Makine öğrenimi ve Derin öğrenme – Temel Farklılıklar

Yapay Zeka (AI), Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenme gibi terminolojiler bugünlerde çok popüler. Ancak insanlar sıklıkla bu terimleri birbirinin yerine kullanırlar. Bu terimler birbirleriyle büyük ölçüde ilişkili olsa da, aynı zamanda ayırt edici özelliklere ve özel kullanım durumlarına da sahiptirler.

AI, sorunları çözen ve insanın bilişsel yeteneklerini taklit eden kararlar veren otomatik makinelerle ilgilenir. Makine öğrenimi ve derin öğrenme, yapay zekanın alt alanlarıdır. Makine Öğrenimi, minimum insan müdahalesi ile tahminler yapabilen bir yapay zekadır. Derin öğrenme ise, insan zihninin sinirsel ve bilişsel süreçlerini taklit ederek karar vermek için sinir ağlarını kullanan makine öğreniminin alt kümesidir.

Yukarıdaki görüntü hiyerarşiyi göstermektedir. Makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki farkları açıklamaya devam edeceğiz. Ayrıca, uygulamasına ve odak alanına göre uygun metodolojiyi seçmenize yardımcı olacaktır. Bunu ayrıntılı olarak tartışalım.

Özetle Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi, uzmanların bir makineyi devasa veri kümelerini analiz etmesini sağlayarak "eğitmesine" olanak tanır. Makine ne kadar çok veriyi analiz ederse, görünmeyen olaylar veya senaryolar için kararlar ve tahminler yaparak o kadar doğru sonuçlar üretebilir.

Makine öğrenimi modelleri, doğru tahminler ve kararlar almak için yapılandırılmış verilere ihtiyaç duyar. Veriler etiketlenmez ve organize edilmezse, makine öğrenimi modelleri onu doğru bir şekilde kavrayamaz ve derin öğrenmenin bir alanı haline gelir.

Kuruluşlarda devasa veri hacimlerinin kullanılabilirliği, makine öğrenimini karar vermenin ayrılmaz bir bileşeni haline getirdi. Öneri motorları, makine öğrenimi modellerinin mükemmel bir örneğidir. Netflix gibi OTT hizmetleri, içerik tercihlerinizi öğrenir ve arama alışkanlıklarınıza ve izleme geçmişinize göre benzer içerikler önerir.

Anlamak makine öğrenimi modelleri nasıl eğitilir?Öncelikle ML türlerine bakalım.

Makine öğreniminde dört tür metodoloji vardır.

• Denetimli öğrenme – Doğru sonuçlar vermesi için etiketlenmiş verilere ihtiyaç duyar. Sonuçları iyileştirmek için genellikle daha fazla veri öğrenmeyi ve periyodik ayarlamaları gerektirir.
• Yarı-denetimli – Her iki alanın işlevselliğini sergileyen, denetlenen ve denetlenmeyen öğrenme arasında bir orta kademedir. Kısmen etiketlenmiş veriler üzerinde sonuç verebilir ve doğru sonuçlar elde etmek için sürekli ayarlamalar gerektirmez.
• Denetimsiz öğrenme – İnsan müdahalesi olmadan veri kümelerindeki kalıpları ve içgörüleri keşfeder ve doğru sonuçlar verir. Kümeleme, denetimsiz öğrenmenin en yaygın uygulamasıdır.
• Takviyeli öğrenme - Takviyeli öğrenme modeli, doğru sonuçlar vermek için yeni bilgiler geldikçe sürekli geri bildirim veya takviye gerektirir. Ayrıca, istenen sonuçları ödüllendirerek ve yanlış olanları cezalandırarak kendi kendine öğrenmeyi sağlayan bir "Ödül İşlevi" kullanır.

Özetle Derin Öğrenme

Makine öğrenimi modellerinde doğruluğu artırmak için insan müdahalesi gerekir. Aksine, derin öğrenme modelleri insan denetimi olmadan her sonuçtan sonra kendini geliştirir. Ancak genellikle daha ayrıntılı ve uzun hacimli veriler gerektirir.

Derin öğrenme metodolojisi, insan zihninden ilham alan sinir ağlarına dayalı sofistike bir öğrenme modeli tasarlar. Bu modeller, nöron adı verilen çok sayıda algoritma katmanına sahiptir. Uygulama, tekrar ziyaretler ve zamanla gelişmeye ve gelişmeye devam eden bilişsel zihin gibi insan müdahalesi olmadan gelişmeye devam ederler.

Derin öğrenme modelleri temel olarak sınıflandırma ve özellik çıkarımı için kullanılır. Örneğin, derin modeller yüz tanımada bir veri kümesinden beslenir. Model, her yüz özelliğini piksel olarak ezberlemek için çok boyutlu matrisler oluşturur. Maruz kalmadığı bir kişinin resmini tanımasını istediğinizde, sınırlı yüz özelliklerini eşleştirerek kolayca tanır.

• Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) – Evrişim, bir görüntüdeki farklı nesnelere ağırlık atama işlemidir. CNN modeli, bu atanan ağırlıklara dayanarak nesneleri tanır. Sonuçlar, bu ağırlıkların, bir eğitim seti olarak beslenen nesnenin ağırlığına ne kadar yakın olduğuna dayanır.
• Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) – CNN'den farklı olarak RNN ​​modeli, daha doğru kararlar ve tahminler yapmak için önceki sonuçları ve veri noktalarını yeniden gözden geçirir. Bu, insanın bilişsel işlevselliğinin gerçek bir kopyasıdır.
• Üretken Düşman Ağlar (GAN'lar) – GAN'daki iki sınıflandırıcı, üretici ve ayrımcı, aynı verilere erişir. Üretici, ayrımcıdan gelen geri bildirimi dahil ederek sahte veriler üretir. Ayrımcı, verilen bir verinin gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu sınıflandırmaya çalışır.

Belirgin Farklılıklar

Aşağıda bazı dikkate değer farklılıklar bulunmaktadır.

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme - Hangisi en iyisi?

Makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki seçim, gerçekten kullanım durumlarına bağlıdır. Her ikisi de insana yakın zekaya sahip makineler yapmak için kullanılır. Her iki modelin doğruluğu, ilgili KPI'ları ve veri özniteliklerini kullanıp kullanmadığınıza bağlıdır.

Makine öğrenimi ve derin öğrenme, tüm sektörlerde rutin iş bileşenleri haline gelecek. Hiç şüphe yok ki AI, yakın gelecekte havacılık, savaş ve arabalar gibi endüstri faaliyetlerini tamamen otomatikleştirecek.

Yapay zeka ve iş sonuçlarında sürekli olarak nasıl devrim yarattığı hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, şu adreste daha fazla makale okuyun: birleştirmek.ai.