biri olmadan diğerini yapamazsınız çünkü bunlardan herhangi birini yapmak
için verileri anlayabilmeniz ve verilerle çalışabilmeniz gerekir.
İşte bu yüzden kariyerlerden bahsederken genellikle makine öğrenimi, veri bilimcisi, veri analisti
veya araştırma analisti gibi ifadeler benzerdir çünkü hepsi verilerle çalışır.
Ve bu verilerden işletme, şirket veya kişi için bir tür eylem türetmek istiyorlar.
Tamam.
Şimdilik bu kadar yeter.
Bir sonraki videoya geçelim.