Blog » Nedir, Nasıl Yapılır? » Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir? Makine Öğrenimi ile Arasındaki Farklar
Nedir, Nasıl Yapılır? Teknoloji

Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir? Makine Öğrenimi ile Arasındaki Farklar

Hosting Fiyatları

Bugünlerde finans, hukuk, perakende, sağlık ve üretim gibi sektörlerde çok büyük miktarda veri var. Neyse ki, yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri, işletmelerin verilerini daha iyi kullanmalarını ve içgüdüler yerine gerçeklere dayalı iş kararları vermelerini sağlar.

Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka (AI), makine öğrenimi ve derin öğrenme terimleri genellikle birbirinin yerine kullanılır. Ancak farklı özelliklere sahip farklı alanlardır. Yapay zeka yani artificial intelligence (AI), düşünebilen makineler yaratmakla ilgilenen geniş bir bilimsel çalışma alanıdır. Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesidir ve derin öğrenme de, makine öğreniminin bir alt kümesidir. 

Yapay Zekanın (AI) Amacı Nedir?

Yapay zeka, bilgisayarların çözme konusunda oldukça yetenekli olduğu problemlerin üstesinden gelmekle ilgilenir. Örneğin, veri tabanlarını araştırmak ve geniş, karmaşık hesaplamalar yapmak, bilgisayarların insanlardan çok daha iyi yaptığı şeylerdir. O halde AI’nın amacı, bir bilgisayarın bu tür verileri minimum insan girdisi ile analiz etme ve anlamlandırma yeteneğini geliştirmektir.

Yapay Zekanın (AI) Nasıl Kullanılır?

Modern dünyada, AI için birçok uygulama vardır. Örneğin, akıllı telefonunuzdaki kamera, bir kişinin veya bir manzaranın fotoğrafını mı çektiğinizi belirlemek için AI algoritmalarını kullanır. Ardından filtreleri buna göre ayarlar. Aynı şekilde, telefonunuzu kullanarak alışveriş için ödeme yapabilirsiniz, kamera güvenlik amacıyla yüz tanıma AI kullanır. Apple’ın Siri’si ve Amazon’un Alexa’sı, insan konuşmasını anlayan ve yorumlayan AI örnekleridir. Kendi kendine giden arabalar, kazaları önlemek için yapay zekayı kullanırken Amazon ve Netflix, bundan sonra ne satın almak veya izlemek isteyebileceğiniz konusunda önerilerde bulunmak için yapay zekadan yararlanır. Kısaca diyebiliriz ki, AI her yerdedir ve potansiyeli çok büyüktür.

Yapay Zeka, Veri Analitiği İle Nasıl İlişkilidir?

Yapay zeka ve veri analitiği iki farklı alan olsa da, birçok ortak noktayı paylaşır. Öncelikle her ikisi de büyük verilerle (big data) çalışır. Makine öğrenimi gibi yapay zeka teknikleri de genellikle veri analitiği sorunlarını çözmek, tahminlerde bulunmak ve veri bilimini daha geniş anlamda desteklemek için kullanılır.

Örneğin, tahmine dayalı analitik, genellikle karar ağacı veya küme analizi gibi makine öğrenimi algoritmalarına dayanır. AI ayrıca veri madenciliği gibi alanlarda bilgi keşfi için de kullanılır. Bu nedenle, veri analitiği ve veri bilimi ile ilgili olarak yapay zeka, makine öğrenimi (ve daha az ölçüde derin öğrenme) terimleriyle sık sık karşılaşabilirsiniz. 

AI’nın temellerine değindik, şimdi de makine öğrenimini ve derin öğrenmeyi daha derinlemesine inceleyelim.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, yapay zekanın çalışması için temel bir süreçtir.

Bu teknoloji, bir robotun veya sistemin işlediği veri ve bilgilerden öğrenme yeteneğini içerir.

İnsan katılımı olmadan davranış kalıplarını belirlemek ve hatta akıllı kararlar vermek mümkündür.

Bu kavram, yapay zekanın insanlaştırma süreci için esastır.

Örneğin, hiç bir chatbot ile konuştunuz ve o e-ticaret sitesinde yaptığınız alışverişler hakkında daha önce bilgi sahibi olduğunu fark ettiniz mi?

Makine öğrenimi, şüphesiz bu sistemin bir parçasıdır.

Adından da anlaşılacağı gibi, bu teknoloji sayesinde bir makine, bir insanın düşünme sürecini taklit ederek daha insancıl bir deneyim sunarak öğrenip gelişebilir.

Dolayısıyla bu yapay düşünce, bir dizi yeni fırsat ve alternatifi mümkün kılar.

Makine öğrenimi ile, sistemin kendisi en iyi kararı nasıl vereceğini anlayabileceğinden ve anlayabildiğinden, bir şirket birçok süreçte daha az insan katılımına ihtiyaç duyacaktır.

Makine öğrenimi ayrıca bir CRM sistemini daha verimli hale getirmek veya bir fabrikadaki makineleri otomatikleştirmek gibi farklı bağlamlarda da kullanılabilir.

Makine Öğrenimi Örnekleri 

Makine öğreniminin en yaygın örneği e-posta filtrelemedir. Bir algoritma, spam e-posta’ların karakteristik özelliklerini (örneğin, kullanılan kelimelerin türleri, dilin tonu, gönderenin e-posta adresi vb.) tespit etmeyi öğrenerek, hangi e-postaların spam olduğunu belirlemeyi öğrenir. Daha sonra bunları önemsiz klasörünüze gönderir.

Ancak makine öğreniminin kullanımları bu yaygın uygulamanın çok ötesine geçer. Herhangi bir sayıda görev için çok çeşitli endüstrilerde kullanılabilir. Arama motorlarından finansal analize, robotik hareketlere ve hatta DNA dizilimine kadar. 

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme yani deep learning insan beyninin işleyişini taklit eden bir makine öğrenimi alt kümesidir. Bir kişinin bir problemi nasıl çözeceğine benzer bir mantık yapısı kullanarak verileri analiz eder. Bu, ikili mantık kullanan ve yapabilecekleri sınırlı olan geleneksel makine öğrenme tekniklerinden çok farklıdır. Bunun yerine derin öğrenme, yapay sinir ağı olarak bilinen katmanlı bir algoritma yapısı kullanır.

Görüntüleri tanımak (örneğin, bir filin çizimi) gibi belirli görevleri insanlar için yapmak kolaydır. Ancak bilgisayarlar için bu görevler çok daha zordur. Çok katmanlı bir sinir ağında, bilgi giderek daha soyut yollarla işlenir. Ancak derin öğrenme tüm bu soyutlamalardan elde edilen bilgileri birleştirerek, sinir ağının insanların yaptığına çok daha benzer bir şekilde öğrenmesini sağlar.

Her ne kadar insanların yaptığına çok daha benzer bir şekilde öğrenmesini sağlasa da, yapay sinir ağları insan beyninin yapısından ilham alırken, onu tam olarak taklit edemez.

Evrimin şu andaki aşamasında, derin öğrenme hala denetimli, yarı denetimli ve denetimsiz öğrenmenin bir kombinasyonunu gerektirir. Ancak nihai hedef, denetimli girdi gerektirmeyen bir sinir ağıdır. Sinir ağları oldukça karmaşık olsa da, mükemmelleştirilebilirse, çok çeşitli insan problemlerini çözme potansiyeline sahip olabilirler. Gelecekte bir gün, tamamen kendileri için düşünebilen bilgisayarlarla karşılaşmamıza bile vesile olabilirler.

Derin Öğrenme Örnekleri

Derin öğrenmenin en iyi örneği DeepMind’s AlphaGo’dur. Bu bilgisayar programı, soyut bir strateji oyunu olan Go’nun nasıl oynanacağını öğrenmek için tasarlanmıştır. AlphaGo, çok sayıda profesyonel oyuncuya karşı oynayarak oyunda ustalaşmayı çabucak öğrenmiştir. Hatta dünya şampiyonunu bile yenecek kadar…

AlphaGo’nun başarılarına rağmen, oyun oynayan bir bilgisayarın gerçek dünyada çok fazla uygulaması yoktur. Ancak bize gösterdiği şey, derin öğrenmenin potansiyelidir diyebiliriz. Bunu göstermek için, daha yakın zamanda DeepMind, aynı teknolojiyi biyolojinin protein katlama problemi olarak bilinen en zorlu problemlerinden birine uyguladı.

Makine Öğrenimi vs Derin Öğrenme

Bu kavramların birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu ve farklılıklarını aşağıdaki listede bulabilirsiniz:

  • Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesidir (kendisi de yapay zekanın bir alt kümesidir).
  • Makine öğrenimi algoritmaları, ne yapması gerektiği açıkça söylenmeden kendi kendine öğrenir ve gelişir.
  • Derin öğrenme, insan beynindeki nöronların çalışma şeklini taklit etmeyi amaçlayan karmaşık bir makine öğrenimi biçimidir.
  • Geleneksel makine öğrenimi teknikleri, verileri ayrıştıran, kalıpları belirleyen ve öğrendiklerine göre kararlar veren algoritmalar kullanır.
  • Derin öğrenme, yapay sinir ağları olarak bilinen soyut katmanlardaki algoritmaları kullanır. Bunlar, makinelerin tamamen kendi başlarına öğrenmelerine izin verme potansiyeline sahiptir.
  • Veri analitiğinde makine öğrenimi ve derin öğrenme kullanılır. Özellikle, tahmine dayalı analitiği ve veri madenciliğini destekler.

Özetle her kavramın farklılıklarını anlayarak, daha iyi sonuçlar elde etmek için farklı alanlardan ve sektörlerden yararlanarak, bunları işletmenizde daha kapsamlı ve eksiksiz bir şekilde kullanmanız mümkündür.

Domain Sorgulama
guest
2 Yorum
Inline Feedbacks
View all comments
Emrah
Emrah
14 Kasım 2021 18:43

Konu hakkında hiçbir bilgisi olmayanlar için giriş seviyesinde ve çok açık bir dille anlatılmış bir yazı olmuş. Emeğinize sağlık.

Osman Can Olgun
Yönetici
Osman Can Olgun
21 Kasım 2021 11:56
Reply to  Emrah

Güzel yorumunuz için teşekkür ederiz.