Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Arasındaki Farklar Nelerdir?

Makine öğrenimi ve derin öğrenme her kariyerin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Yıllar geçtikçe bilgisayarlar mümkün olduğunca az insan müdahalesiyle doğru tahminler yapmaya çalışıyor. Makine öğrenimi ve derin öğrenme, bilgisayar verimliliğini ve anlaşılabilirliğini artırmayı amaçlayan yapay zeka alanındaki bu tür iki girişimdir.

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Arasındaki Farklar Nelerdir?

Makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki temel fark, makine öğreniminin derin öğrenmeyi alt kümelerinden biri olarak içermesidir. Makine öğrenimi yapay zekanın gelişmiş bir versiyonu iken, derin öğrenme makine öğreniminin bir evrimidir.

Makine öğrenimi, insanların bilgi edinme yollarını kopyalamak için veri ve algoritmaların uygulanmasına odaklanır. Makine öğreniminin kullanıldığı alanlardan bazıları tıp, e-posta filtreleme, konuşma tanıma ve bilgisayar görüşüdür. Ayrıca, makine öğrenimi yapay zekanın gelişmiş bir versiyonudur. Makine öğreniminin çıktıları genellikle bir puan sınıflandırması gibi sayısaldır.

Derin öğrenme, temsili öğrenme ile yapay sinir ağlarına dayanmaktadır. Derin öğrenme süreci, ağda çoklu katmanların kullanılmasını içerir. Derin öğrenme, derin yapılandırılmış öğrenme olarak da bilinir. Verimliliği ve anlaşılabilirliği sağlamak için derin öğrenmede bu katmanların heterojen olmasına izin verilir. Çok çeşitli derin öğrenme mimarileri vardır. Derin öğrenme milyonlarca veri noktasından oluşur. Derin öğrenme, veri ve algoritmaları kullanarak karmaşık problemleri çözme eğilimindedir.

Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Arasındaki Karşılaştırma Tablosu

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, yapay zeka ve bilgisayar biliminin bir alt kümesidir. Makine öğreniminin temel amacı, insanların bilgi edinme yollarını kopyalamak için veri ve algoritmaların uygulanmasına odaklanmaktır. Makine öğrenimi algoritmaları, örnek verilere dayanan eğitim verileri adı verilen bir model oluşturur.

Makine öğreniminin çeşitli pratik uygulamaları vardır. Makine öğrenimini kullanan alanlardan bazıları tıp, e-posta filtreleme, konuşma tanıma ve bilgisayar görüşüdür. Başka türlü geleneksel algoritmalar geliştirmek zor olduğu için makine öğrenimi bu alanlarda etkili bir şekilde kullanılmaktadır. Makine öğrenimi, iş alanında tahmine dayalı analitik olarak bilinir.

Dolayısıyla makine öğrenimi, güvenilir sonuçlar elde etmek için veri ve algoritmaları kullanan bir süreçtir. Makine öğrenimi, verileri analiz eden ve kendileri için kullanan bilgisayar programlarının geliştirilmesine vurgu yapar. Ayrıca makine öğrenimi, yapay zekânın gelişmiş bir versiyonudur. Makine öğreniminin çıktıları genellikle bir puan sınıflandırması gibi sayısaldır.

Makine öğreniminin öne çıkan bazı uygulamaları tarım, astronomi, bankacılık, vatandaş bilimi, bilgisayarla görme, bilgi alma, sigorta, el yazısı tanıma, pazarlama, tıbbi teşhis ve arama motorlarıdır. Makine öğreniminin beklenen sonuçları verememesi gibi bazı sınırlamaları vardır. Ayrıca, makine öğrenimi farklı veri önyargılarına tabi olabilir.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, makine öğreniminin bir dalını ifade eder. Derin öğrenmenin bir diğer adı da yapılandırılmış derin öğrenmedir. Çok çeşitli derin öğrenme mimarileri vardır. Bunlardan bazıları derin sinir ağları, derin takviyeli öğrenme, derin inanç ağları ve evrişimli sinir ağlarıdır.

Derin öğrenmenin bazı pratik uygulamaları bilgisayarla görme, doğal dil işleme, biyoinformatik, malzeme denetimi, konuşma tanıma ve ilaç tasarımı alanlarındadır. Derin öğrenme süreci, ağda birden fazla katman kullanılmasını içerir. Verimliliği ve anlaşılabilirliği sağlamak için derin öğrenmede bu katmanların heterojen olmasına izin verilir.

Derin öğrenme milyonlarca veri noktasından oluşur. Derin öğrenmenin çıktıları sayısal değerlerin yanı sıra serbest form öğelerini de içerir. Derin öğrenme, karmaşık problemleri veri ve algoritmalar kullanarak çözme eğilimindedir. Derin öğrenme, açgözlü katman katman yöntemi kullanılarak oluşturulabilir. Derin öğrenme yöntemleri, denetimsiz öğrenme görevlerinde hayati bir pratik uygulamaya sahiptir.

Derin öğrenmenin en ikna edici örneği büyük ölçekli konuşma tanımadır. Derin öğrenmenin diğer çalışma alanları görsel sanat işleme, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve müşteri ilişkileri yönetimidir. Bununla birlikte, bazı derin öğrenme teknikleri sorunlu davranışlar sergileyebilir.

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Arasındaki Temel Farklar

1. Makine öğrenimi binlerce veri noktasından oluşurken, derin öğrenme milyonlarca veri noktasından oluşur.
2. Makine öğreniminin temel amacı rekabetçi kalmak ve yeni şeyler öğrenmektir. Buna karşılık, derin öğrenme karmaşık sorunları çözmek için işlev görür.
3. Makine öğrenimi daha az kurulum süresi gerektirir. Öte yandan, derin öğrenme daha fazla kurulum süresi gerektirir.
4. Makine öğrenimi daha az karmaşıktır ve bu nedenle derin öğrenmeye göre anlaşılması daha kolaydır.
5. Makine öğreniminin çıktıları genellikle bir skor sınıflandırması gibi sayısaldır. Buna karşılık, derin öğrenmenin çıktıları sayısal değerlerin yanı sıra serbest form öğelerini de içerir.

Sonuç

Bu nedenle, makine öğrenimi ve derin öğrenme çeşitli temellere dayanmaktadır. Makine öğreniminin öne çıkan bazı uygulamaları tarım, astronomi, tıbbi teşhis ve arama motorlarıdır. Buna karşılık, derin öğrenmenin bazı çalışma alanları görsel sanat işleme, doğal dil işleme ve müşteri ilişkileri yönetimidir. Geleneksel algoritmaları başka türlü geliştirmek zor olduğu için makine öğrenimi bu alanlarda etkin bir şekilde kullanılmaktadır.

Hem makine öğrenimi hem de derin öğrenme, büyük miktarda veriyi ve doğru tahminler yapmak için algoritmaları analiz etmek için çok önemlidir. Makinelerin insanlar kadar akıllı olması için yapay zeka alanı tarafından ortaya atılan ideal kavramlardır. Tek benzerlik noktaları bunlar olsa da, hem makine öğrenimi hem de derin öğrenmenin kendine özgü bazı farklılıkları vardır.

Referanslar

• https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#Applications
• https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning#Applications