Makine Öğrenimi vs. Derin Öğrenme – Ana Farklar

Yapay Zeka (AI), Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenme gibi terimlerin popülerliği günümüzde oldukça yüksek. İnsanlar, bu terimleri genellikle birbirinin yerine kullanıyorlar. Ancak bu terimler, birbirleriyle yakından ilgili olmakla birlikte, aynı zamanda kendine özgü özelliklere ve özel kullanım alanlarına sahipler.

Yapay Zeka, insan bilişsel yeteneklerini taklit ederek sorunları çözen ve kararlar alan otomatik makinelerle ilgilenir. Makine öğrenimi ve derin öğrenme, Yapay Zekanın alt alanlarıdır. Makine Öğrenimi, minimum insan müdahalesiyle tahminler yapabilen bir Yapay Zekadır. Derin öğrenme ise, insan zihninin nöral ve bilişsel süreçlerini taklit ederek kararlar veren nöral ağlarını kullanan makine öğreniminin bir alt kümesidir.

Yukarıdaki resim, hiyerarşiyi göstermektedir. Makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki farkları açıklamaya devam edeceğiz. Bu, size uygun yöntemi seçmenize ve uygulama alanınıza göre odaklanmanıza yardımcı olacaktır. Detaylı olarak tartışalım.

Makine Öğrenimi Kısa Kısa

Makine öğrenimi, uzmanların bir makineyi büyük veri kümelerini analiz ederek “eğitmelerine” olanak tanır. Makine tarafından analiz edilen veri miktarı arttıkça, görülmeyen olaylar veya senaryolarda kararlar verme ve tahminler yapma konusunda daha doğru sonuçlar üretebilir.

Makine öğrenimi modelleri, doğru tahminler ve kararlar verebilmek için yapılandırılmış verilere ihtiyaç duyar. Veri etiketlenmemiş ve organize edilmemişse, makine öğrenimi modelleri bunu doğru bir şekilde anlamlandıramaz ve bu, derin öğrenmenin alanına girer.

Organizasyonlarda devasa veri hacimlerinin mevcut olması, makine öğrenimini karar verme sürecinin önemli bir bileşeni haline getirmiştir. Öneri motorları, makine öğrenimi modellerinin mükemmel bir örneğidir. OTT hizmetleri gibi Netflix , içerik tercihlerinizi öğrenir ve arama alışkanlıklarınız ve izleme geçmişinize dayanarak benzer içerikleri önerir.

Makine öğrenimi modellerinin nasıl eğitildiğini anlamak için, önce makine öğreniminin türlerine bakalım.

Makine öğreniminde dört tür metodoloji vardır.

• Gözetimli öğrenme – Doğru sonuçlar vermek için etiketli verilere ihtiyaç duyar. Genellikle daha fazla veri öğrenmek ve periyodik ayarlamalar yapmak için daha iyi sonuçlar elde etmek gerekir.
• Yarı-gözetimli – Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme arasında bir orta seviyedir ve her iki alanın işlevselliğini gösterir. Kısmen etiketli verilere dayanarak sonuçlar verebilir ve doğru sonuçlar vermek için sürekli ayarlamalar yapmaya gerek yoktur.
• Gözetimsiz öğrenme – Veri kümelerinde desenler ve içgörüler keşfeder ve insan müdahalesi olmadan doğru sonuçlar verir. Kümeleme, gözetimsiz öğrenmenin en yaygın uygulamasıdır.
• Pekiştirme öğrenmesi – Pekiştirme öğrenme modeli, doğru sonuçlar vermek için sürekli geri bildirim veya pekiştirme gerektirir. Ayrıca, self-öğrenmeyi sağlayan bir “Ödül Fonksiyonu” kullanır, bu da istenilen sonuçları ödüllendiren ve yanlış olanları cezalandıran bir fonksiyondur.

Derin Öğrenme Kısa Kısa

Makine öğrenimi modelleri, doğruluklarını artırmak için insan müdahalesine ihtiyaç duyar. Öte yandan, derin öğrenme modelleri, her sonuçtan sonra insan denetimi olmadan kendilerini geliştirirler. Ancak genellikle daha ayrıntılı ve uzun veri hacimlerine ihtiyaç duyarlar.

Derin öğrenme metodolojisi, insan zihninden esinlenen nöral ağlara dayanan karmaşık bir öğrenme modeli tasarlar. Bu modeller, nöronlar olarak adlandırılan çok sayıda algoritmik katmana sahiptir. İnsan zihninin sürekli olarak gelişip değiştiği gibi, uygulamalar, tekrarlar ve zamanla birlikte insan müdahalesi olmadan kendilerini geliştirirler.

Derin öğrenme modelleri,主要 olarak sınıflandırma ve öznitelik çıkarma için kullanılır. Örneğin, yüz tanıma için bir veri kümesiyle beslenen derin modeller, her yüz özelliğini pikseller olarak hatırlamak için çok boyutlu matrisler oluşturur. Size, daha önce görmediği bir kişinin resmini tanıtmak isterseniz, sınırlı yüz özelliklerini eşleştirerek kolayca tanır.

• Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) – Evrişim, bir görüntüdeki farklı nesnelere ağırlıklar atama işlemidir. Atanan ağırlıklara dayanarak, CNN modeli nesneyi tanır. Sonuçlar, nesnenin ağırlıklarına verilen eğitim kümesindeki ağırlıklara yakınlığına bağlıdır.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) – CNN’den farklı olarak, RNN modeli daha doğru kararlar verme ve tahminler yapma için önceki sonuçları ve veri noktalarını yeniden ziyaret eder. Bu, insan bilişsel işlevselliğinin gerçek bir kopyasıdır.
• Çatışmalı Sinir Ağları (GAN’ler) – GAN’lerin iki sınıflandırıcısı, yani üretici ve ayrımcı, aynı verilere erişir. Üretici, ayrımcıdan gelen geri bildirimi birleştirerek sahte veri üretir. Ayrımcı, verilen verinin gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu sınıflandırmaya çalışır.

Bariz Farklar

Aşağıda bazı önemli farklar bulunmaktadır.

Makine Öğrenimi vs. Derin Öğrenme – Hangisi Daha İyi?

Makine öğrenimi ve derin öğrenme arasında seçim, gerçekten kullanım alanlarına dayanır. Her ikisi de makineleri insan benzeri zeka ile donatmak için kullanılır. Her iki modelin de doğruluğu, ilgili KPI’ları ve veri özelliklerini kullanıp kullanmadığınıza bağlıdır.

Makine öğrenimi ve derin öğrenme, gelecekte iş dünyasının rutin bileşenleri haline gelecektir. Kuşkusuz, Yapay Zeka, yakın gelecekte havacılık, savaş ve arabalar gibi endüstri faaliyetlerini tamamen otomatikleştirecektir.

Yapay Zeka ve iş sonuçlarını sürekli olarak nasıl dönüştürdüğünü öğrenmek istiyorsanız, unite.ai adresindeki daha fazla makaleyi okuyun.