Yapay zeka (YZ) son yıllarda büyük bir ilgi görüyor ve hem yapay zeka mühendisliği hem de veri bilimi bu alanda önemli roller oynuyor. Her ikisi de verilerle çalışmayı, problem çözmeyi ve karar vermeyi içerse de, odak noktaları, kullanılan beceriler ve nihai hedefleri önemli ölçüde farklılık gösteriyor. Birisi bana, gelecekte yapay zeka alanında çalışmak isteyen bir öğrenci olarak, bu iki alan arasındaki temel farkları, hangi tür projelerde yer aldıklarını ve hangi beceri setlerine ihtiyaç duyduklarını ayrıntılı olarak açıklayabilir mi? Özellikle de hangi durumlarda birinin diğerine tercih edilmesi gerektiğini merak ediyorum.
Cevap
Yapay Zeka Mühendisliği ile Veri Bilimi arasındaki farklar çok yönlüdür ve her iki alanın odak noktası, kullanılan araçlar ve beceri setleri açısından kendini gösterir. Aşağıda bu farkları ayrıntılı olarak açıklayan kapsamlı bir karşılaştırma bulunmaktadır:
1. Amaç ve Odak Noktası:
- Veri Bilimi: Temel amacı, verilerden anlamlı içgörüler çıkarmak, örüntüleri keşfetmek ve iş problemlerini çözmek için veri odaklı çözümler geliştirmektir. Veri bilimciler, verileri analiz ederek, modelleyerek ve görselleştirerek iş kararlarını destekleyecek bilgiler elde etmeye odaklanır. Geçmiş verileri analiz ederek gelecekteki eğilimleri tahmin etme, müşteri davranışlarını anlama veya riskleri değerlendirme gibi hedefleri olabilir.
- Yapay Zeka Mühendisliği: Temel amacı, yapay zeka (YZ) modellerini ve algoritmalarını geliştirmek, dağıtmak ve sürdürmektir. YZ mühendisleri, veri bilimciler tarafından geliştirilen veya hazır olarak bulunan YZ modellerini alıp, bunları gerçek dünya uygulamalarında çalışabilir, ölçeklenebilir ve güvenilir sistemlere dönüştürmeye odaklanır. YZ mühendisliği, modelin eğitilmesinden ziyade, modelin üretim ortamında nasıl performans göstereceği ile ilgilenir.
2. Süreç ve İş Akışı:
- Veri Bilimi: Genellikle aşağıdaki adımları içeren bir süreç izler:
- Veri Toplama: Çeşitli kaynaklardan (veritabanları, API’ler, dosyalar vb.) veri toplamak.
- Veri Temizleme ve Ön İşleme: Verideki eksik değerleri gidermek, tutarsızlıkları düzeltmek ve veri formatını uygun hale getirmek.
- Veri Analizi ve Keşif: Veriyi görselleştirmek, özet istatistikler oluşturmak ve örüntüleri belirlemek.
- Model Geliştirme: Makine öğrenimi algoritmaları kullanarak tahmin modelleri oluşturmak.
- Model Değerlendirme: Modelin performansını ölçmek ve doğruluğunu değerlendirmek.
- İletişim ve Görselleştirme: Bulguları ve içgörüleri paydaşlara iletmek için raporlar, sunumlar ve etkileşimli panolar oluşturmak.
- Yapay Zeka Mühendisliği: Genellikle aşağıdaki adımları içeren bir süreç izler:
- Model Seçimi ve Optimizasyonu: Veri bilimciler tarafından geliştirilen veya hazır olarak bulunan uygun YZ modelini seçmek ve performansı artırmak için optimize etmek.
- Altyapı Geliştirme: YZ modelini çalıştırmak için gereken altyapıyı (sunucular, bulut kaynakları, depolama sistemleri vb.) tasarlamak ve kurmak.
- Model Dağıtımı (Deployment): YZ modelini üretim ortamına dağıtmak, böylece gerçek zamanlı veri üzerinde tahminler yapabilir.
- Model İzleme ve Yönetim: Modelin performansını sürekli olarak izlemek, potansiyel sorunları tespit etmek ve gerektiğinde modeli yeniden eğitmek veya güncellemek.
- Ölçeklendirme ve Optimizasyon: YZ sisteminin yüksek trafik ve büyük veri hacimlerini kaldırabilmesi için ölçeklendirmek ve optimize etmek.
3. Kullanılan Araçlar ve Teknolojiler:
- Veri Bilimi:
- Programlama Dilleri: Python (Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn gibi kütüphanelerle birlikte), R.
- Veritabanları: SQL, NoSQL (MongoDB, Cassandra).
- Büyük Veri Araçları: Hadoop, Spark.
- Bulut Platformları: AWS (Amazon Web Services), Azure, Google Cloud Platform.
- Görselleştirme Araçları: Tableau, Power BI.
- Yapay Zeka Mühendisliği:
- Programlama Dilleri: Python, Java, C++.
- Derin Öğrenme Çatıları: TensorFlow, PyTorch, Keras.
- Bulut Platformları: AWS (SageMaker, ECS, Lambda), Azure (Machine Learning Studio, Kubernetes Service), Google Cloud Platform (AI Platform, Kubernetes Engine).
- Konteynerleştirme: Docker.
- Orkestrasyon: Kubernetes.
- CI/CD (Sürekli Entegrasyon/Sürekli Teslimat) Araçları: Jenkins, GitLab CI.
- Model İzleme Araçları: Prometheus, Grafana.
4. Gerekli Beceriler:
- Veri Bilimi:
- İstatistik ve Matematik: Olasılık, lineer cebir, çok değişkenli analiz.
- Makine Öğrenimi: Regresyon, sınıflandırma, kümeleme, boyut azaltma.
- Veri Manipülasyonu ve Temizleme: Veri çerçeveleri (Pandas), SQL.
- Veri Görselleştirme: Anlamlı grafikler ve tablolar oluşturma.
- Problem Çözme: İş problemlerini veri odaklı çözümlere dönüştürme.
- İletişim: Teknik olmayan paydaşlara sonuçları açıklama.
- Yapay Zeka Mühendisliği:
- Yazılım Mühendisliği: Temiz, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir kod yazma.
- Dağıtık Sistemler: Büyük ölçekli sistemleri tasarlama ve yönetme.
- DevOps: CI/CD süreçlerini otomatikleştirme, altyapıyı yönetme.
- Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps): YZ modellerini dağıtma, izleme ve yönetme.
- Bulut Bilişim: Bulut platformlarında YZ sistemlerini kurma ve yönetme.
- Problem Çözme: YZ modellerini üretimde karşılaşılan sorunları çözme.
- Güvenlik: YZ sistemlerinin güvenliğini sağlama.
5. Sonuç:
Özetle, veri bilimi verilerden anlam çıkarma ve iş problemlerini çözmek için içgörüler üretme üzerine odaklanırken, yapay zeka mühendisliği bu içgörüleri ve modelleri alıp gerçek dünya uygulamalarına entegre ederek ölçeklenebilir ve güvenilir YZ sistemleri oluşturmaya odaklanır. Her iki alan da önemlidir ve genellikle birbirini tamamlar; veri bilimcileri modelleri geliştirirken, YZ mühendisleri bu modelleri üretime taşır ve yönetir. Bir şirkette, veri bilimciler bir problemi tanımlayıp bir çözüm geliştirirken, YZ mühendisleri bu çözümün ölçeklenebilir ve sürdürülebilir bir şekilde uygulanmasını sağlar. Bu iki alan arasındaki işbirliği, başarılı YZ projeleri için kritik öneme sahiptir.
